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(中國電子科學研究院，北京 100041)

0 引 言

隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、機器學習等技術的發(fā)展和改進，有效的促進了人工智能在醫(yī)療診斷、物流倉儲、裝備制造、在線學習、旅游交通等領域中的普及和使用，構建了智能物流追蹤系統(tǒng)、機器人控制系統(tǒng)、在線醫(yī)療診斷系統(tǒng)等，實現(xiàn)制造裝備、軍工企業(yè)、物流運輸?shù)闹悄芑?，可以實時的跟蹤這些行業(yè)的信息，實現(xiàn)了信息加工和處理。人工智能應用時，如何從海量的數(shù)據(jù)中識別潛在的信息是非常關鍵的工作，海量數(shù)據(jù)不僅包括文本信息、圖像信息，還包括視頻信息，這些數(shù)據(jù)中還夾雜著許多的噪聲，這樣就會影響人工智能的精確度、可靠性，無法提高人工智能的便捷性。因此，人工智能引入了許多先進的機器學習技術，包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機和遺傳算法等，未來將會引入更多的模擬退火、卷積網(wǎng)絡、模糊數(shù)學等技術，進一步改進人工智能的普適性和魯棒性。

本文基于筆者多年的研究實踐，詳細地描述了人工智能的應用現(xiàn)狀，同時闡述了人工智能關鍵技術，分析了這些技術的應用優(yōu)勢，同時展望了未來人工智能發(fā)展方向，給人們應用帶來的啟示。

1 人工智能應用現(xiàn)狀

人工智能集成了統(tǒng)計學、電子學、信息論、數(shù)據(jù)庫等，經(jīng)過多年的發(fā)展，取得了顯著的應用成效。本文結合筆者多年的研究現(xiàn)狀，描述人工智能在物流倉儲、醫(yī)療診斷、裝備制造、在線學習和旅游交通領域的應用。

人工智能在旅游交通中最重要的應用就是智能駕駛和智能推薦旅游線路。智能駕駛可以利用利用安裝在汽車四周的傳感器感知車輛前后方以及兩側的人、車、障礙物等，將這些信息反饋給控制器，控制器可以利用這些知識規(guī)劃出一條安全的行駛線路，智能駕駛利用人工智能技術，整合心理學、交通法規(guī)等，嚴格的執(zhí)行安全第一的準則，駕駛安全性也會大大的提高。旅游線路智能推薦可以建立在旅游管理系統(tǒng)、酒店管理系統(tǒng)、景點管理系統(tǒng)的基礎上，構建一個完善的信息基礎網(wǎng)絡，為用戶提供旅游線路推薦服務，實現(xiàn)一個智能線路管理模式，改進旅游景點服務水平，實現(xiàn)多樣化的路線操作，自動化的定位景點、酒店、車輛和提供導航服務[1]。

機器人是人工智能的一個重要產物，已經(jīng)在太空探險、消防急救、探險排爆、生產加工中得到廣泛應用，比如在太空探險時，由于人們自身的機體存在脆弱性，許多領域都有大量的輻射，這些區(qū)域人們無法靠近，因此可以利用機器人代替人們去工作，探測是否存在有機生命。機器人自身具有強大的外界抗壓力，因此探險排爆可以采用機器人進行操作，即使爆炸破壞了機器人的完整性也可以通過修復使其正常工作。另外，在醫(yī)療診斷過程中，人工操作存在較大的誤差，因此可以使用機器人代替人工，完成復雜度高、難度較大的手術操作，利用機器人卻可以精準操作，進行高難度手術。未來城市化進程加快，越來越多的建筑創(chuàng)出新的高度，由于安全性等問題造成人們無法在樓外進行作業(yè)，比如更換玻璃窗、擦洗玻璃幕墻等，這些都可以使用人工智能機器人完成。人工智能的發(fā)展將會為人們工作、生活帶來更多的方便，更好的提高人類生活的舒適性。

人工智能在物流倉儲應用時開發(fā)了倉庫管理系統(tǒng)，倉庫管理可以利用攝像頭、溫濕度傳感器、霉菌傳感器等獲取倉庫信息，實時的將這些信息展現(xiàn)給倉庫管理員，同時分析歷史倉庫數(shù)據(jù)，確保倉庫運行安全。倉儲管理過程中，為了避免火災發(fā)生，人們引入了智能建筑管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠利用傳感器實現(xiàn)煙霧、溫度探測，及時的啟動振鈴，為倉儲管理人員發(fā)送報警器，也可以自動化的啟動噴淋器，將火災遏制在萌芽狀態(tài)。物流運輸過程中，許多物品都可以使用二維碼進行標注，然后將其錄入到系統(tǒng)中，這樣就可以實現(xiàn)物品運輸?shù)膶崟r跟蹤。物品運輸過程中，利用攝像頭可以實時的拍攝車輛位置，然后結合GPS進行定位，保證物品運輸線路的準確性。

醫(yī)療診斷一直是信息化發(fā)展和應用的重要領域，為了提高醫(yī)療診斷水平，在CT圖像處理中引入模式識別技術，結合人體各個器官部位的特征，發(fā)現(xiàn)圖像中的每一個器官的輪廓，這樣就可以實現(xiàn)信息加工和處理。醫(yī)療診斷引入人工智能，其可以大幅度提高治療救治水平。另外，許多醫(yī)院開發(fā)了遠程診斷系統(tǒng)，將自己的診斷報告上傳到數(shù)據(jù)庫中，系統(tǒng)可以自動化的為患者推薦主治醫(yī)師，提高診斷水平。另外，人工智能與移動客戶端結合在一起，可以結合軟件自帶的化學電子芯片，檢測人體的血糖濃度，也可以檢測人體的血壓，及時的查看人體健康水平[2]。

2 人工智能應用關鍵技術及發(fā)展啟示

人工智能經(jīng)過多年的發(fā)展，其關鍵技術誕生了很多，總體可以劃分為兩個類別，分別是有監(jiān)督技術、無監(jiān)督技術。BP神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機等屬于有監(jiān)督技術，K均值等屬于無監(jiān)督技術。有監(jiān)督技術可以充分的利用人工智能先驗知識，構建一個功能健全的數(shù)據(jù)分析模式，針對這個模型進行有監(jiān)督訓練和學習，可以提高模型應用的普適性，改進數(shù)據(jù)分析的精確度；無監(jiān)督學習不需要采用任何先驗知識，數(shù)據(jù)分析模型可以自動化的進行信息挖掘，自動化的構建一個學習模式，無監(jiān)督學習方法經(jīng)過多年的改進，已經(jīng)在語音識別、文本檢索領域得到廣泛普及。本文結合筆者多年的研究和實踐，重點描述BP神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、K均值等人工智能關鍵技術，分析這些技術的優(yōu)點，同時給出這些技術的應用趨勢[3-5]。

(1)BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法

BP神經(jīng)網(wǎng)絡是一種基于生物學、神經(jīng)學、心理學和統(tǒng)計學的有監(jiān)督人工智能技術，其可以模仿人的大腦神經(jīng)系統(tǒng)，建立一個有規(guī)律的計算模式，將多個神經(jīng)網(wǎng)絡節(jié)點集成在一起構成一個系統(tǒng)，很大程度上可以模擬人腦功能，也是生物系統(tǒng)在計算機信息處理中的應用和體現(xiàn)。目前，BP神經(jīng)網(wǎng)絡經(jīng)過多年的研究，已經(jīng)在語音識別、圖像處理、視頻追蹤等方面得到了廣泛研究。百度、IBM、阿里巴巴、科大訊飛等公司開始將BP神經(jīng)網(wǎng)絡應用到語音識別領域，能夠將人們的語音識別為文字，然后將這些信息輸入到搜索引擎中，成功的開發(fā)了語音識別系統(tǒng)。目前，BP神經(jīng)網(wǎng)絡為了提高數(shù)據(jù)分析的準確度，又開始引入深度學習規(guī)則，深度學習規(guī)則作為一個多層次的感知神經(jīng)網(wǎng)絡，利用強度值向量、矩陣向量等特征的數(shù)據(jù)進行深度學習，能夠更加有效的實現(xiàn)特征識別和提取。

(2)支持向量機(SVM)算法

支持向量機能夠為用戶提供一個性能非常強大的人工智能技術，構建一個強大的樣本數(shù)量進行非線性數(shù)據(jù)挖掘，可以更加有效的適用于高緯度數(shù)據(jù)模式。支持向量機可以實現(xiàn)分類和回歸分析，給定一組數(shù)據(jù)樣本，每一個樣本都可以指明類別，一個SVM算法建立訓練學習模型，分配新的實例，將其劃分為非概率的二元線性分類。支持向量機最為關鍵的目標函數(shù)就是核函數(shù)，如果樣本處于低維空間，解決的方法就是將其映射到高維空間，但是容易增加計算復雜度，核函數(shù)正好可以解決這個問題，只要在人工智能應用時選擇一個合適的核函數(shù)，將其映射到高維空間進行分類，因此就可以獲取更多的目標函數(shù)。目前，支持向量機已經(jīng)在空間數(shù)據(jù)建模、地圖信息分析等領域得到應用，更好的建模信息處理功能，保證人工智能的應用可靠性、完整性。目前，支持向量機發(fā)展中存在的問題是精確度較低，因此引入了自適應共振理論，進一步利用數(shù)據(jù)中隱含的有價值信息，根據(jù)這些信息進行挖掘和分類操作，從不同的角度進行分類，提高數(shù)據(jù)處理的準確度。

(3)k均值算法

k均值算法基于相似度、距離、互信息等度量，將這些信息作為任意兩個目標對之間的相似性、距離和共有信息程度，關系越緊密兩個對象的度量就會越相似，因此這種人工智能技術不需要先驗知識，不需要指定數(shù)據(jù)對象的歸屬標簽，通過數(shù)據(jù)內部的磨合聚集在一起，識別數(shù)據(jù)隱含的模式，目前K均值作為一種無監(jiān)督學習技術，已經(jīng)在醫(yī)學圖像處理、文本信息檢索、金融數(shù)據(jù)分析、藥物利用等領域得到廣泛應用。

人工智能作為智能制造、機器人、物聯(lián)網(wǎng)、金融證券、大數(shù)據(jù)等應用基礎，目前正在積極的在我國各個領域得到廣泛普及和使用，取得了顯著的應用成效。比如在智能制造領域，可以利用大數(shù)據(jù)構建一個數(shù)據(jù)需求分析模型，可以更加良好的獲取用戶需求，實現(xiàn)精準制造，提高制造業(yè)的流轉效率和速度。金融證券行業(yè)引入人工智能技術，可以更加完整的判斷系統(tǒng)風險，利用人工智能實現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析，構建一個金融風險監(jiān)管模型，判斷金融行業(yè)的風險承受能力，保證金融行業(yè)不發(fā)生系統(tǒng)性分析。電子商務行業(yè)各個平臺入駐的商戶數(shù)以萬計，銷售的商品數(shù)以億計，琳瑯滿目的商品不計其數(shù)為，因此消費者瀏覽商品時，非常容易陷入一個眼花繚亂的局面，因此基于大數(shù)據(jù)分析技術可以構建一個推薦系統(tǒng)，該推薦系統(tǒng)可以讀取用戶瀏覽商品、購買商品的行為記錄，定期為用戶挑選類似商品進行推薦，既能夠進行營銷推廣，也可以幫助消費者快速定位需求商品，提高電子商務的成交率。人工智能為人們的工作、生活和學習提供了強大的支撐，更加有效的提高了人類社會的信息化、自動化。

3 結 語

人工智能是計算機應用的一個重要領域，利用先進的機器學習、模式識別、數(shù)據(jù)挖掘技術構建人工智能模型，可以實現(xiàn)信息的預處理、加工、提煉和增值服務，能夠為政企單位提供先進的決策知識，完善信息操作服務，可以更好的提高智能信息加工和管理水平，具有重要的作用和意義。

[1] 林長青, 胡揚. 電氣自動化控制中人工智能技術的應用研究[J]. 山東工業(yè)技術, 2016(10):151-151.

[2] 楊震, 楊寧, 徐敏捷. 面向物聯(lián)網(wǎng)應用的人工智能相關技術研究[J]. 電信技術, 2016, 8(5):16-19.

[3] 楊卓越. 人工智能在金融領域的應用現(xiàn)狀及安全風險分析[J]. 金融經(jīng)濟:理論版, 2017(1):147-148.

[4] 董可男, 王楠. 智能醫(yī)療時代的曙光——人工智能+健康醫(yī)療應用概覽[J]. 大數(shù)據(jù)時代, 2017(4).

[5] 程東亮. 人工智能在金融領域應用現(xiàn)狀及安全風險探析[J]. 金融科技時代, 2016(9):47-49.