❶ AI(人工智能)在机械领域有哪些应用

1.机械领域的主要应用：1.1 机械设计 机械设计实际上是一个模型的综合和分析的过程，它不仅包括大量的计算、分析、绘图等数值计算型工作；还包括拟定初始方案，选择最优方案，制定合理结构等方案设计工作。 目前， 有些企业已引入CAD/CAM 系统， 由于CAD/CAM系统对符号推理工作需要综合运用多种科学的专门知识和丰富的实践经验才能解决，这需要CAD/CAM系统具有智能性，因此，设计智能化已成为机械设计中一个很热门的研究课题之一，它把计算机从数值处理扩展到非数值处理，包括知识与经验的集成、推理和决策，力图使机械设计过程自动化，减少人类专家在设计过程中由于个人因素造成的不足。此外，与传统设计方法相比，专家系统在机械设计中有着不可比拟的优势，它不仅可以长期稳定工作、节省成本，还可以为专家知识特别是启发式知识提供存储手段和传授途径、易于继承。1.2 机械制造 在机械生产制造过程中，需要为工厂中所有的装配机器供应零件。目标可能由监控者提供，也可能由系统对当时状态做出评估而产生。智能系统怎样推断出适当的目标，然后构造试图达到目标的动作序列，这个过程通常称为规划(planning), 它是自动问题求解的特例，是人工智能研究的重要子领域。 此外，计算机集成加工系统（CIMS）和柔性加工系统（FMS）在近年来获得迅速发展。在一个复杂的加工过程中，不同条件下的多种操作是必要的。环境的不确定性以及系统软硬件的复杂性，向当代工程师们设计和实现有效的集成控制系统提出了挑战。为了把现有的Petri 网技术用于现代加工系统，需要开发一种新技术，把机器智能技术和Petri 网理论以及智能离散事件控制器连接起来。1.3 机械电子工程 在许多工程系统中，往往由于内部结构复杂，存在着对加工过程控制及故障诊断等方面的困难，一般的PID 等典型控制方法虽然能解决一些问题，但在一些场合已不能满足生产的要求，当前，典型的机电一体化产品- 数控机床、交流伺服驱动装置等正在向数字化、小型化、高精度等方向发展，为监控带来新的挑战，由于模糊神经网络控制不依赖控制对象和数学模型，具有较强的鲁棒性，是一种非线性的控制方法，在解决此类问题中有很好的优势。而专家系统主要用于复杂的机械系统，能够克服基于模型的故障诊断方法对模型的过分依赖性。1.4 机械系统故障诊断 对机械设备进行故障诊断主要是通过对设备敏感部位的信号利用传感器进行数据采集和特征提取，根据不同机械部件在不同时间和状态下具有不同的特征，来判断是否工作正常。它包含两方面的内容，即对系统运行状态进行监测和发现异常情况后对故障进行分析、诊断。在系统运行过程中，若某一时刻系统发生故障，领域专家可以凭借视觉、听觉、嗅觉、触觉或测量设备得到一些客观数据，并根据对系统结构和系统故障历史的深刻了解很快做出判断，确定故障的原因和部位。对于较为复杂的系统，这种基于专家系统的故障诊断方法尤为有效。2 人工智能在机械系统中的应用方法 应用机械系统的AI 技术传统上可以分为专家系统（ES）、人工神经网络(ANN)、模糊集理论(FST)和启发式搜索(GA)四类。2.1 专家系统（Expert System .ES） 专家系统是人工智能的主要分支之一。一个典型的专家系统由四部分组成：知识库、推理机、知识获取机制和人机界面。专家系统按其知识表达方式不同，可分为基于规则和基于框架的专家系统；按其推理方式不同可分为正向推理和逆向推理。在知识表达方面，利用产生式规则进行知识表达，一方面得有益于现有人工智能语言，另一方面，它的表达合乎人的心理逻辑，便于进行知识获取，利于人们接受，利用框架进行知识表达得到了越来越多的应用。在诊断推理方面，主要表现在对推理逻辑和推理模型的研究，在人工智能领域，存在着许多推理逻辑，在专家系统中广泛使用模糊推理逻辑降低系统复杂性，在机械系统故障诊断上能产生很好的效果。专家系统技术的研究和应用正以前所未有的速度在故障诊断、模拟仿真、自动控制、工艺编程、生产规划、产品设计等许多机械工程领域不断发展。随着研究工作的不断深入，一些新的技术方法和先进制造技术正融入机械工程专家系统技术的研究和应用中，不仅使知识表示、知识库构建、知识获取和推理模式等关键技术的研究取得了一定成果，还出现了一些集成式的新型专家系统，如神经网络专家系统、模糊专家系统、基于Internet 的专家系统、CAD 专家系统、CAPP 专家系统等。他们综合利用了专家系统启发性、透明性、灵活性以及具有处理不确定知识能力的特点，使机械工程专家系统的应用领域不断拓宽。2.2 人工神经网络（artificial neural network. ANN） 人工神经网络是模拟的生物激励系统，将一系列输入通过神经网络产生输出。这里输出、输入都是标准化的量，输出是输入的非线性函数，其值可由连接各神经元的权重改变，以获得期望的输出值，即所谓的训练过程。基于数值计算方法的神经网络，将已有数据和已知系统模式作样本，通过学习获得两者的映射关系，实现了对人类经验思维的模拟。 由于神经网络具有原则上容错、结构拓扑鲁棒、联想、推测、记忆、自适应、自学习、并行和处理复杂模式的功能，使其在工程实际存在着大量的多故障、多过程、突发性故障、庞大复杂机器和系统的监测及诊断中发挥着较大作用。 在机械系统的应用方式有：从模式识别角度应用神经网络作为分类器进行故障诊断；从预测角度应用神经网络作为动态预测模型进行故障预测；利用神经网络极强的非线性动态跟踪能力进行基于结构映射的故障诊断；从知识处理角度建立基于神经网络的诊断专家系统等。目前，为提高神经网络在实用中的学习和诊断性能，主要从神经网络模型本身改进和模块化模型诊断策略两方面开展研究；同时，与模糊逻辑的结合研究也是一个研究热点。2.3 模糊集理论（Fuzzy Sets Theory. FSN） 人的认知世界包含大量的不确定之时，需要对所获信息进行一定的模糊化处理，以减少问题的复杂度。1965 年Zadeh 创立的模糊集理论是处理不确定性的一种很好的方法。模糊逻辑可认为是多值逻辑的扩展，能够完成传统数学方法难以做到的近似推理。目前基于多类电量测试信息模糊融合的模拟电路故障诊断方法已经提出。基于K故障节点诊断法和最小标准差法的元件故障隶属函数构造方法,以及基于可测点电压与不同测试频率下电路增益的模糊信息融合诊断算法也已阐述。分别利用此两类测试信息及K 故障诊断法和最小标准差法,对电路进行初步诊断,再运用模糊变换及故障定位规则, 得到融合的故障诊断结果。模拟实验结果表明,所提方法大大提高了机械系统故障定位的准确率。2.4 启发式搜索（Heuristic Search. HS） 遗传算法（Genetic Algorithms ,GA）和模拟退火（Simulated Annealing ,SA）算法是近年来逐渐兴起的两种启发式搜索，通过随机产生新的解并保留其中较好的结果，并避免陷入局部最小，以求得全局最优解或近似最优解。GA是由数字串的集合表示优化问题的解，通过遗传算子，即选择、杂交和变异的操作对数字串寻优。SA 在已知解的邻近区产生新的解，并逐渐缩小邻近区域的大小，直到逼近全局的最优解。两种方法都可以用来求解任意目标函数和约束的最优化问题。 在交流伺服系统中采用遗传算法的模糊神经网络控制较之传统的PID 控制方式具有响应速度快、误差小、无震荡、伺服性能强等优点，仿真结果表明，将遗传算法融入模糊神经网络控制器来控制交流伺服系统，其系统的响应超调量明显减少，具有较好的抗干扰性、伺服性。3 人工智能在机械系统中的发展趋势 人工智能中的四种主要工具， 即ES、ANN、FST 和GA，虽然在机械领域有不同程度的应用，但各自都存在一些局限：ES 存在知识获取的“瓶颈”、知识难以维护、应用面窄、诊断能力弱等问题。ANN 在外推时误差较大、系统结构变化时ANN 的组成结构也要变化、难以实现基于结构化知识的逻辑推理、缺乏解释能力等。FST 存在可维护性问题。GA 在依据的信息发生畸变时，难以保证可靠性等。 目前，缺少一种普遍有效的方法应用于机械系统的各个领域。混合智能，即综合多种智能技术用以设计、控制、监测机械系统成为新的发展趋势。结合的方式主要有基于规则的专家系统与神经网络相结合，CBR 与基于规则系统和神经网络的结合，模糊逻辑、神经网络与专家系统的结合等。其中模糊逻辑、神经网络与专家系统结合的诊断模型是最具发展前景的，也是目前人工智能领域的研究热点之一。混合智能在机械系统的应用中有如下发展趋势：由基于规则的系统到混合模型的系统，由领域专家提供知识到机器学习、由非实时诊断到实时诊断、由单一推理控制到混合推理控制策略等。4 人工智能在机械系统中的应用实例 智能技术在机械领域已经有了许多成功的应用。在工程中，典型的专家系统有帮助工程师发现结构分析问题的分析策略的SACON 系统；帮助识别和排除机车故障的DELTA 系统；帮助操作人员检测和处理核反应堆事故的REACTOR 系统。 在故障诊断方面,1967 年在美国航天局（NASA）倡导下，由美国海军研究室（ONR）主持美国机械故障预防小组（MFPG），积极从事故障诊断技术研究和开发。目前各种类型的故障诊断和维修专家系统已用于美国F- 15 战斗机、B- 1B 轰炸机、海军舰艇、陆军军械装置等现役装备的故障诊断和维修中。在我国，华中理工大学研制了用于汽轮机组工况监测和故障诊断的智能系统DEST；哈尔滨工业大学和上海发电设备成套设计研究所联合研制了汽轮发电机组故障诊断专家系统MMMD- ；清华大学研制了用于锅炉设备故障诊断的专家系统等等。 在电路和数字电子设备方面，MIT 研制用于模拟电路操作并演绎出故障可能原因的EI 系统；美国海军人工智能中心开发了用于诊断电子设备故障的IN- ATE 系统;波音航空公司研制了诊断微波模拟接口MSI 的IMA 系统；意大利米兰工业大学研制用于汽车启动器电路故障诊断的系统。 2006 年初，上海交通大学机电控制研究所、上海市农业机械研究所成功研制了适用于我国数字农业特点的两种主要智能型农业机械：中、小型收割机智能测产系统及其配套软件；智能变量施肥、播种机及其配套软件。虽然相关的应用实例还有很多，但它们大都处于实验室或小范围试验状态，限于成本、技术等问题，不能得到普及应用，这将成为智能技术在机械领域应用的“瓶颈”。引用： http://teardown.eefocus.com/xuweitao/blog/08-01/141923_aa9c4.html

❷ 目前人工智能的应用有哪些

1.开车时，你说出地点，自动驾驶系统将你带到目的地;
2.在医院，你看到来自美国的拖车机器人Tuggy McFresh在运送医疗器械和来自日本的“大白”机器人Robear在照顾病人;
3.在酒店，2015年新上市的日本Henn-na服务生机器人包揽了从值守前台、运送行李到客房清扫等一众服务;
4.下班后，你按下了“回家模式”，推开家门你发现，窗帘已经拉上，温度适宜，灯光柔和，热水烧好，还有日本软银公司的家居机器人Pepper跟你问好卖萌;
5.在家里，你用iWatch打电话，使用的是可监控和改善睡眠品质的APP;
6.其实，你还可以使用汪峰同款无人飞行器，载着钻戒，向你心爱的她求婚。
早在第一台计算机埃尼阿克问世后十年，就有科学家预言，人工智能时代将要来临。当“深蓝”赢了卡斯帕罗夫之后，这种美好的情景似乎更是指日可待。但是在整个 20世纪后半叶，人工智能研究却因为数次技术革新尝试的失败而停滞，经历了从上世纪50年代到本世纪初期的若干个寒冬期。最近的一个寒冬期，就是20世纪末到21世纪的头10年，也就是深蓝赢得比赛之后，因为神经网络的研究遭遇瓶颈而带来的寒冬。
然而在2014年，科技界和商界的所有人，都能明显的感觉到，人工智能的理论研究和可感知产品似乎突然“喷发”了：各种可穿戴设备扎堆出现，智能机器人频频亮相，机器的人脸识别准确率超过肉眼，Google、苹果和宝马等公司齐发力无人驾驶汽车，美国、欧洲先后设立人类大脑攻关项目……

❸ 人工智能的主要应用领域有哪些最好具体点

机器视来觉，指纹识自别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。

人工智能就其本质而言，是对人的思维和信息过程的模拟。对于人的思维模拟可以从两条途径进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。

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❹ 人工智能及其应用有哪些

人工智能涉及数学、神经生理学、计算机科学、信息控制论、生物学、内语言学、心理学等容多门科学，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的交叉性、边缘性科学。
人工智能领域的研究内容包括机器学习、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，目标是使机器能完成一些通常需要借助人类高端智能才能完成的复杂性工作。
人工智能的应用有，常见的手机 APP，各种智能穿戴设备，再到医疗教育、经融行业、重工制造业等等。
人工智能应用的例子，搭载AI指纹识别、人脸识别的苹果、腾讯开发了类似于AlphaGo的围棋AI产品“绝艺”，阿里巴巴则开发了智能音箱天猫精灵X1和智能客服“阿里小蜜”等。

❺ 人工智能是什么在机械领域有哪些应用最好说得通俗易懂一些。。不要复制粘贴的。。

人工智能也称为机器智能，由计算机应用系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人类智能的科学。而从学科角度讲，目前的人工智能是计算机科学的一个分支。说白了就是电脑在工业中的应用。机械领域的机器人等自动化设备的控制，都是其具体应用。

❻ 人工智能的应用领域包括哪些

人工智能主要应用领域
1、农业：农业中已经用到很多的AI技术，无人机喷撒农药，除草，农作物状态实时监控，物料采购，数据收集，灌溉，收获，销售等。通过应用人工智能设备终端等，大大提高了农牧业的产量，大大减少了许多人工成本和时间成本。
2、通信：智能外呼系统，客户数据处理（订单管理系统），通信故障排除，病毒拦截（360等），骚扰信息拦截等
3、医疗：利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化。例：健康监测（智能穿戴设备）、自动提示用药时间、服用禁忌、剩余药量等的智能服药系统。
4、社会治安：安防监控（数据实时联网，公安系统可以实时进行数据调查分析）、电信诈骗数据锁定、犯罪分子抓捕、消防抢险领域（灭火、人员救助、特殊区域作业）等
5、交通领域：航线规划、无人驾驶汽车、超速、行车不规范等行为整治
6、服务业：餐饮行业（点餐、传菜，回收餐具，清洗）等，订票系统（酒店、车票、机票等）的查询、预定、修改、提醒等
7、金融行业：股票证券的大数据分析、行业走势分析、投资风险预估等
8、大数据处理：天气查询，地图导航，资料查询，信息推广（推荐引擎是基于用户的行为、属性（用户浏览行为产生的数据），通过算法分析和处理，主动发现用户当前或潜在需求，并主动推送信息给用户的浏览页面。），个人助理

❼ 人工智能的主要应用领域有哪些

它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

❽ 人工智能的应用领域有哪些

机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。

❾ 人工智能应用在哪些方面

人工智能应用：计算机科学、金融、医院和医药、重工业、顾客服务。

1、计算机科回学

人工智能（AI）产生了答许多方法解决计算机科学最困难的问题。它们的许多发明已被主流计算机科学采用，而不认为是AI的一部分。

2、金融

银行用人工智能系统组织运作，金融投资和管理财产。2001年8月在模拟金融贸易竞赛中机器人战胜了人。金融机构已长久用人工神经网络系统去发觉变化或规范外的要求，银行使用协助顾客服务系统；帮助核对账目，发行信用卡和恢复密码等。

3、医院和医药

医学临床可用人工智能系统组织病床计划；并提供医学信息。人工神经网络用来做临床诊断决策支持系统。用人工智能在医学方面还有下列潜在可能：计算机帮助解析医学图像。这样系统帮助扫描数据图像，从计算X光断层图发现疾病，典型应用是发现肿块。

4、重工业

在工业中已普遍应用机器人。它们常做对人是危险的工作。全世界日本是利用和生产机器人的先进国；1999年世界范围使用1,700,000台机器人。

5、顾客服务

人工智能是自动上线的好助手，可减少操作，使用的主要是自然语言加工系统。呼叫中心的回答机器也用类似技术，如语言识别软件可使计算机的顾客较好操作。