当前位置： 计算机在人工智能领域的三个应用-计算机领域,媒体是指
人工智能的发展背景。在新世纪发展过程中,人工智能技术已开始得到深入的研究与广泛的应用。人工智能主要是使用计算机模拟人类思维过程和智能行为的学科,最终使用计算机实现智能操作[1]。人工智能目前已日渐走进寻常百姓家,如智能音箱可和用户进行交互、推荐节目。智能冰箱能提醒用户定时补充食品,对食物进行智能化管理,提供健康食谱和营养禁忌;智能家居系统则能控制窗帘、灯光、煤气等,还能实现防盗报警。在工业领域中人工智能也开始应用到很多工业生产环节中,并取得了较为突出的成效。不仅如此,我国目前也开始着手进行人工智能的立法规划,规范整个行业的发展。“拓展‘智能+’,深化大数据、人工智能等研发应用”也出现在了2019年国务院政府工作报告中,人工智能这一富有科幻色彩的词语正逐渐由设想变为现实,加速走近我们的生产和生活。
人工智能与电子信息通信技术的关系。二者有着非常紧密的联系,主要是因为人工智能体系中很多模块都需要电子信息通信技术的支撑,特别是人工智能需深度分析数据,使用了大数据、云计算、图像识别等很多新型数据处理技术,需使用到电子信息技术进行内部构件的更新[2]。正是因为在新世纪以来计算机通信技术与电子信息的发展速度非常快,才给人工智能的全面应用提供了相应的空间。在进入5G时代后人工智能的应用空间将会更加广阔,智能化水平也会得到显著提升。
计算机通信技术与电子信息在人工智能领域中应用现状。结合当前我国人工智能的实际应用来看,计算机通信技术和电子信息已得到深入广泛的应用计算机在人工智能领域的三个应用,使得人工智能体系能够在更多工业领域中得到较好应用。根据实践场景来看,具体应用成果有智能驾驶、智能机器人、工业机器人、智能车间等。总体上来看,计算机通信技术与电子信息在人工智能领域中已取得显著应用成果,未来一定有更大的提升空间。
2 人工智能在工业生产领域中的应用分析
2.1 人工智能图像识别
图像识别技术是人工智能体系的重要分支,是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对像的技术。这项技术模仿了人类对于图像的识别过程,提取图像特征并对识别出来的信息进行整合,最终将分阶段识别出来的信息形成一个完整知觉映像,展示识别目标。人工智能图像识别的具体流程为:信息获取-预处理-特征选择-训练过程(分类器设计、分类决策)。结合流程来看,智能识别系统先进行图像信息的获取和预处理,接着提取图像信息中的特征,并对这些特征进行深入分析,最终在分类器设计模块中结合相应规则进行判定,同时还对特征信息进行决策,也就可以较好展示识别对象。
当前人工智能图像识别技术在很多领域都得到了非常普遍的应用,其中应用最为广泛且跟生活息息相关的就是人脸识别和车牌识别。在人脸识别过程中,先收集人脸的图像信息并进行预处理提取图像的特征,最终通过预留图像信息的匹配与识别,就可验证识别的人脸是否为数据库中契合的人脸。目前这项技术相对成熟,出错率也非常低,在移动支付APP、小区安防等领域中取得了较好的应用效果[3]。在车牌识别过程中则直接对车牌图像进行预处理,并划分好图像单元进行归一化处理和细节处理,接着根据特征信息提取车牌图像中的字符,最终完成识别过程。人工智能图像识别技术在其他领域也有较好的应用,如遥感图像识别技术通过航空遥感图像分析区域内的资源情况、环境质量、灾害预测等。再如生物医学图像识别技术的应用可直观展现患者的病情,辅助进行后续医疗工作等。在后续人工智能技术发展不断成熟背景下,人工智能图像识别技术的应用面也会变得更加广泛,同时也可取得更好的应用成效。
2.2 智能物联体系
在信息化社会快速发展的背景下,智能物联时代也全面到来。智能物联设备广泛使用了计算机通信与信息技术并加入了人工智能模块,实现了设备运作的智能化与自动化。这里以自动导引运输车(Automated Guided Vehicle,简称AGV)为例,探讨计算机通信与信息技术在智能物联体系中的全面应用。AGV技术的发展进一步促成了先进的柔性生产线、自动化物流系统的实现。在先进的加工制造生产线上使用柔性加工系统(FMS)技术,在装配(例如汽车及其部件)生产线上使用柔性装配系统(FAS)技术,在仓库存取输送线上使用动化柔性物流系统技术,可以增加制造生产线和物流系统的柔性,提高生产效率。
AGV装备了电磁、光学等引导设备,能够按照既定的导引路线行驶,实现了移动运载功能。其不需要驾驶者进行驾驶,使用蓄电池提供能源,并通过控制管理系统进行智能控制。
AGV系统由带辅助装置的AGV车、地面导航系统、在线自动充电系统、周边输送系统、AGV控制台和通讯系统等构成。
图1 AGV系统的构成
图1 AGV系统的构成 下载原图
当下,AGV的发展融入了更多的通讯与信息技术,使其可以通过数字编码器等各类设备,获得AGV方位信息,并与预定方位比较,得到AGV方位角的偏差和对于路径横向偏差信号,以此为基础而对AGV转角和驱动轮速度进行控制,实现行进过程中的实时调整。立足于通信与信息技术的角度来看,AGV的核心就在于导航定位、路径规划、行进指引。这三个核心功能都需要通信与信息技术的支撑,其中关键在于定位信息的精准传播,使得系统可以结合自身位置和智能模块所分析出来的路线,完成精细化的行进轨迹实时操控。
2.3 智能机器人
智能机器人是一种具有自主能力并在相应环境中运动,执行预期任务的可编程机构。其自身具有较多的传感器,并依托于这些设备实现视觉、听觉、触觉等功能。特别是现代化信息技术的应用,使得机器人能更好感知与采集外部信息,用于后续系统智能模块的分析与判断。智能机器人还设计了效应器,能结合周围环境进行各个构件的操控。智能机器人的核心三模块主要为感觉模块、思考模块和反应模块,其中电子通信与信息技术在感觉模块和反应模块中主要提供信息传达的功能,即将感知到的信息传递给智能处理器,同时也将智能处理器的最终结果反馈给执行机构。而在思考模块中,信息技术的使用则主要体现在各类智能化元件的应用方面,能够实现各类信息数据的自动化处理,同时这也是智能机器人的核心部分[4]。
当前使用广泛的智能机器人主要分为工业机器人和协作机器人,其中工业机器人主要用于企业的生产线,能根据既定的程序进行各项操作。这类机器人的智能化水平比较一般,常用于一些简单的重复性生产活动,相较于人力来说有较高的效率。如果想要改变工业机器人的运作内容,那么还需重新调整机器人中预先设计的编程内容[5]。协作机器人则是能够与人类相互配合共同生产的智能机器人,能充分发挥机器人自身工作的效率计算机在人工智能领域的三个应用,以及人类群体的智能性。这类机器人能较好突破传统人机协作的困境,是工业机器人的创新发展成果。协作机器人融入了协同式专家系统,同时也使用了机器人集成制造模块,具有较为优秀的学习能力和适应能力,并保证人类群体参与工作的安全性。智能机器人的智能控制模块引入了多种控制方法,如模糊控制、神经网络控制、变结构控制、遗传算法等,同时还实现了不同控制方法的融合。
2.4 在生产车间自动安排生产
在当前工业生产车间中计算机通信技术和电子信息的应用,也使人工智能可更好实现车间自动化生产安排与管理。这里结合我国智能工厂的实践情况全面分析电子通信与信息技术在人工智能中的实际应用。
数据可视化。在工业生产车间中,人工智能设备在融入了电子信息技术后能搜集各个设备在生产活动中的各项数据信息,如温度、转速、能耗等。在采集这些数据的基础上,智能化模块对这些信息进行综合分析并将分析结果展示到可视化屏幕中,让生产管理人员实时了解到设备运行的状态,同时基于此进行生产管理决策和能耗控制[6]。对于人工智能系统来说,还会融入专家系统等内容,提供一些优化调整的建议,进行生产管理者的辅助决策,使整个生产管理活动变得更加精益和智能,具有较强的战略意义。
自动诊断模块。在人工智能模块全面应用到生产车间中后就可实现对设备故障的自动诊断,当某个设备出现故障后系统先会传递故障信息并发出故障警报,接着人工智能模块就会根据故障信息、历史维护信息等内容进行故障分析。在这个过程中人工智能模块也融入了专家系统、故障树分析等内容,使得故障分析具有更强的逻辑性和针对性,在最快的时间内完成自动诊断。
预测性维护模块。在使用了人工智能技术后,整个系统就可通过智能化分析在设备出现问题前提前感知,明确设备存在的隐患并进行预测维护,处理这些隐患。如自动贴片机在贴装一定数量的元器件后就需更换吸嘴。而人工智能模块就能通过分析贴片机的工作数据并结合贴装精度的效果反馈,提前确定吸嘴更换的时间,做好提前维护。
3 计算机通信技术与电子信息在人工智能领域中的应用保障措施
切实提高技术创新的水平。人工智能技术在我国的技术层次还有较大的上升空间,需积极提高技术创新的水平。在这个过程中应逐步形成政府、高校、科研机构、企业等多个主体的联动创新模式,集中技术创新资源,提高人工智能相关技术的创新层次[7]。在应用驱动发展基础上整合国内外领域顶尖人才和资源,产生以原创技术驱动的发展生态,形成应用和技术双轮驱动格局,协同跑出中国人工智能可持续发展的加速度,是我国人工智能长期可持续发展的关键所在。
增强创新成果转化的效率。人工智能发展到现在为止,很多技术都具有较为广阔的创新空间。在开展创新活动前应先进行全面深入的需求分析与调研,找准痛点,再立足于解决实际问题的基础上开展创新活动,以企业为核心,高校、科研机构紧密配合,以显著提高创新成果转化的效率。
提升技术人员的综合素质。人工智能是我国计算机领域的新型分支,同时这项技术的专业水平也较高。着力打造人工智能时代的“人才矩阵”,形成基础能力、源头创新、产业研发、应用开发、实用技能等多类型人才并重并用的局面。通过强化基础人才建设、引进源头创新人才、培育产业研发人才、扶植行业应用人才、锻造技术工人等举措来实现。
4 结语
计算机通信技术与电子信息在人工智能领域中已经取得了较好的成效,但还需继续加强这些技术的深入研究。这也要求电子信息行业领域中的各个企业在后续不断加强人工智能的相关研究,同时还要加强技术创新水平。在技术创新的过程中企业也要加强市场需求的调研,并立足于这些需求进行技术创新探索,保证最终创新成果能够得到较好的转化。
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