浅谈软件定义网络(SDN)技术研究现状和发展趋势
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长久以来，硬件在网络世界中保持着至高无上的地位。直到2008年斯坦福大学的学者提出OpenFlow[1]，并于2009年将其扩展为SDN(software-definednetworking)概念[2]之后，软件定义网络概念逐渐进入人们的视野，并作为一种新思维模式的突破慢慢改变着网络世界的格局。SDN是一种将网络控制平面与转发平面分开的技术，使得控制平面和数据平面可以独立演进，此外还设计了逻辑集中的、开放的、可编程的控制平面以及统一的、标准化的南向接口，实现了更加自动化的配置和基于策略的网络资源管理。SDN自提出以来，相关研究和产业化应用迅速展开，为未来网络的创新突破提供了新的方向。2012年4月，谷歌宣布其骨干网络整体运行在Openflow上，已经证明SDN逐步从学术概念走向实际应用。2015年，Google确认在其Jupiter&Andromeda项目里面采用SDN来管理大规模环境，并且当时具有一定研发实力的公司都逐渐倾向于自研自建网络架构，而不是完全依赖网络设备商，证明了SDN技术已经在一些大公司的实验室中逐渐发展成熟。特别是16年以来，SDN技术不断深入商业化市场并给投入公司带来了超乎预期的利润，典型的如“VMware宣布其NSX有2400+客户，带来了10亿美元销售额”这一重大事件。自21世纪以来，移动数据、物联网、大数据和云计算4个领域的兴起与发展，使得现代网络应用类型急剧丰富，网络规模迅速膨胀，网络需求不断增加。而作为现代计算机网络主体的互联网，其管控能力有限的弊病逐渐凸显出来，此外“新问题-打补丁-新问题”现象循环往复的出现使得当代的网络核心即路由器的功能和结构日益复杂，上述种种现象说明现有的传统网络体系结构亟待革新，而SDN作为一种理想的解决方案则顺应时代而生。
本文第1节首先论述SDN概念的诞生与发展，以此引出SDN分层的体系结构，并将SDN与传统网络架构进行对比以及优势分析。第2节对SDN数据层和控制层的关键技术进行详细阐述。第3节论述了SDN在现代比较流行的几种应用。第4节针对未来发展趋势提出见解。最后给出本文结论。
1SDN体系架构
1.1概念介绍
随着网络的快速发展，传统互联网出现了如传统网络配置复杂度高等诸多问题[3]，这些问题说明网络架构需要革新，可编程网络的相关研究为SDN的产生提供了可参考的理论依据[4]。主动网络[5,6]允许数据包携带用户程序，并能够由网络设备自动执行。用户可以通过编程方式动态地配置网络，达到了方便管理网络的目的。然而由于需求低、协议兼容性差等问题，并未在工业界实际部署。4D架构[7,8]将可编程的决策平面(即控制层)从数据平面分离，使控制平面逻辑中心化与自动化，其设计思想产生SDN控制器的雏形。
SDN作为一种新型的网络架构，起源于当时的cleanslate研究课题，自诞生以来，不断得到发展完善。SDN的核心技术是OpenFlow技术，实现了网络数据与网络设备的控制分离，极大促进了网络流量的可控性，从而更好地为应用提供更好网络应用。任何技术的产生和应用都有其技术背景，而软件定义网络技术则是为了解决当前网络中控制软件与网络设备的关联性，实现数据和设备的解耦，简化网络控制管理，促进网络部署速度，使得网络架构能够快速的进行迭代应用，同时提供了更为便捷以及开放的网络应用运行平台。总之，软件定义网络是对当前臃肿不堪的网络创新设计，并提供了广为广阔的网络应用平台。 软件定义网络是由三层架构予以实现的，从上到下依次分为应用层（APP）、中间控制层以及底层设施。其中应用层主要是用下层接口来提供各种网络应用以及业务处理功能，中间控制层则是对数据平面资源的再整合，对网络拓扑的处理；最为底层主要包含了各种网络设备，主要是进行FLOW数据的处理、转发。软件定义网络与编程领域中的分层思想有异曲同工之妙，实现了控制转发过程的解耦。同时SDN还实现了硬件资源的虚拟化，通过编程的方式实现控制硬件设备。从此，网络设备以及网络处理控制将不再局限于各大具有绝对话语权的网络设备生产厂商，而是由通用性较强的软件系统来予以实现，从而提升了网络管理的便捷性。基于上述的因素，SDN技术被称为影响未来十年的创新型技术，目前各大网络信息公司都积极的部署其自身的SDN应用，为实现高可灵活性的网络控制进行前沿性的实验以及技术积累。
1.2体系结构
SDN架构[9]最先由开放网络基金会提出，并已经得到学术界和产业界的普遍认可。除此之外，针对电信运营商网络，ETSI（EuropeanTelecommunicationsStandardsInstitute，欧洲电信标准化协会）提出的NFV（NetwrkoFunctionVirtualization，网络功能虚拟化）架构[10]也已得到产业界的支持。开放网络基金会发布的SDN架构如图1所示，从下到上包括三个平面，即数据平面、控制平面和应用平面。控制平面和数据平面之间利用CDPI（Control-Data-PlaneInterface，控制数据平面接口）进行通信。OpenFlow协议[11]当前被作为控制数据平面接口统一的标准接口。控制平面和应用平面之间的利用NBI（NorthBoundInterface，北向接口）进行通信。数据平面主要由交换机等网络单元构成，这些网络单元通过基于不同策略构建的网络数据通路进行连接。在数据平面，仅基于控制器分发的策略对数据包进行快速转发，以适应用户日益增长的流量需求。控制平面主要由涵盖控制器逻辑的SDN控制器组成，负责控制逻辑规则制定和管理全网视图，使得运营商能够方便地进行网络配置和新协议的部署。控制器能够为运营商等第三方提供便于使用的北向接口，该接口能够根据租户的具体需求进行定制开发，以使租户能够较为方便地定制特色私有化应用。应用平面的组成为各种各样基于SDN实现的网络应用，通过简单的编程，租户即可实现新应用的快速部署，而不需要去关注底层硬件设备的技术细节。控制数据平面接口主要负责将转发策略从网络操作系统分发到各个网络设备，同时可以进行不同厂商和型号的匹配。
SDN给运营商的发展带来诸多机遇。首先，运营商网络带宽利用率将大幅度提高。例如，传统企业的广域网平均利用率只有40%，而谷歌公司将SDN技术运用到其内部广域网后，带宽利用率提高到了90%以上，带宽利用率的提高将降低运营商的服务成本。其次，SDN新网络服务的部署周期将大大缩短。SDN通过将传统网络设备的硬件和软件分离，从而实现了网络功能的更新独立于硬件之外，因此软件和通用交换机等设备进行联合足以取代原有管道设备，可以更方便地对设备进行升级以及对网络应用进行拓展。同时，SDN技术方便运营商对基础设施进行管理，通过单个设备即可控制所有网络组件，物理和虚拟设备都可以通过单个API进行控制，使得网络管理员的生活更加轻松。由于虚拟化、云计算和移动设备的迅猛发展给信息安全带来了严峻的挑战，而SDN控制器提供单点控制，可以在整个组织中分发信息安全策略和规则，另外SDN控制器还提供了一个附加点，可以放置安全策略来解决特定的软件和应用程序漏洞，大大提高了整体网络的安全性。此外，SDN技术具有一定的可扩展性，由于使用的协议基于开放标准，程序员可以编写公共接口并管理多个设备，而无需了解网络上每个设备的复杂功能，更加容易满足针对个性化用户的需求。
图1SDN体系结构
1.3软件定义网络对比传统网络架构以及优势分析
较之传统的网络架构，软件定义网络与之在许多方面都有着较大的差异，如表1所示。除此之外，从软件定义网络的硬件方式来看，其硬件仅仅实现了存储转发功能，因此其设备的廉价性优势可以充分的得以发挥，统一化和标准化的硬件设备成为软件定义网络的大趋势；从软件角度来看，软件定义网络是基于虚拟化网络资源设备的操作系统予以实现的，可以根据网络参数，实现更加个性化和优质化的网络服务，这是传统网络不具备的全局性控制优势。
表１SDN与传统网络的比较
项目
传统网络
SDN
网络设备
传统路由器和交换机
OpenFLow交换机
数据转发控制
分布式控制
逻辑上集中式控制
是否分离
控制平面和数据平面紧耦合
控制平面与数据平面分离
是否可编程
一般不具有编程接口
具有开放的可编程接口
是否虚化
所有设备都是物理设备
物理的、虚化的、软化的设备
安全态势
向多个设备发送信息进行综合评估
实时从控制器获取全局安全态势信息
软件定义网络使得新型网络使用更加灵活。软件定义网络在网络架构部署完成之后，所需要的管理控制、网络平台以及接口的应用都是建立在网络操作系统的基础之上的，用户可以根据自身的需求进行核心网络功能的高度软件化定制，使得整个网络应用层的使用、控制具有较高的灵活性。其次，软件定义网络有效降低了网络管理和营运开销，该技术对于网络设备的要求有所降低，仅仅需要实现控制转发即可，而不必过分关注于其他控制管理功能，这使得底层的网络设备可以进行标准化、统一化的设计生产，有利于当前网络设备近乎垄断的现状；同时利用软件定义网络的基本模式，网络在运营部署过程中基本实现了自动化的部署，一旦发生了运维故障，也可以实现故障自主诊断，这是一种高度自动化且具有创新意义的网络管理运营模式，极大降低了人工成本，有效降低了营运开销。再次，软件定义网络实现了网络层次的虚拟化技术，这与当前主流云计算技术所依赖的虚拟化技术具有高度的一致性。借助于底层的网络虚拟化技术，再整合网络中的计算资源和存储资源，能够极其方便地实现更高层次云计算网络。因此，软件定义网络改变了整个网络的服务模式，颠覆了传统网络功能，对于未来计算机信息服务业务具有革命性的意义。
2数据层和控制层关键技术研究
2.1数据层关键技术研究
数据层的研究主要围绕交换机设计和转发策略设计两个方面展开。钟文清[12]等人对数据层交换机设计、转发策略设计、控制层控制器设计、控制层特性取舍所面临的问题进行了探索和研究，并基于交换机设计所依据的可扩展、快速转发原则和转发策略更新一致性的设计目标提出两种改进方法。（1）交换机设计 在SDN架构中，交换机位于数据层，作用主要是完成对数据流的转发。在交换机设计时，基于硬实现的方式转发速率快，但是存在进行转发策略匹配时过于严格、动作集元素体量太少等问题。因此，如何使交换机在达到一定转发速率的同时能够保持一定的灵活性，是交换机设计的关键挑战之一。针对上述挑战，所提出的两种改进方法如下： 1）可重配匹配表的方法。为了根据需要重置数据层，需要满足四方面的要求：第一，能够根据需要变化或者新添域定义；第二，在硬件资源允许的条件下，能够指定流表的宽度、深度等特性；第三，支付新行为创建；第四，在对数据包的处理过程中，支持任意放置数据包的位置及指定传输端口。理想的模型如图2所示。 图2中输出队列可以通过软件的方式进行定义，这种可定义的特性主要是：由解析器来完成添加域的操作，之后由逻辑匹配部件来对解析器添加的域进行匹配工作以及新的动作的完成。以上操作实现了路由的过程，这种通过软件模拟路由过程的方式，能够弥补硬件无法根据数据自助选择策略的缺陷，可以在不是规定协议、不变更硬件前提下，进行自主策略选择以及数据处理。 2）基于硬件分层的方法。基本思想是通过对交换机进行分层，提供高效、灵活的多表流水线业务。该方法将交换机分解为三层，最上面一层为软数据层，通过策略更新来实现对任何新协议的部署；最下面一层为硬数据层，具有相对固定、转发效率较高的特点；中部的一层为流适配层，主要承担软数据层和硬数据层之间的数据通信。具体工作过程如下：若控制器进行策略下发，软数据层将这些策略进行存储，进而形成具有N个阶段的流表。硬数据层通过策略的高速匹配完成对应的转发行为。中间层充当中介，将软件和硬件两个层次中的策略进行无缝的映射，也就是把相对灵活的N阶流表映射成为硬件可以识别的N阶段流表。为了完成该映射过程，首先，流适配层需要对软件数据层的全部策略进行核查；其次，通过该完整的策略将N阶段的流表映射成为1阶段的流表；最后，把该1阶段流表映射成为M阶段流表，并进一步将其分发给硬件数据层。基于这种无缝映射，可以较完整地解决交换机的硬件与控制器两者之间多表流水线技术不兼容的问题。（2）转发策略设计 SDN支持较低抽象水平的方式对策略进行更新，例如，由管理人员手动进行更新，该方式容易造成失误，导致转发策略的不一致。即使没有失误，若网络中部分交换机的转发策略已更新，而部分交换机的转发策略尚未更新，也会导致转发策略的不一致。此外，网络节点失效也会造成转发策略的不一致。将较低层次的配置抽象为较高层次的管理方式是解决这个问题的方式之一。该方式具有两个步骤：第一步，在有更新策略需求时，控制器首先处理已完成旧策略下数据流处理任务对应交换机的更新；第二步，若所有交换机策略更新都已完成，则视为更新策略成功，否则更新策略失败。基于这种处理的方式，新策略对应数据的处理要等到旧策略数据处理完毕再进行。该处理方式的使用前提是，支持以标签化的方式对要转发的数据进行预处理，以此来标识新策略、旧策略的版本号。更新策略时，交换机首先通过检查数据的标签来确认策略的版本号，当把数据转发出去时，需要将数据的标签去掉。
2.2控制层关键技术研究
控制层的研究主要围绕控制器设计展开。随着网络的规模不断扩展，现有的SDN方案中，单一结构集中式控制方式的处理能力将无法满足系统需求。
对于大规模网络而言，通常会将控制器划分为多个组成域的形式（如图3所示）。当仅使用单一集中式控制器来处理交换机请求时，其他域的交换请求就会有较大延迟，从而影响其他域的网络处理性能，当网络规模进一步扩大时，这种延迟将变得无法忍受。此外，这种控制模式还有单点失效问题。如果在整个网络中分布多个控制器，并保持逻辑中心控制特性，这样每个交换机与自己毗邻的控制器进行交互，减小了延迟，避开了单点失效问题，从而整个网络的性能得以提升。针对上述挑战，钟文清[12]等人进行了深入研究并给出了基于集中式控制器的两种改进思路：
1）基于分布式控制器的扁平式控制模式 扁平控制模式是将多个控制器放置在不相交的区域里，它们管理各自所在的网络区域（如图4所示）。在扁平控制方式中，控制器之间地位对等，利用东西向接口可实现相互通信，逻辑上都能监管整个网络的状态，相当于都是全局控制器。当网络拓扑变化时，所有控制器可同步更新，仅需重新配置交换机和控制器之间的地址映射，因此，该方式对数据层的影响较小。分布式控制器Onix[13]基于网络信息库来实现管理，支持扁平式控制架构。每个控制器都有自己的网络信息库，保持网络信息库的一致性即能实现控制器的同步更新。在扁平控制方式中，所有控制器掌握着全部的网络状态，却只控制其所在的局部网络，这就存在着资源浪费。此外，在进行网络更新时，这种控制方式会导致控制器的整体负载增大。
2）基于分布式控制器的层次控制模式
层次控制方式中的控制器之间具有垂直管理的功能，在层次控制方式中，控制器分为局部控制器与全局控制器。局部控制器在地理上较靠近交换机，负责管理本区域节点以及掌握本区域的网络状态（如图5所示）。全局控制器提供全网信息的路由，进行全网信息维护。在这种控制方式下，控制器之间的交互包括两种，局部控制器与全局控制器之间的交互，以及全局控制器与全局控制器之间的交互。局部控制器如果收到来自交换机的询问请求，首先判断所转发的报文是否属于其局部信息，若属于，则对这些信息进行处理；否则，该局部控制器将该询问请求转发给全局控制器，全局控制器将相应信息返回给局部控制器，局部控制器再将信息返回给交换机。该方式的优势在于降低了全局控制器的交互频率，并减轻了流量负载。
图2SDN中的单一控制器
图3SDN中的扁平控制器
图4SDN中的层次控制器
3SDN现代应用研究
当前学术界、产业界和标准化组织竞相推动着SDN的发展，深刻改变了现有的网络生态圈，从传统网络架构到SDN的转型成为了新的市场增长点。以谷歌、腾讯、百度等为代表的互联网公司以AT&T、英国电信、德国电信、中国移动、中国电信、中国联通为代表的网络运营商加速向基于SDN/NFV的网络架构转型。总体来说，SDN技术与现代各行业领域的结合与创新在当今的科学界正掀起着一股前所未有的发展热潮。
3.1针对数据中心场景的创新应用
随着互联网的高速发展，互联网内容提供商提供的应用也越来越丰富，其背后支撑这些业务的数据中心规模急速增长。当前，谷歌、微软、腾讯等互联网公司的数据中心都达到了
上万台物理服务器的量级。在此形势下，传统数据中心网络架构己经难以支撑企业、市场发展的需求。因此，在数据中心内部使用SDN实现高扩展性，提高网络资源利用率，支持虚拟化、多业务、多租户成为了新的发展趋势。
国际上，从2010年开始，谷歌在部署B4时应用了SDN技术架构以及OpenFlow南向协议交换机，并同时支持基础路由协议和动态流量工程功能。2014年4月，谷歌宣布推出基SDN和NFV技术的Andromeda虚拟化平台，用于提供、配置和管理虚拟网络以及网络中数据包处理的业务流程点。2014年6月，Facebook公布了新的开源网络交换技术，包括典型的交换机Wedge及基于Linux的网络操作系统FBOSS。
在中国，腾讯公司针对运营中遇到的问题，在其广域网中部署了基于SDN的广域网流量调度方案。该解决方案中，分布式的控制层上移形成了集中式的控制系统。集中控制系统基于全局路由算法、全局路径统一计算、资源合理调度，并实现链路自动调整，节省了带宽租用费用。此外，百度、阿巴巴等也都在其数据中心中创新性地使用了SDN技术。
3.2针对运营商网络场景的创新应用
随着SDN在数据中心的成功应用，越来越多的电信运营商开始全力拥抱SDN/NFV，新一代的基于软件化的运营商网络成了新的趋势。SDN己经在移动核心网、移动回传网、数据中心中进行了小规模的部署和验证，众多运营商也陆续发了一系列的愿景和计划。
其中，美国运营商AT&T提出的Domain2.0计划迈出了运营商网络软件化转型的第一步。该计划预计2016年将进入全速推动软件化的高速通道，到2020年网络75%的功能完由软件构成。到目前为止，AT&T已经发布了一个基于SDN的产品服务，这个服务使用户可以自己来添加或改变网络务类型。
中国运营商也在软件化网络和数据中心云化方面进行了积极的努力与探索。例如，中国联通在2015年9月发布了新一代网络架构CUBE-Net2.0白皮书，将基于SDN、云和超宽带技术实现网络重构，从3个维度来诠释构建以数据中心核心的网络。中国移动则在2015年正式推出下一代革新络NovoNet，自在通过融合新的技术手段，构建可全局按调度资源，网络能力完全开放的新一代网络。
3.3实现产业界大规模商用部署
随着SDN技术的不断成熟和小规模成功部署，国外软件定义网路技术已经逐渐步入商业化发展模式，国际巨头纷纷加入软件定义网路的研究和投入，传统的通信供应商、芯片制造商以及IT公司都积极推出其自身了软件定义网络的产品，商业化气息严重，以Google为代表的互联网巨头在其数据中心部署软件定义网络产品，正式进入了其产业化发展轨道。与此同时，无论是传统的互联网设备和软件供应商，都致力于将软件定义网络作为其下一代产品的战略布局，为迎接新的网络架构，占领全球市场，不断完善自身产品线和解决方案。
根据调研公司IHS最新的调查报告显示，从2016年开始SDN的部署呈现飙升的趋势。仅通过一年时间SDN在云服务提供商和通信服务提供商的数据中心中的部署比例从2015的20%提髙到60%，同时，SDN的企业采用率也有17%左右的提高。预计2019年，应用于数据中心和企业局域网SDN领域的以太网交换机和控制器收入将达到122亿美元，其中交换机占82亿美元，SDN控制器占40亿美元。
4未来发展趋势
4.1 智能网络理念推动SDN深入应用
未来几年，随着物联网、5G、人工智能等技术和理念的逐步普及，网络承载业务负载的类型和体量将不断变化，网络仅靠单纯的协议优化、功能完善已经很难解决所面临的问题。要想从根本上使网络适应于上层业务，必须从根本上进行网络架构的变革，让网络提升自动化、自优化能力，最终实现自主化的目标，换言之，最终实现智能网络。
而从目前来看，SDN的开放性、灵活性和便捷性，正是实现智能网络的前提，企业网络必须首先完成软件定义的变革，具备更加开放、灵活的特性，才能进入到智能网络的阶段，而SDN无疑是实现智能网络重要手段。随着企业网络向智能网络的演变，SDN也会在企业网络中继续深入应用，成为智能网络的重要使能技术。
4.2SDN技术融合趋势进一步加剧
无论是人工智能还是智能网络，整个系统都是跨界融合，诸如无人驾驶，也是融合了车辆、道路、导航、视觉、网络等多种技术，网络领域的智能化应用不可避免的也一定是技术大融合的趋势，伴随着ICT的不断融合，CT和IT技术都深度影响着网络的发展和变化，其中最典型的就是运营商以NFV为技术基础进行网络重构，将原来的CT网元功能运行在IT基础设施上，目前国内运营商开展了NFV商用试点，是IT与CT技术融合的先行者和实践者。未来随着智能化应用的不断推出，网络还将不断融入包括DT、OT在内的更多技术。
4.3智慧城市和物联网带动SD-WAN应用落地
随着我国越来愈多的地区开始智慧城市的建设，大量的行业应用将迁移到城市级云平台，促使城市信息化建和引入越来越多的新技术，特别是在网络基础架构层面，随着城市级云计算中心、城市级大数据中心的建设，以城市为单位的数据交换、共享、处理将给现有网络带来巨大挑战，特别是在广域网层面，如何更好地在广域网传输数据和管理相关设备将成为智慧城市运营的关键，促进了城市网络架构进一步向部署SD-WAN解决方案演进。未来，SD-WAN将会在智慧城市建设中发挥更大的作用。
同时，智慧城市也带动了物联网的落地实践，尤其在城市的产业升级和改造方面，物联网将发挥更大的作用后，更多规模的终端和人的连接，会对边缘计算的普及起到推进作用，而SDN将会为边缘计算的深入落地起到至关重要的促进作用。
5结束语
SDN的发展使得其在我国受到了非常广泛的关注，尤其是运营商给予的关注更高。然而运营商在衡量一个产品和技术时，主要是针对其能不能减少运营成本，为企业创造更多的经济利益进行考虑的，基于这一因素提出了对SDN进行路由器设备的更换。如何进行平滑的演进，在确保现有资产得到保护的同时解决其中各项问题，是目前我国运营商需要重点思考的问题。另外，SDN网络控制器在逻辑上是比较集中的，与核心网的网元非常的接近，有着非常重大的意义，需要对其进行不断的更新。
SDN作为一种新的网络技术与架构，其核心价值已经得到了学术界和工业界的广泛认可。但是它在实际应用中仍然面临诸多挑战，各界对于其未来的发展也还存在褒贬不一的看法，有些人认为SDN只能停留在少数大型企业的专有骨干或数据中心网络中，或是成为运营商网络的一个附属功能，但也有人认为SDN技术必将掀起一场网络技术的革命。但不管SDN最终怎样，当前的发展趋势表明SDN将在运营商网络转型、产业互联网应用等方面发挥重要作用。
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人工智能的历史、现状和未来
2018年2月25日，在平昌冬奥会闭幕式“北京8分钟”表演中，由沈阳新松机器人自动化股份有限公司研发的智能移动机器人与轮滑演员进行表演。新华社记者李钢/摄
2018年5月3日，中国科学院发布国内首款云端人工智能芯片，理论峰值速度达每秒128万亿次定点运算，达到世界先进水平。新华社记者金立旺/摄
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如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网，人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷转型发展，抢滩布局人工智能创新生态。世界主要发达国家均把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，力图在国际科技竞争中掌握主导权。习近平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习时深刻指出，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。错失一个机遇，就有可能错过整整一个时代。新一轮科技革命与产业变革已曙光可见，在这场关乎前途命运的大赛场上，我们必须抢抓机遇、奋起直追、力争超越。
概念与历程
了解人工智能向何处去，首先要知道人工智能从何处来。1956年夏，麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。
人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究目的是促使智能机器会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。
人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：
一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如，无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入低谷。
三是应用发展期：20世纪70年代初—80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
五是稳步发展期：20世纪90年代中—2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是这一时期的标志性事件。
六是蓬勃发展期：2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。
现状与影响
对于人工智能的发展现状，社会上存在一些“炒作”。比如说，认为人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平、30年内机器人将统治世界、人类将成为人工智能的奴隶，等等。这些有意无意的“炒作”和错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。因此，制定人工智能发展的战略、方针和政策，首先要准确把握人工智能技术和产业发展的现状。
专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定任务（比如下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域。例如，阿尔法狗（AlphaGo）在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平。
通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。目前，虽然专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。当前的人工智能系统在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才而无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。
人工智能创新创业如火如荼。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷调整发展战略。比如，谷歌在其2017年年度开发者大会上明确提出发展战略从“移动优先”转向“人工智能优先”，微软2017财年年报首次将人工智能作为公司发展愿景。人工智能领域处于创新创业的前沿。麦肯锡公司报告指出，2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长阶段；全球知名风投调研机构CBInsights报告显示，2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。
创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术和产业的发展史，就是新老信息产业巨头抢滩布局信息产业创新生态的更替史。例如，传统信息产业代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网时代信息产业代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等。人工智能创新生态包括纵向的数据平台、开源算法、计算芯片、基础软件、图形处理器等技术生态系统和横向的智能制造、智能医疗、智能安防、智能零售、智能家居等商业和应用生态系统。目前智能科技时代的信息产业格局还没有形成垄断，因此全球科技产业巨头都在积极推动人工智能技术生态的研发布局，全力抢占人工智能相关产业的制高点。
人工智能的社会影响日益凸显。一方面，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，正在推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展，在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域产生积极正面影响。另一方面，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能系统可能存在的歧视和偏见、无人驾驶系统的交通法规、脑机接口和人机共生的科技伦理等问题已经显现出来，需要抓紧提供解决方案。
趋势与展望
经过60多年的发展，人工智能在算法、算力（计算能力）和算料（数据）等“三算”方面取得了重要突破，正处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有诸多瓶颈。那么在可以预见的未来，人工智能发展将会出现怎样的趋势与特征呢？
从专用智能向通用智能发展。如何实现从专用人工智能向通用人工智能的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的重大挑战。2016年10月，美国国家科学技术委员会发布《国家人工智能研究与发展战略计划》，提出在美国的人工智能中长期发展策略中要着重研究通用人工智能。阿尔法狗系统开发团队创始人戴密斯·哈萨比斯提出朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标前进。微软在2017年成立了通用人工智能实验室，众多感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
从人工智能向人机混合智能发展。借鉴脑科学和认知科学的研究成果是人工智能的一个重要研究方向。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。在我国新一代人工智能规划和美国脑计划中，人机混合智能都是重要的研发方向。
从“人工+智能”向自主智能系统发展。当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，非常费时费力。因此，科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿尔法狗系统的后续版本阿尔法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类人工智能”。在人工智能系统的自动化设计方面，2017年谷歌提出的自动化学习系统（AutoML）试图通过自动创建机器学习系统降低人员成本。
人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、天文学等传统科学的发展。
人工智能产业将蓬勃发展。随着人工智能技术的进一步成熟以及政府和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来10年将进入高速增长期。例如，2016年9月，咨询公司埃森哲发布报告指出，人工智能技术的应用将为经济发展注入新动力，可在现有基础上将劳动生产率提高40%；到2035年，美、日、英、德、法等12个发达国家的年均经济增长率可以翻一番。2018年麦肯锡公司的研究报告预测，到2030年，约70%的公司将采用至少一种形式的人工智能，人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。
人工智能将推动人类进入普惠型智能社会。“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。2017年国际数据公司IDC在《信息流引领人工智能新时代》白皮书中指出，未来5年人工智能将提升各行业运转效率。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，在消费场景和行业应用的需求牵引下，需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈，促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升，建设若干标杆性的应用场景创新，实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。
人工智能领域的国际竞争将日益激烈。当前，人工智能领域的国际竞赛已经拉开帷幕，并且将日趋白热化。2018年4月，欧盟委员会计划2018—2020年在人工智能领域投资240亿美元；法国总统在2018年5月宣布《法国人工智能战略》，目的是迎接人工智能发展的新时代，使法国成为人工智能强国；2018年6月，日本《未来投资战略2018》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国也已逐步形成以加速发展智能化武器装备为核心的竞争态势，例如美国特朗普政府发布的首份《国防战略》报告即谋求通过人工智能等技术创新保持军事优势，确保美国打赢未来战争；俄罗斯2017年提出军工拥抱“智能化”，让导弹和无人机这样的“传统”兵器威力倍增。
人工智能的社会学将提上议程。为了确保人工智能的健康可持续发展，使其发展成果造福于民，需要从社会学的角度系统全面地研究人工智能对人类社会的影响，制定完善人工智能法律法规，规避可能的风险。2017年9月，联合国犯罪和司法研究所（UNICRI）决定在海牙成立第一个联合国人工智能和机器人中心，规范人工智能的发展。美国白宫多次组织人工智能领域法律法规问题的研讨会、咨询会。特斯拉等产业巨头牵头成立OpenAI等机构，旨在“以有利于整个人类的方式促进和发展友好的人工智能”。
态势与思考
当前，我国人工智能发展的总体态势良好。但是我们也要清醒看到，我国人工智能发展存在过热和泡沫化风险，特别在基础研究、技术体系、应用生态、创新人才、法律规范等方面仍然存在不少值得重视的问题。总体而言，我国人工智能发展现状可以用“高度重视，态势喜人，差距不小，前景看好”来概括。
高度重视。党中央、国务院高度重视并大力支持发展人工智能。习近平总书记在党的十九大、2018年两院院士大会、全国网络安全和信息化工作会议、十九届中央政治局第九次集体学习等场合多次强调要加快推进新一代人工智能的发展。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署，描绘了面向2030年的我国人工智能发展路线图，旨在构筑人工智能先发优势，把握新一轮科技革命战略主动。国家发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏、浙江等地方政府都推出了发展人工智能的鼓励政策。
态势喜人。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家，我国人工智能企业在人脸识别、语音识别、安防监控、智能音箱、智能家居等人工智能应用领域处于国际前列。根据2017年爱思唯尔文献数据库统计结果，我国在人工智能领域发表的论文数量已居世界第一。近两年，中国科学院大学、清华大学、北京大学等高校纷纷成立人工智能学院，2015年开始的中国人工智能大会已连续成功召开四届并且规模不断扩大。总体来说，我国人工智能领域的创新创业、教育科研活动非常活跃。
差距不小。目前我国在人工智能前沿理论创新方面总体上尚处于“跟跑”地位，大部分创新偏重于技术应用，在基础研究、原创成果、顶尖人才、技术生态、基础平台、标准规范等方面距离世界领先水平还存在明显差距。在全球人工智能人才700强中，中国虽然入选人数名列第二，但远远低于约占总量一半的美国。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家人工智能计算芯片企业进行了排名，我国没有一家企业进入前十。另外，我国人工智能开源社区和技术生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。我国参与制定人工智能国际标准的积极性和力度不够，国内标准制定和实施也较为滞后。我国对人工智能可能产生的社会影响还缺少深度分析，制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快。
前景看好。我国发展人工智能具有市场规模、应用场景、数据资源、人力资源、智能手机普及、资金投入、国家政策支持等多方面的综合优势，人工智能发展前景看好。全球顶尖管理咨询公司埃森哲于2017年发布的《人工智能：助力中国经济增长》报告显示，到2035年人工智能有望推动中国劳动生产率提高27%。我国发布的《新一代人工智能发展规划》提出，到2030年人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。在我国未来的发展征程中，“智能红利”将有望弥补人口红利的不足。
当前是我国加强人工智能布局、收获人工智能红利、引领智能时代的重大历史机遇期，如何在人工智能蓬勃发展的浪潮中选择好中国路径、抢抓中国机遇、展现中国智慧等，需要深入思考。
树立理性务实的发展理念。任何事物的发展不可能一直处于高位，有高潮必有低谷，这是客观规律。实现机器在任意现实环境的自主智能和通用智能，仍然需要中长期理论和技术积累，并且人工智能对工业、交通、医疗等传统领域的渗透和融合是个长期过程，很难一蹴而就。因此，发展人工智能要充分考虑到人工智能技术的局限性，充分认识到人工智能重塑传统产业的长期性和艰巨性，理性分析人工智能发展需求，理性设定人工智能发展目标，理性选择人工智能发展路径，务实推进人工智能发展举措，只有这样才能确保人工智能健康可持续发展。
重视固本强基的原创研究。人工智能前沿基础理论是人工智能技术突破、行业革新、产业化推进的基石。面临发展的临界点，要想取得最终的话语权，必须在人工智能基础理论和前沿技术方面取得重大突破。我们要按照习近平总书记提出的支持科学家勇闯人工智能科技前沿“无人区”的要求，努力在人工智能发展方向和理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破，形成具有国际影响力的人工智能原创理论体系，为构建我国自主可控的人工智能技术创新生态提供领先跨越的理论支撑。
构建自主可控的创新生态。我国人工智能开源社区和技术创新生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强。我们要以问题为导向，主攻关键核心技术，加快建立新一代人工智能关键共性技术体系，全面增强人工智能科技创新能力，确保人工智能关键核心技术牢牢掌握在自己手里。要着力防范人工智能时代“空心化”风险，系统布局并重点发展人工智能领域的“新核高基”：“新”指新型开放创新生态，如产学研融合等；“核”指核心关键技术与器件，如先进机器学习技术、鲁棒模式识别技术、低功耗智能计算芯片等；“高”指高端综合应用系统与平台，如机器学习软硬件平台、大型数据平台等；“基”指具有重大原创意义和技术带动性的基础理论与方法，如脑机接口、类脑智能等。同时，我们要重视人工智能技术标准的建设、产品性能与系统安全的测试。特别是我国在人工智能技术应用方面走在世界前列，在人工智能国际标准制定方面应当掌握话语权，并通过实施标准加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。
推动共担共享的全球治理。目前看，发达国家通过人工智能技术创新掌控了产业链上游资源，难以逾越的技术鸿沟和产业壁垒有可能进一步拉大发达国家和发展中国家的生产力发展水平差距。在发展中国家中，我国有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合“一带一路”建设，让“智能红利”助推共建人类命运共同体。
作者：中央人民政府驻香港特别行政区联络办公室副主任、中国科学院院士
智能分类垃圾桶的发展现状及前景分析
安彦旭隋沐航范磊于联周马一迪
摘要智能分类垃圾桶作为一种新型的智能装备，越来越受到人们的重视。本文从智能分类垃圾桶的发展现状、前景分析以及发展的必要性三方面进行了研究与探索，可以得出智能分类垃圾桶作为有效的辅助工具在未来的一段时间内有着良好的发展前景，并有利于实现保护环境，和谐发展的目的。
关键词智能分类垃圾桶物联网智能技术
中图分类号：TP2文献标识码：A文章编号：1007-0745（2022）04-0025-03
互联网时代是智能电视、智能手机、智能家居、万物互联的时代，智能技术因为受到了国家的重视而得到了迅速的发展。
1智能技术
智能化技术在其应用中主要体现在计算机技术、精密传感技术、GPS定位技术的综合应用。随着产品市场竞争的日趋激烈，产品智能化优势在实际操作和应用中得到非常好的运用，其主要表现在：大大改善了操作者作业环境，减轻了工作强度;提高了作业质量和工作效率;一些危险场合或重点施工应用得到解决;环保、节能;提高了机器的自动化程度及智能化水平;提高了设备的可靠性，降低了维护成本;故障诊断实现了智能化等。
2智能垃圾桶的设计实践
2.1智能通垃圾桶研究方向的确立
继互联网兴起之后，人工智能技术成为了外界看好的热门题材之一。笔者小组经过详细的市场调研和技术分析，最终决定以智能分类垃圾桶作为研究开发对象。小组结合身边可以使用的资源，制作了可实现自动垃圾分类投放功能的垃圾桶。
据天眼查显示，我国目前有超过1700家智能垃圾桶相关企业，主要分布批发和零售行业，占比44%。从成立时间上看，我国大部分智能垃圾桶相关企业成立于五年内，智能垃圾桶市场尚处于早期，存在较大市场余量。在垃圾桶功能方面，消费者对此种类垃圾桶存在不满态度的也不在少数。市面垃圾桶所谓的“智能”主要体现在增加红外活距离传感器，在用户靠近时打开桶盖让垃圾投入。而用户不满的主要问题集中在垃圾桶智能化程度过低和传感器过于灵敏，对于周边环境抗干扰能力较差。因此小组决定标新立异，选择与市面上主流产品不同的开发方向。
2.2智能垃圾桶功能与外形的选择
市面上的智能垃圾桶功能普遍止步于自动感应开关盖，无法做到分类的效果。本组智能分类垃圾桶模型主体结构为长方体，四个角使用尼龙棒作为结构支撑。主题结构采用透明的亚克力板材料，亚克力具有结构稳定、价格经济、物理强度适中不容易因为刚性冲击损坏的优点。亚克力结构对于腐蚀性物质有一定抗性，可以忽视生锈等问题。透明的结构能够使用户明确观察到垃圾桶的内存空间，以便及时进行垃圾清理。[1]
为了做到垃圾分类投放，在垃圾桶的顶端设置了一个舵机，舵机带动机械铲斗完成垃圾的承取和投放。垃圾桶下设4个分区，分别为：有害垃圾、可回收垃圾、厨余垃圾、其他垃圾。当垃圾放到铲斗上时，垃圾桶会自动识别垃圾类型，舵机带动铲斗移动至特定位置将垃圾倒下。其中，位于垃圾桶中心的四块电路板控制舵机的运动。
2.3智能垃圾桶的优势
本组垃圾桶在材料上采用亚克力板，特点是易获得，寿命长。透明结构有助于使用人员及时观察并清除垃圾。垃圾投入装置采用舵机控制，减少了人与垃圾桶零接触，大大降低了人与致病菌的接触，保障了用户的生命健康。電路控制和传感器能够使垃圾桶工作达到较高自动化程度，减轻使用者的负担。
3智能分类垃圾桶的发展现状
智能分类回收垃圾桶可以区分垃圾的种类，例如区分有害垃圾与可回收垃圾。目前智能垃圾桶在我国某些地区已完成试运营，垃圾桶会以可累积信誉的形式，向正确进行垃圾分类投放的用户给予奖励。我国科研部门仅用了三年的时间，就做到了通过“互联网+”和物联网结合的发展形式来减轻环卫部门对于垃圾分类问题的压力。由此可见，智能科技结合“互联网+”和物联网的发展模式具有巨大的潜力和广阔的未来前景。
合格的智能垃圾桶具有性能稳定、使用寿命长（设计寿命6-10年）、使用方便、操作精准、设计精密、节能低耗（耗电是市场同类产品的1/3）等特点。而且其新颖的造型和充满新鲜感的设计能为家居装饰增添多样的搭配。
除了美观方面和实用方面，智能分类垃圾桶具有一定的宣传推广效果，其智能分类功能可以有效呼吁市民参与到垃圾分类的队伍中。在减轻了城市垃圾处理压力的同时也培养了市民自觉进行垃圾分类的责任感。
自2016年起，我国的人工智能技术就已经进入了发展阶段。这项技术的进步与发展离不开芯片、储存器、光纤、移动通信、超算和大数据底层技术的突破。如今人工智能技术的能力已经在很多方面超过了人类，例如手机的语音识别，家中的智能音箱与电脑电视冰箱空调互联等。人脸识别在各行业的应用非常广泛，如安防教育、金融交通、医疗、无人驾驶等。越来越多的AI应用以润物无声的方式出现在这些场景里。正是因为有了“互联网+”技术的存在，人脸识别系统再也不是识别轮廓而是识别瞳孔虹膜和脸部构架。[2]
尽管人工智能层被称为继互联网后下一个能诞生的百亿美金巨头机会，在国家层面也得到了大力的政策支持，但到2019年为止，大众对于人工智能的热情并未达到预期高度，因此当下通用人工智能技术想要普及还需要一定时间。
智能垃圾分类行业发展现状主要是由于我国生活垃圾量的增长所造成的，以此问题作为驱动力，AI智能发展为智能垃圾分类行业提供基础，整个产业链才能落实实行。随着视觉识别技术的发展，我国垃圾分类行业智能分拣效率早已达到人工分拣速度的两倍。在我国环保政策下，智能垃圾分类行业仍有大量市场空间和产品受众。
4智能分类垃圾桶的前景分析
人工智能作为新兴技术正在诠释中国的强大，既颠覆了人们的落后想法，也为新时代科技革命积累更大的能量，改变人们的生活方式和思维方式。当前很多国家都在发展人工智能，人工智能技术已成为未来发展的主要风向标之一。这股人工智能技术浪潮掀起主要来源于两个领域的快速发展：一是互联网的普及所带来的大数据爆发;二是计算机在互联网领域的应用性推广。采用智能化技术的垃圾桶未来应当符合以下几个发展趋势。
4.1高速、高精度、高效化
速度、精度和效率是机械制造技术的关键性能指标。由于采用了高速CPU芯片、RISC芯片、多CPU控制系统以及带高分辨率绝对式检测元件的交流数字伺服系统，同时采取了改善机床动态、静态特性等有效措施，机床的高速、高精度、高效化已大大提高。
4.2实时智能化
早期的实时系统通常针对相对简单的理想环境，其作用是如何调度任务，以确保任务在规定期限内完成。而人工智能则试图用计算模型实现人类的各种智能行为。科学技术发展到今天，实时系统和人工智能相互结合，人工智能正向着具有实时响应的、更现实的领域发展，而实时系统也朝着具有智能行为的、更加复杂的应用发展，由此产生了实时智能控制这一新的领域。
4.3用户界面图像化
用户界面是数控系统与使用者之间的对话接口。由于不同用户对界面的要求不同，因而开发用户界面的工作量极大，用户界面成为计算机软件研制中最困难的部分之一。当前Internet、虚拟现实、科学计算可视化及多媒体等技术，也对用户界面提出了更高要求。图形用户界面极大地方便了非专业用户的使用。
4.4模块化
硬件模块化易于实现数控系统的集成化和标准化，根据不同的功能需求，将基本模块，如CPU、存储器、位置伺服、PLC、输入输出接口、通讯等模块，作成标准的系列化产品，通过积木方式进行功能裁剪和模块数量的增减，构成不同档次的数控系统。
智能垃圾桶的发明与发展，一定程度上是因为垃圾桶作为生活中必不可少的物品，有着广泛的受众人群和巨大的市场潜力。
据目前研究成果，可预测未来智能垃圾桶最核心的部分将由很多模块合成;由芯片去控制最中心的模块，随后由信号检测的模块用来检测垃圾的种类;控制电路模块用来控制整个桶的开盖关盖。新产品能够经过芯片控制中心模块分析处理，启动控制电路模块做出相应动作，语音电路模块能够在启动的时候播放设定声音提醒人们保护环境，整个垃圾桶核心芯片在长时间无反应后，电源电路将进入休眠状态，单片机进入休眠后完全做到了省电环保。[3]
对于智能垃圾桶而言，是可以基于想象并且可以实现的，并且集成在另一个更高级的智能工具中，成为我们生活中的智能家居。
大环境方面，现如今国家的垃圾分类政策越来越完善，同时也进行相继立法，各地方政府陆陆续续为了响应政策而实行垃圾分类。由于垃圾分类有多种益处，因此我们需要让更多群众去接受并且使用。且智能垃圾分类会使操作更加简单易懂，所以智能垃圾分类等产品被各大工厂进行生产、投资。政策支持在未来也会为智能垃圾桶类产品创造良好的生存环境。
对于行业研发人员来说，研发者应当对市场需求和市场环境进行适当了解，使研发的产品能够快速产生经济利益。
5智能垃圾桶发展的必要性
制作智能垃圾桶的契机是因为传统垃圾桶存在一些弊端，如垃圾裸露在外不卫生，某些带顶盖的垃圾桶还需要人工打开，对于传统垃圾回收工作也造成了较大的麻烦，而近年的疫情风波更加刺激了智能化技术的发展。因此，结合时势和市场需求，智能垃圾桶应运而生。垃圾桶实现智能化可以有效降低接触感染风险，杜绝细菌病毒与人体的接触，使用户身体健康得到了保障。
在产品使用方面，当人的手进入垃圾桶前方指定区域内，垃圾桶就会通过传感器接收人体红外线体感温度，从而失去电荷平衡，将信号传达给单片机，使垃圾桶自动打开盖子。如果垃圾桶存在智能识别系统，则会对手中的垃圾再进行一次分类。智能垃圾桶之所以可以实现以上功能是因为其内部具有超声波测距传感器，此装置可以解决因油污或者雾气遮挡识别区而造成的无法打开盖子的情况。由此可见，这种垃圾桶具有高效环保、省时省力特点，完全可以引领一波新的潮流。
现如今的科技发展日益强大、普及广泛，使智能分类垃圾桶被投放在更多场合，如商场、医院、小区、街道、学校等，投放的智能垃圾桶深受居民、医护人员、师生等各行各业人士的一致好评。其中，智能垃圾桶对于医护人员帮助最大，智能垃圾分类会减少医疗垃圾对医护人员的伤害，加强对医护人员身体健康的保护。
因此，智能分类垃圾桶以后将成为应用领域中不可或缺的重要部分。
6智能垃圾桶产生的直接和间接经济效益
1.节省土地资源：现如今，大量的垃圾处理方式依旧是土地掩埋，因为生活垃圾中有着大量不可降解的物质，使土地受到了伤害。所以进行垃圾掩埋的垃圾处理厂用地是不可以恢復的，因此智能垃圾桶能有效减少必要填埋垃圾的数量。
2.减少环境污染：由于垃圾分类体系不完善，垃圾中某些会对人类健康造成威胁的成分没有进行妥善处理，进而对人类身体造成危害。现如今患有癌症等疾病的人数日益增多，其主要原因之一就是未经分类垃圾和化学物质污染了水源和生态所导致的。
3.资源回收：垃圾回收没有合理化应用将会出现大量的废纸废塑料等，浪费森林资源、土地资源等。使用成熟的垃圾分类设备和分类体系，将会有助于减少树木的砍伐，增加可用土地和油气资源。
4.经济：智能垃圾桶可以加快经济发展，因为它可以加强企业的创新理念与企业进行较强的合作，促进企业的发展，并且合理运用资金进行开发，提高了智能垃圾桶在市场的占有率。
5.社会文化：智能垃圾桶的分类可以加强对社会文化、国家文化以及民族文化的发展，也是对国家和民族的一种自豪和肯定。智能垃圾桶引入智能语音环境监测系统等进行分析，率先进入数据运营时代。对于投放错误，智能垃圾桶可以进行自动分类，使环境得到保护，并促进了环保制造行业的发展。
7结语
21世纪是智能科技的时代，在当前的国家扶持、企业支持的良好大环境下，我国智能科技产业有着巨大的潜力。在疫情期间，智能垃圾桶作为有效的辅助工具得到了国家及企业的关注与重视，在未来的一段时间有着较好的发展前景。
参考文献：
[1]刘建国.我国生活垃圾处理热点问题分析[J].环境卫生工程，2016，24（01）：1-3.
[2]孟竺君，仓诗建，田原源.现代城市分类垃圾桶设计研究[J].设计，2018（17）：106-107.
[3]苏文华，王昕，桂笛，等.现代城市分类垃圾桶设计探讨[J].工程建设与设计，2021（20）：80-82.
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