人工智能与机器人的论文(大全12篇)

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人工智能与机器人的论文篇一

工业机器人专业目前以培养工业机器人应用领域的技能型人才为主，随着工业机器人的普及应用，未来相关领域会释放出大量的技能型岗位，所以选择该专业未来的就业前景还是比较广阔的。

中国是全球第一大工业机器人应用市场，约占全球市场份额的1/3。随着生产智能制造化加速升级改造，工业机器人市场将持续旺盛，而工业机器人技术人才紧缺，机器人研发人才，工业机器人维护，安装调试人才及系统集成项目人才是中国工业机器人应用市场非常缺乏的，未来几年工业机器人技术专业的就业前景非常可观。

人工智能与机器人的论文篇二

人工智能（artificialintelligence），英文缩写为ai，是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机。二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。

（1）人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德摩尔根提出了“思维定律”，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器”，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。1936年，24岁的英国数学家图灵提出了“自动机”理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，在定义智慧时，图灵做出了解释，如果一台机器能够通过称之为图灵实验的测试，那它就是智慧的，图灵实验的本质就是让人在不看外型的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为。（2）上世纪三四十年代，维纳、弗雷治、罗素的数理逻辑，和丘奇、图灵的数字功用以及计算机处理发展促使了1956年夏dartmouth会议上人工智能学科（由“人工智能之父”麦卡锡提出，麦卡锡曾是stanford人工智能实验室主任）的诞生20世纪60年代以来，采用生物模仿来建立功能强大的算法，包括进化计算等，人工生命以进化计算为基础，研究自组织、自复制、自修复以及形成这些特征的进化和环境适应。70年代以来，conrad等研究人工仿生系统中的自适应、进化和群体动力学，提出不断完善的“人工世界”模型。80年代，人工神经网络再度兴起促进人工生命的发展。（3）1992年贝兹德克提出计算智能。专家系统在90年代兴起，模拟人类专家解决领域问题。

强人工智能的观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。弱人工智能的观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。现在主流科研集中在弱人工智能上，强人工智能的研究则处于停滞不前的状态下。

目前人工智能主要研究内容是：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面，分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统、知识发现与数据挖掘、遗传与演化计算、人工生命应用等等。未来人工智能可能会向以下几个方面发展：模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。

ibm公司“deepblue”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军，美国sandia实验室建立了国际上最庞大的“虚拟现实”实验室，拟通过数据头盔和数据手套实现更友好的人机交互。国际各大计算机公司相继开始将人工智能作为其研究内容，几乎包括所有it企业，以及很多金融巨头，纷纷建立自己的人工智能产业部，利用“智能”来解决问题。无人驾驶车的诞生，打破了汽车靠人驾驶的时代。

mit开发出了shrdlu，student系统可以解决代数问题，而sir系统则开始理解简单的英文句子了，sir的出现导致了新学科的出现：自然语言处理。在70年代出现的.专家系统成了一个巨大的进步，它头一次让人知道计算机可以代替人类专家进行工作。在理论方面，计算机开始有了简单的思维和视觉，而不能不提的是人工智能语言prolog语言诞生了，它和lisp一起几乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。

（1）人工智能对自然科学的影响。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科，ai带来的帮助不言而喻。更重要的是，ai反过来有助于人类最终认识自身智能的形成。（2）人工智能对经济的影响。专家系统更深入各行各业，带来巨大的宏观效益。ai也促进了计算机工业网络工业的发展。但同时，也带来了劳务就业问题。由于ai在科技和工程中的应用，能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，会造成社会结构的剧烈变化。（3）人工智能对社会的影响。ai也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。

伴随着人工智能和智能机器人的发展，不得不讨论是人工智能本身就是超前研究，需要用未来的眼光开展现代的科研，因此很可能触及伦理底线。作为科学研究可能涉及到的敏感问题，需要针对可能产生的冲突及早预防，而不是等到问题矛盾到了不可解决的时候才去想办法化解。

智能机器人具有类似于人的智能，它装备了高灵敏度的传感器，因而具有超过一般人的视觉、听觉、嗅觉、触觉的能力，能对感知的信息进行分析，控制自己的行为，处理环境发生的变化，完成交给的各种复杂、困难的任务。而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。目前研制的智能机器人大都只具有部分的智能，和真正的意义上的智能机器人，还差得很远。

当然，虽然人工智能一直都处于计算机技术的最前沿，但人工智能的发展也并不是一帆风顺的，并不象我们期待的那样迅速，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷。人工智能的问题的在于，一方面哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次高而抽象；另一方面ai逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太基本。由于对中间机制知之甚少，这种背景下提出的各种ai理论，就只能是或者完全不同于人类思维，与人类的思维模式相距太远，同时在人类思维方式的理解上也有待突破，不然很难形成更新的ai框架和理论体系。尽管如此，多学科的联合协作研究也带来了足够引人注目的增长。因为人工智能的基本理论还不完整，我们还不能从本质上解释我们的大脑为什么能够思考，这种思考来自于什么，这种思考为什么得以产生等一系列问题。但经过这几十年的发展，我们相信它会给世界带来难以预料的变化。

[1][美]l[美]peternorvig人工智能：一种现代的方法（第3版）.

[3]游戏人工智能编程案例精粹[美]matbuckland.

[4]机器人学导论[美]克来格（craig，j.j）.

[5]计算智能导论（第2版）（南非）英吉布雷切特.

人工智能与机器人的论文篇三

12世纪末13世纪初，西班牙罗门·卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。17世纪，英国培根在《新工具》中提出了归纳法。随后，德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器，并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。19世纪，英国布尔创立了布尔代数，奠定了现代形式逻辑研究的基础。德国弗雷格完善了命题逻辑，创建了一阶谓词演算系统。20世纪，哥德尔对一阶谓词完全性定理与n形式系统的不完全性定理进行了证明。在此基础上，克林对一般递归函数理论作了深入的研究，建立了演算理论。英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程，提出了理想计算机模型(即图灵机)，创立了自动机理论。这些都为1945年匈牙利冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯·诺依曼型体系结构，以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通用电子数学计算机eniac做出了开拓性的贡献。

以上经典数理逻辑的理论成果，为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基础。

现代逻辑发展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪逻辑研究严重数学化，发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。

2.1逻辑学的大体分类。

逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹(niz)提出数理逻辑以来，随着人工智能的一步步发展的需求，各种各样的逻辑也随之产生。逻辑学大体上可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。经典逻辑与模态逻辑都是二值逻辑。多值逻辑，是具有多个命题真值的逻辑，是向模糊逻辑的逼近。模糊逻辑是处理具有模糊性命题的逻辑。概率逻辑是研究基于逻辑的概率推理。

2.2泛逻辑的基本原理。

当今人工智能深入发展遇到的一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的，关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论，进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的，灵活的，开放的，自适应的逻辑学，这便是柔性逻辑学。而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学(也即数理逻辑)和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。

泛逻辑是从高层研究一切逻辑的一般规律，建立能包容一切逻辑形态和推理模式，并能根据需要自由伸缩变化的柔性逻辑学，刚性逻辑学将作为一个最小的内核存在其中，这就是提出泛逻辑的根本原因，也是泛逻辑的最终历史使命。

逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具，逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础，而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。

3.1经典逻辑的应用。

人工智能诞生后的20年间是逻辑推理占统治地位的时期。1963年，纽厄尔、西蒙等人编制的“逻辑理论机”数学定理证明程序(lt)。在此基础之上，纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(gps)，开拓了人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理逻辑只是数学化的形式逻辑，只能满足人工智能的部分需要。

3.2非经典逻辑的应用。

(1)不确定性的推理研究。

人工智能发展了用数值的方法表示和处理不确定的信息，即给系统中每个语句或公式赋一个数值，用来表示语句的不确定性或确定性。比较具有代表性的有：1976年杜达提出的主观贝叶斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的发生率计算模型，以及假设推理、定性推理和证据空间理论等经验性模型。

归纳逻辑是关于或然性推理的逻辑。在人工智能中，可把归纳看成是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法和运用类比的方法，计算机就可以通过新、老问题的相似性，从相应的知识库中调用有关知识来处理新问题。

(2)不完全信息的推理研究。

常识推理是一种非单调逻辑，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以改变甚至收回原来的结论。非单调逻辑可处理信息不充分情况下的推理。20世纪80年代，赖特的缺省逻辑、麦卡锡的限定逻辑、麦克德莫特和多伊尔建立的nml非单调逻辑推理系统、摩尔的自认知逻辑都是具有开创性的非单调逻辑系统。常识推理也是一种可能出错的不精确的推理，即容错推理。

此外，多值逻辑和模糊逻辑也已经被引入到人工智能中来处理模糊性和不完全性信息的推理。多值逻辑的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值逻辑系统。模糊逻辑的研究始于20世纪20年代卢卡西维兹的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的关系合成原则，现有的绝大多数模糊推理方法都是关系合成规则的变形或扩充。

现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。21世纪逻辑发展的主要动力来自哪里？笔者认为，计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理，而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素。例如，选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上做出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。

人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。

一方面我们试图找到一个包容一切逻辑的泛逻辑，使得形成一个完美统一的逻辑基础；另一方面，我们还要不断地争论、更新、补充新的逻辑。如果二者能够有机地结合，将推动人工智能进入一个新的阶段。概率逻辑大都是基于二值逻辑的，目前许多专家和学者又在基于其他逻辑的基础上研究概率推理，使得逻辑学尽可能满足人工智能发展的各方面的需要。就目前来说，一个新的泛逻辑理论的发展和完善需要一个比较长的时期，那何不将“百花齐放”与“一统天下”并行进行，各自发挥其优点，为人工智能的发展做出贡献。目前，许多制约人工智能发展的因素仍有待于解决，技术上的突破，还有赖于逻辑学研究上的突破。在对人工智能的研究中，我们只有重视逻辑学，努力学习与运用并不断深入挖掘其基本内容，拓宽其研究领域，才能更好地促进人工智能学科的发展。

人工智能与机器人的论文篇四

工业机器人技术学习一般分为两大模块：工业自动化和工业机器人。自动化与机器人是密不可分的。

工业自动化课程通常都要学习的课程：电工技术、电子技术、机械制图cad、电气控制、电气设计cad、plc可编程控制、气动控制、变频控制、伺服控制、触摸屏、智能传感器等课程。

工业机器人课程通常都要学习：电气、plc、气动、变频、伺服、传感器、触摸屏实训、工业机器人三维机械设计(solidworks)、工业机器人离线仿真编程、工业机器人操控与示教编程、工业机器人系统集成设计等课程。

人工智能与机器人的论文篇五

软件实现过程采用手工编码，容易引入编写错误，常常要花费大量的人力物力来发现和改正。基于以上原因，以大量人力工作为基础的、非自动化的文档驱动软件开发方法存在开发效率低下、成本高、周期长、质量保证困难的弱点，难以满足当前机器人控制技术的快速变化对研发周期和质量的要求。

图形作为一种能够同时被人和计算机所识别的直观描述形式，具有可以简练、精确表示软件需求与设计、避免理解偏差和被自动化理解与处理的优点。近年来，模型驱动架构(mda：model-drivenarchitecture)的开发模式被多数嵌入式软件开发商确定为首选的开发与测试模式。通过合理地使用图形元素对软件需求、测试需求、软件设计进行建模并自动检测各阶段间模型的一致性、设计模型与标准的符合性(如gjb102/z软件可靠性安全性设计准则、软件结构化设计准则等)、设计模型自身的一致性(如状态图与数据流图的一致性等)，自动生成代码和测试用例，能够极大地提高软件的开发效率并保证软件的质量。

基于mda的机器人运动控制系统软件建模系统应具备支撑包括规格化代码自动生成、测试用例自动生成、文档自动生成、系统级安全性设计、软件可靠性设计以及过程自动化管理的'能力，如果缺失面向系统级需求的建模描述，则可能导致在图形建模基础上产生的产物无法严格符合需求规格和行业标准，也无法切合该工具对被描述系统的自顶向下方法的设计思想。所以，根据机器人运动控制系统的特性、应用嵌入式软件特性以及一般机器人硬件环境特性，专门定制了三种从全局角度出发，针对系统级描述的图形建模，并设计了符合特性和系统级需求描述要求的定制图元。这三种建模分别为系统环境与资源建模、系统接口建模以及多任务交互建模。

3、系统环境与资源建模。

环境与资源建模是对被描述系统针对其系统一级的需求规约描述，其构成包括软件接口、架构的整体需求描述，同时也包括被描述系统的系统级需求，组成建模的元素主要包括系统级硬件、接口、通信等。进行环境与资源建模的主要目的是能够从机器人硬件系统全局的角度对被描述系统的系统级需求进行描述，弥补已有建模机制下仅能够对机器人运动控制系统的软件需求进行描述的缺陷，通过自顶向下的思想，实现由系统级环境、硬件、接口、所需软件等需求的综合描述，完善上层全局角度的建模，充分保证建模对系统、软件的一致性。

以服务机器人运动控制系统为例，采用环境与资源建模的系统级建模描述样例。该样例所描述的服务机器人运动控制仅供参考，并非某一特定型号机器人的运动控制系统建模。该样例的建立是在服务机器人硬件系统环境的一般性基础上建立的，仅用于系统环境与资源建模的参考，并不具有实际应用于机器人运动控制系统的效果。

建模样例选取1553b作为机器人运动控制系统的通信总线，采用双总线机制保障系统的可靠性安全性设计。总线通信协议采用61580，属于通信接口。共包含四个下位机，分别用于控制和采集激光导航、红外传感器、图像以及电源的运行和数据。机器人运动控制系统的运行环境(搭载计算机)内部包含外存固态盘、数模转换;包括的接口除总线接口外，还有系统寄存器接口、串行通信接口以及i/o接口。环境与资源图中的上位机图元可以表示除系统主体外的其他硬件环境，也可定义系统的独立模块。本样例中包括数据预处理器、激光导航计算机。各个模块之间进行相应的通信，形成整体的系统环境。

4、系统接口建模。

系统接口建模是对被描述系统的系统级需求中有关外部硬件接口的描述，弥补已有建模体系中对于系统级需求中硬件建模及硬件接口建模的描述确实。组成系统接口建模的基本图元包括系统主体、硬件接口、数据和中断。

图元主体主要用于描述被描述系统的软件主体，接口以外部接口为主，描述外部接口与系统软件主体产生的数据、中断交互。数据与终端采用有向箭头，表明系统外部硬件与软件主体通过相应的接口协议或无协议情况(例如：中断电信号)下数据的流向过程。数据与中断在系统接口建模中根据实际建模情况，不要求必须同时出现。系统接口建模所出现的所有外部接口必须来源于系统资源与环境建模的接口，二者(系统接口建模与系统资源与环境建模)在外部接口必须保证一致性原则。

5、系统多任务交互建模。

实时嵌入式软件的应用程序设计中，合理设计软件任务是实时嵌入式软件能够有效运行的基础。以任务为实时嵌入式软件核心，应用程序的其他设计逐步展开。基于实时操作系统的嵌入式软件任务设计主要以任务函数和数据结构为主，描述了机器人运动控制系统嵌入式软件需求的应用程序上层框架。根据应用与系统的嵌入式软件任务设计过程中的实际需求，系统设置用于描述应用程序上层框架的多任务交互建模共包含五中图元，分别为外部实体或模块、系统任务、系统中断、数据/控制以及任务间通信。

系统任务图元说明被描述系统在设计过程中规划的任务，系统中断说明被描述系统在任务设计的过程中包括的系统中断，外部实体或模块图元说明与被描述系统所规划的任务产生关联的外部实体或模块，数据/动作图元在描述中断与系统任务关系时为数据图元，在描述系统任务与外部实体或模块的关系时为动作图元，说明某一个或几个任务是对外部一个或多个实体或模块进行何种操作。任务间通信图元说明被描述系统所规划的任务之间的通信关系。

6、结论。

国际上的可视化开发工具虽然已经取得了较好的应用效果，但仍然存在图元语义不完备、缺少可靠性安全性设计语义，无法进行可靠性安全性设计的检查与验证的问题。此外，在当前的图形化建模体系中各种图形无法结合使用，导致软件开发各阶段不能自然衔接，无法满足机器人运动控制系统软件全生命周期开发活动的要求。本文所述内容，通过研究并建立一套具有完备图元语义的、具备面向系统级和软件级建模能力的面向机器人运动控制系统的图形建模体系，使得面向机器人运动控制系统的建模能够良好的支撑基于模型驱动架构的开发模式。通过完善的图元、图元语义以及建模设置，能够达到模型驱动架构所要求的规格化代码产物自动生成以及模型驱动测试架构所要求的标准化测试用例产物自动生成。通过完备的图元语义和建模体系支持机器人运动控制系统软件全生命周期开发活动，能够有效缩短软件的研制周期，降低成本，提升产品更新换代速度，保证产品质量，进而极大地提升机器人产品的生产效率与竞争力。

人工智能与机器人的论文篇六

摘要：人工智能从其产生开始，就表现出强大的生命力，已成为人类科学认识和社会实践活动不可缺少的工具，它开拓了解放人类智能的道路。但与人类智能相比，其局限性也非常明显，只有在人类智能的配合下，它才能真正发挥预先设定的功能。不论从人工智能与自然智能的关系以及能动与被动的关系看，还是从认识论的基本原理看，人工智能超过人类智能、甚至统治人类智能都是不可能的。

延长和增强人脑的智能，提高主体认识能力，是研究人工智能的目的。在某些局部功能上，人工智能已经可以代替甚至超过人类智能，但从全局看，造出一个与人一样能够思维的机器来，是不可能的。人的认识能力是无限发展的，人的智能水平处于进化之中，作为人类认识工具的人工智能也在不断发展，但人工智能与人的智能的差距始终存在，人的主体地位是改变不了的。

当我们对智能机器作哲学分析时，应当实事求是、恰如其分地评价，否则，对人工智能这门新学科的发展是不利的。实际上，人工智能的重大突破，还有待智能科学、思维科学的发展。现在距离真正的智能系统尚很远，尽管就其潜力而言，人工智能是2l世纪的科学。

人工智能是相对人类智能而言的，它是指用机械和电子装置来模拟和代替人类的某些智能，也称“机器智能”或“智能模拟”。人工智能的发展主要有两条途径：一是利用电子技术成果和仿生学方法，从大脑的结构方面模拟人脑的智能活动，即结构模拟；二是以控制论、信息论为理论基础，采取黑箱的方法，用电子计算机从功能或行为方面模拟和代替人的某些智能，即功能模拟。

人工智能作为具有高度综合性的学科范畴，包含着非常丰富深广的内容。它是系统论、控制论、信息集约论、电子学、仿生学、心理学、语言学、机器人学、数理逻辑学、模糊数学、神经生理学等多学科横断跨界、交融结合的产物，其包罗各门学科的广泛性，可以说除哲学之外，任何一门科学都不能与之相比。概括地说，人工智能是自然科学技术、社会科学技术和思维科学技术三大领域有机综合的产物，其诞生和发展将促使人类认识改造客观世界及主体自身升华到一个划时代的新高度。

虽然人工智能这个控制论的分支，从产生到现在还只有很短的历史，但无论在理论方面，还是在应用研究方面都已取得很大成绩。

人工智能作为本世纪中叶新崛起的、综合性最强的新兴前沿科学，它涉及非常广泛的学科领域，它也可以同各门科技成果相结合，形成独立的综合性智能科学体系。在当代新的科学技术革命浪潮中，它愈来愈显示出强大的生命活力，具有无限广阔的发展前景。

1、人工智能是人类智能的必要补充。人工智能是随着科学技术的发展，在人们创造了各种复杂的机器设备，大大延伸和扩展了自己的手脚功能，迫切需要相应地延伸思维器官和放大智力功能的情况下，产生发展起来的。它是机器进化的结果，也是人类智能的物质化。它和人脑功能相互联系、相互促进，使人类的认识范围不断地向微观和宏观两极扩展，使人能通过间接方式达到对事物更深层次的本质的认识，使意识的内容得到极大丰富和增长。它已成为人类科学认识和社会实践活动不可缺少的技术“助手”。

中国科学院吴文俊在机器证明方面取得的成果，引起了国内外学术界的重视。他在这个领域内找到了一个快速判定过程，将几何问题表示为代数问题，于1977年证明了初等几何主要一类定理证明可以机械化。后又于1978年证明了初等微分几何中主要一类定理证明可以机械化，而且找到了实现机械化证明切实可行的方法。1980年，他只用了几十个小时就在一台微型机上得出一个不算简单的新定理。吴文俊的工作对人工智能有两点启发：一是强调在人工智能研究中从机器模拟人的求解目的转向讨论机器求解问题的方法；二是使人们重新注意定理证明技术在实际中的具体应用，特别是在实现信息检索机械化中的重要作用。

貌的巨大杠杆。现在，自动化技术不仅渗透到工业、农业、建筑、交通、航天和武器等生产和军事领域，例如，现代军事技术的重要分支——战术模拟技术，就是用“蒙特一卡洛法”的处理随机因素的数学方法，在计算机上完整地模拟包含在战斗过程中可能出现成百上千的偶然性因素，并使过程多次重复，从而模拟出可能出现的战斗结局；而且渗透到产品订货、自动售货以及分配等流通领域；还渗透到银行管理等金融领域，图书馆管理、情报资料检索，电化教育以及通信等信息领域；甚至在家庭里面，也出现了各种自动化家用电器。有人把这些自动化叫做四“a”革命或者五“a”革命，即四个或五个方面的自动化：工业自动化、农业自动化、信息自动化、办公自动化或家庭自动化。

三、人212智能的局限性。

同人的智能比较，人工智能有若干局限性。人工智能是利用了人和机器的共性——两者都是一个信息转换系统，而抛开了人和机器的区别。但实际上这种区别是存在的，而且是不容忽视的本质区别：人工智能不等于人的智能，而是人的智能的物化，它既有可能性，又有局限性。

1、人工智能只能模拟人的某些自然属性，人的社会属性是不能模拟的。以电子计算机为基础的人工智能只是主体认识客体的手段。电子计算机的主要特点是它的逻辑结构建立在二值逻辑基础上，计算机只懂机器语言，即由“1”与“0”组成的代码。严格地说，机器连“1”与“0”也不认识，只不过是穿孔卡片通过光电管把代码变成脉冲信号而已。即使给计算机配上智能软件，可以称之为智能机器，也不能改变计算机的性质，它仍然是认识工具。早期的电子计算机由人直接操作，是人在使用工具。目前虽已部分用程序完全代替了人的操作，使信息处理自动化，但程序体现的是人的认识活动，它仅把人的直接操作变为间接操作，因此，仍然是人在使用工具。作为认识工具的计算机，在本质上是一种处理信息的机器。

人脑与这种信息转换器不同，它不仅是加工厂，而且是信息源。虽然人的认识过程也需要信息处理，但更需要对所理解的信息进行思维，加以去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里的改造，由感性认识上升到理性认识。

2、人工智能不具有人的主观能动性。如果以控制论的观点来分析，那么所谓能动性，就是人的大脑在获取外界各种信息后，自动地进行分析、综合而作出反映；同时，又与原来储存的信息进行比较、概括，最后作出控制客观对象的决策，付诸具体的行动。在整个过程中，相对于主观来说，认识和改造的客观对象总是处于被动的地位。

智能机可以模拟人的思维，甚至可以部分地超过人的思维功能，但在人事先没有给它安排好程序的情况下，它不能主动地提出任何一个问题，更不能有目的地改造客观世界。就是说，它没有人和人脑那样的能动性。相对于人来说，它只能是被动的。由此可见，信息处理与认识活动之不同，就在于机器只“理解”信息的形式，进行符号加工；人脑却能理解信息的内容，进行能动思维。

3、人工智能只有在自然智能密切配合之下，才能真正发挥自己的作用。人工智能和自然智能之间存在自然而合理的分工，决不是相互排斥和相互取代，而是要相互补充和相互支援，并合理地组织优化相互间的关系。对这两个系统而言，人是主要的。人工智能应处处为人工作，适应并满足人的需要。人和自然智能不仅是人工智能的建立者和使用者，而且是人工智能的唯一掌握者。

随着控制论研究的深入和智能机器的发展，出现了人与计算机的关系问题，包括机器能否思维，人工智能与人类智能有无界限，机器能否超过人、统治人等。对于人和（人工）智能机器的关系问题，应该进行辩证的考察，既要看到两者的联系，又要看到两者的区别；既不能把有机物和无机物之间的界限绝对化，又不能抹煞两者在性质上的差异。

就人类的总体而言，智能机的应用，只能保证人类思维的发展，决不会取消或减弱人的思维活动。

1、从人工智能与自然智能的关系看，机器超过人、统治人是不可能的。人的自然智能，就是指人的智慧和能力。它与人的知识不同。如果说，人的知识是对客观外界规律性的认识，那么智能则是运用这种对客观外界规律性的认识来解决矛盾，有目的地改造客观世界的能力。从信息论的观点看，知识主要指一个人有目的地以某种很好的方式使用这些有用信息的能力。因此，我们认为，知识是智能的基础，智能是知识的深化和发展。

人工智能则是用电子计算机模拟人的思维活动，完成一部分原来需要人的大脑担负的工作。人工智能的本质是用机器模拟人脑的功能，是人脑的延长。人工智能只是人脑智能的放大和延伸，它是由人创造的。机器智能所具有的“思维”能力，不过是人的思维能力在机器上的投影，是模拟人的思维的结果。人工智能仅仅是对输入的信息根据指令进行归纳和选择，它决没有自身的目的性，不会产生自觉的目标。

人工智能不具有人类智能的本质特征。人工智能只能在原有的知识中进行排比、筛选，而不能产生创造的灵感。人脑的思维可以通过概念、判断、推理等形式，直接越过一系列复杂的逻辑次序，可以不拘泥于原来脑中储存的信息辨认客体。人工智能和人类思维的不同还在于，人工智能不能模拟人类思维的社会本质。由于人工智能不具有社会属性，因而它永远也不能成为独立的思维主体。

能。因为作为物质的一种运动形式的思维活动是可以认识的，是有一定的物质基础的，因此人们可以制造出特定的机器来模拟思维的一定方面和特性。机器模拟思维的前提是对思维的认识，其中包括对思维的物质基础、思维规律以及思维功能的认识。然而，辩证唯物论的认识论的一条基本原理就是，认识的客体决定认识的主体，认识的客体先于认识的主体。主体对客体的认识总是受客体发展程度的制约。作为认识客体和模拟对象的认识在后，只有随着人脑及其思维能力的发展，人对大脑及其思维能力的认识才能发展，从而机器模拟大脑及其思维能力的活动才能深入。因此，人工智能只能理解信息的形式，而人却能理解信息的内容。

3、从能动与被动的关系看，机器超过人、统治人是不可能的。用哲学语言说，就是人具有主观能动性。这种主观能动性是建立在实践基础上的，因此，不仅机器不可能有这种能动性，连动物也没有这种能动性。正是这一点，电子计算机虽然可以在某些方面，如运算速度、精确性及记忆容量等方面超过人，但在总体方面，永远不可能等同于大脑，更谈不上超过人、统治人。综上所述，人工智能是以机器为主体，模拟人的智能而人工地制作出来的。作为模拟，它就不是机器作为主体的智能，而是人的智能向机器的传导和转移。机器本身没有智能，它不能自我控制和自我调节，不能作为智能活动的主体。人与机器智能效应是互补互促的关系，彼此相互作用、取长补短，互相推动、携手并进，因而既要发挥人的主导作用，又要充分利用机器的高效处理信息的特长。这样，人类将会更好地认识世界和改造世界。可见，用人工智能系统来模拟人、模拟思维，是自然科学中唯物主义路线的体现；仿生学、控制论、自动化的成就，是唯物主义的胜利和唯心主义的破产。

人工智能与机器人的论文篇七

工业控制实际上是利用计算机设备控制工业过程，达到降低人力成本，提高工作效率或是用以替代人类在恶劣环境工作。传统的工业控制系统是封闭系统，即使出现安全问题影响范围也十分有限，例如一台传统的数控加工机床，即使数控模块出现了病毒，影响范围也仅局限于这台机床加工出来的产品，后续的质量检测可以很快发现问题。然而随着网络技术的飞速发展，工业控制系统已成为物联网的主要组成部分，大多和国计民生相关的关键基础设施依靠工业控制系统来实现自动化作业，包括基础设施、民生智慧城市、先进制造业和军队军工等。当前以工业控制系统为基础的工业网络安全面临着巨大威胁，直接威胁到国家安全。从早期澳大利亚昆士兰的马卢奇污水处理厂事件（3月）、美国俄亥俄州davis-besse核电站sqlslammer蠕虫病毒攻击事件（1月的）到最近的“超级电厂”病毒事件、乌克兰的年“blackenergy”病毒事件（2015）、乌克兰机场受攻击事件（）[3-4]都表明：工业控制系统不再安全，工业控制系统安全事件造成的社会影响也越来越大，大量证据表明工业安全事件背后有着巨大的经济利益和国家政治利益。

2智慧水务。

智慧水务是智慧城市的重要组成之一，智慧水务的建设过程中，业务流程和工业控制息息相关，例如利用传感器获取水源水质信息或管网网水压流量信息，通过自动控制管网水量调节均衡不同区域用水，利用自动控制排水开关提高排水效率，通过自动控制污水处理流程来降低污水处理能耗和废水再利用等。智慧水务建设中的工业控制网络安全主要包括物理感知和数据采集安全、设备自动控制安全和安全管理安全等。

2.1物理感知和数据采集安全。

物理感知和数据采集安全主要面向智慧水务基础设施，包括水源水质监测、管网水压监测、排水流量监测等，利用各类传感设备将所需各类监测信息采集并做基础分析后传回水务中心的过程。智慧水务中的感知监测设备大多由成本低、体积小、能耗低和计算机资源有限的传感器节点组成，监测环境大多也比较恶劣，主要安全问题包括感知节点易被破坏、通信易受干扰、传输通道不稳定不可靠、数据信息容易污染等[5]。物理感知和数据采集带来的安全问题大多是基础数据源问题，会直接影响智慧水务的大数据分析结果及管理层的水务管理决策，严重的还可对民生产生重大影响，可实现例如水源监测点传来水源污染错误信息，很可能导致水务中心水源报警，甚至关闭供水，由此造成的损失将不可估量。物理感知和数据采集的安全问题可从以下两方面入手：（1）传感感知节点采用信号防干扰技术，根据不同需要和环境可采用防水防雷防腐蚀等措施，条件允许的情况下采用冗余部署。（2）信号传输采用多种可靠传输方式，同时要采用信息加密防纂改和双因子认证，保证传输信息的来源合法和信息本身的完整性和安全性。

2.2设备自动控制安全。

智慧水务中的工业控制系统通过信号指令以弱电控制强电的方式来管控机械设备的运作，从网络空间安全的角度来看，设备自动控制的安全主要有以下几方面：（1）控制信号安全，控制信号的来源分为两种：一种直接从设备本身产生或设备上配套的感知原件产生，无需经智慧水务管控中心处理；另一种是从智慧水务管控中心传递过来的控制信号。第一种控制信号的安全性和设备直接相关，需要保障信号可靠性，防止人为物理破坏。第二类控制信号需要从传统网络安全方面保障传输过程的可靠性和安全性，同时需要在控制终端验证信号是否被纂改等。（2）弱电控制强电过程的安全性。和水务业务相关的大型机械设备的启停运作，一般都是通过弱电信号来控制设备运作动力，改变设备运行方式等。弱电控制强电过程中，存在的安全问题主要有两方面：一是控制装置本身的安全性，是否具有电磁隔离能力，是否具备防雷措施，控制装置本身的可靠性主要采用冗余来保障；二是强电能源动力的安全性，是否具有良好的接地、触电防护措施等，强电本身的安全性需符合国家相关安全标准。（3）机械设备运作的安全性。设备自动控制的最终表现在于设备是否可以正常运行，设备的正常运行主要通过设备定期或不定期维检来保障，智慧水务建设也体现在设备运行状态的自动采集和预警上，主要可通过设备的状态传感器实时传递设备状态信息及时发现设备故障。

2.3安全管理。

智慧水务建设过程中的工业控制系统网络建设相较传统网络体系而言，更多倾向于设备部署，易使人们忽视安全管理。实际上工业控制系统的网络安全问题更大程度是人为因素：一是基层工作人员相对素质较低，在水务设备的安装和巡检过程中，麻痹大意，忽视安全问题；二是工业控制系统网络缺少日志自动化管理，需要人工建立台账。智慧水务建设过程需要提高安全管理意识，建立独立的安全管理制度：一是加强日志管理和审计管理，尽可能利用信息化手段管理日志，可设立专岗专管。二是加大安全培训力度，提高基层工作人员的安全意识，发现问题及时报告。

3结语。

“智慧水务”是现代化城市建设的必然趋势，智慧水务和国家网络空间安全息息相关。在建设初期，提高安全意识，建立安全管理制度，加强每个环节的安全建设，尤其是工业自动控制系统网络安全建设，至关重要。本文主要分析了智慧水务建设过程的工业自动控制系统网络安全问题，并给出了相应的解决办法，对生产实践具有一定的参考借鉴意义。

参考文献。

[1]卜云飞,闫健卓.基于大数据的智慧水务架构研究[c]//中国自动化大会（cac2017），济南：2017.

[3]谷神星网络科技有限公司.工业控制网络安全系列之四典型的工业控制系统网络安全事件[j].微型机与应用，2015，34（5）：1，5.

[7]王小山,杨安.工业控制系统信息安全新趋势[j].信息网络安全，2015（1）：6-11.

人工智能与机器人的论文篇八

自动化工业系统中工业机器人是一种不可或缺的设备,为人类社会进步和历史发展奠定基础。随着社会生产力的全面提升,越来越多的劳动力被需要,这就使得逐渐凸显出重复劳动力的问题,为了有效解决上述问题,机器人是一种良好措施。虽然工业机器人研究方面具备一定成绩,但是相比国外发达国家来说,还是具备一定差距,为此需要进一步研究六自由度工业机器人,集中阐述运动控制系统。

基于六自由度工业机器人基本系统的基础上来构建控制系统,六自由度工业机器人运动控制系统主要包括两个部分：软件和硬件。软件主要就是用来完成机器人轨迹规划、译码和解析程序、插补运算,机器人运动学正逆解,驱动机器人末端以及所有关节的动作,属于系统的核心部位。硬件主要就是为构建运动控制系统提供物质保障[1]。

2设计硬件控制系统。

在六自由度工业机器人的前提下,利用arm工控机来设计系统方案。下位机模块是dmc-2163控制卡。通过以太网工控机能够为dmc-2163提供相应的命令,依据命令dmc-2163执行程序,并且能够发出控制信号。利用伺服放大器对系统进行放大以后,驱动设备的所有电机进行运转,保障所有环节都能够进行动作。工业机器人通过dmc-2163输送电机编码器的位置信号,然后利用以太网来进行反馈,确保能够实时监控和显示机器人的实际情况。第一,dmc-2163控制卡,设计系统硬件的时候,使用galil生产的dmc控制器,保障能够切实满足设计的性能和精度需求,选择dmc-2163控制器来设计六自由度工业机器人,依据系统api来二次开发工控机。第二,嵌入式arm工控机。实际操作中为了满足系统高性能、可靠、稳定的需求,使用嵌入式freescaleimx6工控机,存在1.2ghz主频率。cortex-a9作为cpu，拥有丰富的硬件资源,能够全面满足设计六自由度机器人的需求[2]。

3设计和实现控制系统软件。

3.1实现nurbs插补依据系统给定的控制顶点、节点矢量、权因子来对nurbs曲线进行确定,插补nurbs曲线的关键实际上就是利用插补周期范围内存在的步长折线段来对nurbs曲线进行逼近,因此,想要实现nurbs插补就需要切实解决密化参数和轨迹计算两方面内容。第一,密化参数。实际上就是依据空间轨迹中给定的补偿来对参数空间进行映射,利用给定步长来计算新点坐标和参数增量。第二,轨迹计算。实际上就是在具体体现空间回轨迹的时候合理应用参数空间坐标进行反向映射,以便于能够得到对应的映射点,也就是插补轨迹新点坐标。为了有效提升插补实时性以及速度,需要进行预处理,确保可以降低计算量。通过阿当姆斯算法,有机结合前、后向差分来进行计算,保障能够防止计算隐式、复杂的方程。为了确保可以有效地进行插补计算,设计过程中通过matlab平台进行仿真处理[3]。3.2实现arm工控机基于arm工控机来展现六自由度工业机器人运动控制系统的软件,实际操作中开发软件环境是首要问题,把linux系统安装在freescaleimx6中,构成ubuntu版本的控制系统,并且系统中移入嵌入式qt,并且在ubuntu中移入dmc控制器中的linux库[4]。利用图形用户界面来设计软件,构件主体框架的时候合理应用qmainwindows,为了能够全面实现系统所有模块的基本功能,需要合理应用qdialog、qwidget类,通过qt信号、配置文件、事件管理、全局变量等来展现模块的信息交流功能。控制软件系统包括以下几方面内容：第一,文档管理模块。文档管理模块能够保存文件、重新构建文件,是一种可以被dmc-2163解析的文档二字符指令集,以便于能够简单控制代码测试机器人的轴[5]。第二,与下位机通讯模块,这部分实际上就是通过dmccomandom函数来对编码器数值进行关节转角数据的获取,计算运动轨迹的时候应用正逆运动学,同时利用dmcdownloadfile()函数,在控制器中下载运动指令。第三,人机界面模块。这种模块主要就是用来更新和显示机器人运动状态的,此外也能够设置用户输入的数据,保障能够实时监控和控制机器人的.基本情况。第四,运动学分析模块,在已经获取末端连杆姿态和位置的基础上,来对机器人转角进行计算的方式就是逆解。在已经计算出关节转动角度的基础上,来对空间中机器人姿态和位置进行求解的方式就是运动学正解。机器人想要正确运行的前提就是运动学分析模块,并且对机器人目标点是否符合实际情况进行分析,保障能够及时更改错误。第五,轨迹规划模块。这种模块可以为完成基本运动作业提供依据,不仅可以完成圆弧运动和直线运动,也能够进行nurbs插补,保障能够自由地进行曲线运动。第六,机器人在完成十分复杂的再现和示教操作的时候,利用再现模式界面来对示教动作进行自动操作。第七,设置系统。设计的过程中应该对系统进行合理设置,如限制运动权限、进入系统的密码、机器人系统参数等。在设置系统参数的时候,能够在六自由度工业机器人中来实现控制系统软件的基本作用,以此来保障控制软件系统设计的通用性。第八,状态显示模块。这种模块可以具体显示完成作业的进度、机器人安装的姿态和位置、控制器i/o。第九,设置机器人参数,一般来说主要包括伺服驱动倍频比/分频比、运动学dh参数,六自由度工业机器人设计结构取决于dh参数;机器人dmc控制卡输送单个脉冲过程中的关节转动角度取决于倍频比/分频比[6]。3.3运行系统软件软件控制系统设计中成功测试各模块以后,在程序主框架中进行合理应用,以便于设计实现机器人系统。成功测试系统软件以后具备运动控制系统的基本功能。

4结语。

综上,在基于目前已经存在的六自由度机器人系统上来设计运动控制系统,嵌入式arm工控机和dmc-2163控制卡是硬件系统设计的关键。在ubuntu的基础上构建qt平台,此时合理科学地设计软件系统。此外把nubrs插补计算方式融入到控制系统中,保障在轨迹空间中机器人末端能够形成自由曲线轨迹。运动控制系统为机器人提供图形界面,能够为系统运行提供比较好的扩展性、高通用性,并且操作也十分方便,因此这种运动控制系统应用具备广阔的前景。

参考文献。

[3]倪受东,丁德健,张敏，等.视觉功能六自由度工业机器人的研制[j].制造业自动化,2012,34(24):1-4,9.

人工智能与机器人的论文篇九

专升本工业机器人技术专业可报考下列专业：机械设计制造及其自动化、机械电子工程、农业机械化及其自动化、机器人工程、工业工程、电气工程及其自动化、电子信息工程、自动化、电缆工程。

扩展资料。

普通高等学校专升本考试，简称“专升本”，是合格的`普通高校应、往届专科毕业生参加的选拔性考试。

普通专升本选拔考试属于省级统一招生标准选拔性考试，由各省教育厅领导，各省教育考试院统一组织管理，各设区市招考机构具体组织实施，考试选拔对象为全日制普通高校的高职高专(专科)应届毕业生。实质是大学专科阶段教育与本科阶段的专业教育的衔接，实行的是3+2模式，即：在普通专科全日制学习三年，再考入普通本科全日制学习二年的模式(临床医学为三年)。

高考志愿填报有什么技巧。

1、服从调剂，增加录取机会。

如果在高考志愿填报时候，没有勾选服从专业调剂，一旦报考专业录取满了，就失去了校内调剂的机会。但是还有另外一个问题，就是服从专业调剂，也会有可能被调剂到自己不喜欢的专业。对于是否调剂，大家要统筹考虑，是希望能够去大学，还是去追求喜欢的专业，一定要做好取舍。

2、平行志愿梯度要拉开。

现在的高考志愿填报大都是采取的平行志愿，在填报志愿的时候，同一批次院校不同志愿之间拉开梯度是非常重要的。因为平行志愿是依次投档的，如果你的志愿都是没有区分度的学校，那么很可能会面临，全部投档完后未被录取，然后退档的情况。志愿填报只有一次机会，大家要考虑到志愿之间拉开梯度，保证自己能被录取。

人工智能与机器人的论文篇十

充分利用地域传承文化中的积极因素，增强预备役部队文化的感染力。如组建在湖北省孝感市的某预备役团，充分利用孝感市独具特色的孝义文化，充分发挥“孝子故里”的地域文化优势，广泛开展“传承孝文化、践行八荣八耻”实践活动，将“董永卖身葬父”、“孟宗哭竹生笋”等经典“孝义文化”故事编印成册，组织官兵开展“孝顺子女”、“孝顺媳妇”、“模范军嫂”和“五好家庭”评选活动，用孝义文化启迪官兵，用孝义故事感染官兵，用孝义典型引领官兵，取得了良好的效果。激励感召作用。利用驻地战争年代和经济建设大潮中涌现出的各类英模人物，大力开展“学英模、颂英模、赞英模”实践活动，让官兵对英模事迹耳熟能详、如数家珍。将驻地我军不同时期英模的雕像镶嵌在文化长廊之中，组织官兵瞻仰铭记，让大家在英模敢于牺牲、甘于奉献、执著使命的感人事迹中受到熏陶教育和感召激励。如组建在湖北省应城市的某预备役营，充分借助我军新时期模范指挥员杨业功故乡的地域优势，在预备役官兵中广泛开展“学习杨业功、奉献为国防”系列实践活动，组织参观杨业功故居，学习杨业功事迹，形成了“学习杨业功精神、忠实履行历史使命”的浓厚氛围，使杨业功的忠诚品质薪火相传。

抓好军营文化建设与使命任务的“对接”。“为兵服务、为巩固和提高战斗力服务”，是军营文化建设永恒的主题。预备役部队军营文化建设，要始终把“对接使命任务”作为基本着眼点和落脚点，结合实际开展丰富多彩的`文化活动，引领官兵坚定理想信念，强化军人意识和战斗精神。首先，紧贴使命任务，服务中心。结合预备役部队每年兵员调整、入队训练、建制分队训练等年度工作任务，组织预备役官兵入队宣誓，举行军装发放、宣布任职授衔命令等仪式，强化官兵的光荣感、责任感、使命感；开展重大演训活动和执行非战争军事任务时，组织官兵召开誓师动员大会，开展表决心、挑应战和签名等活动，用仪式文化激励官兵顽强意志和战斗作风；教唱《预备役部队之歌》，悬挂战斗标语，叫响战斗口号，观看战斗影片，编印《战地快报》，开展“精武强能之星”评比、训练生活“dv秀”、表彰奖励训练尖子等活动，展示爱军习武风采，激发练兵动力，弘扬尚武之风。每逢重要节日和重大活动，组织编演反映部队生活的文艺节目，让预备役官兵在“兵写兵、兵唱兵、兵演兵”中品兵味、砺兵志、聚兵心。其次，结合地方岗位，唱响主旋律。针对预备役官兵工作生活在社会各行各业，平时缺乏严格的管理，承受各种思潮文化的考验最直接更艰巨的实际，积极组织预备役官兵投身经济社会建设主战场，立足本职岗位创优争先、为国奉献，在军地双重工作中促进军营文化建设。

同时，积极协调地方宣传、文化和教育等相关部门，将部队相关教育内容融进地方教育体系，依托地方开展的学习、培训和评比等活动，提升预备役官兵的思想文化修养，激发他们献身国防、爱军精武的热情，使部队始终保持团结自强、昂扬向上、奋发进取的精神状态。再次，扭住主题主线，铸牢主阵地。针对预备役官兵在地方生活中信仰各不相同的特点，在思想政治教育中坚持用中国特色社会主义理论体系武装官兵、引领官兵，把培育当代革命军人核心价值观作为部队思想政治建设的灵魂工程和文化建设的主阵地，发挥当代革命军人核心价值观在构建先进军营文化中的主导作用，扎实抓好理想信念教育、战斗精神教育、职能使命教育、爱国主义教育、革命英雄主义教育，把深化核心价值观培育作为常态化工作不断巩固加强，不断内化升级，切实使官兵做到内化于心、外化于行，理想信念坚定，思想道德纯洁，价值取向端正。

搞好军营文化与地方文化建设的“互补”。充分发挥预备役部队寓军于民的优势，广泛挖掘和利用地方文化建设成果，提高预备役部队军营文化建设水平。

一是加强基础设施建设，营造浓郁的文化氛围。围绕培养官兵高度文化自觉和文化自信，积极打造融求知益智、审美娱乐、健身强心为一体的军营文化生态环境。预备役部队机关要搞好师（旅团）史馆、学习室、网络室、娱乐室建设，基层要搞好营部连部和预备役官兵之家建设。与此同时，积极与地方党委政府协商，将军营文化建设融入地方文化馆站、文体中心建设之中，使其成为军地联合的文化活动设施，增强军营文化建设的活力。

二是以信息网络为载体，提高文化建设质量。针对预备役官兵用网、信网群体较大的特点，依托军政网络开通“预备役网站”，积极搭建政治工作网络平台，探索运用信息网络开展政治工作的方法路子，增强政治工作的时代感、覆盖面和吸引力。紧贴形势任务和官兵思想实际，在“预备役网站”设置“热点新闻”、“部队动态”、“预备役风采”等栏目，实时发布党的创新理论最新成果、上级指示、首长讲话、时事要闻、部队工作动态等时政信息，及时回应热点敏感问题；开设“当代革命军人核心价值观”网上系列课堂，上传辅导讲课提纲和学习辅导材料，开展热点问题网上讨论，及时答疑解惑，使预备役官兵第一时间得以学习浏览、获取信息、接受教育，始终用党的声音、正确的意识形态、部队的要求占领官兵思想阵地，增强预备役部队思想政治工作的主动性。

三是利用地方资源，联合抓好文化骨干培养。针对预备役部队军营文化建设中骨干少、专业种类多、培训难度大、培养周期长的实际，利用地方文化骨干多、培养院校多的资源优势，大力培养预备役部队文化活动骨干。结合预备役部队年度兵员调整时机，将地方的一些优秀文化骨干编到预备役部队来，选准配强预备役军官队伍文化骨干，并依托地方文艺院校和团体，采取按级抓培养、上级抓培训、同级抓帮带等措施，加大预备役部队文化骨干的培训力度。同时，应坚持以实践为平台、以重大活动为载体、以重要任务为契机，加强预备役文化骨干的培养锻炼。（本文作者：陈伟、刘虹单位：湖北某预备役高炮团）。

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人工智能与机器人的论文篇十一

智能机器人是人类智慧的结晶,它在一定程度上使人们从繁忙的工作中解脱出来。以下是为大家整理的关于,欢迎大家前来参考查阅！

[摘要]经济全球化形势下，英语教学需求增长，尤其对于高校教育机构而言，传统英语教学模式的局限性弊端已逐渐显露，新型教学技术的引入与应用成为大势所趋。人工智能技术作为现代科技的重要产物，于近年来开始被尝试应用于教学工作当中，在语言类教学课堂中发挥着尤为重要的辅助作用。基于高校英语教学的现实需求，如何构建有益于提升教学实效性的教学模式，并由此实现人工智能技术在英语教学课堂中的有效利用，成为亟待解决的关键问题。现由人工智能视野出发，尝试在高校英语教学中拟建混合式课堂，以期实现教学效率及质量的优化。

[关键词]人工智能;高校英语;混合式教学;构建策略。

从高校教育阶段的英语教学目的来看，其核心主要在于语言应用能力的培养，要达成这一目标，仅仅依靠单一的课堂内教学远远不够，在缺乏课外训练的情况下容易导致学生出现语义理解、口语表达方面的短板，不利于全面应用能力的构建。因此，以“线上+线下”为特征的混合式教学模式在高校英语课堂逐渐兴起，在很大程度上弥补了以往单一性教学模式的不足，也更有利于为人工智能等现代教学技术的引入与应用扩大空间。但由于长期受传统教学模式影响，人工智能与混合式教学模式在高校英语课堂中的融合构建容易受阻，需要以科学合理的策略加以推进，现提出相应方案。

(一)人工智能的概念及主要功能人工智能技术是建立在计算机信息处理基础上的一种智能化技术，能够对人类行为逻辑、方式及习惯做出相应的解析与模仿，使机器的运作能够在智能程序的驱使下更贴合人类的交互需求[1]。基于这一应用方向，人工智能技术主要由理论研究与工程研究两个方面共同推进完整体系的构建，其中，理论研究工作旨在为后续工程研究的实践奠定基础，重点一般放在对现有技术经验的总结探索、对相关理论体系的整合提炼等方向;工程研究工作则旨在利用现有人工智能技术独立完成产品的开发与设计，重点一般放在人工智能系统与设备的应用、新产品的研发实验与调整改进等。从人工智能目前的主要功能来看，大致可分为以下三类：一是通过智能系统完成信息的存储、提取及内部处理;二是通过智能化能力完成信息的符号化处理;三是建立与人类行为逻辑相近的程序逻辑，并利用这一能力对人类提出的问题予以解答或处理[2]。从语言学习的视角来看，人工智能的功能呈现更为具体，如语言解析技术、语言识别技术、语言翻译技术等均较为常见，随着人工智能普及率的增长，这些技术在语言教学课堂中的利用也更为广泛，且目前仍处于不断升级的进程当中，为语言教育方式的革新转变带来了巨大的契机。

(二)混合式教学模式的应用价值结合混合式教学模式在高校英语教学中的应用现状来看，其教学价值大致体现在以下两个方面：一是优势整合价值。语言学习中，传统课堂与网络信息课堂所能够提供的支持效果各不相同，且各有优势与短板。通过应用混合式教学模式能够有效提取并整合两种教学状态下的主要优势，使其相互补充、相互作用，进而发挥“1+12”的更优教学效果。二是范围拓展价值。语言类科目不仅对基础知识体系具有较高要求，同时也有着明显的实践需求，而单一的课堂教学模式很难将教学范围进行有效拓展[3]。在混合式教学模式支持下，这一问题得以解决，通过利用庞大的线上资源来突破线下教学范围的局限性，能够达到开辟新渠道、巩固认知结构的教学目的，有助于为学生跨文化交际能力的提升奠定基础。三是推进教学改革。混合式教学模式的深入开展，有助于实现教学方式的多元化和丰富性。充分借助于线上教学与线下教学的优势，综合运用多样化的教学手段，根据不同教学内容的要求来选择合适的混合式教学手法，这不仅可以为学生的学习活动提供良好的支持，同时还有助于调节课堂教学氛围，让教学实效性得以大大增强。

(一)听力训练———应用语料库完成自动化资源匹配及交互听力训练属于英语教学中的基础性部分，对于学生英语应用能力的构建有着决定性影响，且听力资源的广度及与学习需求的匹配度在很大程度上决定着学习效果。因此，在构建高校英语混合式教学模式时，可将人工智能技术作为打开听力训练资源广度的关键渠道，借助其特有的语料库储备来完成自动化匹配、交互，使学生能够快速在庞大的英语听力素材中获取与自身学习需求相符的听力资料，并根据资料内容，与人工智能设备展开具有针对性的自动化练习[4]。首先，学生可在线上人工智能系统中录入自己的年龄、学段、英语听力基础、重点训练方向等基本资料，由系统根据数据资料自动筛选、匹配相应的听力材料，从而省略手动搜集资料的繁琐工序。另外，为进一步增强线下课堂学习与情境的交互性，还可进一步利用人工智能的自动识别功能，由学生根据学习需求，随机选取某物体进行扫描，再由系统根据识别出的物品类别筛选出相关的听力练习资料，使学生能够在自动且随机的语言场景中获得更良好的学习体验。例如，当学生选择“手机”这一物品进行识别后，语料库便可自动筛选出与“手机”有关的听力材料，整理出类似主题：therelevanceofmobilephonesandmodernlife，学生再根据听力内容展开自主练习，从而规避千篇一律的重复训练。

(二)写作指导———应用自动批改功能完成查漏补缺英语教学中，写作是用于锻炼学生词句表述水平、语法运用水平的重要环节，但传统英语写作教学课堂常受困于题材范围狭窄、批改过于主观等因素，既不利于学生创造能力的发挥，也容易导致学生对于自身英语写作的优缺点难以客观把握[5]。因此，在利用人工智能技术展开英语写作指导时，同样可由线上、线下两个不同角度出发，分别借助框架搭建功能与自动批改功能完成的自我审视与查漏补缺，进一步夯实英语书面表述能力。线上教学中，首先可由教师向学生布置以某一话题或某一词汇为主题的写作任务，如“economicglobalization”，学生根据自身思路，在人工智能技术支持下的作文系统中进行写作，系统则由此发挥框架搭建功能，结合主题与基本思路提供大致的框架模板，以及用作参考的相关词汇、句式，使学生能够跟随框架的指导，形成更为清晰的写作逻辑链条，达到深化表达的训练目的。线下教学中，首先可针对经过系统自动批改后的写作内容与批改意见进行回顾，找出系统评测下的亮点与不足所在，梳理出写作过程中的存疑之处，通过与他人交流和询问教师的形式找出解决办法，并于课堂上完成习作修改，最后由教师根据写作主题，给出主观意见，从而达到主客观相结合的综合评定目的，使反馈成果更具辅助改进意义。

(三)翻译练习———应用云平台技术实现重难点突破英语翻译是以足够的词句积累、听力练习为基础的语言转换过程，对于学习者的语法运用水平、实时解析能力、组织表达能力都具有较高要求，因此学习过程中的重、难点也相对更多，如何提高翻译精准性成为教学过程中的重要问题[6]。人工智能支持下的云平台应用能够为英语翻译教学带来新的渠道，一方面可通过创设翻译情境来使学生快速投入到语言环境当中，另一方面也可透过知识模块拆分功能来理顺语句间的联系，从而使得翻译精确性提升。首先，可在线下课堂当中借助人工智能技术来营造身临其境的语言氛围，如通过追踪文本内容，自动化匹配并呈现与之相关的场景，给人以身临其境之感，如在进行“foratime，theweatherchangedsud-denly，heavyrainandthunder，pedestriansontheroadwerelookingforeavestoavoid.”一句的翻译时，系统可自动提取“thunderstorm”这一关键词，并在设备中播放关于“暴雨雷鸣”的音像，将学生引入语言情境当中[7]。在情景背景下完成翻译练习后，学生可各自将翻译成果上传至线上云平台，由云平台根据翻译内容，出具动态的评价链条，对翻译结果进行量化评定，使学生更快地从中厘清重点、难点，并结合不同的知识模块展开针对性补充练习。

(四)口语对话———应用人工智能机器人展开一对一对话高校教育阶段，英语教学的最终诉求在于实际语言应用能力的构建，因此，口语对话练习成为贯穿教学始终的必要环节，关系着学生最终能否将课堂学习成果转化为语言应用基础。人工智能技术的出现，在很大程度上打破了以往英语课堂中对话组织困难的僵局，学生可通过与人工智能机器人建立起一对一的对话关系，来解决师资有限而同学指导能力不足的问题，同时取得训练成效与查漏补缺成效。学生在进行线上自主练习时，可根据想要练习的方向设置关键词或主题，再将人工智能机器人作为对话对象，围绕主题展开聊天式对话，从而达到口语训练目的，同时还可避免与真人对话时羞于启齿的情况，有助于在放松状态下激发出更良好的表达水平[8]。线下课堂教学中，同样可利用人工智能机器人来催化练习效果，例如，在组织小组口语练习时，为避免话题匮乏、接话困难的情况，可利用智能机器人来提供一些固定的框架或句式搭配，并根据不同成员的薄弱点，对对话的层级与难度进行适当智能化调整，从而实现对话练习效果的提升。

(一)完善教学管理系统，拓宽混合式教学范围无论是人工智能技术还是混合式教学模式的利用，都需要以完善的教学管理系统作为依托，才能够最大限度发挥其价值与成效，真正在教育工作中起到支持作用。因此，在构建高校英语混合式教学模式的同时，还需要紧密结合内部教学需求与教学现状，组织校内各部门共同参与到教学管理工作中来，积极发挥监督与合作职能，在寻求改革发展契机的同时进一步拓宽混合式教学的应用范围[9]。一方面，打造以融入人工智能技术为核心的混合式教学方案，将其应用于英语教学工作当中，动态化观察各阶段教学成果，并用作后期修改教学管理方向的依据，同时积极举办教学比赛及教学研讨会议，以便及时发现方案中的问题所在;另一方面，将混合教学范围逐步扩大，如尝试通过校外拓展实践来探索人工智能的新应用渠道，同时建立综合线上、线下两个教学环节评价指标的教学反馈体系，以便于及时由反馈体系当中获取新的教学动向，并由此探索更利于发展的新模式。可以说，人工智能背景下的英语混合式教学，是以完善的教学管理系统为先导的，必须要不断地对教学管理系统进行完善，有效地拓展并延伸混合教学范围，才能够最大化地提升混合式英语教学的实际意义，真正促进教学质量的提升，为学生的成长和发展奠定坚实的基础。

(二)优化课件制作体系，突出合作互动功能除混合式教学方法的应用外，英语教学课件的制作也直接影响着最终教学成效。为突出人工智能技术的教学优势，在后期英语混合式教学课件的制作中，可进一步强调学习过程中的合作与互动，通过留置更大的交互空间来激发个体的主观能动性，从而达到强化训练效果的目的。一方面，高校可组建精于网课制作的教师队伍，在分析人工智能教学数据、总结以往经验的基础上，尽可能地丰富素材、去粗取精，使学生在线上学习中获得更优体验;积极打造线上精品网课，带给学生专业化的网络课程内容，使之可以从中收获知识的积累和能力的提升，此外还可以将精品网课作为范本在其他高校进行推广，这既可以进行课程推广还能够实现学术交流，以此来更好地强化课件制作效果;另一方面，在线下课件的制作中，更多地增加由学生作为主导的实践板块，如互动对话环节、实时翻译环节等，从根源上提高学生在混合式课堂中的参与度[10]。总而言之，在人工智能背景下，积极开展英语混合式教学，必须要以优质课件制作体系为先导，以课件优势来促进学生对于知识的吸收，这样有助于最大化发挥混合式英语教学的意义，强化教学实效性。

(三)重建教学评价制度，设置多元考核指标在混合式教学模式践行基础上，可通过重建教学评价制度、设置多元化考核指标来进一步倒逼教学质量的提升。例如，除了平时表现，期末考试成绩作为基础考核以外，可另外增加线上教学评价板块，即将学生在线资源学习情况、线上线下课堂活跃度以及师生互动情况等都纳入评价考核范围。借助人工智能技术及网络平台，将学生的学习情况细化为多个考核内容，如听、说、读、写能力的构建情况等，从而保证考核结果更加公正、有效，能够真实反映学生的学习情况以及英语应用水平，并帮助学生完成针对性改进。此外，为了进一步延伸教学评价效果，可以通过线上师生互评、学生互评、小组评价、学生自我评价等方式来实施多元化评价，这样通过多维度、多元化的混合式评价，有助于实现最真实、最客观、最全面的教学评价，能够全面衡量教学质量和教学效果，以便于为后续的教学改进创造基础。

参考文献：

[3]郭玺平.混合式教学模式下的高校英语演讲课程设计与实践———以内蒙古师范大学为例[j].内蒙古师范大学学报(教育科学版)，2018，31(3)：87-90.

[9]王璐.浅议人工智能背景下的大学英语口语教学与评价[c].外语教育与翻译发展创新研究(第九卷).四川西部文献编译研究中心,2020:44-46.

作者：王欣单位：陕西警官职业学院。

人工智能(artificialintelligence),英文缩写为ai，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。

人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的发展史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的，目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能在21世纪必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。

事物的发展都是曲折的，人工智能的发展也是如此。人工智能的发展历程大致可以划分为以下五个阶段：

第一阶段:20世纪50年代，人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp表处理语言等。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法，而忽视了知识的重要性。

第二阶段:60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。dendral化学质谱分析系统、mycin疾病诊断和治疗系统、prospectior探矿系统、hearsay-ii语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议(internationaljointconferencesonartificialintelligence即ijcai)。

第三阶段:80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了飞速的发展。日本在1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统kips”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。

第四阶段:80年代末，神经网络飞速发展,。1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。

第五阶段:90年代，人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。

1、人工智能在管理系统中的应用。

人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。也就是说，将企业各部门的数据进行统一集成管理,搭建人工智能的应用平台,使之成为企业管理与决策中的关键因子，这些正体现了人工智能在企业管理中的巨大价值。

人工智能在地质勘探、石油化工等工程领域也发挥着非常重要的作用。早在1978年，美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“prospector”,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工程领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积,价值超过1亿美元。

3、人工智能在技术研究中的应用。

人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全已经成了人们关心的重点,因此必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的ai技术,开发更高级的ai通用与专用语言和应用环境以及开发专用机器,而人工智能技术则为其提供了一定的可能。

人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机，用以代替人类去从事各种复杂的脑力劳动。正是根据这一近期研究目标，人们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。当然，人工智能还有它的远期研究目标，即探究人类智能和机器智能的基本原理，研究用自动机(automata)模拟人类的思维过程和智能行为。这个长期目标远远超出计算机科学的范畴，几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科。如今，人工智能已经进入了21世纪，其必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。但是，从人工智能目前的发展现状来看，其研究也存在一定的问题，这些主要表现在以下三个方面：

1、宏观与微观隔离。

一方面是哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次太高、太抽象;另一方面是人工智能逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太低。这两方面之间相距太远，中间还有许多层次尚待研究，目前还无法把宏观与微观有机地结合起来和相互渗透。

2、全局与局部割裂。

人工智能是脑系统的整体效应，有着丰富的层次和多个侧面。但是，符号主义只抓住人脑的抽象思维特性;连接主义只模仿人的形象思维特性;行为主义则着眼于人类智能行为特性及其进化过程。这就导致了三者之间存在着明显的局限性。因此，必须从多层次、多因素、多维和全局观点来研究人工智能，才能克服上述局限。

3、理论与实际脱节。

大脑的实际工作，在宏观上已知道不少;但是智能的千姿百态，变幻莫测，复杂的难以理出头绪。在微观上，我们对大脑的工作机制知之甚少，似是而非，这也使我们难以找出规律。在这种背景下提出的各种人工智能理论，只是部分人的主观猜想，能在某些方面表现出“智能”就已经算是相当的成功。

人工智能一直处于计算机技术的前沿，其研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。人工智能研究与应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的研究专家共同合作。因此，要想从根本上了解人脑的结构和功能，完成人工智能的研究任务，就必须去寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系，进而为人工智能的进一步发展奠定坚实的理论基础。我们坚信在不久的将来，人工智能技术的应用与发展必将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。

摘要：随着社会的飞速发展,科学技术不断进步,工业领域生产模式发生变化,人工智能时代势不可挡,尤其是机器人得到更大范围的推广与应用。工业机器人的突出优势是精准度较高,工作效率高,能够承受较大工作强度,为整个工业领域产量的提升以及质量的提高创造更加优质的条件。由此可见,工业机器人已成为现代工业发展的趋势与方向。文章基于行业发展,详细阐述了工业机器人的特征,探讨其未来发展趋势与方向,以期为整个工业行业的持续性发展提供更大的技术支撑。

abstract：

withtherapiddevelopmentofsociety,thecontinuousprogressofscienceandtechnology,industrialproductionmodechanges,theeraofartificialintelligenceisunstoppable,especiallytherobothasbeenmorewidelypromotedandapplied.theoutstandingadvantagesofindustrialrobotsarehighaccuracy,highworkefficiency,abletowithstandagreaterintensityofwork,fortheentireindustrialfieldofproductionandqualityimprovementtocreatemorehigh-qualityconditions.thusitcanbeseenthatindustrialrobothasbecomethetrendanddirectionofmodernindustrialdevelopment.basedonthedevelopmentoftheindustry,thispaperexpoundsthecharacteristicsoftheindustrialrobotindetail,anddiscussesitsfuturedevelopmenttrendanddirection,inordertoprovidegreatertechnicalsupportforthesustainabledevelopmentoftheentireindustrialindustry.

keyword：

随着人工智能时代的到来,互联网技术取得巨大突破,大数据技术成为核心,为工业机器人产品性能的提升提供更加先进的技术支持。在工业机器人发展进程中,其操作趋于简易化,精准度更高,能够广泛应用在诸多领域,投入成本呈现不断降低的趋势。立足工业领域,机器人应用于产品检测、焊接以及搬运等环节。工业机器人的出现强化对人力应用的缓解,在优势上主要体现为较高的生产效率与较高品质的操作,同时,操作持久性更加突出。

从构成上分析,工业机器人主要包含三个部分,即本体、驱动以及控制三个系统。从功能上分析,一种机器人的作用体现在对人类手、手臂的模仿。另外一种更具智能化,有效发挥仿生学的特征,能力更显多样化,自由度更高。在当前的工业领域,之所以选择工业机器人,主要源于其较低的单机价格,便于维修,应用效率较高。

2.1工业机器人以高精度减速机为核心构成,涉及多种技术类型,要求较高。

在工业机器人中,关键性结构组成为高精度减速机,涉及多种技术类型。首先,材料成型控制技术十分关键,尤其对减速机减速齿轮的耐磨性与刚性提出更高要求,目的是保证运行的高精度标准。在材料构成方面,要强化对金相组织、材料化学元素以及含量的科学控制。其次,加工技术不容忽视。在减速器中,非标特殊轴承是必不可少的组成部分,结构极具特殊性,需要减速器零件加工尺寸来确认间隙标准,工人技术要求更高。

2.2以电机与高精度伺服驱动器为核心,实现对工业机器人的全方位控制。

对于工业机器人的控制,电机与高精度伺服驱动器作用突出,强化对控制系统的管理,尤其是在瞬间力、功率输出方面面临更高的标准。首先,快响应伺服控制技术能实现对位置环、电流环以及速度的有序控制,合理运用干扰观测以及前馈补偿算法。具体讲,要采用指标预测法来构建内部预测模型,达到闭环优化的目的。其次,为了保证工业机器人能够有效发挥识别功能,要依托在线参数自整定技术,强化转动惯量以及pid参数的在线优化,达到参数的精准判定。另外,在线惯量辨识算法明确伺服驱动器的实际工况,强化参数的智能化控制,以现场实际为要求,合理进行参数的调整。

2.3以实时性为要求,强化控制操作系统的稳定性与精确性。

在工业机器人中,运动学控制系统对实时性要求较高。目前,机器人运动控制卡以定制方式为主,同时,强调与操作系统的密切配合,强化数据传输、数据精确性以及稳定性的实现,尤其是对于操作系统的消息处理机制,更要关注稳定性与快速响应的需要,增强实时性,为机器人产业化道路的发展创造条件。

3.1工业机器人的发展更显系统性特征,整体性能增强,适用范围更广。

立足新时期的发展,工业领域的机器人更显多样性,如焊接机器人、清洁机器人等逐渐投入使用,工程自动化程度显著增强。随着技术水平的不断提升,机器人的造价呈现下降的趋势,但是,性能却不断增强。例如,对于工业领域的机械手,其主要原理是进行人手及手臂的模仿,实现灵活抓取以及搬运的功能,满足自动化操作的目标。纵观当前,机械手应用最为广泛的领域是工业制造业、包装业等。机械手能够在既定的时间内较为准确与高效地完成操作动作,这也成为工业机器人发展的主要方向。目前,信息技术发展迅速,尤其是人工智能技术影响力不断扩大,加之互联网技术的支持,工业机器人发展更显系统性特征,强化在控制系统、诊断系统以及维护系统功能的提升。同时,依托仿真模拟化程序设计,切实增强智能化与自动化水平,整体性能不断提升,在应用方面更显可靠性,适用范围更广。

立足工业生产,很多环节与环境保护相矛盾,对从业者身心健康产生不利影响,有些操作人类很难完成,这也成为工业机器人得以推广应用的重要因素。例如,对于真空机器人,其之所以在工业中应用,主要原因是半导体工业中,真空传输晶圆这一环节人类无法完成,而真空机器人的引进实现这一问题的解决。另外,在一些恶劣环境中,如适应无阻运动的蛇形机器人,满足水下作业的仿生鱼机器人等,都处于不断研发之中,备受瞩目。也就是说,在工业机器人的发展进程中,更加关注其仿生性与生物性的特征,能够有效实现对人类行为的模仿与替代,成为新时期工业机器人研发的新动向。

在机器人内部,核心构成为控制系统,是发挥功能的重要保障,强化对记忆、示教、通信连接以及坐标设置功能的支持。当前,计算机技术不断升级更新,为工业机器人控制系统的优化与完善提供强大动力,整体控制水平显著提升。具体讲,在控制器方面,由专用封闭式发展为开放式。也就是说,计算机水平的提升使得工业机器人的控制系统突破专供的束缚,更显统一化与标准化的趋势,网络化特征明显。基于此,工业机器人的操作更显便捷性,具备简单的操作常识即可,无需投入人力物力进行培训,在很短的时间内就可以对机器人进行模块功能调整,在根本上使机器人的使用更加方便与快捷,维护管理工作也易于进行。

3.4综合传感器融合配置技术日趋成熟与完善,实现对人类思维与神经的多功能仿生。

立足信息时代,人工智能的发展势不可挡,智能化成为工业机器人在未来的发展方向。智能化的机器人,即强调机器人对人类模仿的更高层次,需要具备更高层级的仿生,既要能够模仿人类的动作行为,同时,还需要具有人类的思维与神经。基于此,传感器成为智能工业机器人的重要构成部分,尤其是视觉、力觉、触觉传感器的出现,加快工业机器人智能化的发展速度。例如,对于从事电弧焊接的机器人,采用多传感器融合配置,融电弧传感器、视觉传感器以及机器传感器于一体。在视觉传感器的支持下,机器人能够凭借激光视觉扫描功能,获取焊接过程中所需要的焊炬等数据信息,保证电弧焊接的精准性。另外,远距离遥控机器人的出现代表了综合性传感器融合配置技术上了新的台阶。这种技术在机器人未来发展中将得到更大范围的推广与应用,处于不断完善与成熟中。

首先,我国工业机器人起步较晚,发展时间较短,资金投入方面彰显不足,在技术与经验方面彰显无力性,处于不断摸索与提升阶段,研发力度亟待增强。其次,对于我国机器人的发展,在生产技术与可靠性方面相对薄弱,尤其是机器人很多关键部件需要进口,生产成本大幅增加,机器人市场仍需不断扩大,尤其是过高的成本支出,使得工业机器人在生产研发方面缺乏较高的积极性。再次,工业机器人标准化生产的实现需要以规模优势为前提,但是,我国在生产与研发方面的投入尚未达标,给推广与应用造成巨大阻力。

随着时代的不断进步,智能机器人技术处于不断创新升级中,因此,工业智能机器人在未来的发展要集中做好如下几个方面的工作。首先,从理论研究方面分析,要重视加强指挥制造技术的探究,尤其是针对机器人中相关零部件的生产,要切实提升产品生产质量,有效应对生产难题,借助新型制造技术与制造模式,缩短机器人生产与推广时间。其次,要结合社会需求,合理增加智能机器人科研项目资金投入,设置专项资金,尤其是面对工业转型发展的新阶段,要扩大对机器人及相关产业的投资量,在根本上为工业智能机器人技术的进步创造条件。再次,立足新时期,要对工业机器人相关条例、规则等进行完善,加快核心技术研发速度,同时,做好研发技术与成功经验的总结分析,推动智能机器人工业化发展进程的加快,构建更加完善的标准体系,强化对人机交互准则的合理优化。

6结束语。

综上,工业机器人是多学科相互融合与发展的产物,对工业行业的发展意义巨大。因此,要立足信息时代,在人工智能技术的支撑下,准确掌握工业机器人发展趋势,明确技术特征,促使工业机器人生产制造成本的不断降低,性能逐步增强。同时,要重视仿生学在工业机器人领域的研究与应用,强化控制系统功能的不断升级改造,加快多传感器融合配置技术的发展,大幅提升工业机器人的智能化水平,推动整个行业标准化与统一化建设,拓展机器人应用领域,以便更好发挥工业机器人在人工智能时代的价值。

参考文献。

人工智能与机器人的论文篇十二

摘要:智能化是人类的梦想，未来必然会是人工智能的世界。城市智能化将通过有线、无线或混合数据传输方式，实现区域城市内多个子系统辅助管理中心，然后再到智能化管理服务决策的有效技术结合，实现区域城市管理的智能化服务，让人们畅享智能化生活。智能城市的建设是城市信息化建设的新境界。

人工智能(artificialintelligence,简称ai)是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。人工智能是研究用计算机来模拟人在各个过程中的智力活动（如分析、推理、判断、构思和决策），从而扩大、延伸和部分替代人类的脑力劳动，实现知识密集型生产和决策自动化。目前城市规划发展领域中的城市设计、控制性详细规划、土地利用分区规划与管理、系统工程与规划决策支持系统的发展与实施，给人工智能技术的应用带来了广泛的前景。

2当前城市发展中面临的挑战。

随着城市的迅速发展，城市经济发展面临着日益严重的资源和环境压力。城市人口规模增长过快、城市供配电压力沉重、环境污染与生态破坏严重、交通拥堵治理困难、安全生产形势严峻、城市部门管理中的违法违规现象屡禁不止等等，这些都成为城市发展中最为突出的矛盾，成为城市管理中必须重视的问题，迫切需要采用新的管理方法和科技手段来加以解决。

城市供配电压力沉重，节能减排问题凸显。随着城市发展，各式宾馆、办公大楼、商场超市、医院、写字楼等大型建筑日益增多，使得供电负荷越来越大，节约能源和能效管理问题日益突显。在我国城市化建设进程中，如何与能源低消耗、大环境保护相适应，正在成为建设资源节约型、环境友好型社会亟待解决的问题。

环境污染使得城市从传统公共健康问题转向现代的健康危机。环境污染包括工业和交通造成的空气污染、噪音、震动、精神压力导致的疾病等，已成为制约城市经济发展的因素之一。随着城市垃圾处理量不断增加，针对居民区垃圾堆放、垃圾填埋焚烧场周边的环境投诉日益增多，尤其是垃圾焚烧产生的一级致癌物“二恶英”(dioxin)浓度的增加引起了群众极大关注。

城市交通需求与交通供给矛盾日益突出。随着经济的发展，城市交通需求不断扩大，城市中可用于交通的土地资源极其有限，密集的车流、拥挤的街道、效能低下的交通系统不仅导致了运输成本的增加，还产生了污染和能源的浪费问题。此外，交通拥挤导致了事故增多，事故增多又加剧了拥挤，这直接影响了居民的出行时间和成本；出行成本的增加不仅影响了工作效率，而且也会抑制人们的日常活动，从而影响居民的生活质量。

公共安全监管难度逐步加大。面对有限的自然资源，人们对抵抗自然灾害、事故灾难、社会安全等风险源的监控与预防越来越关注，迫切要求建立和完善公共安全日常管理体系和应急处置机制，应对面临的气象灾害、地下空间事故、危化品事故、重大刑事和恐怖事件、公共场所治安等突发事件进行预防和应急处理。

智能城市是在信息港和数字城市的基础上发展起来的新方向。在智能城市中，主要的资源用于使城市的信息网络实现自动监控，信息自动采集，自动分析处理，自动决策反应等等。智能城市是把城市看作一个有机体培养它的监控、学习、反应、调整和适应能力，信息的控制和利用能力是智能城市的基础。

从技术层面来看，“智能城市”是以网络信息为基础的城市信息体系，即综合运用地理信息系统、全球定位系统、遥感系统、宽带网络、多媒体及虚拟仿真等技术，对城市的基础设施，功能机制进行信息自动采集，动态监管和辅助决策服务的技术系统。城市智能化的水平往往体现在以下几个方面:城市决策的智能化；城市交通的智能管理与控制；城市资源的监测与可持续利用；城市应急反应和灾难的预防治理；城市人口管理；城市生活的网络化和智能化等等。

新的智能化信息技术构架将由以无线网络为主体的基础设施、以无界面计算机为主体的硬件、以信息分析和决策支持为主的软件、以功能实现为主的网络应用这几部分组成。这种新的信息化基础设施将以实现“三无”为目标，即无线网络、无界面计算机和无键盘输入。让计算机和网络的使用不受时间和地点的限制，不受文字输入的限制，也不受固定使用方式的限制。

从现实操作来看，政府应该加强与企业联系，加快实现城市智能化发展。政府借助企业创新的网络技术，加强合作，加快信息化建设进程，助推城市智能化发展，打造智能城市的全新商业模式，从而建设可持续发展的现代化城市。科技企业与政府双方将以“激励创新、合作共赢”为原则，发挥各自的优势和力量携手推动本土创新，加速实现城市智能化发展。

在这方面，成都市政府走在了部分前列。据悉，在2009中国西部国际博览会上，思科与成都市政府双方结为战略合作伙伴关系，就“天府智能互联新城”试点建设及发展与“智能+互联城市”技术相关的“产学研”一体化产业链等方面展开深度合作，以推动成都信息产业的本土创新并提升产业竞争力，实现城市经济、社会与环境等领域的可持续发展。

信息化是城市发展的重要推动力，是目前城市发展中面临的一系列问题和挑战的重要解决途径。以金融行业举例来说，信息技术同样是业务创新、服务创新的重要手段和推动力，以技术改良为载体的金融服务创新不仅是现代商业银行提升核心竞争力的重要手段，也体现了城市生活发展进步的历程。基于互联网、通讯、语音等技术的新兴智能金融服务方式的出现，改变了居民的生活、消费习惯，使金融服务更为方便快捷。

可见，在城市发展过程中，通过运用现代化科学技术手段，有针对性地展开试点应用，通过技术与经验的积累，以“先易后难，从点到面，逐步推进”的方式，逐步实现政府信息资源的共享，能够有效提高政府为百姓服务的质量，从而全面提升城市智能化管理水平。

4城市发展展望。

智能城市的建设是城市建设发展的新境界。我国许多城市的信息化基础设施已经不差，急需改进的是应用。而智能城市正是以应用为核心的信息化发展思路，在已有的信息化基础上，为市民提供更加综合的服务，为政府部门提供更加有效的信息分析和更符合实际的决策，对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出更智能化的响应，加快城市智能化建设，将带来未来城市的全新面貌，推进城市和谐发展。

参考文献:。

[1]第二届2010(3g)暨信息新技术国际峰会论坛，2010年4月。

[2]黄孝斌，魏剑平。物联网助力城市信息化发展—探索城市管理新模式[j]。中国科学院院刊，2010年1期。