工业互联网的关键技术有哪些人工智能领域关键技术主要包括哪些方面

发表时间：2023-07-03 12:01:09

工业互联网的关键技术有哪些

工业互联网是新一代信息通信技术与工业制造领域深度融合的产物，将对工业基础设施、工业生态以及商业模式产生深远的影响和变革。通过人、机、物的全面互联，实现全要素、全产业链、全价值链的连接，将推动全新的工业生产制造和服务体系的形成。

站在“十四五”的起跑线上，我国工业互联网已驶入发展快车道。去年底，工业和信息化部印发《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》，对未来三年我国工业互联网领域的发展目标、发展重点等进行了全面阐述。2021至2023年将是我国工业互联网的快速成长期。未来三年，我国工业互联网将在基础设施建设、融合应用、技术创新、产业生态、安全保障等几方面得到长足发展。

其中，技术创新将是我国工业互联网发展的重要一环，那么，未来几年，工业互联网的发展对技术提出了哪些需求和挑战？将在工业互联网领域发展中起到重要作用的核心技术有哪些？

首当其冲当属5G。一方面，5G通信技术将对工业互联网发展提供重要支撑；另一方面来说，工业互联网领域将成为5G大展身手的重要舞台。5G技术具有的大带宽、低延时、高可靠的特性，在传统的个人通信领域并未显现出超越4G的质变，而在工业领域，可以说是如鱼得水，物尽其用。低延时、高可靠的特性补足了无线技术在工业场景应用的短板，并能给工业应用领域带来前所未有的灵活性、移动性、柔韧性。正因如此，在《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》中关于技术能力提升的内容中，“工业5G芯片/模组/网关”的研发被列为重要目标。

而另一个将在工业互联网中大展身手的将是边缘计算。在工业领域，云计算架构模式的一些不足之处日益显现：实时性难以保障、运维成本高、数据安全存在风险。这都催生了边缘计算技术的应运而生。边缘计算由于具有的低延迟、高实时性等优势，能满足未来工业互联网的建设需要，受到高度关注。借助边缘计算技术打通云、边、网、端等关键环节，可满足工业在敏捷连接、实时业务、数据聚合、应用智能等方面的关键需求。

而5G在工业互联网领域的落地，离不开一个新晋的热点技术——TSN。时间敏感网络（TSN）是工业互联实现低时延、高可靠和确定性传输的重要技术之一，5G+TSN是未来实现工业互联网无线化和柔性制造的重要基础。TSN在做数据转发时，可以针对工业互联网不同优先级的业务数据进行队列调度，从而实现质量差异化保证。在工业互联网场景下，TSN可以针对各类工业应用涉及的业务流特性进行建模和定义，并在此基础上提供不同的优先级与调度机制。

工业互联网的发展将带来爆炸式增长的数据，这也为另一项技术在工业领域的应用带来了重要基础和必然，那就是人工智能。工业领域的人工智能技术包括专家系统、机器学习、知识图谱、深度学习等，贯穿于设计、生产、管理、服务等工业领域的各个环节，实现了模仿甚至超越人类感知、分析、决策等能力的技术、方法、产品及应用系统。人工智能技术的应用，将对企业降低成本、提升效率、服务模式及业务模式创新带来新的动能。

此外，安全技术、区块链技术、数字孪生技术、AR/VR等都有望在工业互联网的发展中起到重要作用，赋能工业互联网的发展。

2021年4月9日至11日，第九届中国电子信息博览会（CITE2021）联合同期的第97届中国电子展将在深圳会展中心举办。届时，“CITE2021工业互联网发展与安全峰会”将于4月10日举办。本届峰会坚持“创新为核、安全为先、数据赋能、产业先行”为理念，旨在持续提升工业数据资产价值创造能力，不断提高工业互联网自主创新能力和网络安全水平，为“十四五”期间工业高质量发展保驾护航。

“CITE2021工业互联网发展与安全峰会”的主办单位为我国信息安全领域的国家队——中国电子信息产业集团有限公司，承办单位为中国电子信息产业集团有限公司第六研究所等，围绕工业互联网发展最新趋势和“十四五”工业互联网发展要求，特邀两院院士、知名专家、企业负责人、高校教授，针对工业互联网“发展”与“安全”两个维度，对工业互联网发展中面临的新技术、新要求、新变化、新趋势，以专题报告、学术征文、圆桌论坛、现场交流等形式，开展丰富多彩、内容翔实的系列峰会活动。峰会议题及学术征文选题征集方向包括：

（一）发展技术方向：

1.工业互联网体系架构研究；

2.工业互联网5G传输技术研究；

3.工业互联网智能感知与边缘计算研究；

4.工业互联网大数据技术；

5.工业互联网数字孪生技术；

6.工业互联网区块链技术应用研究；

7.工业自动化智能管控技术研究；

8.工业互联网智能制造、智能工厂规划与仿真技术研究；

9.工业机器人、工业智能装备与控制技术。

（二）安全技术方向：

1.工业互联网安全协议标准研究；

2.工业互联网入侵检测技术研究；

3.工业互联网的身份安全认证体系、权限控制机制；

4.工业互联网智能化的安全防护体系；

5.工业互联网软件监测安全研究；

6.工业互联网与区块链融合安全研究；

7.工业互联网中信息对抗技术研究；

8.工业互联网通信系统安全研究；

9.工业互联智能终端安全防护研究；

10.工业互联网中的大数据技术安全；

11.工业互联网中数据加密技术研究。

工业互联网的发展离不开产学研用各界的共同努力，“CITE2021工业互联网发展与安全峰会”（点击报名）的召开，为工业互联网领域专家学者提供了一个良好的交流学习平台，必将对我国工业互联网的发展起到巨大的促进和推动。

责任编辑：lq6

云计算技术，主要包含哪些关键技术

云计算的关键技术有三大点：⑴虚拟化技术：云计算的虚拟化技术不同于传统的单一虚拟化，它是涵盖整个IT架构的，包括资源、网络、应用和桌面在内的全系统虚拟化，它的优势在于能够把所有硬件设备、软件应用和数据隔离开来，打破硬件配置、软件部署和数据分布的界限，实现IT架构的动态化，实现资源集中管理，使应用能够动态地使用虚拟资源和物理资源，提高系统适应需求和环境的能力。对于信息系统仿真，云计算虚拟化技术的应用意义并不仅仅在于提高资源利用率并降低成本，更大的意义是提供强大的计算能力。众所周知，信息系统仿真系统是一种具有超大计算量的复杂系统，计算能力对于系统运行效率、精度和可靠性影响很大，而虚拟化技术可以将大量分散的、没有得到充分利用的计算能力，整合到计算高负荷的计算机或服务器上，实现全网资源统一调度使用，从而在存储、传输、运算等多个计算方面达到高效。⑵分布式资源管理技术：信息系统仿真系统在大多数情况下会处在多节点并发执行环境中，要保证系统状态的正确性，必须保证分布数据的一致性。为了分布的一致性问题，计算机界的很多公司和研究人员提出了各种各样的协议，这些协议即是一些需要遵循的规则，也就是说，在云计算出现之前，解决分布的一致性问题是靠众多协议的。但对于大规模，甚至超大规模的分布式系统来说，无法保证各个分系统、子系统都使用同样的协议，也就无法保证分布的一致性问题得到解决。云计算中的分布式资源管理技术圆满解决了这一问题。Google公司的Chubby是最著名的分布式资源管理系统，该系统实现了Chubby服务锁机制，使得解决分布一致性问题的不再仅仅依赖一个协议或者是一个算法，而是有了一个统一的服务(service)。⑶并行编程技术：云计算采用并行编程模式。在并行编程模式下，并发处理、容错、数据分布、负载均衡等细节都被抽象到一个函数库中，通过统一接口，用户大尺度的计算任务被自动并发和分布执行，即将一个任务自动分成多个子任务，并行地处理海量数据。对于信息系统仿真这种复杂系统的编程来说，并行编程模式是一种颠覆性的革命，它是在网络计算等一系列优秀成果上发展而来的，所以更加淋漓尽致地体现了面向服务的体系架构(SOA)技术。可以预见，如果将这一并行编程模式引入信息系统仿真领域，定会带来信息系统仿真软件建设的跨越式进步。人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：企业为何采用云计算？主要用途是什么？http://www.duozhishidai.com/article-14574-1.html企业云计算的基本特征是什么，在建设过程中主要分为哪几个阶段？http://www.duozhishidai.com/article-13379-1.html什么是云计算技术，对云计算技术的产生、概念、原理、应用和前景又在哪里？http://www.duozhishidai.com/article-527-1.html

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人工智能在国防领域的七大应用

-1-人工智能在国防领域的应用

人工智能在国防领域的应用主要用于7个方面：情报、监视和侦察，后勤，网络空间行动，信息操纵和深度伪造，指挥和控制，半自动和自动驾驶车辆，致命自主武器系统。

（1）情报、监视和侦察。由于有大量可用数据集，因此人工智能在情报领域有很大的用处。情报界以及有大量相关的正在进行中的人工智能项目了。就CIA（中央情报局）就有140个使用AI来完成图像识别和预测分析任务的项目。

（2）后勤。人工智能在军事后勤领域也有很大的应用潜力。空军已经开始使用人工智能来进行飞机维护预测。

（3）网络空间行动。人工智能也有望成为促进军事网络空间行动的关键技术。参议院军事委员会、美国网络司令部司令上将MichaelRogers早在2016年就认为，在网络空间领域只以来人类情报是一个失败的战略。随后他澄清说，应当应用一定程度的人工智能或机器学习技术。DARPA2016网络挑战赛也证明了AI赋能的网络工具的潜在能力，比赛参与者开发了能够自动检测、评估和分发补丁的AI算法。这些能力都可以在未来的网络活动中提供不同的优势。

（4）信息操纵和深度伪造。人工智能技术可以用来制造逼真的伪造图片、音频和视频，这也就是今年大火的“deepfakes”（深度伪造）技术。恶意攻击者可以用深度伪造技术来发起信息操纵活动，攻击每个，如生成虚假新闻报道、影响公共信息、侵蚀公共信任、损害名人名声。为了应对深度伪造技术，DARPA发起了媒体取证项目，以寻求自动检测修改、提供关于视觉媒体真实性信息的理由。

（5）指挥和控制。美国军方正在利用AI在分析方面的能力应用于指挥和控制。空军就开发了一个用于多域指挥和控制的系统，未来人工智能还可能用于融合来自不同域的传感器的数据来创建一个信息的单独源。

（6）半自动和自动驾驶车辆。所有的美国军事服务都在努力将人工智能融入到半自动和自动驾驶车辆中，包括战斗机、无人机、地面车辆和海军舰艇等。人工智能在这些领域的应用与商业半自动驾驶车辆类似，即使用人工智能技术来感知环境、识别物体、融合传感器数据、规划路径、以及与其他车辆之间进行通信。

（7）致命自主武器系统（LAWS）。LAWS是一种特殊的武器系统，使用传感器和计算机算法来独立地识别目标和指挥武器系统在没有人为干预的情况下打击目标。虽然这样的系统目前还不存在，但军事专家相信在未来通信降级或拒绝的特殊环境下，传统武器系统无法工作的情况下LAWS会启到很重要的作用。

-2-军事AI融合的挑战

从冷战开始，主要的国防相关技术在商用之前都是由政府主导的项目首先开发的，包括原子核技术、GPS和互联网技术。DARPA的战略计算计划(StrategicComputingInitiative)从1983到1993年10年间共投入10亿美元来开发人工智能在军事应用领域的探索，但进展缓慢。目前，商业公司正在引领人工智能的发展，随后国防部才采纳这些工具并应用于军事领域。对如此具有战略重要性的技术来说，只有一小部分商业公司在开发是非常不同寻常的。除了投资领域的快速变化外，人工智能技术在军事领域的应用存在来自技术、过程、人员和文化方面的挑战。

2.1国际竞争

随着人工智能军事应用的规模和复杂程度不断变大，国会和国防部许多官员都非常关注该领域的国际竞争。参议员TedCruz在thedawnofAI听证会的评论中表示，对美国来说，放弃发展人工智能的领导地位（相当于中国、俄罗斯等国家）不仅会使美国处于技术劣势，还可能对国家安全产生严重影响。

2.2人工智能的机遇和挑战

（1）自治。许多自主系统都多少使用了人工智能技术。相关专家认为军事系统在一些特殊任务中替换人类会获有很大的优势，如：长时间的情报收集和分析，清除化学武器对环境污染带来的破坏等。在这些任务中，自主系统可以减少相关风险，降低成本，为国防部使命提供一系列的价值，如下图所示。

（2）速度和耐力。人工智能引入了在极限时间范围内作战的方法，提供给系统在GHZ速度反应的能力，具有动态加速对抗速度的潜力。现在一般公认的是，时间在战争中具有非常重要的优势，并且反过来会促进军事人工智能应用的广泛应用。

（3）规模化。人工智能可以通过增强人类能力和使用更加廉价但性能更佳的军事系统来形成群聚效应。并且，人工智能系统可以增加单个服务单元的效率。有分析师称，人工智能系统的使用可能使得军事力量与人力规模和经济实力无关。

（4）信息优势。人工智能为数据量指数级增长提供了一种有效的分析方法。据国防部数据，军队共拥有11000架无人机，每个无人机每天都记录了相当于三个NFL赛季的高清录像。但国防部没有足够的人员或系统来处理这些数据以提取出有价值的情报。未来人工智能算法会生成自己的数据来进一步分析，以完成类似提取非结构化数据、金融数据、选举结果到报告中的任务。

（5）预测性。人工智能算法可以产生一些出乎意外的结果。并确实有很多失败的案例，前DARPA主任AratiPrabhakar表示，我们发现人工智能是一项非常有能力的技术，但同时也是非常有限的，而且出错的一些方式可能人类从来不会发生。如果人工智能系统发规模部署，那么系统失败可能会引发明显的风险。分析师称人工智能系统识别的方式可能是相同的，可能会引发大规模的破坏效应。

（6）可解释性。目前，性能最好的人工智能算法都无法解释其工作过程。DARPA和其他组织都在努力来对人工智能算法有更好的理解。可解释性对军事应用来说具有特殊的意义，因为人工智能系统推理的透明度会影响操作人员对系统和系统结果的信任度。可解释性还会对军事AI系统可验证和确认的性能带来影响。由于缺乏可解释的输出，AI系统在军事测试时无法通过审计来确认系统满足了性能的标准。

（7）漏洞利用。人工智能系统可能会增加系统被利用的可能性。首先，AI系统的普及增加了可被黑的系统的数量。其次，AI系统存在被窃取的漏洞，而且几乎都是基于软件的方式。最后，对手还可以精心引入图像分类器和其他类型的错误引发的漏洞。这些漏洞引发了我们对鲁棒性数据安全、网络安全、测试和评估过程的需求。

-3-人工智能对战场的影响

尽管人工智能还没有以一种正式的形式进入战场，但专家们预测了人工智能会对未来战争带来潜在影响。这种影响将是多方面的，包括商业投资率、国际竞争力、促进人工智能的能力、对AI应用的军事态度、AI特定战争概念的开发。

许多专家断言人工智能军事应用是一种“必然”，认为它必然会带来重大影响。然而，2016年1月，时任联席会议副主席保罗·塞尔瓦将军指出国防部仍在评估人工智能的潜力。企业开发的人工智能技术提供了军事作战的乘数效应吗？如果是，那么可能需要改变我们的战斗方式。如果不是，那么军队需要提高现有的能力以在对手面前取得一定的优势。目前国会也在考虑影响军事AI应用的一些场景并对其进行分析和监管。返回搜狐，查看更多

智能机器人4大类关键技术和应用

2)能够靠自动控制实行作业；

3)能够重新编程作业内容

只具有第1项功能的装置是操作机，操作机再加上第2或第3项功能的为准机器人。

人们通常把机器人划分为三代

第一代是可编程机器人。这种机器人一般可以根据操作人员所编的程序,完成一些简单的重复性操作。这一代机器人是从60年代后半叶开始投入实际使用的,目前在工业界已得到广泛应用。

图：世界上第一台可编程的机器人

第二代是“感知机器人”,又叫做自适应机器人。它在第一代机器人的基础上发展起来的,能够具有不同程度的“感知”周围环境的能力。这类利用感知信息以改善机器人性能的研究开始于70年代初期,到1982年,美国通用汽车公司为其装配线上的机器人装配了视觉系统,宣告了感知机器人的诞生,在80年代得到了广泛应用。

图：美国RethinkRobotics公司的自适应型低成本机器人

第三代机器人将具有识别、推理、规划和学习等智能机制,它可以把感知和行动智能化结合起来,因此能在非特定的环境下作业,称之为智能机器人。1956年在达特茅斯会议上，马文•明斯基提出了他对智能机器的看法：智能机器能够创建周围环境的抽象模型，如果遇到问题，能够从抽象模型中寻找解决方法”。这个定义一直影响着智能机器人的研究方向。

智能机器人与工业机器人的根本区别在于,智能机器人具有感知功能与识别、判断及规划功能。而感知本身,就是人类和动物所具有的低级智能。

因此机器的智能分为两个层次:

①具有感觉、识别、理解和判断功能;

②具有总结经验和学习的功能。

所以,人们通常所说的第二代机器人可以看作是第一代智能机器人。

智能机器人是一个在感知-思维-效应方面全面模拟人的机器系统，外形不一定像人。它是人工智能技术的综合试验场，可以全面地考察人工智能各个领域的技术，研究它们相互之间的关系。还可以在有害环境中代替人从事危险工作、上天下海、战场作业等方面大显身手。

二、智能机器人涉及的理论、技术

简单来说，智能机器人就是以人工智能决定其行动的机器人。目前研制中的智能机器人智能水平并不高，只能说是智能机器人的初级阶段。智能机器人研究中当前的核心问题有两方面：一方面是，提高智能机器人的自主性，这是就智能机器人与人的关系而言，即希望智能机器人进一步独立于人，具有更为友善的人机界面。从长远来说，希望操作人员只要给出要完成的任务，而机器能自动形成完成该任务的步骤，并自动完成它。另一方面是，提高智能机器人的适应性，提高智能机器人适应环境变化的能力，这是就智能机器人与环境的关系而言，希望加强它们之间的交互关系。

智能机器人涉及到许多关键技术，这些技术关系到智能机器人的智能性的高低。这些关键技术主要有以下几个方面：

多传感信息耦合技术，多传感器信息融合就是指综合来自多个传感器的感知数据,以产生更可靠、更准确或更全面的信息，经过融合的多传感器系统能够更加完善、精确地反映检测对象的特性,消除信息的不确定性,提高信息的可靠性；

导航和定位技术，在自主移动机器人导航中，无论是局部实时避障还是全局规划，都需要精确知道机器人或障碍物的当前状态及位置，以完成导航、避障及路径规划等任务；

路径规划技术，最优路径规划就是依据某个或某些优化准则，在机器人工作空间中找到一条从起始状态到目标状态、可以避开障碍物的最优路径；机器人视觉技术，机器人视觉系统的工作包括图像的获取、图像的处理和分析、输出和显示,核心任务是特征提取、图像分割和图像辨识；

智能控制技术，智能控制方法提高了机器人的速度及精度；人机接口技术，人机接口技术是研究如何使人方便自然地与计算机交流。

智能机器人的关键技术

(一)智能机器人的智能

在人工智能研究方面，人们一直沿着模拟脑方向做出努力，研究的内容主要包括：

①理解自然智能（特别是人类智能）的认知机理与决策机理；

②探索各种模拟和实现自然智能工作机理（包括认知的机理和决策的机理）的方法与途径；

③根据经济与社会发展的需要，研制具有一定智能水平的机器系统；

④把智能系统应用于国家经济建设与社会服务各领域，促进科学技术和经济社会发展的智能化。

(二)智能机器人的能源

机器人的能源问题是机器人能否得到广泛应用的基础。要让机器人走出工厂，走出房门，就必须考虑机器人的能源问题。现在的高能电池要么十分昂贵，要么体型巨大，而很多机器人都注定是一个高耗能的机器。因此，能源问题，几乎是机器人的一道门槛。迈不出门槛，机器人就只能是室内插电源线的“室内机器人”。

智能机器人的机动性要求动力源轻、小、出力大。而现有的移动机器人无一例外地拖着“辫子”。以动力源的重量/功率之比为例,目前电池约达到60g/W(连续使用小时),汽油机约为1.3g/W,都不理想,而且使用有局限性。到目前为止,尚未见到改善动力源的有效办法。电机仍然是智能机器人的主要驱动器。要使智能机器人的作业能力与人相当,它的指、肘、肩、腕各关节大致需要3-300Nm的输出力矩和30-60r/min的输出转速。传统伺服电机的重量/功率之比约为30g/W,而人在百米跑和投掷垒球时腿、肩、臂的出力大约为1g/W,相差甚大。

总之,智能机器人性能指标的改进是无止境的,对驱动器的要求也越来越高。什么是客观的衡量标准呢?一个容易接受的办法就是把它与人的体能加以比较。从这个角度来看,智能机器人驱动技术目前差距还相当大。

(三)智能机器人的运算速度

在人们对智能机器人的期望中，都希望机器人能够在极端环境下完成复杂的工作。有的机器人可能需要很小，而且需要完成的工作又极其复杂。这就对现代芯片集成工艺提出了挑战。这种机器人需要集成度更高，运算速度更快，而且能够在极端环境下正常工作的芯片。由于运算器速度的限制，导致许多人类可以轻易完成的任务，而在机器人身上几乎是无法完成的。

解决运算速度的方法有二：

其一是芯片制造工艺上的发展。就像前面说的那样，提高芯片的集成化。但是在现在看来，芯片的集成技术似乎发展到了一个瓶颈的地步。微型的芯片似乎已经到了一个很高的地步。

第二种解决方法就是采用物联网的方式来管理机器人。用一个终端服务器来对机器人遇见的问题进行统一运算。这就是把机器人的“脑袋”统一管理，这样就不需要把用于运算的芯片做得很小了。只要网络传输的速度能符合要求就够了。随着物联网的推广，以后给每一个机器人分一个IP地址也不是问题。所以这种解决方法也是很有前景应用价值的。即运算速度的关键问题，就是远程控制通讯问题以及芯片制造工艺问题。

近年来，传感器技术发展迅速。一些普通的传感器的价格也越来越便宜。但即使这样，运行了先进传感器技术的现代机器人在一些问题上，任然无法达到人类感触外界的能力。

人类的“传感器”很小，一个神经细胞就是人类的传感器。人的身体外部皮肤，几乎处处都可以起到温觉传感器和压力传感器的作用。人类的耳朵结构也不是话筒就可以简单代替的。人类的眼球里，就有很多“光敏传感器”。这些“光敏传感器”协同工作能力，以及两个眼睛的协同工作能力，也不是简单的两个摄像头可以解决得了的。相对于智能生物---人类而言，现有的传感器技术还远远不够。

智能机器人身上的传感器，应该需要满足以下特点：

①体积小，能耗低或者不耗能。

②初步具有一些物理处理事件的能力。不能把所有的问题都传给“大脑”来处理。

③传感器与传感器之间需要能够互相通信。当一个范围内的传感器都接收到信号时，那个范围内的传感器可以经过通信处理后，决定发送一个统一的信号给计算机处理。

(五)智能机器人驱动方式

到目前为止，现有的大部分机器人和机器的驱动几乎都是依靠电机进行驱动的。我们知道电机可以提供扭矩，可以驱动旋转副。然而人类肢体运动的驱动方式是依靠肌肉的伸缩来完成的。这种驱动方式比电机耗能要低得多。现有的技术中，气压和液压似乎是可以代替人工肌肉来实现伸缩的功能。但是这两种方式都需要气压泵或者液压泵。如果真用气压和液压来驱动机器人，那么要么机器人背着一个气压泵或者液压泵走，要么让机器人脱着一根管子走。这两种方式都不大理想。除非解决了气压泵或者液压泵的重量，体积，以及能耗问题。

必须寻找能够替代气压和液压的东西来解决驱动方式的问题。伸缩的驱动方式在理论上磨损要比旋转的驱动方式要低。现有的智能机器人，比如说日本的一款用来模拟人类表情的机器人。这种机器人的脸上几乎就布满了微型电机。以这种发展趋势看，目前几乎没有完美的解决智能机器人驱动方式的方法。依靠电机的小型化来实现一连串合成且又复杂的动作，必定会增加控制上和能耗上的负担。好比是饮鸩止渴。

三、智能机器人的广泛应用

现代智能机器人基本能按人的指令完成各种比较复杂的工作，如深海探测、作战、侦察、搜集情报、抢险、服务等工作，模拟完成人类不能或不愿完成的任务，不仅能自主完成工作,而且能与人共同协作完成任务或在人的指导下完成任务，在不同领域有着广泛的应用。

智能机器人在各种具体场合可以为人们提供智能化服务：可以在工业生产流水线上执行一定工作流程任务（比如车钳铣刨等操作、设备保养、产品装配、产品检验、材料供应与管理）的智能机器人，可以完成农业生产特定作业（比如选种、育种、播种、施肥、收割、运输）的智能机器人，可以提供特定社会服务（比如文化教育、景点导游、语言翻译、售票检票、宾馆服务、医疗监护、清洁卫生）的智能机器人，可以执行特定家政服务（比如家庭保安、家务劳作、看护老人、照看婴儿、菜肴烹调、餐具清洗）的智能机器人。

在国防领域中，军用智能机器人得到前所未有的重视和发展。近年来,美英等国研制出第二代军用智能机器人，其特点是采用自主控制方式，能完成侦察、作战和后勤支援等任务，在战场上具有看、嗅等能力,能够自动跟踪地形和选择道路，具有自动搜索、识别和消灭敌方目标的功能。如美国的Navplab自主导航车,SSV自主地面战车等。在未来的军事智能机器人中，还会有智能战斗机器人、智能侦察机器人、智能警戒机器人、智能工兵机器人、智能运输机器人等等，成为国防装备中新的亮点。

在服务工作方面，世界各国尤其是西方发达国家都在致力于研究开发和广泛应用服务智能机器人，以清洁机器人为例，随着科学技术的进步和社会的发展，人们希望更多地从繁琐的日常事务中解脱出来，这就使得清洁机器人进入家庭成为可能。

日本公司研制的地面清扫机器人，可沿墙壁从任何一个位置自动启动，利用不断旋转的刷子将废弃物扫入自带容器中；车站地面擦洗机器人工作时一面将清洗液喷洒到地面上，一面用旋转刷不停地擦洗地面，并将脏水吸入所带的容器中；工厂的自动清扫机器人可用于各种工厂的清扫工作。

美国的一款清洁机器人“Roomba”具有高度自主能力，可以游走于房间各家具缝隙间，灵巧地完成清扫工作。

瑞典的一款机器人“三叶虫”，表面光滑，呈圆形，内置搜索雷达，可以迅速地探测到并避开桌腿、玻璃器皿、宠物或任何其它障碍物。一旦微处理器识别出这些障碍物，它可重新选择路线，并对整个房间做出重新判断与计算，以保证房间的各个角落都被清扫。

甚至在体育比赛方面，也得到了很大的发展，近年来在国际上迅速开展起来足球机器人与机器人足球高技术对抗活动，国际上已成立相关的联合会FIRA，许多地区也成立了地区协会，已达到比较正规的程度且有相当的规模和水平。

机器人足球赛目的是将足球(高尔夫球)撞入对方球门取胜。球场上空(2m)高悬挂的摄像机将比赛情况传入计算机内，由预装的软件做出恰当的决策与对策，通过无线通讯方式将指挥命令传给机器人。机器人协同作战，双方对抗，形成一场激烈的足球比赛。在比赛过程中,机器人可以随时更新它的位置每当它穿过地面线截面，双方的教练员与系统开发人员不得进行干预。机器人足球融计算机视觉、模式识别、决策对策、无线数字通讯、自动控制与最优控制、智能体设计与电力传动等技术于一体，是一个典型的智能机器人系统。

现代智能机器人不仅在上述方面有广泛应用，而将渗透到生活的各个方面：像在煤炭工业在矿业方面，考虑到社会上对煤炭需求量日益增长的趋势和煤炭开采的恶劣环境，将智能机器人应用于矿业势在必行。在建筑方面，有高层建筑抹灰机器人、预制件安装机器人、室内装修机器人、擦玻璃机器人、地面抛光机器人等。在核工业方面，主要研究机构灵巧、动作准确可靠、反应快、重量轻的机器人等等。智能机器人的应用领域的日益扩大，人们期望智能机器人能在更多的领域为人类服务，代替人类完成更多更复杂的工作。

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人工智能的十大应用

导读：人工智能已经逐渐走进我们的生活，并应用于各个领域，它不仅给许多行业带来了巨大的经济效益，也为我们的生活带来了许多改变和便利。下面，我们将分别介绍人工智能的一些主要应用场景。

作者：王健宗何安珣李泽远

来源：大数据DT（ID：hzdashuju）

01 无人驾驶汽车

无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。无人驾驶中涉及的技术包含多个方面，例如计算机视觉、自动控制技术等。

美国、英国、德国等发达国家从20世纪70年代开始就投入到无人驾驶汽车的研究中，中国从20世纪80年代起也开始了无人驾驶汽车的研究。

2005年，一辆名为Stanley的无人驾驶汽车以平均40km/h的速度跑完了美国莫哈维沙漠中的野外地形赛道，用时6小时53分58秒，完成了约282千米的驾驶里程。

Stanley是由一辆大众途锐汽车经过改装而来的，由大众汽车技术研究部、大众汽车集团下属的电子研究工作实验室及斯坦福大学一起合作完成，其外部装有摄像头、雷达、激光测距仪等装置来感应周边环境，内部装有自动驾驶控制系统来完成指挥、导航、制动和加速等操作。

2006年，卡内基梅隆大学又研发了无人驾驶汽车Boss，Boss能够按照交通规则安全地驾驶通过附近有空军基地的街道，并且会避让其他车辆和行人。

近年来，伴随着人工智能浪潮的兴起，无人驾驶成为人们热议的话题，国内外许多公司都纷纷投入到自动驾驶和无人驾驶的研究中。例如，Google的GoogleX实验室正在积极研发无人驾驶汽车GoogleDriverlessCar，百度也已启动了“百度无人驾驶汽车”研发计划，其自主研发的无人驾驶汽车Apollo还曾亮相2018年央视春晚。

但是最近两年，发现无人驾驶的复杂程度远超几年前所预期的，要真正实现商业化还有很长的路要走。

02 人脸识别

人脸识别也称人像识别、面部识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，之后，随着计算机技术和光学成像技术的发展，人脸识别技术水平在20世纪80年代得到不断提高。在20世纪90年代后期，人脸识别技术进入初级应用阶段。目前，人脸识别技术已广泛应用于多个领域，如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。

有一个关于人脸识别技术应用的有趣案例：张学友获封“逃犯克星”，因为警方利用人脸识别技术在其演唱会上多次抓到了在逃人员。

2018年4月7日，张学友南昌演唱会开始后，看台上一名粉丝便被警方带离现场。实际上，他是一名逃犯，安保人员通过人像识别系统锁定了在看台上的他；

2018年5月20日，张学友嘉兴演唱会上，犯罪嫌疑人于某在通过安检门时被人脸识别系统识别出是逃犯，随后被警方抓获。随着人脸识别技术的进一步成熟和社会认同度的提高，其将应用在更多领域，给人们的生活带来更多改变。

03机器翻译

机器翻译是计算语言学的一个分支，是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术（NeuralMachineTranslation，NMT），该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。

随着经济全球化进程的加快及互联网的迅速发展，机器翻译技术在促进政治、经济、文化交流等方面的价值凸显，也给人们的生活带来了许多便利。例如我们在阅读英文文献时，可以方便地通过有道翻译、Google翻译等网站将英文转换为中文，免去了查字典的麻烦，提高了学习和工作的效率。

04声纹识别

生物特征识别技术包括很多种，除了人脸识别，目前用得比较多的有声纹识别。声纹识别是一种生物鉴权技术，也称为说话人识别，包括说话人辨认和说话人确认。

声纹识别的工作过程为，系统采集说话人的声纹信息并将其录入数据库，当说话人再次说话时，系统会采集这段声纹信息并自动与数据库中已有的声纹信息做对比，从而识别出说话人的身份。

相比于传统的身份识别方法（如钥匙、证件），声纹识别具有抗遗忘、可远程的鉴权特点，在现有算法优化和随机密码的技术手段下，声纹也能有效防录音、防合成，因此安全性高、响应迅速且识别精准。

同时，相较于人脸识别、虹膜识别等生物特征识别技术，声纹识别技术具有可通过电话信道、网络信道等方式采集用户的声纹特征的特点，因此其在远程身份确认上极具优势。

目前，声纹识别技术有声纹核身、声纹锁和黑名单声纹库等多项应用案例，可广泛应用于金融、安防、智能家居等领域，落地场景丰富。

05智能客服机器人

智能客服机器人是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态，它能够实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理、话术应答等能力。

当用户访问网站并发出会话时，智能客服机器人会根据系统获取的访客地址、IP和访问路径等，快速分析用户意图，回复用户的真实需求。同时，智能客服机器人拥有海量的行业背景知识库，能对用户咨询的常规问题进行标准回复，提高应答准确率。

智能客服机器人广泛应用于商业服务与营销场景，为客户解决问题、提供决策依据。同时，智能客服机器人在应答过程中，可以结合丰富的对话语料进行自适应训练，因此，其在应答话术上将变得越来越精确。

随着智能客服机器人的垂直发展，它已经可以深入解决很多企业的细分场景下的问题。比如电商企业面临的售前咨询问题，对大多数电商企业来说，用户所咨询的售前问题普遍围绕价格、优惠、货品来源渠道等主题，传统的人工客服每天都会对这几类重复性的问题进行回答，导致无法及时为存在更多复杂问题的客户群体提供服务。

而智能客服机器人可以针对用户的各类简单、重复性高的问题进行解答，还能为用户提供全天候的咨询应答、解决问题的服务，它的广泛应用也大大降低了企业的人工客服成本。

06智能外呼机器人

智能外呼机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用，它能够自动发起电话外呼，以语音合成的自然人声形式，主动向用户群体介绍产品。

在外呼期间，它可以利用语音识别和自然语言处理技术获取客户意图，而后采用针对性话术与用户进行多轮交互会话，最后对用户进行目标分类，并自动记录每通电话的关键点，以成功完成外呼工作。

从2018年年初开始，智能外呼机器人呈现出喷井式兴起状态，它能够在互动过程中不带有情绪波动，并且自动完成应答、分类、记录和追踪，助力企业完成一些烦琐、重复和耗时的操作，从而解放人工，减少大量的人力成本和重复劳动力，让员工着力于目标客群，进而创造更高的商业价值。当然智能外呼机器人也带来了另一面，即会对用户造成频繁的打扰。

基于维护用户的合法权益，促进语音呼叫服务端健康发展，2020年8月31日国家工信部下发了《通信短信息和语音呼叫服务管理规定（征求意见稿）》，意味着未来的外呼服务，无论人工还是人工智能，都需要持证上岗，而且还要在监管的监视下进行，这也对智能外呼机器人的用户体验和服务质量提出了更高的要求。

07智能音箱

智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体，随着智能音箱的迅猛发展，其也被视为智能家居的未来入口。究其本质，智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。通过与它直接对话，家庭消费者能够完成自助点歌、控制家居设备和唤起生活服务等操作。

支撑智能音箱交互功能的前置基础主要包括将人声转换成文本的自动语音识别（AutomaticSpeechRecognition，ASR）技术，对文字进行词性、句法、语义等分析的自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）技术，以及将文字转换成自然语音流的语音合成技术（TextToSpeech，TTS）技术。

在人工智能技术的加持下，智能音箱也逐渐以更自然的语音交互方式创造出更多家庭场景下的应用。

08个性化推荐

个性化推荐是一种基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用，它建立在海量数据挖掘的基础上，通过分析用户的历史行为建立推荐模型，主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息，如商品推荐、新闻推荐等。

个性化推荐既可以为用户快速定位需求产品，弱化用户被动消费意识，提升用户兴致和留存黏性，又可以帮助商家快速引流，找准用户群体与定位，做好产品营销。

个性化推荐系统广泛存在于各类网站和App中，本质上，它会根据用户的浏览信息、用户基本信息和对物品或内容的偏好程度等多因素进行考量，依托推荐引擎算法进行指标分类，将与用户目标因素一致的信息内容进行聚类，经过协同过滤算法，实现精确的个性化推荐。

09医学图像处理

医学图像处理是目前人工智能在医疗领域的典型应用，它的处理对象是由各种不同成像机理，如在临床医学中广泛使用的核磁共振成像、超声成像等生成的医学影像。

传统的医学影像诊断，主要通过观察二维切片图去发现病变体，这往往需要依靠医生的经验来判断。而利用计算机图像处理技术，可以对医学影像进行图像分割、特征提取、定量分析和对比分析等工作，进而完成病灶识别与标注，针对肿瘤放疗环节的影像的靶区自动勾画，以及手术环节的三维影像重建。

该应用可以辅助医生对病变体及其他目标区域进行定性甚至定量分析，从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性。另外，医学图像处理在医疗教学、手术规划、手术仿真、各类医学研究、医学二维影像重建中也起到重要的辅助作用。

10 图像搜索

图像搜索是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用，分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素，基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征，针对海量数据进行多维度的分析与匹配。

该技术的应用与发展，不仅是为了满足当下用户利用图像匹配搜索以顺利查找到相同或相似目标物的需求，更是为了通过分析用户的需求与行为，如搜索同款、相似物比对等，确保企业的产品迭代和服务升级在后续工作中更加聚焦。

关于作者：王健宗，博士，某大型金融集团科技公司资深人工智能总监、高级工程师，中国计算机学会大数据专家委员会委员、高级会员，美国佛罗里达大学人工智能博士后，曾任美国莱斯大学电子与计算机工程系研究员、美国惠普公司高级云计算解决方案专家。

何安珣，某大型金融集团科技公司高级算法工程师，中国计算机学会会员，中国计算机学会青年计算机科技论坛（YOCSEF深圳）委员。拥有丰富的金融智能从业经验，主要研究金融智能系统框架搭建、算法研究和模型融合技术等，致力于推动金融智能的落地应用与价值创造。

李泽远，某大型金融集团科技公司高级人工智能产品经理，中国计算机学会会员，长期致力于金融智能的产品化工作，负责技术服务类的产品生态搭建与实施推进。

本文摘编自《金融智能：AI如何为银行、保险、证券业赋能》，经出版方授权发布。

人工智能主要应用的七大领域

人工智能研究的内容大致有：机器学习与知识获取、知识表示、自然语言理解、自动推理与搜索方法、智能机器人、知识处理系统、计算机视觉、自动编程等方面。人工智能未来的发展前景非常广阔。人工智能的应用主要包括：零售、医疗、交通、教育、家居、物流、安防等七大领域。1、零售人工智能在零售业的应用非常广泛：客流统计、智能供应链、无人便利店、无人仓库/无人车等都是热点方向。京东自主开发的无人仓库采用大量智能物流机器人进行协调配合，通过人工智能、深度学习、图像智能识别、大数据应用等技术，让工业机器人能够进行自主判断和行为，完成各种复杂任务，在商品分拣、运输、仓库等环节实现自动化。图谱技术将人工智能技术应用于客流统计。通过基于人脸识别的客流统计功能，商店可以从性别、年龄、表情、新老顾客、停留时间等维度建立客流的用户人像，为调整经营策略提供数据基础，帮助商店从匹配实际的角度进行经营，提高转化率。2、医疗目前，在垂直图像算法和自然语言处理技术领域，可以基本满足医疗行业的需求，市场上有许多技术提供商，如德商云兴、人工智能细胞识别医疗诊断系统的研发，提供智能辅助诊断服务平台，如水医疗、统计和医疗数据处理等。虽然智能医疗在辅助诊断与治疗、疾病预测、医学影像辅助诊断、药物开发等方面发挥着重要作用，但由于医院间医学影像数据与电子病历的不循环，企业与医院之间的合作不透明，使得技术发展与数据供应存在矛盾。3、交通智能发展交通网络系统是通信、信息和控制企业技术在交通安全系统中集成应用的产物。ITS应用最广泛的地区是日本，其次是美国、欧洲等地区。目前，我国在ITS方面的应用主要是可以通过对交通中的车辆流量、行车速度问题进行数据采集和分析，可以对交通方式进行研究实施过程监控和调度，有效方法提高通行能力、简化交通资源管理、降低社会环境造成污染等。4、教育 iFlytek和普通教育等公司已经开始探索人工智能在教育领域的应用。通过图像识别，可以通过机器对试卷进行校正和答题，通过语音识别提高发音，人机交互可以在线答题。人工智能与教育的结合可以在一定程度上改善教育部门教师分布的不平衡和高成本，从工具层面为教师和学生提供更有效的学习方法。然而，它不能对教育内容产生更实质性的影响。5、家居智能家居基于物联网（IoT）技术，由智能硬件、软件和云计算平台构成完整的家居生态系统。用户可以远程控制设备，设备可以互联，自主学习，优化家庭环境的安全性、节能性、便利性等。值得一提的是，近两年来，随着智能语音技术的发展，智能扬声器已经成为一个亮点。天猫、小米等公司推出了自己的智能音箱，不仅成功打开了家居市场，也培养了用户未来购买更多智能家居产品的习惯。然而，目前国内市场上智能产品的种类很多，如何突破这些产品之间的通信障碍，为智能家居建立一个安全可靠的服务环境是业界下一个关注的焦点。6、物流物流业通过运用智能搜索、推理规划、计算机视觉和智能机器人技术，在运输、仓储、配送、装卸过程中实现了自动化，基本上可以实现无人操作。例如，利用大数据对货物的智能配送进行规划，优化物流供应配置，需求匹配，物流资源配置。目前，物流行业的大部分人力资源都分布在“最后一英里”的配送环节，京东、苏宁、新秀赛车等开发无人驾驶飞行器、无人驾驶飞行器，以努力抓住市场机遇。7、安防近年来，我国安全监控行业发展迅速，视频监控的数量不断增加，在公共场景和个人场景中安装的监控摄像头总数已超过1.75亿台。此外，在一些一线城市，视频监控已实现全面覆盖。然而，与国外相比，中国的安全监测领域仍有很大的增长空间。安防监控行业的发展中国经历了四个经济发展研究阶段，分别为模拟监控、数字监控、网络高清、和智能监控数据时代。每一次行业变革，都得益于算法、芯片和零组件的技术企业创新，以及由此带动的成本不断下降。因而，产业链上游的技术产品创新与成本会计控制自己成为安防监控系统主要功能结构升级、产业市场规模增长的关键，也成为一个产业可持续健康发展的重要理论基础。

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工业互联网的关键技术有哪些 人工智能领域关键技术主要包括哪些方面