序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇人工智能醫療發展前景范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創作。

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首屆世界智能大會6月28日至6月30日在天津舉行。6月29日，馬云、李彥宏、柳傳志等行業大咖分享了對于人工智能等最新科技的觀點。同時，在開幕式演講中，全國政協副主席、科技部部長萬鋼透露，最近新一代人工智能發展規劃已編制完成，該規劃對直到2030年的中國人工智能產業進行系統部署，包括與此相關的人工智能重大科技項目。規劃將于近日向全社會公布。

點評：公開信息顯示，目前我國人工智能已上升到國家戰略，并于今年3月首次寫入政府工作報告。據預測，2020年全球人工智能市場規模將超過1000億美元，年均增速約為20%，我國人工智能市場規模也將達到百億美元量級，年均增速超過50%，行業發展前景極為廣闊。近幾年，智能制造被不斷的提及，而隨著互聯網、智能科技與傳統行業融合創新發展，智能科技更是在除制造業外的，教育、醫療、農業等各個領域發揮重要功效。在此基礎上，世界智能大會旨在打造世界級先進智能科技成果平臺、創新合作平臺、產業聚集平臺和投融資對接平臺，展現全球領先的前沿科技新成果。此次大會的專題活動覆蓋了深度學習、智能制造、人工智能、智能駕駛、智慧安防等多領域。近期A股市場上，受世界智能大會舉行的利好影響，A股市場人工智能概念板塊表現活躍，關注標的股：科大訊飛、恒生電子、東方網力、佳都科技、工大高新等。

6月份信貸增量以及M2同比增速等成為市場關注的焦點。對此，機構普遍認為，6月份新增信貸增量或超萬億元，M2同比增速或繼續回落將至9%。華泰證券首席宏觀研究員李超認為，5月份信貸增量維持不變的情況下，社融出現了邊際減緩跡象。監管趨于嚴格的背景下，銀行的表外業務回歸表內將會是未來一大趨勢，同時居民按揭韌性強，融資利率繼續上行大背景下，銀行也樂于擴張表內業務。6月份這一趨勢將會繼續延續，預計6月份的新增貸款在12000億元左右，與之對應的社融新增則在13000億元左右，整個社會融資更多的依賴銀行表內貸款。當然，也有部分機構較為悲觀。交通銀行金融研究中心近日的報告稱，總體來看，居民房貸的回落以及金融機構主動調降跨季前資產增速，將很大程度主導6月份貸款增量回落。

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關鍵詞：人工智能 機器學習 機器人情感獲得 發展綜述

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1003-9082 （2017） 04-0234-01

引言

人類自從工業革命結束之后，就已然開始了對人工智能的探索，究其本質，實際上就是對人的思維進行模仿，以此代替人類工作。人工智能的探索最早可以追溯到圖靈時期，那時圖靈就希望未來的智能系統能夠像人一樣思考。在20世紀五十年代，人工智能被首次確定為一個新興的學科，并吸引了大批的學者投入到該領域的研究當中。經過長時間的探索和嘗試，人工智能的許多重要基本理論已經形成，如模式識別、特征表示與推理、機器學習的相關理論和算法等等。進入二十一世紀以來，隨著深度學習與卷積神經網絡的發展，人工智能再一次成為研究熱點。人工智能技術與基因過程、納米科學并列為二十一世紀的三大尖端技術， 并且人工智能涉及的學科多，社會應用廣泛，對其原理和本質的理解也更為復雜。 一、人工智能的發展歷程

回顧人工智能的產生與發展過程 ，可以將其分為：初期形成階段，綜合發展階段和應用階段。

1.初期形成階段

人工智能這一思想最早的提出是基于對人腦神經元模型的抽象。其早期工作被認為是由美國的神經學家和控制論學者 Warren McCulloch與Walter Pitts共同完成的。在1951年，兩名普林斯頓大學的研究生制造出了第一臺人工神經元計算機。而其真正作為一個新的概念被提出是在1956年舉行的達茅斯會議上。由麥卡錫提議并正式采用了“人工智能”（Artificial Intelligence）礱枋穌庖謊芯咳綰斡沒器來模擬人類智能的新興學科。1969年的國際人工智能聯合會議標志著人工智能得到了國際的認可。至此，人工智能這一概念初步形成，也逐漸吸引了從事數學、生物、計算機、神經科學等相關學科的學者參與該領域的研究。

2.綜合發展階段

1.7 7年， 費根鮑姆在第五屆國際人工智能聯合會議上正式提出了“知識工程”這一概念。而后其對應的專家系統得到發展，許多智能系統紛紛被推出，并應用到了人類生活的方方面面。20世紀80年代以來，專家系統逐步向多技術、多方法的綜合集成與多學科、多領域的綜合應用型發展。大型專家系統開發采用了多種人工智能語言、多種知識表示方法、多種推理機制和多種控制策略相結合的方式， 并開始運用各種專家系統外殼、專家系統開發工具和專家系統開發環境等等。在專家系統的發展過程中，人工智能得到了較為系統和全面的綜合發展，并能夠在一些具體的任務中接近甚至超過人類專家的水平。

3.應用階段

進入二十一世紀以后，由于深度人工神經網絡的提出，并在圖像分類與識別的任務上遠遠超過了傳統的方法，人工智能掀起了前所未有的。2006年，由加拿大多倫多大學的Geoffery Hinton及其學生在《Science》雜志上發表文章，其中首次提到了深度學習這一思想，實現對數據的分級表達，降低了經典神經網絡的訓練難度。并隨后提出了如深度卷積神經網絡（Convolutional Neural Network， CNN），以及區域卷積神經網絡（Region-based Convolutional Neural Network， R-CNN），等等新的網絡訓練結構，使得訓練和測試的效率得到大幅提升，識別準確率也顯著提高。

二、人工智能核心技術

人工智能由于其涉及的領域較多，內容復雜，因此在不同的應用場景涉及到許多核心技術，這其中如專家系統、機器學習、模式識別、人工神經網絡等是最重要也是發展較為完善的幾個核心技術。

1.專家系統

專家系統是一類具有專門知識和經驗的計算機智能程序系統，通過對人類專家的問題求解能力建模，采用人工智能中的知識表示和知識推理技術來模擬通常由專家才能解決的復雜問題，達到具有與專家同等解決問題能力的水平。對專家系統的研究，是人工智能中開展得較為全面、系統且已經取得廣泛應用的技術。許多成熟而先進的專家系統已經被應用在如醫療診斷、地質勘測、文化教育等方面。

2.機器學習

機器學習是一個讓計算機在非精確編程下進行活動的科學，也就是機器自己獲取知識。起初，機器學習被大量應用在圖像識別等學習任務中，后來，機器學習不再限于識別字符、圖像中的某個目標，而是將其應用到機器人、基因數據的分析甚至是金融市場的預測中。在機器學習的發展過程中，先后誕生了如凸優化、核方法、支持向量機、Boosting算法等等一系列經典的機器學習方法和理論。機器學習也是人工智能研究中最為重要的核心方向。

3.模式識別

模式識別是研究如何使機器具有感知能力 ，主要研究圖像和語音等的識別。其經典算法包括如k-means，主成分分析（PCA），貝葉斯分類器等等。在日常生活各方面以及軍事上都有廣大的用途。近年來迅速發展起來應用模糊數學模式、人工神經網絡模式的方法逐漸取代傳統的基于統計學習的識別方法。圖形識別方面例如識別各種印刷體和某些手寫體文字，識別指紋、癌細胞等技術已經進入實際應用。語音識別主要研究各種語音信號的分類，和自然語言理解等等。模式識別技術是人工智能的一大應用領域，其非常熱門的如人臉識別、手勢識別等等對人們的生活有著十分直接的影響。

4.人工神經網絡

人工神經網絡是在研究人腦的結構中得到啟發， 試圖用大量的處理單元模仿人腦神經系統工程結構和工作機理。而近年來發展的深度卷積神經網絡（Convolutional neural networks， CNNs）具有更復雜的網絡結構，與經典的機器學習算法相比在大數據的訓練下有著更強的特征學習和表達能力。含有多個隱含層的神經網絡能夠對輸入原始數據有更抽象喝更本質的表述，從而有利于解決特征可視化以及分類問題。另外，通過實現“逐層初始化”這一方法，實現對輸入數據的分級表達，可以有效降低神經網絡的訓練難度。目前的神經網絡在圖像識別任務中取得了十分明顯的進展，基于CNN的圖像識別技術也一直是學術界與工業界一致追捧的熱點。

三、機器人情感獲得

1.智能C器人現狀

目前智能機器人的研究還主要基于智能控制技術，通過預先定義好的機器人行動規則，編程實現復雜的自動控制，完成機器人的移動過程。而人類進行動作、行為的學習主要是通過模仿及與環境的交互。從這個意義上說，目前智能機器人還不具有類腦的多模態感知及基于感知信息的類腦自主決策能力。在運動機制方面，目前幾乎所有的智能機器人都不具備類人的外周神經系統，其靈活性和自適應性與人類運動系統還具有較大差距。

2.機器人情感獲得的可能性

人腦是在與外界永不停息的交互中，在高度發達的神經系統的處理下獲得情感。智能機器人在不斷的機器學習和大數據處理中，中樞處理系統不斷地自我更新、升級，便具備了獲得情感的可能性及幾率。不斷地更新、升級的過程類似于生物的進化歷程，也就是說，智能機器人有充分的可能性獲得與人類同等豐富的情感世界。

3.機器人獲得情感的利弊

機器人獲得情感在理論可行的情況下，伴之而來的利弊則眾說紛紜。一方面，擁有豐富情感世界的機器人可以帶來更多人性化的服務，人機合作也可進行地更加深入，可以為人類帶來更為逼真的體驗和享受。人類或可與智能機器人攜手共創一個和諧世界。但是另一方面，在機器人獲得情感時，機器人是否能徹底貫徹人類命令及協議的擔憂也迎面而來。

4.規避機器人情感獲得的風險

規避智能機器人獲得情感的風險應預備強制措施。首先要設計完備的智能機器人情感協議，將威脅泯滅于未然。其次，應控制智能機器人的能源獲得，以限制其自主活動的能力，杜絕其建立獨立體系的可能。最后，要掌控核心武器，必要時強行停止運行、回收、甚至銷毀智能機器人。

三、總結

本文梳理了人工智能的發展歷程與核心技術，可以毋庸置疑地說，人工智能具有極其廣闊的應用前景，但也伴隨著極大的風險。回顧其發展歷程，我們有理由充分相信，在未來人工智能的技術會不斷完善，難題會被攻克。作為世界上最熱門的領域之一，在合理有效規避其風險的同時，獲得情感的智能機器人會造福人類，并極大地幫助人們的社會生活。

參考文獻

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[2]曾毅，劉成林，譚鐵牛.類腦智能研究的回顧與展望[J].計算機學報，2016，（01）：212-222.

[3]張越.人工智能綜述：讓機器像人類一樣思考

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多媒體技術是計算機技術和社會發展進程中人類總需求的結合。計算機技術發展的初期解決的是數值計算問題，誕生的緣由是美國為了研究軍事技術，對攻擊精度的計算。計算機硬件設備的發展，使計算機處理數據的能力越來越強，逐漸從處理數值發展到對復雜的多種形式媒體的處理。多媒體技術融合了對數據、多種媒體、復雜的智能化處理和交互,并在高速信息網的作用下實現了信息資源的共享。目前，計算機多媒體技術已經改變了人類的生活方式，促進了現代文明的進程，廣泛應用于軍事、工業、通信、教育、金融、娛樂等諸多領域。

2多媒體技術的特征

從計算機處理多媒體的種類和處理的效果、人類接受的方式來分析，計算機多媒體技術主要具有多樣性、集成性、數字化、實時的交互性等特征。

2.1多樣性

計算機多媒體技術面向的媒體種類眾多（章惠，多媒體技術和教學的有機結合：洛陽大學學報，2003），從最初的數值處理發展到了人類感官能觸及到的文字、圖像、聲音、動畫、視頻等多種形式媒體的處理。媒體的多樣性，使媒體形式變得豐富多樣，這必將使表達更為自然生動，表現更為靈活，解決問題更為便捷。

2.2集成性

為了獲得更好的展示效果，各種媒體并不是各行其是的。計算機使用不同的媒體，共同展示相同的內容，媒體與媒體之間的融合集成、充分展示，讓人們的不同感官得到充分刺激，使人們更易于接受（孫濤，計算機多媒體技術的應用：長春理工大學學報，2011）。為了多媒體后期的運用，各種媒體會被進行數字化處理，然后由多通道統一采集、編輯、存儲、檢索、顯示、傳輸與合成。計算機領域內最新的硬件和軟件技術也將促使多種媒體更好的處理效果和更快的處理速度。

2.3數字化

多媒體中的各種媒體，進入計算機后，已全部轉化為了數字，以數字的形式展示和存儲。圖像經采樣量化后，以BMP、RGB、CMYK、黑白灰度圖等數字化形式顯示、存儲；聲音是通過一定的采樣頻率和采樣周期，實現模擬到數字的過程；而視頻是在每幀圖像和聲音的采樣、數字化基礎上，形成的連續信息。

2.4實時的交互性

傳統媒體是指報紙、廣播、電視、雜志，這些媒體只能單向、被動地傳播信息，不能稱其為多媒體。多媒體技術與傳統媒體最大的區別就是實現了人機交互，使用戶能對多媒體信息進行主動選擇、操縱和控制，使得獲取和使用信息變被動為主動，同時被人的多種感官所感受、體驗。不僅如此，因為多媒體的實時性，即是視頻、聲音等媒體是沒有延遲的，隨著時間的變化而變化。所以，多媒體的交互在高速網絡的幫助下，能做到沒有延遲的做出實時反饋。

3計算機創新技術在多媒體技術上的應用

多媒體技術涉及范圍非常廣泛，包括了計算機軟硬件技術、數字信息處理技術、數據壓縮、高性能大容量存儲、網絡通信技術等等。這些日新月異發展的新手段、新技術，推動多媒體系統逐步進入人類社會許多領域。多媒體新的技術不時涌現，帶給人們新的驚喜。人工智能是一門新的科學技術，甚至有些大學將人工智能從計算機科學與技術專業剝離出來，獨立成一個專業，在學生本科期間就進行相關研究。但事實上，人工智能是建立在數學和計算機科學與技術基礎上的高層次學科，是一門近幾年出現的最引領人類研究興趣的技術。人工智能研究的最終結果就是機器人，而事實上，機器人集多種媒體表現于一生，通過機器人的觸感模仿人類去理解和辨別外界。人工智能研究的圖像識別、自然語言處理、語言識別融合在了機器人身上，與多媒體技術廣泛結合，應用于人類生活。我們從機器人身上看到了人工智能對多媒體技術的影響。下面從涉及到的幾個方面去分別探討。

3.1計算機視覺

人們通過感官獲取外界信息，僅視覺就能獲得外界80%-90%的信息（王守佳，基于圖像的人體檢測跟蹤和人臉識別的研究：吉林大學，2013）。計算機視覺是一門屬于計算機智能的學科，采用了動物視覺原理，具有獲取圖像、分析圖像到理解圖像的工作過程。計算機視覺通過鏡頭等圖像傳感設備代替人類的眼睛來獲取周圍環境的圖像，依靠計算機來代替人類大腦的工作，將采集到的圖像進行分析和處理。人類處于一個三維的環境之中，計算機視覺技術可以幫助分析處理。處理的手段可分為三個層次，底層、中間層、高層。底層就是圖像處理技術，將二維圖像去噪、邊緣檢測后進行分割、根據圖像特征進行提取、圖像識別等。中間層是指對圖像、視頻外在特征的歸納判斷，譬如形狀、顏色、運動軌跡等。高層，即是對外界事物和環境的觀察和理解。由以上三個層次可見，利用計算機視覺技術能對數字化圖像改變形態、尺寸、色彩調整、文件格式轉換等。目前，計算機視覺技術還能對圖像進行高效的檢測、高速的識別，對運動軌跡進行精準判斷。而這些已被廣泛地應用于多媒體產品中。

3.2音頻技術

聲音是多媒體技術經常采用的一種媒體形式，包括了語音和音樂等。多媒體通常需要通過聲音去烘托主題氣氛，彰顯意境。特別是自學型多媒體系統和多媒體廣告，沒有人進行現場講解，那么就需要加入聲音進行解說，這樣，數字音頻信號顯得更加重要。音頻技術基于電聲技術，主要包括：去噪、壓縮、調整振幅等的數字化處理，以及語音處理和識別。長久以來，語音識別是人們的夢想，人們一直期盼計算機能夠聽懂人說話，根據人的語言做出相應動作，這也是設計智能計算機的目的之一。如今，具備多種語言識別功能已成為多媒體設備的標配，識變率也非常高。無論持哪種語言、地方口音的人們，都能通過語音轉化為文字，甚至通過語音傳送指令，得到回應、達到意圖。

3.3虛擬現實技術

虛擬現實技術是利用計算機多媒體技術，運用3D場景、燈光、聲音、動感創造模擬出真實氛圍，為用戶建立出一個虛擬環境。虛擬現實技術與計算機仿真技術相結合，將用戶置身其中進行學習、工作與娛樂。這種技術已被廣泛應用于教育教學、科普、軍事、醫療、娛樂以及大型的網絡游戲中。虛擬技術投入成本較高，成熟的設施主要運用于教學，比如多媒體航空飛行教學系統，通過該系統，可按100%比例局部展示表盤、操縱桿、艙外景物，通過配合空中場景、感知各種場景給身體帶來的變化。使用這套系統進行模擬訓練，可以有效的提高飛行員對飛機的操作水平。隨著計算機技術的迅猛發展，虛擬現實技術成為目前的高新技術。在多媒體環境中，多種媒體的相互融合，使媒體的形式更加多樣，多媒體技術在模式識別、語音識別和傳感技術基礎上，提取對象面部特征，模擬觸覺、視覺、聽覺等感官，使人處于逼真的三維世界，當人有反應或行動時，場景還會適時變化，即是讓人如臨其境的、自然的與計算機進行交互。虛擬現實技術具有非常廣闊的發展前景，為人們的日常生活提供了很多樂趣和便捷。

3.4網絡化

多媒體應用的數據通道是通信網絡，網絡給了多媒體更大的施展空間。多媒體技術的應用要想在網絡上有所建樹，必要受通信技術的影響。在網絡通信技術的進步和整合下，網絡帶寬影響傳輸速率、通信協議影響傳輸可靠性、交換方式影響信道利用率，這些勢必會影響多媒體的傳輸。計算機網絡給用戶提供了一個難以想象的龐大的信息網絡平臺，豐富的信息資源隨手拈來，方便于人們的學習、工作和生活交流。而無線網絡技術的發展，使資源變得隨手可?。ɡ顣造o，計算機多媒體技術的應用現狀與發展前景：科技情報開發與經濟，2007），人們可隨時隨地通過訪問全球網絡和設備,便捷地實現對多媒體資源的共享，是未來發展的主題。計算機技術的不斷創新和發展，促使了巨大的變革。CPU、內存、GPU等在內的計算機終端硬件設備性能越來越先進；而網絡設備，例如服務器、路由器、網橋、交換機等也越來越強大。計算機計算的精度、速度、邏輯判斷能力和充裕的帶寬，讓人們更加游刃有余的與網絡虛擬世界互動。網絡環境的高質、高速，消除了人與人空間和時間上的困擾，能全方位的為人類效勞。動態和交互式多媒體技術還能在網絡環境中創建更形象的2D和3D場景。辦公、教學和娛樂工具在視頻、音頻設備的協助下，集成在終端多媒體計算機中，新一代用戶界面與人工智能等個性化、網絡化的多媒體軟件應用，可隨時與身處世界任何角落的人們進行交流。

4結論

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BAT開啟機器人競速模式

2015年我國進入人工智能元年，自此以后，BAT等互聯網公司紛紛踏足機器人領域。截至目前，BAT已相繼建立與機器人基礎科學和技術有關的研發機構。

2016年，騰訊成立AI Lab，肩負騰訊在人工智能領域的基礎研究及應用探索。目前，騰訊AI Lab擁有70多位科學家和300多位應用工程師，研發成果已應用在微信、QQ及天天快報等上百個產品。而此次機器人實驗室“Robotics X”的誕生，則意味著騰訊要在人工智能領域開辟一塊新的戰場。

2017年10月，阿里巴巴宣布成立“達摩院”，來進行基礎科學和顛覆式技術創新研究。據悉，達摩院將包括亞洲達摩院、美洲達摩院、歐洲達摩院，并在北京、杭州、新加坡、以色列、圣馬特奧、貝爾維尤、莫斯科等地設立不同研究方向的實驗室。

就在2018年1月份，百度研究院宣布設立“商業智能實驗室”和“機器人與自動駕駛實驗室”，同時，三位世界級人工智能領域科學家Kenneth Ward Church、浣軍、熊輝也加盟百度研究院。目前，百度研究院擁有超過2000名科學家及工程師，并建立起包括七位世界級科學家、五大實驗室的陣容。

圖表1：BAT在機器人領域布局情況

資料來源：前瞻產業研究院整理

近年來市場高速增長 發展潛力巨大

當前，我國機器人市場進入高速發展期，2017年市場規模約62.8億美元，2012-2017年平均增長率達到28%。

圖表2：2012-2017年我國機器人市場規模增長情況（單位：億美元，%）

資料來源：前瞻產業研究院整理

其中，工業機器人連續五年成為全球第一大應用市場，服務機器人需求潛力巨大，特種機器人應用場景顯著擴展，核心零部件國產化進程不斷加快，創新型企業大量涌現，部分技術已可形成規?；a品，并在某些領域具有明顯優勢。2017年，工業機器人是機器人市場主要產品，所占整體比重高達67.2%，市場規模為42.2億美元。此外，得益于互聯網巨頭對機器人在服務場景應用的投入，服務機器人所占比重也超過20%，市場規模達到13.2億美元。

圖表3：2017年我國機器人市場結構（單位：億美元，%）

資料來源：前瞻產業研究院整理

（一）工業機器人

我國工業機器人市場發展較快，約占全球市場份額三分之一，是全球第一大工業機器人應用市場。2016年，我國工業機器人保持高速增長，銷量同比增長31.3%。按照應用類型分，目前國內市場的搬運上下料機器人占比最高，達到61%；其次是裝配機器人，占比15%，高于焊接機器人占比6個百分點。當前，我國生產制造智能化改造升級的需求日益凸顯，工業機器人的市場需求依然旺盛，據估算2017年我國工業機器人銷量首次超過11萬臺，市場規模達到42.2億美元。

圖表4：2012-2017年我國工業機器人銷售額及增長率（單位：億美元，%）

資料來源：前瞻產業研究院整理

圖表5：我國工業機器人市場應用結構（單位：億美元，%）

資料來源：前瞻產業研究院整理

在需求端，未來隨著我國勞動力成本快速上漲，人口紅利逐漸消失，生產方式向柔性、智能、精細轉變，構建以智能制造為根本特征的新型制造體系迫在眉睫，對工業機器人的需求將呈現大幅增長。根據前瞻產業研究院的《2018-2023年中國工業機器人行業產銷需求預測與轉型升級分析報告》預測，到2023年，國內市場規模將翻一番，進一步擴大到接近80億美元。

圖表6：2018-2023年我國工業機器人銷售額及增長率預測（單位：億美元，%）

資料來源：前瞻產業研究院整理

另外，在供給端，根據三部委的《機器人產業發展規劃（2016-2020年）》，到2020年，我國自主品牌工業機器人年產量達到10萬臺，六軸及以上工業機器人年產量達到5萬臺以上。工業機器人速度、載荷、精度、自重比等主要技術指標達到國外同類產品水平，平均無故障時間（MTBF）達到8萬小時。

（二）服務機器人

我國服務機器人的市場規?？焖贁U大，成為機器人市場應用中頗具亮點的領域。2016年，我國服務機器人市場規模達到10.3億美元；據估算2017年我國服務機器人市場規模將達到13.2億美元，同比增長約28%，高于全球服務機器人市場年均增速。其中，我國家用服務機器人、醫療服務機器人和公共服務機器人市場規模分別為5.3億美元、4.1億美元和3.8億美元，家用服務機器人市場增速相對領先。

圖表7：我國服務機器人市場應用結構（單位：億美元，%）

資料來源：前瞻產業研究院整理

截至2017年底，我國60歲以上人口已達2.41億人，占總人口的17.3%。老齡化社會服務、醫療康復、救災救援、公共安全、教育娛樂、重大科學研究等領域對服務機器人的需求也呈現出快速發展的趨勢。根據《機器人產業發展規劃（2016-2020年）》，到2020年我國服務機器人年銷售收入將超過300億元，在助老助殘、醫療康復等領域實現小批量生產及應用。因此，根據前瞻產業研究院的《2018-2023年中國服務機器人行業發展前景與投資戰略規劃分析報告》預測，我國服務機器人市場規模將增長至66億美元。

圖表8：2012-2023年我國服務機器人銷售額及增長率（單位：億美元，%）

資料來源：前瞻產業研究院整理

（三）特種機器人

當前，我國特種機器人市場保持較快發展，各種類型不斷出現，在應對地震、洪澇和極端天氣，以及礦難、火災、安防等公共安全事件中，對特種機器人有著突出的需求。2016年，我國特種機器人市場規模達到6.3億美元，增速達到16.7%，略高于全球特種機器人增速。其中，軍事應用機器人、極限作業機器人和應急救援機器人市場規模分別為4.8億美元、1.1億美元和0.4億美元，其中極限作業機器人是增速最快的領域。

圖表9：我國特種機器人市場應用結構（單位：億美元，%）

資料來源：前瞻產業研究院整理

2017年，據估算，我國特種機器人市場規模為7.4億美元。隨著我國企業對安全生產意識的進一步提升，將逐步使用特種機器人替代人在高危場所和復雜環境中進行作業。到2023年，特種機器人的國內市場需求有望達到18.7億美元。

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各路諸侯狼煙四起，將這個行業襯托得格外熱鬧與繁榮。智能手表、智能手環等可穿戴設備成為元老級選手，VR設備、智能家居、智慧醫療、智慧交通正在成長為新的王者。然而這新老同臺演繹的時代里，真正左右戰役進程的已經不單單是產品的比拼了。

智能硬件走出蠻荒時代

2016年上半年一個比較明顯的現象是智能硬件市場迎來了新一輪的大爆發，但是這種大爆發不同于往年如原始人一樣的茹毛飲血，而是走向了精耕細作，摒除沒有發展前景，不能滿足用戶需求的項目，開始有目的地涉足和布局。

據賽迪顧問預計，2016年中國智能硬件市場規模將達到639.8億元，增長率將從去年的289.5%下降到48.7%；2017年和2018年市場增長率也都將維持在40%-50%之間。賽迪顧問副總裁呂萍就此認為，中國智能硬件市場規模從爆發式增長轉向穩步增長。

當前智能硬件廠商已經開始從產品、生態兩方面著手，意欲從研發單一產品到掌控產業鏈和生態系統轉變的思路愈加明確。

首先在單一產品上，智能手表、智能手環成為從蠻荒時代優勝劣汰而留下來的少有的幾種初級可穿戴設備。不過按照賽迪顧問的預測，相比智能手環，智能手表所表現出來的生命力更頑強，投資價值也更大一些。因為智能手表至少可以將智能手機的某些功能繼承下來，比如語音交互、健康管理、娛樂生活等等，這些功能能夠從一定程度上滿足用戶一部分需求，所以未來仍占據較大市場份額。

據IDC預測，智能手表占可穿戴設備市場的份額將從2016年41.0%上升至2020年的52.1%。

在可穿戴設備中，VR/AR設備正在崛起，儼然繼承了智能眼鏡的衣缽，且功能在此基礎上有進一步提升和優化，娛樂性和實用性更勝一籌。當然在現階段，VR/AR設備也有自己的瓶頸，比如產品質量魚目混珠、廠商技術實力參差不齊、內容和應用場景匱乏等等，導致用戶體驗不佳，使用戶對該類型產品的印象分不高，為以后推廣類似產品與服務設置了障礙。

智能家居和智慧醫療與人們生活息息相關的應用和產品正在成為一股不可忽視的力量沖進了智能硬件的戰場。智能家居是物聯網應用之一，通過一張物聯網可以連接起家庭任何一件家用電器，方便用戶遠程控制，具有一定的前瞻性；智慧醫療的目的是解決從預約、掛號、看病、愈后回訪等一系列醫療流程，能夠在一定程度上緩解用戶看病難的問題。不過，物聯網還處于初步發展階段，醫療問題涉及到多個部門聯動，因此上述兩項業務還都處于探索階段。

其次，很多巨頭開始布局智能硬件產業鏈，意圖打造一個智能硬件生態系統。呂萍認為，目前企業分布產業鏈主要分為網絡層、終端層、接入層和感知層，其中微軟、騰訊、京東、Google、阿里巴巴、百度等巨頭主要涉獵網絡層、終端層和接入層，而感知層主要是芯片廠商的天下。

不過值得注意的是，對于智能硬件生態系統的建設，現階段只有Google、微軟、騰訊、百度、阿里巴巴等少數科技巨頭有所涉獵，尤其是對于開放平臺的建設，畢竟這需要大量資金的支撐，這無形中抬高了準入門檻。

事實上，對于巨頭們而言，在自建智能硬件生態系統的同時，還通過對外投資與并購來進行戰略性產業布局，進一步掌控智能硬件產業鏈。據了解，阿里巴巴今年領投了AR創業公司Magic Leap，這輪融資總額高達7.935億美元，不過Magic Leap至今尚未推出過正式產品；樂視網耗資20億美元收購美國智能電視生產商Vizio，打通海外市場；日本軟銀更是以243億英鎊收購智能手機芯片廠商ARM，從而控制了智能硬件產業鏈的上游。顯然，巨頭們對產業鏈企業的并購各有側重，但目的殊途同歸，意在強化自身在產業鏈中的主導地位。

硬件五霸逐鹿中原

與往年相比，當前智能硬件產業的發展要更快速，這主要得益于大數據及其背后的支撐技術，還有物聯網時代的到來，其中智能穿戴、智能家居、智慧健康、智能交通、智能機器人將是智能硬件產業未來最主要的發展方向。

據賽迪顧問預測，到2018年，智能家居將占智能硬件市場35.7%的份額，智能穿戴占20.8%，智能交通占15.7%，智能健康占5.5%，其他占22.3%。

智能穿戴產品種類繁多，不過從當前市場發展前景來看，智能手表和VR/AR設備是兩個重要的產品門類。據IDC預計，到2016年底，全球可穿戴設備的出貨量將達到1.019億臺。到2020年之前，可穿戴設備市場的年復合增長率將為20.3%，將達到2.136億臺。

另據Business Insider預測，2016年全球VR頭顯設備出貨量將達到358萬臺；到2020年全球出貨量達到2572萬臺，年復合增長率達到63.7%。其中，輕量級的手機VR眼鏡未來會成為最重要的頭顯設備，到2020年出貨量將達到1000萬臺的量級；其次為主機端VR頭盔以及VR一體機。

“短期內手機VR頭盔和頭顯設備市場規模將快速增長，但是長期來看VR一體機的發展潛力更大。”中國可穿戴計算產業技術創新戰略聯盟專家委員會委員陳雪濤表示。

智能家居產業未來五年將保持50%以上的增速。據艾媒咨詢數據顯示，2014年全球智能家居市場規模將達到520億美元，同比增長55.69%。另據《2012-2020年中國智能家居市場發展趨勢及投資機會分析報告》預測，我國智能家居市場在2016年將達到605.7億元，同比增長50.15%。到2020年市場規模將達到3294億元，年均增速將保持在50%左右。

智能機器人正在從噱頭向實用性階段發展，目前無人機和服務型機器人是其中的佼佼者。

在無人機方面，2016-2017年，伴隨民用無人機產業鏈逐步完善，實現規模化生產，大量專業級無人機整機產品推向市場，中國民用無人機產品銷售市場規模將有大幅增長。陳雪濤預計2018年，市場規模將達到110.9億元。

篇(6)

我國機械自動化要想實現持續性發展不但要具備較高的起點及時引進世界先進技術，而且也要兼顧那些投入只需少量投入但可以取得較高收益的技術，做到全面衡量、合理應用，根據我國的實際情況，及時引入最為適宜的機械自動化生產技術才能實現制造業的持續性發展，才能為國家創造更好的經濟效益。

關鍵詞：

機械設計；自動化；發展方向

經濟的快速發展，人們的需求變得越來越多。全球經濟一體化的發展進程中，為了追求企業效益，企業不再沿用傳統的設計技術完成機械制造業輸出，傳統的機械制造業設計已經不能滿足機械制造業的進步和需求。人們開始研究自動化控制系統的升級改造問題，滿足日益增長的生產需要。保證生產安全和生產質量。帶動積極地發展，帶動社會的發展。

1機械制造設計及其自動化的復合設計內容原則

1.1滿足對機器的功能要求

基于二十世紀九十年代國際裝備機構學術組織及相關機構做出的這樣的概念界定：機電聯體型是高端機械裝備、電子程序調控及系統思維理論在機械產品結構設計及制作環節中的緊密融合，所以不論哪一類社會產品的問世均是給社會上人們生活中的某類需求而研發和制作的，均都具備相應的某項基本效能。

1.2加強創新與完善

按照機械制造設計及其自動化系統或產品的主功能不同，可以將其系統與產品進行分類處理。①根據物料的加工與運輸為主。輸入的信息、能量與物質在加工處理之后，輸出改變了形態與位置的物質產品或系統，也就是加工機械設備，比如各種輕工機械、印刷機械、紡織機械、起重機械、食品加工機械、交通運輸機械、機床等。②以機械能量為主，將信息與能量進行輸入處理，同時輸出具有不同能量的產品或系統，這就是動力機械，比如內燃機、水輪機、電動機等。③以處理信息為主，將能量與信息進行輸入處理，主要輸出某種聲音、文字、圖像、數據等產品信息，也被稱為信息機，主要為傳真機、計算機、儀表、儀器等辦公機械[1]。除了上述介紹的主功能外，機械制造設計及其自動化系統花具備構造、控制、檢測、動力等的內部功能。在制造設計機械自動化產品的時候需要基于以上功能構成原理來進行，以便不斷加強創新技術的應用，提高機械產品的自動化水平。

2機械工程設計及自動化特點

傳統的機械制造業設計已經不能滿足機械制造業的進步和需求，后續維護費用變得越來越高昂。人們開始研究自動化控制系統的升級改造問題，滿足日益增長的生產需要，減少維護費用。保證生產安全和生產質量。機械產品自動化能夠滿足這些要求，能夠避免發生故障，有著很好的安全性能，避免發生安全事故，在處理自動故障的問題上有自我分析的功能，能夠大大提高生產效率。機械工程自動化能夠將根據設計需求對生產的體積有更靈活的應變，這樣能夠節省大量的資源，減少耗能節約成本，為環保也貢獻一份力量[2]。再進行機械工程設計的過程中，技術不再單一，融入了各種技術，功能十分強大，能夠滿足生產商的各種需求，使用也更加靈活方便。

3機械設計制造當中的自動化技術

自動化技術在當代社會中是一門綜合性非常明顯的學科，其會涉及到電力電子技術、網絡控制技術以及計算計技術，同時和人們的日常生活有著較高的關聯性，雖然自動化技術是電氣信息領域當中的一個新學科，但是目前自動化技術的應用已經較為全面和廣泛，逐漸成為近代社會發展的一種代表，當前在汽車、工業甚至是家居等行業均有所應用。機械設計制造的最終任務便是在滿足產品特點以及生產要求的基礎之上，將產品按照相應的質量要求或標準順利的生產出來。在傳統的機械設計與制造過程中，幾乎所有工作都是由人為直接參與或控制來完成的，不僅會遭受來自于人為錯誤的影響。還會因為人力勞動本身的局限性導致生產效率與生產質量存在缺陷，最終出錯率非常明顯，嚴重阻礙產品高質量生產。

4機械制造設計及其自動化的未來發展方向

4.1機械制造設計及其自動化未來發展的智能化

二十一世紀機械自動化技術發展的關鍵方向就是智能化，智能化是指基于機器行為的智能描述，也是在基礎控制理論前提下，吸收混沌動力學、生理學、模糊數學、計算機科學、運籌學以及人工智能等的新方法與思想，模擬人工智能技術，賦予其自主決策、邏輯思維、判斷推理等能力，以便實現更高的機械制造設計及其自動化控制目標。

4.2機械制造設計及其自動化未來發展的網絡化

我國信息網絡技術的飛速發展與興起給人們日常生活、教育、軍事、政治、工業生產以科學技術等方面都帶來了較大的變革，各種網絡技術將全球生產與經濟連接在一起，而機械制造設計及其自動化產品也需要朝著網絡化方向發展，以便提高產品質量的可靠性，實現在全球范圍內的生產與暢銷。機電一體化是制造行業通用的發展方向，可以簡單的理解成為技術的提升以及系統的升級。由電子控制的機械設備，能夠借助智能化、自動化技術完成設計與制造流程[3]。從某種層面上而言，機電一體化就是機械設計制造和自動化技術的延伸，所以實現機電一體化是機械設計制造的必然發展趨勢。

4.3機械制造設計及其自動化未來發展的綠色環?；?/p>

如今我國機械行業的發展雖然給人類提供了舒適的生活，并豐富了物質，但是也提高了資源與能源的消耗，嚴重污染到了生態環境，所以未來機械制造設計及其自動化也要朝著綠色與環保方向發展，以便順應時代的發展趨勢，來達到人類健康要求與環境特定保護要求，降低對生態環境的破壞與污染。機械自動化產品的綠色設計具有可持續的發展前景。

4.4機械制造設計及其自動化未來發展的微型化

所謂微型化的機械自動化系統就是指尺寸低于一立方米的機械制造設計及其自動化產品，并逐漸朝著納米級與微米級方向發展。機械自動化的微機產品運動靈活、耗能少并且體積小，在信息、軍事以及醫療、生物等方面的應用具有較高優勢，因此未來還要結合蝕刻技術、光刻技術等的超精密生產加工技術，以便促進微機機械自動化的健康發展。

5結束語

我國的經濟快速發展，對生活中各種需求變得越來越多，人們開始重視施機械制造業設計的發展是一件非常好的事情。在機械制造業化的發展過程中，技術人員要依據現場的實際情況進行研究分析，科學合理遵守施工安全標準，幫助自動化控制系統升級改造的更加完善。我們國家對于自動化控制系統升級改造問題剛剛起步，自動化控制系統升級改造存在很多不足之處，但是科技在發展人們在進步，這些問題總會克服發展的會越來越好。

參考文獻：

[1]李知洋.探討機械設計制造及其自動化的發展方向[J].山東工業技術，2016(3)：39+37.

[2]韋佳.機械設計制造及其自動化的發展方向研究[J].科技資訊，2015，13(8)：224.

篇(7)

關鍵詞：機電一體化；技術特征；發展方向

中圖分類號：TH-39 文獻標識碼：A 文章編號：1673-8500（2013）01-0065-01

一、機電一體化的技術分類

1.網絡計算機信息技術。各種信息資料之間交換、運算、存儲、判斷和決定以及專家系統和智能網絡都是計算機信息處理技術。

2.機械技術。機電一體化的基礎技術就是機械技術。它和機電一體化相互促進，完成了結構和功能上的改革，同時它的重量減輕，體積相對以前更小，精度也得到了提高，它的性能指標也更加的適應人類的需要，努力地利用高科技來更新著機電一體化的概念。

3.自動化技術。自動化技術是在自動控制理論的基礎上，先進性系統的設計然后再經過仿真調試，它可以進行高精度和速度的控制，還能進行自我的調制、診斷和修補。

4.系統技術。系統技術是以整體趨勢和目標為基礎，利用整體概念組織和各種相關的技術，利用總分的觀念來將整體分成為好多有一定關聯的小單元，其中的接口技術是紐扣是實現各小部分進行連接的保證。

5.感應技術?，F在的感應技術在社會生活中的應用十分普遍，機電一體化也應用了感應檢測技術。要想實現系統的自動控制和自動調節，傳感檢測技術是必不可少的，它向人類的皮膚那樣，是整個系統的感受器官，而且他的功能越是強大那么系統的自動化程度就越高。

二、機電一體化技術的特征

1.較小靈活，操作方便。機電一體化技術讓工作人員可以改變原有的復雜繁瑣的操作模式，可以靈活方便地按需控制和改變生產操作程序，它的動作可由程序一步一步控制實現，甚至實現操作全自動化和智能化。所以體積小，重量輕，適應性強，操作更方便是機電一體化技術的一個最明顯的特征。

2.精度功能強大?，F在社會的科技越來越發展，其中的準確度、精確度在各個領域都要求十分嚴格，機電一體化也在朝著這一特征努力，機電一體化控制水平得以提高，運算速度也更加快速，可以精確按預設動作，進行自行診斷、校正、補償功能，可以減少誤差，達到靠單純機械方式所不能實現的工作精度。

3.軟件功能的應用。機電一體化技術使得電子裝置能按照人的意圖進行自動控制、自動檢測、信息采集及處理、調節、修正、補償、自診斷、自動保護直至自動記錄、顯示、打印工作結果。通過改變程序，指令等軟件內容而無需改動硬件部分就可變換產品的功能，使機械控制功能內容的確定和變化趨勢向“軟件化”和“智能化”。

4.產品可靠壽命長。傳統機械裝置由于運動部件之間產生的工作誤差，會嚴重影響裝置壽命、穩定性和可靠性。光機電一體化技術可以使裝置的運動部件減少，磨損程度也會相對降低，如果沒有了運動部件，那么機械磨損也將會消失。所以，裝置提高了壽命，降低了故障，產品的可靠性和穩定性就會得到提高。

5.協調性提高。機電一體化是多種技術及多個部分的組合，要想讓機電一體化技術及產品擁有系統性、完整性和科學性，那么各個組成部分之間就得有嚴格的要求，良好的配合默契，這就要求各種技術揚長避短，提高系統協調性。

三、機電一體化的發展方向

1.智能化。人工智能在機電一體化中越來越受到人們的重視，它是在理論得以控制上，讓機電一體化的產品具有一定的智能，在這其中還有人工智能、計算機學、生命科學等一些新的思想和新的方法，它雖然不能達到人類那樣的水平，但也可以進行一些簡單的推理判斷和邏輯決策。當然，要想真正的像人一樣是不可能的，它只能進行低級智能或人的部分智能。

2.模塊化。模塊化的工程任重而道遠。實現機電一體不僅可以利用標準單元迅速開發出新產品，還可以擴大生產規模，從這一點來說不管是對于任何機電一體化化的企業，模塊化將帶來一個美好的前景，并且它的潛力是無窮的。

3.網絡化。網絡技術的發展給社會各方面的發展都帶來了巨大的變革，全球化的趨勢也無可阻擋，機電一體化新產品無疑會暢銷全球，而且網絡化可以在一定基礎上促進智能化的應用，他可以以計算機為中心把一系列的家用電器連成一個系統，讓人們真切的感受到現代高科技帶來的便利，因此機電一體化的網絡化是發展的必然結果。

4、微型化?，F在社會上大多數的產品都在走向微型化，機電一體化也是順應時代的潮流。機電一體化正在向微型精確的方面發展它在生物醫療、軍事、信息等方面具有不可比擬的優勢。

5.綠色化。綠色環保是世界的主題，現在的環境狀態是資源減少，生態環境受到嚴重污染，于是人們呼吁保護環境資源的呼聲更加高漲，時展的要求是可以設計一不污染環境的綠色化的機電一體化產品，讓綠色路線在產品中一路暢通，這也就成為了機電一體化最符合人類社會發展的一個發展方向。

6.人性化。人性化是各類產品的必然發展方向。機電一體化的產品在具有一定完整性能的基礎上，對于外觀設計以及它的外觀視覺也有著相應的要求，這可以讓產品與外在環境更加的適應，讓人們使用產品更加的貼心，更加的自然，更接近生活習慣。

機電一體化與電子之間深度結合，并且與各種技術相互融合的趨勢將越來越明顯，機電一體化技術是國民經濟發展所急需的優勢學科方向。機電一體化技術的廣闊發展前景也將越來越光明。所以要緊緊抓住人才需求變化的大趨勢，準確定位，嚴謹制定人才培養計劃，使教學緊跟機電一體化技術發展變化的趨勢，為培養出符合機電一體化技術崗位實際需要的、高素質、強能力的合格人才。

參考文獻：

[1]金志向.光機電一體化技術特征和發展趨勢[J].科技咨詢導報.2007，（15）：34-35.

[2]張龍華.光機電一體化在現代技術中的應用與研究[J].科技信息.2010，（23）：499.

[3]郝建軍.淺談光機電一體化技術的研究與發展[J].科技資訊.2011，（08）：148.