人工智能醫療發展前景模板(10篇)

導言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的10篇人工智能醫療發展前景，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內容能為您提供靈感和參考。

篇1

政策催化進一步加強

 

國內AI有望“彎道超車”

 

目前，各國政府都高度重視人工智能相關產業的發展。自人工智能誕生至今，各國都紛紛加大對人工智能的科研投入。美國主攻軍用機器人技術，歐洲主攻服務和醫療機器人技術，日本主攻仿人和娛樂機器人。可以說，人工智能成為各國“大腦”計劃的重要內容。

 

當下我國社會面臨老齡化壓力、經濟轉型和制造業升級，對此，國務院在印發的《中國制造2025》中明確指示，要把智能制造和高端技術創新作為重點建設工程，特別提出要發展和培育一批產值超過100億元的人工智能核心企業。

 

國內市場的扶持政策頻出。2015年7月，國務院印發《“互聯網+”行動指導意見》，將發展人工智能提升到國家戰略層面;2016年1月，科技部部長萬鋼提出“科技創新-2030項目”，智能制造和機器人成為重大工程之一。

 

在2016年3月兩會召開期間，《國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要(草案)》正式出爐，其中提到，要大力推進先進半導體、機器人、智能系統、智能交通、精準醫療、智能材料等新興前沿領域的創新和產業化，形成一批新增長點。

 

政策和資金的支持、人才儲備、技術的積累和突破等都為人工智能的發展提供了基礎條件。科技部高技術研究發展中心研究員劉進長認為，我國人工智能與機器人技術的快速發展，一是因為國家的高度關注與政策支持，二是得益于金融界的重視與大企業的不斷進入。

 

“2014年，中國市場的工業機器人銷量猛增54%，我國智能語音交互產業規模達到100億元，指紋、人臉、虹膜識別等產業規模達100億元。”廣證恒生副首席分析師趙巧敏向《經濟》記者分析稱，在利好因素的促進下，我國人工智能技術攻關和產業應用發展勢頭良好。

 

在她看來，目前國際巨頭在人工智能技術上還沒有完全形成壟斷。我國在人工智能的研究上與發達國家相比，甚至與美國相比都不算落后，這是難得的歷史機遇，是提升綜合國力和影響力的絕佳機會。

 

“我國完全有可能利用市場需求優勢、用戶數據優勢等，搶占人工智能技術和產業的制高點，實現人工智能技術‘彎道超車’。”趙巧敏稱。

 

人工智能大潮來襲

 

千億市場規模可期

 

人工智能已經開始進入一個新的階段。從Siri識別到無人駕駛，都是人工智能的實現載體，涉及到的技術和領域跨越多學科，包括深度學習、智能識別、專家系統、神經網絡、智能機器人等。

 

未來，人工智能需求將會激增。據BBC預計，到2020年，全球人工智能市場規模將達到183億美元，約合人民幣1190億元。

 

“目前人工智能的應用領域主要還是以工業制造為主，但是隨著經濟結構的轉型，以及不斷攀升的勞動力成本，未來包括機器人在內的人工智能產品的市場需求將會不斷擴大。”愛建證券研究所研究員劉孫亮向《經濟》記者表示，隨著人均可支配收入的增加，以及人口老齡化時代的來臨，人工智能家庭化的現象將會普及，屆時家用助老服務機器人、醫療機器人以及家用清潔機器人的市場需求將會激增。

 

國內著名的咨詢機構艾瑞咨詢在參考人工智能行業全球市場規模后預計稱：在不包括硬件產品銷售收入、信息搜索、資訊分發、精準廣告推送等的情況下，預計2020年中國人工智能市場規模將達到91億元人民幣。

 

而目前市場的關注點還只是在智慧金融、智能家居等應用領域，對于人工智能的發展空間來說，這只是冰山一角。

 

趙巧敏表示，由于人工智能屬于基礎型技術，與機器人和大數據聯系緊密，其水平的提升將帶來多領域的應用擴展，大幅拓寬傳統產業的發展之路，造成未來5-10年的巨大顛覆性影響，產生10-100倍的溢出效應，由此將打開萬億規模的市場空間。

 

“僅僅以工業機器人領域為例，在智能化水平提高后，將降低固定資產投資成本近30%，降低人工成本近60%-70%，在汽車整車、零部件制造、食品工業及物流等行業產生8-10倍的產業集群帶動作用，對應著800億-1000億元的市場規模。”趙巧敏說。

 

實際上，中國人工智能的商業化應用環境甚至能創造更大的市場空間。我國人工智能的商業應用水平已經十分繁榮，這一概念已經滲透了教育、金融、醫療、文體娛樂等領域，且獲得了很好的市場反響。

 

“市場關心的IT和互聯網領域幾乎所有的主題和熱點，例如智能硬件、O2O、機器人、無人機和工業4.0，發展突破的關鍵環節都是人工智能。”趙巧敏表示，人工智能的發展是必然趨勢，它將成為未來30年內我國技術發展的重心，也會給互聯網領域帶來新的突破，給人們的生活帶來翻天覆地的變化。

 

在人工智能應用領域，我國已經發展得較為全面，包括家居領域、安防領域、醫療領域、企業領域、金融領域和教育領域。

 

然而盡管目前我國自主知識產權的文字識別、工業機器人、娛樂機器人等智能科技成果已經進入大規模實際應用，但市場空間仍然很大。中泰證券首席宏觀策略師羅文波向《經濟》記者表示，我國機器人的“密度”只有德國、日本的1/10，行業發展空間巨大。

 

VC青睞人工智能

 

巨頭加速并購

 

人工智能一直是硅谷大佬們瘋狂追求的領域，谷歌、Facebook、IBM均重金投資人工智能，是目前AI領域的領導者。微軟、谷歌和Facebook等全球科技巨頭都認為2016年是AI迅速進化的關鍵節點。

 

Google希望在人工智能領域復制Android的成功，并力圖打造一個機器人帝國;Facebook計劃在2016年制造出能夠在家務和工作上幫助自己的人工智能;蘋果4天內接連收購兩家人工智能初創公司……

 

據羅文波統計，目前全球人工智能企業已經超過了900家，大多集中在北美和西歐。這些人工智能初創企業總估值超過87億美元。“隨著日本、北美、歐洲的‘大腦’計劃大規模布局人工智能，2040年全球很有可能實現廣義的人工智能。”

 

除互聯網巨頭外，敏銳的資本方也在積極布局人工智能領域，近年來風投不斷加大對人工智能初創企業的投資，持續布局人工智能這個重要風口。

 

“2014年人工智能企業融資總量首次超過10億美元，2015年融資總量更是超過12億美元。2016年到現在，全球在人工智能領域的投資已經超過4億美元。”渤海證券研究所證券分析師齊艷麗向《經濟》記者表示，隨著科技巨頭在人工智能領域的布局將提速，VC/PE在人工智能領域的投資也將隨之爆發。

 

“反過來，資本層面的爆發也將持續帶動人工智能行業加速爆發。”齊艷麗認為，雖短期看人工智能仍處于大規模投入期，較難變現，但未來人工智能應用于無人駕駛汽車、輔助診斷、刑偵監測等領域將會產生巨大的商業價值和社會價值。

 

在全球市場火爆的背景下，國內市場也充滿了巨頭和風投的博弈與布局。

 

出于對人工智能行業商業前景的看好，國內巨頭紛紛進軍人工智能領域，百度、阿里、騰訊均在人工智能領域發力。

 

其中，百度2014年研發投入接近70億，同時涉足了深度學習與自動駕駛領域，并推出了“百度大腦”計劃;阿里巴巴推出了國內首個人工智能平臺DTPAI;騰訊推出了撰稿機器人Dream writer，開放了視覺識別平臺騰訊優圖，同時成立了騰訊智能計算與搜索實驗室。一些具有創新性眼光的巨頭公司也相應進入，讓整個行業迎來了爆發的機會。

 

“互聯網巨頭公司和創業公司是我國AI技術基礎研究主力軍。在國家政策大力支持下，無論是科研機構還是企業都在加大人工智能研究的力度，由此也取得了較為不錯的成績。”據羅文波介紹，截至2015年底，我國人工智能領域已有近百家創業公司，約65家獲得投資，共計29.1億元。人工智能領域布局如火如荼。

 

巨頭的基礎層切入為人工智能基礎領域的研究帶來了巨大的資金優勢和人才支持，使得部分技術達到世界一流水平。例如，我國的視覺、語音識別的技術已經處于國際領先水平。

 

而近兩三年，風投也開始加速了在這一領域的投資步伐。2014年開始，我國人工智能領域投資金額、數量、參與投資機構數量均大幅增加，2015年更是實現了跨越式的增長。“2015年我國投資人工智能的機構數量已經高達48家，是2012年投資機構數量的6倍;投資額為14.23億元，是2012年投資額的23倍。”趙巧敏表示。

 

短期看好應用開發

 

長期關注技術研究

 

二級市場一向是搜尋熱點的風向標。人工智能市場的火爆也催熱了資本市場的相關行業。在市場空間巨大、產業前景明朗的背景下，占據資金優勢的上市公司紛紛瞄準人工智能領域，分享廣闊藍海。

 

隨著人工智能的不斷進步和發展，最先實現產業化的AI應用層將最早迎來投資機會。銀河證券分析師楊華超向《經濟》記者分析稱，無人駕駛、工業4.0、智慧醫療等主題將成為未來中長期的熱點，建議關注相關主題的優質標的。“同時，AI數據層和應用層作為準入門檻較高的環節，之前具有技術積累和數據資源的公司將優先受益，可以關注目前已經在人工智能領域已經有技術和規模優勢的公司。”

 

對此，羅文波則建議投資者，選擇人工智能領域的標的，要分長短期來考量。“短期可關注在人工智能商業化應用有所突破的企業，長期可關注具備技術研究實力的公司。”

 

在他看來，具備競爭力的上市公司主要有兩類，一是與機器人硬件制造相關的公司，它們一般擁有較好的智能制造業基礎，在未來產業升級過程中，擁有強大的競爭優勢;二是在人工智能商業化應用有所突破的公司。

 

對此投資邏輯，趙巧敏也表示認同，“短期看好應用開發領域，特別是基于當下較為成熟的感知智能技術如語音、視覺識別的服務、硬件產品等的應用開發將是短期的投資亮點”。

 

“目前下游應用領域也面臨著大量需求，如人口老齡化對服務機器人的需求、定制化生產對3D打印的需求、物流配速對無人機的需求等。”趙巧敏分析稱，穿戴設備、3D打印、無人駕駛、服務機器是最值得看好的應用場景。

 

而從長期來看，在以現有技術為基礎的應用領域基本飽和之后，只有技術研究才能推動新一輪的應用創新，趙巧敏稱。技術研究是長期的投資關注點，“應該關注核心技術模塊提供商和數據傳輸、運算、存儲過程所涉及的基礎設施運營商”。

 

篇2

1 引言

人工智能（AI）是上世紀50年展起來的新興學科，主要內容包括：知識表示、自然語言理解、機器學習和知識獲取、知識處理系統、計算機視覺、自動推理和搜索方法、智能機器人、自動程序設計等方面。在過去的幾十年里人工智能涌現出了大量的方法，大致可分為兩大類：第一類是基于Newell和Simon的物理符號系統假說的符號處理方法。這種方法大多采用從知識階段向下到符號和實施階段的自上而下的設計方法，第二類是采用自下而上設計的“字符號”方法。

2 人工智能的發展

全球對人工智能的研發經歷了已經有70年的發展，從上個世紀的50年代開始一直到今天，歷經了兩次大起大落，但伴隨著深度學習的重燃、龐大的大數據支撐以及計算能力的不斷提升和成本的不斷下降這些因素的出現，尤其是在摩爾定律、大數據、互聯網和云計算、新方法這些人工智能進步的催化劑作用下，將迎來人工智能新的春天。

3 人工智能在醫學領域上的應用

3.1 在神經網絡中人工智能的應用

在醫學診斷中人工智能的應用會出現一些難題，例如知識獲取比較難、推理速度慢、自主學習以及自適應變化能力弱。研究人腦連接發現了以人工神經為特點可以解決在獲取知識中所出現的瓶頸和知識種類繁瑣問題，能夠提高對知識的推理能力，包括自主學習，自組織等方面的能力，促進了神經網絡在醫學專家系統中的快速發展。

人工智能領域ANN，有不同于其他人工智能的方法，在傳統的結構上，它只是AI分支中的一個，只能通過邏輯符號來模擬人腦的思維方式，進一步來實現人工智能，與之相比，不同的ANN是學習和訓練為一體來達到智能的。ANN具有學習的能力及特殊方法，用戶不用編寫復雜的程序來解決所遇到的問題，只用提供有效的數據就可以完成。迄今為止，醫學領域中對大部分的病理原因無法解釋，無法確定病理原因，加上各種疾病的表現種類復雜多變。在醫學的日常實踐中，疾病相應的治療只能以經驗為基礎來判斷。所以，ANN有著記憶，學習和歸納總結為一體的人工智能服務，在醫學領域有很好的應用發展趨勢。

3.2 在中醫學中人工神經網絡的應用

在中醫學中，所提出的“辨證論治”中的“證”具有模棚性、不確定性的特點，主觀性比較強，因此中醫的診斷方法和治療手段與醫師的經驗水平有很大聯系。數年來在實驗研究，臨床觀察，文章整理，經驗總結上，都有著對“證”的研究思想的深入調查。一部分“辨證”的過程可以用人工神經網絡來替換使用。恰當的中醫癥狀可以作為基本輸入和適當人工神經網絡模型，人工神經網絡能夠根據以往的學習“經驗”來進行綜合分析，從而提出中醫診斷方法。

由神經元結構模型、網絡連接模型、網絡學習算法等幾個要素組成了人工神經網絡。具有某些智能系統的功能。 按照網絡結構來劃分，人工神經網絡有很多不同的種類，例如感知器、BP網絡、Hopfield網絡等，目前應用最為廣泛的神經網絡就是其中的BP網絡。這種前沿網絡非 BP網絡所屬，網絡的結構與權值能夠表達復雜的非線性 I/0映射關系。憑借 BP網絡優良的自主學習功能，既可以通過誤差的反向傳播方法，對照已知樣本反復進行訓練，也可以調整網絡的權值，直到網絡的 I/0關系在某一塊訓練指標下最接近樣本為止。

3.3 人工智能在臨床醫療診斷中的應用

計算機編寫的程序主要根據專家系統的設計原理和方法來模擬醫生的醫學診斷，以及通常治療手段的思維過程來進行。醫療專家系統是臨床醫療診斷中人工智能的很好體現，不僅能夠處理較為復雜的醫學治療問題，還能當做醫生診斷疾病的重要工具，更重要的是傳承了專家們的寶貴醫學治療經驗。

3.4 人工智能技術在醫學影像診斷中的應用

目前，在醫學影像中存在著的問題，比如：誤診率高、缺口大。這些問題需要通過人工智能的方法來解決。在醫學影像技術領域人工智能的應用包括主要的兩個方面，分別是：第一個方面為圖像識別，第二個方面為深度學習，其中人工智能應用最核心的部分實深度學習。這兩個部分都是基于醫學影像大數據所進行的數據上的挖掘和應用。這兩個方面所進行的數據挖掘及其應用都是依據醫學影像大數據來完成的。

Geoffrey Hinton教授是神經網絡領域的大師，2006年，他與其博士生在《Science》和相關的期刊上發表了論文，第一次提出了“深度信念網絡”的概念。2012年，由斯坦福大學Fei-Fei Li教授舉辦的ImageNet ILSVRC大規模圖像識別評測任務是由Hinton教授的研究團隊參加的。這個任務包括了120萬張高分辨率圖片，1000個類比。Hinton教授團隊使用了全新的黑科技多層卷積神經網絡結構，將圖像識別錯誤率突破性地從26.2%降低到了15.3%。 這個革命性的技術，讓神經網絡深度學習以迅速的速度進入了醫療和工業的領域范圍，隨后這一技術被陸續出現的醫療影像公司使用。例如：國際知名的醫學影像公司Enlitic和國內剛剛獲得有峰瑞資本600萬天使輪融資的DeepCare。都是不斷積累大量影像數據和診斷數據，繼續對神經元網絡進行深度的學習訓練，從而有效的提高了醫生診斷的準確率。

人工智能不僅能使患者的健康檢查快速進行，包括X光、B超、核磁共振等。另外還能大量減少醫生的讀片時間，提升了醫生的工作效率，降低誤診率。

4 總結

人工智能軟件工作效率遠遠超過了人類大腦，不僅能夠更快速的找到數據的模式和相似性，還能有效幫助醫生和科學家提取重要的信息。隨著人工智能的發展及其在醫學領域的逐漸普及和應用，兩者的互相融合在未來必定成為醫學發展的重要方向。

參考文獻

[1]馮伍，張俊蘭.人工智能在醫學上的應用[J].電子設計工程，2010（01）.

[2]楊琴，陳家榮.人工智能在醫學領域中的應用[J].科技風，2012（12），100-101.

[3]王宇飛，孫欣.人工智能的研究與應用[J].信息與電腦，2016（05）.

篇3

DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2017.07.119

0 簡介

人工智能（（Artificial Intelligence）），它是一門新的技術科學，主要用于模擬、延伸以及擴展人類的智能的方法、理論、技術以及應用系統。人工智能主要就是對人類的思維、意識的信息過程的合理化的模擬。人工智能它并不是人的智能，但是，它卻能像人那樣的思考，而且也可能會超過人類的智能。總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些復雜工作。

1 人工智能的運用現狀

目前，在很多方面人工智能有著運用，其中一個主要表現就是全球人工智能公司數量在急劇的增加，專家系統在目前來看是在人工智能各領域中最為活躍，且最為有成效的一個領域。它是一類基于知識的系統，并可以解決那些一般僅有專家才能夠解決的復雜問題。我們這樣定義專家系統：專家系統是一種具有特定領域內大量知識與經驗的程序系統，它是基于程序系統依靠人工智能技術，來模擬人類專家求解復雜問題的過程，大多情況下，專家系統的水平甚至可以超過人類專家。專家系統的基本結構圖如下圖所示：

2 人工智能的影響

人工智能對經濟的影響：人工智能的的確確會影響到社會、生活、文化的方方面面，特別是對于實體經濟將來會有巨大的影響。以后，每個行業幾乎都會產生顛覆性的變化。在人工智能的研究上，中國并不落后，將來的中國一定可以從中獲得非常大的收益。一成功的專家系統可以為它的用戶帶來很明顯的經濟效益。用比較經濟的辦法執行任務而不需要具有經驗的專家，從而極大地減少開支。專家系統深入各行各業，帶來巨大的宏觀效益，促進了IT網絡工業的發展。

人工智能對文化的影響：在人工智能原理的基礎上，人們通常情況下會應用人工智能的概念來描述他們的日常狀態和求解問題的過程。人工智能可以擴大人們知識交流的概念集合，描述我們所見所聞的方法以及描述我們信念的新方法；人工智能技術為人類的文化生活提供了巨大的便利。如圖像處理技術必將會對圖形藝術和社會教育部門等產生深遠影響。比如現有的智力游戲機將會發展成具有更高智能的一種文化娛樂手段。隨著技術的進步，這種影響會越來越明顯地表現出來。當然，還有一些影響可能是我們目前難以預測的。但可以肯定，人工智能將對人類的物質文明以及精神文明產生更大的影響。

人工智能對社會的的影響：一方面，AI為人類文化生活提供了一種新的模式。現有的游戲將逐步發展為更高智能的交互式文化娛樂手段，今天，游戲中的人工智能應用已經深入到各大游戲制造商的開發中。另一方面，人工智能能夠代替人類進行各種腦力勞動，所以，從某種意義上來講，這將會使一部分人失去發展的機遇，甚至可能失業。由于人工智能在科技以及工程中的應用，一部分人可能會失去介入信息處理活動的機會，甚至不得已而改變自己的工作方式；人工智能還可能會威脅到人類的精神。一般人們覺得人類與機器的區別就是人類具有感知精神，但如果有一天，這些相信只有人才具有感知精神的人也開始相信機器能夠思維和創作，那他們就會感到失望，甚至于感到威脅。他們會擔心：有朝一日，智能機器的人工智能可能會超過人類的自然智能，從而使人類淪為智能機器的奴隸。

3 人工智能的發展趨勢

有機構預測，2017年人工智能投資將同比增長300%以上，在技術上將會更迅猛發展，工控自動化商城的智能語音、智能圖像、自然語言以及深度學習等技術越來越成熟，就像空氣和水一樣將會逐步地滲透到我們的日常生活。行業專家關于2017年人工智能的發展方向主要有以下幾點：（1）機器學習目前正在被應用在更復雜的任務以及更多領域中，且被更多的人作為挖掘數據的方式。無監督的學習會取得更多進展，但也存在很大的挑戰，故在這一方面離人類的能力還是差得很遠的。計算機在理解和生成自然語言方面，預計最先會在聊天機器人和其他對話系統上落地。 （2）深度學習、其他的機器學習、人工智能技術的混用，是成熟技術的典型標志。將深度學習應用到醫療領域中（醫療圖像、臨床數據、基因組數據等），各種類型數據上的研究以及成果將會大大的增加。 （3）聊天機器人和自動駕駛汽車可能會取得較大的進展，預計更多人類基準將會被打破，特別是那些基于視覺以及適合卷積神經網絡的挑戰。而非視覺特征創建和時間感知方法將會變得更加頻繁、更加富有成果。

4 結論

人工智能是人類長久以來的夢想，同時也是一門富有挑戰性的學科。盡管人工智能帶來很多問題，但當人類堅持把人工智能只用于造福人類，人工智能推動人類社會文明進步將毋庸置疑。就像所有的學科一樣，人工智能也會經歷各種挫折，但只要我們有信心、 有毅力，人工智能終將成為現實，融入到我們生活的方方面面，為我們的生活帶來更大的改變。

參考文獻：

[1]朱祝武.人工智能發展綜述[J].中國西部科技，2011，10（17）：8-10.

篇4

1 康復機器人研究的意義及現狀

1.1 社會發展的必然需求

截止2014年底，我國國60歲以上老年人口已經達到2.12億，占總人口的15.5%。據預測，本世紀中葉老年人口數量將達到峰值，超過4億，屆時每3人中就會有一個老年人。

民政部部長、全國老齡辦主任李立國表示，我國空巢和獨居老年人近1億人，60歲以上失能半失能老年人約3500萬人，幫扶困難老人已成為我國老齡事業的重中之重。

伴隨老齡化過程中明顯的生理衰退就是老年人四肢的靈活性不斷下降，進而對日常的生活產生了種種不利的影響，已嚴重影響老年人生存質量。此外，由于疾病、自然災害、交通事故等突發事件造成的殘疾人數量也與日俱曾。截止2015年9月，我國有各類殘疾人8500萬，通過人工及現有的助殘設備已不能滿足患者的要求。老齡化、殘疾人這些特殊群體理應得到更多的關注，保證其生存質量的康復和服務產品質量也應有相應提高，因此，康復機器人及設備的研究和應用有著極為廣闊的發展前景。

1.2 技術發展的內在需求

近年來，隨著計算機技術、人工智能、圖像處理、以視覺、聽覺為代表的傳感技術等電子信息技術的反戰，給生物醫藥工程領域的醫用康復機器人發展帶來的極大的契機。用于科學診斷、手術輔助、腦中風、帕金森綜合征后遺癥輔助康復機器人得到了廣泛應用。而將人工智能、視覺、聽覺、圖像處理等技術融入康復機器人技術成為未來康復機器人發展的內在需求。

1.3 產業升級的必然趨勢

隨著我國泉州2025計劃的提出，機器人技術已成為我國未來工業產業升級的需要突破的核心技術。當前，我國機器人，尤其是以助殘、手術輔助為代表的康復機器人核心技術還未能突破，核心部件、主控系統還需進口，成本較高。國產康復機器人在整個市場占有率偏低。康復機器人的技術突破成為我國工業產業升級的關鍵節點。

2 康復機器人研究現狀及進展

2.1 醫療手術機器人研究現狀及進展

經過半個多世紀的發展，工業機器人技術日趨成熟，并成為機器人應用市場的主流。隨著老齡化、殘疾人口的不斷的增多，康復機器人的收到各國的極大關注。微創外科手術機器人、介入治療機器人，上肢、下肢康復機器人、智能價值、智能輪椅、外骨骼輔助機器人、航天員運動能力恢復機器人已經開始用于臨床，并取得了一定成果。

目前，用于輔助醫生進行手術的外科手術機器人是在外科一生的操控下，協助醫生共同完成手術過程，一般情況下，外科醫生利用一個遠程手術場景，操縱一個主輸入裝置，根據手術的要求，向放置于手術室內的手術機器人下達手術指令。手術機器人根據該指令執行相應的操作。與傳統的微創手術相比，手術機器人具有比醫生更高的操作靈巧性、超越人類手術動作距離的局限，易于實現更微笑的手術動作，手術精準性也更高。

由美國直覺外科公司制造的達芬奇手術機器人是目前手術機器人領域應用做最廣的手術機器人之一。該手術機器人融合了三維高清晰度視覺系統，在視覺輔助系統的幫助下，控制能完成精細運動的機械手，該機械手的彎曲及旋轉運動自由度均不是人類手腕可比擬。該手術機器人可提供靈巧操作、精準定位、術前規劃，手術創面大幅減小，患者恢復迅速。

目前，達芬奇手術機器人已經累計銷售3000多臺，為超過250萬患者成功實施微創手術。由于昂貴，我國擁有數量還不足三十臺。研究適應我國國情的手術機器人以迫在眉睫。近年來，我國科研工作者和醫療衛生部門緊密合作，積極開展手術機器人的研發工作，取得了一定成果。例如，針對腹部手術的手術機器人、利用視覺、互聯網技術，結合人工智能的神經微創外科手術機器人，介入治療機器人、脊柱外科手術機器人均已實現國產化，進入動物試驗階段。

2.2 功能恢復性機器人研究現狀及進展

目前，功能性恢復機器人的研究重點集中于上肢、下肢的功能恢復、運動輔助、可穿戴設備的研究上。國內以哈爾濱工業大學、清華大學、中科研、上海交通大學為代表的研究單位掌握功能恢復性機器人研究的技術核心。其中上海交通大學和復旦大學合作展開了“神經的運動控制與控制信息源的研究”。其研究目的是提取神經信息，利用神經信息來控制電子假手.具備7個自由度的運動模擬假手以研制完成，具備很高的應用前景。

功能性恢復機器人的研究主要集中于肌肉電信號的拾取、肌肉電信號特征分析、腦電波的信號的拾取、腦電波信號的特征分析上。

3 康復機器人的發展趨勢

3.1 機械本體技術：康復器械的機械本體技術應向著智能化、集成化、輕型化、微型化、舒適化及美觀化的方向發展。以碳纖維、石墨烯、記憶合金為代表的新型材料相繼問世，且價格逐步降低，將對康復機器人的機械本體制造、研究產生極大的促進。此外，傳統的針對上、下肢的康復機器人已不能滿足當前的需要，以單關節為控制和新的額關節康復機器人、用于脊柱矯正的脊柱矯正機器人逐步出現，極大的拓展了康復機器人的應用領域。

3.2 人工智能技術：人工智能技術的引入，將極大的促進康復機器人的智能化水平。融入以視覺跟蹤技術、聽覺傳感器、壓力傳感器為核心的感知系統，融入VR虛擬技術、融入智能穿戴設備，以嵌入式控制系統為核心，將極大的促進人工智能技術在康復機器人領域的應用，實現康復機器人的高度智能化，集成化。

康復機理的研究：充分利用現有的醫學臨床經驗，與醫療衛生領域的專家緊密合作，積極開展康復機器人相關肌肉、病理研究，對康復機器人的研究提供理論支撐。

結束語

經過多年的發展，康復機器人取得了一定的成果。但隨著社會經濟的發展，康復機器人的研究與發展還未能有效滿足社會需求，智能化、集成度水平還有待提高。因此，開展康復機器人的研究具有廣闊的應用價值及技術價值。

參考文獻

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[2]Grdienke P， Michile J A， Catherina G M， et al. Systematic reviewof the effect of robot-aided therapy on recovery of the hemipareticarm after stroke.Journal of Rehabilitation Research and Development，2006， 43：171-184.

篇5

工業儀表智能化技術是集計算機應用、自動控制、電子、自動化儀表等于一體的跨學科的專業技術。近年來，隨著微電子技術、計算機技術的高速發展，智能儀表在工業領域大量普及，呈現出生命力極強的發展前景。

一、工業儀表智能化技術概述

工業儀表“智能化”主要是采用超大規模集成電路和微處理器技術，使用嵌入式軟件將“人工智能”、“專家控制”等理論方法和技術運用到儀表內部操作中，以實現工業儀表自主完成某些測量任務，甚至在相關程序的指導下實施某個預定控制動作，能進行較為復雜的計算和誤差修正的數據處理。整體來說，即使得工業儀表擁有自主適應、自主學習、自主校正、自主協調、自主組織、自主修復等“擬人智能”的特性或功能。工業儀表智能化技術的應用，不僅能完成輸入信號的非線性、壓力與溫度的補償、零點錯誤、故障診斷、量程刻度標尺的變化等基本職能，還能在此基礎上實現對工業過程的控制，不斷拓展擴散控制系統的功能。這種以電子數字顯示形式出現的智能產品，提升儀表性能的同時還能通過網絡組成新型的過程來控制系統，更有利于信息通信。智能儀表具有科學自動的操作體系，是一個專用的微型計算機系統。通常情況下，硬件和軟件共同構成智能化儀表，其中信號的輸入通道、微控制器、標準通信接口、人機交換通道等構成智能化儀表典型的硬件部分。而軟件部分則主要包括接口管理程序、監控程序及數據處理程序三大部分。

工業儀表智能化技術所具有的特點如下：首先，開發性強，可靠性高。微處理器與智能儀表的有機結合能夠實現“硬件軟化”，使用軟件替代相關硬件來實現操作者想要的功能，需要對功能做出調整時，僅僅對程序做出適當改變便可。這就在一定程度上減少了元器件，降低了故障發生率，大大促進了儀表可靠性的提升。其次，性能好，精度高。其運算和邏輯判斷功能能夠有效的消除眾多因素引起的誤差，使得儀表的測量精度不斷提升。再次，具有友好的人機對話能力。通過鍵盤輸入命令能夠控制儀表的測量和處理功能。最后，具有可程控操作能力。GP -IB、RS232C、USB等通信接口的應用，使儀表與計算機結合起來，進而擁有可程控操作功能，便于完成更復雜的測試任務。

二、工業儀表智能化技術的發展現狀

20實際90年代，儀表的智能化特征突出表現出來，主要是：儀表的設計方面受飛速發展的微電子技術影響而有所創新;在此階段問世的DSP芯片加強了儀表的數字信號處理功能;具有強大數據處理能力的微型機的發展，更是便利了工業儀表的應用。此外大力增強和普及的圖像處理功能、得到廣泛應用的VXI總線等都彰顯出這一時期儀表的智能化特征。

近年來，儀表的智能化檢測控制功能得到全面的發展，國內生產和研究出越來越多的智能化測量監控儀表，比如，智能節流式流量計，通過自動進行差壓補償來實現流量的節省;在程序控溫方面有較大成就的智能多段溫度控制儀;在數字 PID和其他各項復雜控制規律上進行調節的智能式調節器;智能色譜儀能夠實現對各種譜圖的分析和數據處理等。而在國際上更是有眾多智能測量儀，比如產自美國HONEYWELL公司的DSTJ-3000 系列智能變送器、產自美國 RACA-DANA 公司的 9303 型超高電平表、產自美國 FLUKE 公司的超級多功能校準器 5520A、產自美國 FOXBORO 公司的數字化自整定調節器等。上述智能儀表中，智能變送器能夠實現差壓制狀態下的復合測量，自動補償變送器本體的溫度、靜壓等，具有精準度高的特點。9303 型超高電平表能夠使用微處理器減弱甚至消除電阻中電流流經時產生的一定量的熱噪聲。而超級多功能校準器 5520A更是在內部應用了三個微處理器，具有強大的穩定性及較完善的線性度。最后數字化自整定調節器巧妙的將專家系統技術運用到設計中，使得調節器能夠像經驗豐富的控制工程師一樣隨著現場參數的變化自主整定調節器。

三、工業儀表智能化技術的發展趨勢

總的來說，與傳統儀表相比，工業儀表智能化技術推動者現代儀表向新的方向發展，尤其是隨著計算機和智能機器的發展，進一步推動儀表呈現出虛擬化、網絡化、人工智能化發展趨勢。

（一）虛擬儀表

一般來說，測量儀器的三大功能為數據采集、數據分析和數據顯示，而在虛擬現實系統中，進行數據分析和數據顯示在一定程度上可以完全使用PC機上的軟件來替代，這也就是說，只要另外擁有相關數據采集硬件設備，就能通過這些設備與PC機進行聯合，共同組成全新的測量儀表。我們將這種基于PC機的測量儀器統稱為虛擬儀器。并且在虛擬儀器的使用過程中，針對相同的硬件系統，僅僅采取不同的軟件編程，就能享受到功能完全不一樣的測量儀表，以更好的完成測量。由此可見，虛擬儀器的核心便是其中完整的軟件系統，這便是另一個角度上將軟件視為儀器的現實依據。相對于傳統智能儀表中運用計算機技術的滲透特征，虛擬儀表強調在通用計算機的同時，采取措施更好的將儀器技術滲透到其中。軟件系統既身為虛擬儀器的核心，就需要它具有通用性、通俗性、可視性、可擴展性及升級性，以滿足為用戶謀取利益的基本要求，這就決定了虛擬儀表與傳統智能儀表相比更為前瞻的應用前景和市場。

（二）網絡化

現階段，隨著網絡和計算機技術的飛速發展和快速進步，工業控制和智能儀表系統設計領域越來越多的滲透著網絡技術，這些網絡技術自身含有的通訊功能能夠幫助智能儀表實現系統的構建，并且能夠在一定程度上對新的、初設計完成的智能儀表系統進行遠程升級、系統維護及相關功能重置等方面的保障。比如，由LATTICE半導體公司提出的In System Programming（在系統編程技術，簡稱ISP），作為一種對軟件進行修正、組態或者重組的最新技術，它能夠使人們在產品設計、制造、售后等每個階段都能組態或重組產品的器件、電板路甚至整個電子系統的邏輯和功能。相對于傳統技術中存在的一些限制和連接弊病，ISP運用先進技術予以消除，以更好的進行在板設計、制造和編程。此外，編程ISP不必像傳統儀表一樣需要專門的編程器及復雜的流程，這是因為ISP器件完全可以通過印刷電路板（PCB）進行處理，也可以通過PC機、 INTERNET 遠程網、嵌入式系統處理器等進行編制。

（三）人工智能化

作為計算機應用的一個全新的領域，人工智能旨在使用計算機來實現對某些人類所具有的獨特的智能進行模擬，就目前來說，人工智能主要涉及醫療診斷、機器人、專家系統、推理證明等領域，并隨著計算機技術和網絡技術的發展，逐漸向智能儀表研究和應用中滲透。智能儀表逐漸趨向人工智能化，其進一步發展將會或多或少的帶有一定的人工智能，就是說人工智能使得儀表在視覺、聽覺、思維等方面擁有一定的能力，進而替代人的一部分腦力工作。在這種情況下，即使沒人進行干預，智能儀器也能自發自主的完成檢測或控制功能。更為重要的是，在現代儀表中滲透人工智能，能夠使人們在面對傳統方法解決不了的難題時，有新的思路和方法。

四、結語

伴隨著微電子技術、計算機技術及測量控制技術等的不斷發展和彼此滲透，工業儀表智能化技術得到大量普及和發展，使得智能儀表極大的擴充了傳統儀表的應用范圍，表現出廣闊的發展前景。可以預見，不久的將來，社會各個領域都將迅速普及各種功能的智能儀表。

參考文獻

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引言

計算機技術是當今社會應用最為廣泛的一項科學技術，而其中的多媒體技術更是集智能、聲音、圖像、數據以及視頻等要素為一身的特點，為人們的工作和學習提供了巨大的幫助。尤其是在教育事業上，計算機多媒體技術通過其良好的視覺和聽覺效果，更加便于學生們對相關知識要點的理解，從而在很大程度上提升了學生們的學習效率。在當今的教育環境中，無論是在義務教育中的初級階段，還是在各類高等院校的教育中，都可以發現多媒體技術的應用。并且借助于信息全球化的發展，計算機多媒體技術將會在未來的各個領域中得到更加廣泛的應用。本文的主要立足點就在于計算機多媒體技術的應用與發展。

一、計算機多媒體技術的基本內容

（一）計算機多媒體技術的定義

計算機多媒體技術主要是指通過融合兩種或者兩種以上媒體的一種人機交互式信息交流和傳播的媒體。其中包括了音頻、文字、圖像、視頻以及動畫等多種要素。雖然各種媒體的表現形式上會存在一定的問題，但是存在形式都是相同的，都是以數字化的形式存在，即為計算機二進制數字文件。嚴格意義上來說，雖然計算機多媒體技術的發展時間雖然不長，但是其作用和功能卻是其他技術所不能取代的，在很大程度上為人們的工作和學習提供了重要的輔幫助。

（二）計算機多媒體技術的特點

計算機多媒體憑借其自身的優勢和特點，在當今的社會中得到了廣泛的應用。其特點和優勢主要包括多媒體信息的表現與交互、音頻采集技術以及數據壓縮技術。其中多媒體信息與交互是指在多媒體的平臺下，可以使各類媒體形成一種良好的共存關系，并且在共存的狀態中能夠做到彼此間的優勢互補，通過合理的媒體安排來使其發揮出更好的效果。音頻采集技術是指將模擬信號采樣生成數字信號，在經過計算機處理后儲存到相應的介質中。當前在采集信息上運用的技術主要有VFW技術以及DirectShow技術，二者都能夠很好的實現信息采集任務。而數據壓縮技術則主要是指為了得到更好地視聽效果來對相關要素進行處理的過程。由于多媒體技術包含了多種媒體形式，其中具有數據、文本、三維動畫以及圖像等多種要素，要想得到最佳的表現效果就要對這些要素進行科學的處理和安排。

二、當前計算機多媒體技術的應用現狀

隨著計算機技術的不斷發展，計算機多媒體技術也得到了相應的進步和提升，在人們當前的工作生活中幾乎隨處都可以看到多媒體技術的應用。人們工作和學習的效率也因為多媒體技術的出現和應用得到了很大的提高。從技術分類角度來看，多媒體技術可以分為數據處理技術的應用、通信技術的應用以及人工智能多媒體應用。其中多媒體數據處理的應用主要是指對文字、圖像以及聲頻和視頻要素的整合處理，使相關信息更好的展現在人們面前的一種手段。而計算機多媒體通信技術的應用是指通過利用圖像、文字以及數據的新型通信方式，來為人們提供更多高質量的服務。在通信技術應用的方面，當前的通信方式主要有有線通信方式和無線通信方式，這兩種方式都是當前運用的比較廣泛的通信方式。計算機多媒體技術的通信功能相對于電話等傳統的通信方式更具有圖文并茂的優勢，并且在利用的形式上也更具有簡化的便利。人工智能是指利用機器代替人們進行相應的勞動和工作，而人工智能多媒體應用就是在一定程度上將人工智能同多媒體技術之間進行結合，從而使多媒體技術具備智能化的特點，有利于人們對多媒體技術的使用和了解。而在具體的應用中，多媒體技術有可以被分為在通信系統中的應用、在編著系統中的應用、在工業領域中的應用、在醫療影像診斷系統中的應用以及在教育領域中的應用。多媒體技術在通信方面的應用在一定程度上實現了人們面對面的交流，打破了人們之間的地域限制，提高了信息的瞬時性。而在編著方面的應用則為很多多媒體電子出版物和軟件出版提供了良好的服務，能夠以最佳的效果實現相應的工作任務。在工業領域中的應用主要是通過多媒體的教學方式，利用多媒體PC來開拓市場，進行相關員工的培訓。這種形式不僅可以在很大程度上降低企業的生產成本，還有助于對市場的動態予以科學的掌握和分析，進而對路適銷增強自身的競爭力。多媒體技術在醫療影像系統方面的應用是當今醫療事業進步的一個重要標志。通過對計算機多媒體技術的應用，可以強化對醫療影像的分析和處理工作，從而得出更具有說服力的結果。在教育方面的應用則主要是以多媒體課件的形式展現，在聲文并茂的條件下，教師以及學生們可以通過效果良好的圖像和視頻等因素加深對相關知識的理解，進而提升學生們的學習效率和質量。

三、計算機多媒體技術的未來發展前景分析

隨著社會的不斷發展和變化，人們對于計算機多媒體技術的要求也將不斷增加，為了使其能夠更好的滿足人們的需求，就要對其進行適當的發展和完善。未來計算機多媒體技術的發展應該主要從三方面進行，分別是計算機多媒體技術的集成化、多媒體終端的智能化和嵌入化以及計算機多媒體技術的網絡化。在計算機多媒體技術的未來發展中應當對視覺、聽覺以及味覺等多方面的因素進行整合，“顯示”效果并不能被作為多媒體技術的最終追求目標。要使相互合成之后的展現效果得到最大程度的提升，滿足人們的各類需求，給人們帶來更好的使用體驗。并且在表達方式上也要變得更加細膩，提升人機交互的自然醒和高效性。而對于多媒體終端的智能化和嵌入化方面，則是要努力提升計算機多媒體中的多媒體性能，并將計算機芯片嵌入到各類電器之中，利用多媒體技術的影響去開發更多的智能化電器。在多媒體所需要的系統和軟件上進行不斷地創新和發展，最終達到多媒體終端設備智能化的目的。最后，在計算機多媒體技術的網絡化發展上也要進行不斷地探求和努力。在信息化、網絡化不斷發展的今天，要想使多媒體技術能夠得到更加廣泛和高效的應用，對其進行相應的網絡化建設是必不可少的。

結束語：當前計算機的發展已經步入到了成熟的階段，無論是在硬件設施上的發展還是在軟件的發展和創新上都已經變得較為完善，在這樣的環境和條件下可以為多媒體技術的發展和應用提供重要的技術支撐和保障。然而，在不斷進步的同時必然也會伴隨著不斷發現的一些問題，目前圖像和音頻的壓縮編碼規范性還有待提高，并且在一些隱私性較強的資料上也沒有做到很好的強化。所以說未來的多媒體技術盡管具有計算機技術方面的優勢，但仍然還有很長的發展道路要走，只有對計算機多媒體技術進行更加嚴格合理的規范，才能夠使其具有更好的發展前景，并更好的應用在教育事業以及醫療事業等各項領域。

參考文獻：

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隨著互聯網、自媒體、云計算、物聯網等信息技術的成熟與普及，互聯網逐漸滲透到社會生活的各個領域，形成了“互聯網+傳統行業”的發展格局，這些不僅深刻影響著教育、醫療、社會治理、公共服務、商業模式等，也對計算機技術的發展產生了深遠影響，逐步形成了以應用為導向、各種技術相互融合的計算機應用技術發展趨勢。在這種情況下應當從“互聯網+”的視角考察計算機技術的基本特征、發展趨勢等，以更好地發揮計算機技術在服務傳統行業、推動產業轉型等方面的重要作用。

一、“互聯網+”背景下計算機技術的發展現狀

進入21世紀以后，互聯網技術快速發展并廣泛普及，人類的生產及生活方式發生了巨大變化，比如互聯網技術和互聯網思維開始影響人類生活的方方面面，改變著人類的社會交往、商業活動、社會治理等，變成了人類生存方式的重要組成部分。特別是隨著大數據、人工智能和物聯網的廣泛普及，人類社會進入了萬物互聯的新時代，這些深刻影響著計算機技術的發展，使計算機技術更新速度更快、運行方式更多元化、實用性和功能更加強大、自我防御和修復能力更完善等。

(一)計算機技術運行速度快。從運行速度看，隨著“互聯網+”的快速發展，人類對計算機的運行速度提出了更高要求，比如天氣預報、用戶數據分析、科學研究等活動都需要計算機擁有超級運算能力，這些對計算機發展提出了明確要求，所以許多計算機公司都將計算速度作為計算機技術發展的核心指標，同時政府也加大了對計算機運算能力研究的投入，比如我國就成立了國家超級計算中心，專門負責計算機運算速度研究工作。

(二)計算機技術運行方式更加多元。從運行方式上看，隨著芯片技術的發展，計算機開始向小型化、微型化的方向發展，筆記本電腦、平板電腦、智能手機等成為計算機技術發展的新方向，這些智能終端不僅體積小、攜帶方便，而且功能強大，能夠較好地滿足用戶的各種上網需要。

(三)計算機技術基本功能更加實用。從基本功能上看，隨著“互聯網+”的深入發展，電腦成了網上購物、電子支付、社會交往、網絡學習、生活娛樂等活動的重要平臺，可以說人們每天的生活都離不開電腦，從而使計算機技術發展更加多元化，計算機性能更具有實用性，比如有些電商就以CRM系統實現了銷售存儲一體化管理，利用計算機技術極大節省了人工成本。

(四)計算機技術運行更加安全。從運行能力看，在“互聯網+”時代人們對計算機的要求更高、更全面，要求計算機操作簡便、運行安全等，在這種情況下計算機安全技術有了長足發展，計算機可以通過相關設備監理一套完整的防御體系，極大提升了計算機運行的安全性。

二、“互聯網+”背景下計算機技術的應用領域

近年來中國大力推動工業信息化進程，將“互聯網+”作為推動產業轉型升級、社會治理創新的重要方式，在這種情況下計算機技術與商業、國防、社會等領域的結合越來越緊密，形成了許多計算機邊緣技術。

(一)計算機技術在商業領域的應用情況。從發展過程看，“互聯網+”首先產生于商業領域，而后在社會生活的各個領域推廣開來。從總體上看計算機技術在電子商務、網上支付、網絡媒體等領域的應用范圍最廣，并且推動了這些行業的繁榮發展，比如計算機技術與傳感技術、物聯網技術、網絡技術、大數據技術的有機結合，催生了許多重要的產業形態，推動了淘寶、京東、今日頭條等一大批互聯網公司的誕生。

(二)計算機技術在工業領域的應用情況。計算機技術在能源、電力等領域也有許多應用，推動了智能電網的發展。比如一些新能源電力系統經常受到惡劣天氣的攻擊，像霧霾天氣、冰雪天氣等往往會影響發電質量，為了更加準確地獲取相關數據，就需要以計算機技術快速獲取相關數據，以便在第一時間傳輸到相關人員手中。此外，互聯網技術與傳統制造業的深度融合也推動了計算機應用技術在工業生產活動中的應用，促進了工業智能化、工業自動化的發展，促進了計算機技術與傳感技術、物聯網技術、自動控制技術、工業機器人技術等現代信息技術的融合發展，大大提升了傳統制造業的信息化水平。

(三)計算機技術在國防領域的應用情況。計算機技術在國防領域有著廣泛應用，像雷達、無人機、導彈等尖端武器上都應用了大量的計算機技術，特別是無人機技術與計算機技術有著密切聯系，軍事偵察、電子干擾等都離不開計算機技術的有效應用。美國等發達國家就利用無人機精確打擊各種戰略目標，并能夠在復雜的自然環境和高偶然事件中完成供給任務。這些都說明計算機技術在國防領域擁有廣闊的應用前景。此外，隨著空天戰、網絡戰的發展，衛星、網絡等成為軍事打擊的重要目標，這些對計算機技術的依賴程度越來越高。

(四)計算機技術在社會領域的應用情況。“互聯網+”不僅改變了商業模式、工業生產和現代戰爭，也給社會領域帶來了翻天覆地的變化，推動了教育、醫療、社會治理等與互聯網技術、計算機技術的融合。比如隨著“互聯網+教育”的發展，電子圖書館、網絡大學、多媒體課堂、慕課、網絡付費學習等有了長足發展，這些推動了計算機技術與現代教育的融合發展。在社會管理活動中，信息管理及查詢系統、指紋識別系統、人臉識別系統等有了廣泛應用，這些推動了計算機技術在信息管理方面的應用。此外，計算機技術在精準醫療、健康體檢等醫療活動中也有著廣泛應用，醫生可以利用計算機技術、互聯網技術、傳感器技術等精準了解病人的病情、成因等。

三、“互聯網+”背景下計算機應用技術的發展前景

從總體上看“互聯網+”不僅深刻改變了人類社會的商業模式、工業生產、社會管理、教育醫療等，也深刻影響著計算機技術的發展趨勢及前景。因此應當從“互聯網+”的時代背景出發分析計算機技術的發展問題，把握計算機技術的發展趨勢。

(一)各種新型計算機將不斷涌現。1．光計算機。隨著“互聯網+”和大數據技術的發展，人們對計算機的運行速度要求越來越高，但是傳統計算機無法滿足人們的運算需要，于是各種嶄新的計算技術不斷涌現，比如當前科學家就在考慮以光子代替電子和電流為載體，以納米電漿子原件作為計算機的核心原件，對海量數據信息進行處理。與傳統計算機相比，光計算機以光內連技術、空間光調制器等為基礎，具有運算速度極快、耗電量非常低、存取信息方便等特征，在天氣預報、水文變化、資本市場等方面具有廣闊應用前景。2．量子計算機。量子計算機業有計算速度快的特點，并且在理論上已經成熟，在實踐上也處于實驗室階段。英特爾、IBM、華為等企業不僅在研發大規模集成電路，還在研發量子計算機，谷歌、微軟就相繼宣布研發了200秒內可以完成普通計算機1萬年完成的計算任務的量子計算機。中國專家潘建偉、陸朝陽、汪喜林等也通過調控6給光子的偏振、路徑等，實現了18個光量子比特糾纏;中科院、浙大、背景計算科研中心等共同開發了量子芯片，在國際量子計算機研究中處于領先地位。3．納米技術。納米技術在計算機領域仍有廣闊的應用前景，并成為計算機技術發展的新趨勢。與傳統電子元器件相比，納米技術原件的體積遠遠小于普通電子原件，而且擁有導電性能超強、質地優良等特征，所以說納米芯片成了當前硅基芯片的良好替代產品。當前納米技術已從微電子方向向傳感器方向發展，未來將成為傳統計算機的重要替代方式之一。4．化學計算機、生物計算機。化學計算機、生物計算機等新型計算機技術也都處于理論和實驗階段，化學計算機是以炭基制品代替硅基芯片，實現信息傳輸和存儲，能夠以較小體積實現快速運輸;生物計算機是以生物傳感器實現信息計算、傳輸和存儲的計算機，它能夠直接受人腦控制，不過這一計算機尚處于理論研究階段。

(二)計算機技術將與信息技術深度融合。1．計算機技術將與網絡技術深度融合。毫無疑問，人類已經進入互聯網時代，互聯網已經成為人們學習新知識、瀏覽新聞、休閑娛樂、社會交往、商業活動的重要組成部分，這些徹底改變了人類社會的存在當時，也促進了計算機和互聯網的深度融合，在這種情況下許多人都將計算機等同于互聯網，這些充分說明了計算機和互聯網的融合程度。隨著網絡化的深入發展，計算機技術將會與網上購物、網上學習、網上辦公、電子商務等更加緊密地連接在一起。3．計算機技術與人工智能技術的融合。隨著人工智能的發展，計算機技術與人工智能技術的融合將成為必然趨勢，如今智能家居、無人駕駛、無人超市、工業機器人等在社會生活的應用越來越廣泛，成為信息技術發展的新趨勢。比如小米、華為、海爾等科技企業都在大力推動智能家居的發展，這些必然對計算機的計算速度、運行方式等提出更多要求，推動計算機技術與大數據、云計算的融合發展。

(三)計算機技術的應用范圍會越來越廣。隨著信息化時代的到來，以計算機技術為基礎的互聯網、物聯網、人工智能等將會深刻改變人類社會的方方面面，這將使計算機技術的應用范圍越來越廣泛。比如隨著GIS技術的發展，計算機技術將被廣泛用于農業資源規劃、林業數據分析、土地資源開發、自然災害預警等方面。計算機技術將進一步推動農業資源管理，對土地資源進行利用規劃，對農業進行區域化管理，促進農業信息技術更加精細化。計算機技術可以用于林業發展中，通過對大量地理信息、林業數據的分析等，推動森林防火、林業資源開發等，提高林業管理的數字化程度。計算機技術可以用于土地資源信息采集和處理，促進土地信息資源整合，有效解決土地資源信息逐級上報、弄虛作假等問題，推動土地資源管理信息化和科學化。計算機技術還將用于自然災害預測、災情評估、災后救援等活動中，極大提高人力對自然災害的處理能力。

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從目前的趨勢看，未來10年典型的顛覆性技術主要來自四大方面：人工智能、新材料、基因工程和分享經濟。之所以稱之為顛覆性技術，是因為現在的生活方式和理念都有可能將被這些技術極大地改變甚至顛覆。

人工智能。由人工智能技術衍生的機器人、自動駕駛、虛擬現實等將致力于智能化提升人類生產生活效率，將人從繁重或簡單重復的體力勞動中解放出來，尋求更高層次的需求。

――機器人技術：主要包括工業、農業、醫學和家庭機器人。工業機器人造就了“黑燈工廠”，即不需開燈的全機器人工廠；農業機器人實現了農業生產的高度機械自動化；醫學上，達芬奇機器人已經能幫助醫生完成更高質量、低創傷的手術，且能進行遠程操作；家庭生活中，多款家庭機器人已經出現，比如日本的Pepper機器人，能夠幫助看家、與你聊天、陪小孩學習等。

――自動駕駛技術：自動駕駛采用了人工智能、計算機視覺、激光雷達、機器對機器通信等高精尖技術，并已實現部分商業化應用。麥肯錫估計，自動駕駛技術到2025年的經濟規模將達到萬億美元，降低交通事故每年將挽救3萬-15萬個生命，大幅降低汽車的廢氣排放達90%。自動駕駛將幫助社會實現更少的汽車、更高的效率、更清潔的環境。

――虛擬現實技術：虛擬現實利用圖像識別和處理、機器學習、360度攝像等技術旨在實現一種新的人與虛擬世界互動的方式，可能成為計算機、手機之后下一個萬億級別的平臺。

新材料和儲能技術。由新材料技術衍生的太陽能和風能發電、儲能技術發展將改變世界能源格局，減少人類對化石能源的依賴，大幅改善環境質量。

――太陽能：隨著晶硅制造成本在過去10年大幅降低90%，太陽能的發電成本相比于火力發電等傳統技術已經有一定的競爭力，未來在成本進一步降低后有望取代火力發電成為主流發電模式。

――電池儲能技術：太陽能、風能，電動車等產業的發展一直受制于儲能的瓶頸。目前新的技術已經在實驗室出現，氧化鋁電池、鋰氧電池、燃料電池等都可以實現電池效率的大幅提升，下一步的目標是降低成本，實現商業化。電池成本如果大幅下降，電動車行業直接受益，太陽能和風能發電的間歇性問題也將獲得解決，清潔能源將可以提供持續穩定的電力供應。

基因工程。由基因工程衍生的基因檢測、基因修復、基因擦除等技術使得免疫治療、精準化治療人類疾病和器官再造變得可能，從而大幅延長人類的健康壽命。

分享經濟。由分享經濟衍生的住房、汽車等個人物品分享將大幅降低人類對土地、房產、汽車的需求，提升資源利用效率。分享經濟是互聯網信息技術高速發展的產物，陌生人之間“點對點”的信息低成本共享已經實現。信息的共享可以讓資源獲得更有效利用。房屋、汽車、禮物等多種私有物品未來都會以共享模式存在，物品的固定持有成本將大幅下降，讓更多的人能夠享用這些資源。

簡言之，新技術將大規模提升生產力，提高資源利用效率，將人從繁重的勞動中解放，讓人類有更長的壽命、更多的自由時間追求創造性、追求快樂、追求自我實現。

顛覆性技術帶來的重大影響

當顛覆性技術到來，我們都在憧憬技術帶來的便捷，可隨之而來的對生活、對社會的巨大影響還沒有被廣泛認知。我們需要也必須看清將要發生的變化，盡早做出戰略調整。

――多個傳統行業或遭遇顛覆。歷史上，技術進步帶來的行業顛覆比比皆是：汽車在美國普及僅用13年，徹底讓馬車變成了娛樂項目，數碼相機10年時間就將膠片相機送進博物館，有線電話取代了電報，智能手機取代固定電話等。未來只會有更多顛覆技術出現，不做改變的傳統行業必然受到沖擊甚至是被顛覆。

例如電動車行業，電動車的硬件制造很簡單，整車能動部件只有18個，而一般汽車的能動部件超過2000個，當電動車進一步普及，不僅是汽車制造和銷售企業受到沖擊，配套的零部件生產行業也將逐漸凋零。此外，Facebook推行的太陽能無人機、谷歌正在實驗的平流層熱氣球和低軌道通信衛星等將把互聯網信號帶到世界各地。未來，電信服務、通信塔公司和有線電視等行業勢必將被“天空飄來的Wifi信號”部分取代甚至徹底顛覆，傳統通信行業已經失去了短信業務，正逐漸失去聯網業務，未來甚至失去通話業務。

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本期我們邀請中國科學院計算所和國內一些相關研究機構的專家，介紹主體計算的關鍵技術發展和應用趨勢，以饗讀者。

技術起源

主體計算技術源于分布式人工智能(DAI，Distributed Artificial Intelligence)研究，是人工智能研究實用化和在分布式計算環境下軟件智能化發展的重要技術。

人類活動大部分都涉及社會群體，大型復雜問題的求解需要多個專業人員或組織協作完成。為了解決復雜問題的求解，自20世紀50年代起就已經提出了智能主體概念，但是一直到20世紀80年代以后，隨著計算機網絡、計算機通信和并行程序設計技術的發展，對主體的研究才逐漸成為一個新的熱點。

智能主體的概念始于1970年人工智能研究的物理符號假設，認為智能任務可以通過對符號的內部表示進行操作，因而“符號的內部表示+推力進程”形成了智能主體的初型。20世紀70年代末到80年代初，隨著計算機科學與技術的進展，基于初型的主體可以模擬更為復雜的人類智能行為。

20世紀80年代末以來，關于主體的研究和應用得到了迅猛的發展，來自不同領域的研究者構造了各自需要的軟件。而主體也有各種名字，如用于接口上的intelligence interface，用于知識處理的Knowbot(知識機器人)，用于人機、網絡通信的Usebot和Netbot等。相應地，與應用開發相關的軟件體系結構、語言、邏輯程序設計也取得了顯著的進展，如面向主體的程序設計語言、主體開發環境等。總之，對各種軟件主體來說，總的趨勢是主體、多主體系統開發是面向實用的，旨在向最終用戶提供直接(ends-ends)的服務發展。

早期分布式人工智能研究的問題主要是分布式問題求解，其目標是要創建大粒度的協作群體，它們之間共同工作以對某一問題進行求解。進入20世紀90年代以來，隨著計算機網絡、計算機通信等技術的發展，特別是互聯網和WWW的普及，對于智能主體以及多主體系統的研究己成為分布式人工智能研究的熱點。主體計算被認為是軟件開發的下一個重要突破口。面向主體的程序設計(AOP, Agent-oriented Programming)也被認為是面向對象程序設計(OOP, Object-oriented Programming)的一次革命。面向主體的程序設計是一種以計算的社會觀為基礎的嶄新的程序設計范例，它已經成為人工智能程序設計的主流，反映了人工智能領域日益重視對主體動態性的研究和主體之間豐富交互活動的開發。而多主體系統作為群體智能的體現，更能體現人類的社會智能，具有更大的靈活性和適應性，更加適合開放、混合和動態的世界環境。早期關于Agent 的研究側重于智能主體和多主體系統兩個方面，但一般來說這兩個方面并沒有嚴格的區分，我們統一把它們稱為智能主體的研究。

主要應用

在工業界和學術界，多主體系統作為一種新的設計和開發軟件系統的模式已經被越來越多的人所接受。人們已經提出了許多基于主體的新的方法學、建模語言、開發平臺、工具和編程語言，并將其應用到了許多領域當中。而面向主體的軟件工程（Agent-Orient Software Engineering，AOSE）理論的出現和發展，為面向主體的軟件開發走向大規模化和工業化發展道路提供了系統化的手段和重要的保障。

隨著面向主體的技術的不斷發展，越來越多面向主體的開發平臺開始出現在人們的視野當中。這些主體平臺是將主體技術推向應用的重要成果。主體平臺通過提供一系列可重用的組件和服務來執行和部署Agents。如今大部分的多主體開發平臺是作為中間件的形式，使用Java開發出來的開源平臺。開源的平臺主要包括JADE、Jadex、Tryllian ADK、SAP、AgentScape、Madkit等等。另外還包括一些商業的平臺例如JACK，另外IBM、Microsoft、 Fujitsu等公司也紛紛開發出自己的基于主體的產品，如IBM的Aglet、Microsoft的Microsoft Agent和Fujitsu的APRIL。在國內，中科院計算所的史忠植研究員等研究了主體技術與網格計算結合的問題，將網格看成是許多交互的主體，并提出了一個基于主體的網格計算模型，建立了基于主體的網格智能平臺AGrIP （Agent Grid Intelligence Platform）。AGrIP由底層支撐平臺MAGE（Multi-Agent Environment）、中間件層和應用層組成。中間件層包括Web智能信息搜索引擎GHunt、多策略知識挖掘軟件MSMiner、專家系統開發工具OKPS、范例推理工具CBRS、知識管理系統KMSphere、基于特征的多媒體信息檢索系統MIRES等。通過多主體運行環境MAGE，集成這些中間件形成一個主體網格的協同工作環境。

經過近20多年的研究，主體的理論與技術有了長足的發展，不僅用于許多傳統的人工智能應用，如機器人、定理證明、調度和自然語言理解等，而且已經在工業、商業、醫療衛生、電子商務和電力系統等很多新的領域中得到了應用。國外(主要是美國、加拿大、歐洲、澳大利亞等)智能主體技術的應用已經十分廣泛，國內起步相對較晚，更多的是著重于認知模型和理論等方面的研究。國內中科院計算所智能信息處理重點實驗室研制的多主體環境MAGE，則把智能主體技術推向應用。

主體技術作為一段個性化的、能持續生存的和具有某種自主特性的特殊程序，能夠幫助甚至替代人來處理各種信息。例如，智能主體可以根據用戶的興趣對Web上的信息進行檢索、分析、過濾和分類，解決互聯網帶來的信息超載，把人們從紛繁的信息海洋中解放出來。

當今智能主體技術被認為是處理電子商務中海量信息的關鍵技術之一，將智能主體技術應用于電子商務，可以構造一個基于智能主體的電子商務平臺。將主體技術應用到電子商務系統中主要有以下功能: 買方主體可以幫助客戶選擇商品、選擇賣方以及與賣方協商價格等; 賣方主體可以幫助商家提供商品信息、選擇買方以及與買方協商價格等。主體作為買賣雙方的中介，充分體現了它在自主性、個性化和時間延續性等方面的優勢。基于智能主體的電子商務是目前分布智能和電子商務最活躍的研究領域。包括MIT媒體實驗室、CMU機器人實驗室在內的數家美國最著名的大學都有專門的研究小組，比較著名的原型系統包括Kasbah、TeteaTete、persona Logic、Firefly、Bargain Finder、Jango、Auction Bot等。

未來展望

現實世界中的系統都是開放系統，即在任何時候都會從系統之外接收新的信息及輸出無法預期的結果，主體技術提供了一種研究大規模開放系統的途徑，因此大有發展前景。

主體技術的研究與傳統人工智能有著緊密聯系。一方面主體技術研究要用到傳統人工智能的成果(如已有的知識表示方法和推理機制等)上，另一方面由于主體技術自身的特點，研究者們利用其他學科(如社會學、經濟學、生態學等)的方法對主體系統中涉及的人工智能的基本問題進行更深入的研究，這些成果不僅對主體系統，而且對人工智能其他領域的研究都會起指導作用。另外，主體技術可用于許多傳統的人工智能應用，如機器人、定理證明、調度和自然語言理解等，而且已經在工業、商業、醫療衛生、電子商務、電力系統等很多領域中得到了應用。主體技術的發展對這些應用問題的解決也是十分有益的。

近年來，如何更好地模擬人類自身的智能行為，建造開放程度更高的、適應性更強的多主體系統已經成為當今主體領域研究的熱點。

軟件是現代信息產業的基礎之一，也是當前信息技術和信息產業發展的重要內容。網絡化軟件已成為當前在國內外技術發展具有強勁勢頭的領域。以軟件構件等技術支持的軟件實體將以開放、自主的方式存在于互聯網的各個節點之上，任何一個軟件實體可以在開放的環境下通過某種方式加以，并以各種協同方式與其他軟件實體進行跨網絡的互連、互通、協作和聯盟，從而形成一種與當前的信息Web類似的Software Web。這樣一種Software Web并不能夠像傳統軟件那樣一蹴而就，它應能感知外部網絡環境的動態變化，并隨著這種變化按照功能指標、性能指標和可信性指標等進行靜態的調整和動態的演化，以使系統具有盡可能高的用戶滿意度。我們將這樣一種新的軟件形態稱為網構軟件。網構軟件是在開放、動態和多變環境下軟件系統基本形態的一種抽象，它既是傳統軟件結構的自然延伸，又具有區別于在集中封閉環境下發展起來的傳統軟件形態獨有的基本特征: 自主性、協同性、反應性、演化性、多態性。如何構建網構軟件，同時如何測試系統的可靠性、可信性以及系統的可維護性和有效性，便成了一個非常大的問題。由于主體具有自治性、交互性、協作性、可通信性、自適應性等特點，所以是當前網構軟件基本單元的最好實體。利用現有的主體技術，在日趨成熟的面向主體軟件工程的指導下，建立基于主體的自治、協同、可靠、可信的網構軟件模型也將是今后研究的重要方向。

小資料

什么是主體

究竟什么是智能主體Agent？作為DAI(Distributed.AI，分布式人工智能)的一個基本術語及AI的一個原語，迄今為止，Agent并沒有一個明確的定義。在國內，Agent一詞的譯法亦無定論，通常翻譯為“智能主體”、“主體”或“”等。但這些譯法都不能準確表達Agent一詞的豐富內涵。因此，許多研究者依據不同的研究內容和目標對術語“Agent”賦予不同的含義（本文中Agent翻譯為主體）。一般認為，在AI中，智能主體被看做是處于一定環境下包裝的計算機系統，在其他主體存在的情況下，能夠連續、自主地處理環境中發生事件的功能總和，也就是能夠適應于動態的環境。這里所說的“自主”是指系統主體工作時不要求由人經常不斷地引導和干預。許多主體是與它的物理表征密切相關的。

一般認為，主體是能依據心理狀態(信念、期望、意向)自主工作，并具有語義互操作和合作行為協調能力的軟件實體，不僅為實施緊湊一致的協同工作提供有力的支持，也為建立面向分布式計算的開放性、可重構和可伸縮的新型計算環境建立了基礎。每個主體具有一定的問題求解能力，如推理、規劃、協商、通信及協調等能力。主體應能在多主體環境中協同工作和消解沖突，以執行和完成一些相互受益且自身無法獨立求解的復雜問題。通常情況下，人們把主體看做是一個具有自治性、交互性、協作性和可通信性的實體。在實際應用中，可能還要具有自適應性、個性、社會性和實時性等特點。下面給出了智能主體系統的基本特性:

自治性(autonomy): 主體能夠在沒有人或其他Agent干預下完成其大部分功能，控制其內部狀態;

社會能力(social ability)，或稱為可通信性(communicability): 主體能夠通過某種主體通信語言和其他主體或人交互，以實現其目標;

反應性(reactivity): 主體能感知周圍環境并對其間的變化產生實時響應，這些動作的執行可以基于觸發規則和預定義的執行計劃;

能動性(pro-activity): 主體能夠主動地進行基于自身目標和信念的活動，就是說主體感知周圍環境變化，并做出基于目標的行為(goal-directed behavior)。

篇10

1 機器人應用和發展前景綜述

研制機器人的最初目的是為了幫助人們擺脫繁重勞動或簡單的重復勞動，以及替代人到有輻射等危險環境中進行作業，因此機器人最早在汽車制造業和核工業領域得以應用。隨著機器人技術的不斷發展，工業領域的焊接、噴漆、搬運、裝配、鑄造等場合，己經開始大量使用機器人。另外在軍事、海洋探測、航天、醫療、農業、林業甚到服務娛樂行業，也都開始使用機器人。

2 國內外機器人的主要應用方面

從機器人的用途來分，可以分為兩大類：軍用機器人和民用機器人。