人工智能医疗发展前景精品(七篇)

序论：写作是一种深度的自我表达。它要求我们深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隐藏在内心深处的真相，好投稿为您带来了七篇人工智能医疗发展前景范文，愿它们成为您写作过程中的灵感催化剂，助力您的创作。

篇(1)

首届世界智能大会6月28日至6月30日在天津举行。6月29日，马云、李彦宏、柳传志等行业大咖分享了对于人工智能等最新科技的观点。同时，在开幕式演讲中，全国政协副主席、科技部部长万钢透露，最近新一代人工智能发展规划已编制完成，该规划对直到2030年的中国人工智能产业进行系统部署，包括与此相关的人工智能重大科技项目。规划将于近日向全社会公布。

点评：公开信息显示，目前我国人工智能已上升到国家战略，并于今年3月首次写入政府工作报告。据预测，2020年全球人工智能市场规模将超过1000亿美元，年均增速约为20%，我国人工智能市场规模也将达到百亿美元量级，年均增速超过50%，行业发展前景极为广阔。近几年，智能制造被不断的提及，而随着互联网、智能科技与传统行业融合创新发展，智能科技更是在除制造业外的，教育、医疗、农业等各个领域发挥重要功效。在此基础上，世界智能大会旨在打造世界级先进智能科技成果平台、创新合作平台、产业聚集平台和投融资对接平台，展现全球领先的前沿科技新成果。此次大会的专题活动覆盖了深度学习、智能制造、人工智能、智能驾驶、智慧安防等多领域。近期A股市场上，受世界智能大会举行的利好影响，A股市场人工智能概念板块表现活跃，关注标的股：科大讯飞、恒生电子、东方网力、佳都科技、工大高新等。

6月份信贷增量以及M2同比增速等成为市场关注的焦点。对此，机构普遍认为，6月份新增信贷增量或超万亿元，M2同比增速或继续回落将至9%。华泰证券首席宏观研究员李超认为，5月份信贷增量维持不变的情况下，社融出现了边际减缓迹象。监管趋于严格的背景下，银行的表外业务回归表内将会是未来一大趋势，同时居民按揭韧性强，融资利率继续上行大背景下，银行也乐于扩张表内业务。6月份这一趋势将会继续延续，预计6月份的新增贷款在12000亿元左右，与之对应的社融新增则在13000亿元左右，整个社会融资更多的依赖银行表内贷款。当然，也有部分机构较为悲观。交通银行金融研究中心近日的报告称，总体来看，居民房贷的回落以及金融机构主动调降跨季前资产增速，将很大程度主导6月份贷款增量回落。

篇(2)

关键词：人工智能 机器学习 机器人情感获得 发展综述

中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1003-9082 （2017） 04-0234-01

引言

人类自从工业革命结束之后，就已然开始了对人工智能的探索，究其本质，实际上就是对人的思维进行模仿，以此代替人类工作。人工智能的探索最早可以追溯到图灵时期，那时图灵就希望未来的智能系统能够像人一样思考。在20世纪五十年代，人工智能被首次确定为一个新兴的学科，并吸引了大批的学者投入到该领域的研究当中。经过长时间的探索和尝试，人工智能的许多重要基本理论已经形成，如模式识别、特征表示与推理、机器学习的相关理论和算法等等。进入二十一世纪以来，随着深度学习与卷积神经网络的发展，人工智能再一次成为研究热点。人工智能技术与基因过程、纳米科学并列为二十一世纪的三大尖端技术， 并且人工智能涉及的学科多，社会应用广泛，对其原理和本质的理解也更为复杂。 一、人工智能的发展历程

回顾人工智能的产生与发展过程 ，可以将其分为：初期形成阶段，综合发展阶段和应用阶段。

1.初期形成阶段

人工智能这一思想最早的提出是基于对人脑神经元模型的抽象。其早期工作被认为是由美国的神经学家和控制论学者 Warren McCulloch与Walter Pitts共同完成的。在1951年，两名普林斯顿大学的研究生制造出了第一台人工神经元计算机。而其真正作为一个新的概念被提出是在1956年举行的达茅斯会议上。由麦卡锡提议并正式采用了“人工智能”（Artificial Intelligence）砻枋稣庖谎芯咳绾斡没器来模拟人类智能的新兴学科。1969年的国际人工智能联合会议标志着人工智能得到了国际的认可。至此，人工智能这一概念初步形成，也逐渐吸引了从事数学、生物、计算机、神经科学等相关学科的学者参与该领域的研究。

2.综合发展阶段

1.7 7年， 费根鲍姆在第五届国际人工智能联合会议上正式提出了“知识工程”这一概念。而后其对应的专家系统得到发展，许多智能系统纷纷被推出，并应用到了人类生活的方方面面。20世纪80年代以来，专家系统逐步向多技术、多方法的综合集成与多学科、多领域的综合应用型发展。大型专家系统开发采用了多种人工智能语言、多种知识表示方法、多种推理机制和多种控制策略相结合的方式， 并开始运用各种专家系统外壳、专家系统开发工具和专家系统开发环境等等。在专家系统的发展过程中，人工智能得到了较为系统和全面的综合发展，并能够在一些具体的任务中接近甚至超过人类专家的水平。

3.应用阶段

进入二十一世纪以后，由于深度人工神经网络的提出，并在图像分类与识别的任务上远远超过了传统的方法，人工智能掀起了前所未有的。2006年，由加拿大多伦多大学的Geoffery Hinton及其学生在《Science》杂志上发表文章，其中首次提到了深度学习这一思想，实现对数据的分级表达，降低了经典神经网络的训练难度。并随后提出了如深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network， CNN），以及区域卷积神经网络（Region-based Convolutional Neural Network， R-CNN），等等新的网络训练结构，使得训练和测试的效率得到大幅提升，识别准确率也显著提高。

二、人工智能核心技术

人工智能由于其涉及的领域较多，内容复杂，因此在不同的应用场景涉及到许多核心技术，这其中如专家系统、机器学习、模式识别、人工神经网络等是最重要也是发展较为完善的几个核心技术。

1.专家系统

专家系统是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，通过对人类专家的问题求解能力建模，采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由专家才能解决的复杂问题，达到具有与专家同等解决问题能力的水平。对专家系统的研究，是人工智能中开展得较为全面、系统且已经取得广泛应用的技术。许多成熟而先进的专家系统已经被应用在如医疗诊断、地质勘测、文化教育等方面。

2.机器学习

机器学习是一个让计算机在非精确编程下进行活动的科学，也就是机器自己获取知识。起初，机器学习被大量应用在图像识别等学习任务中，后来，机器学习不再限于识别字符、图像中的某个目标，而是将其应用到机器人、基因数据的分析甚至是金融市场的预测中。在机器学习的发展过程中，先后诞生了如凸优化、核方法、支持向量机、Boosting算法等等一系列经典的机器学习方法和理论。机器学习也是人工智能研究中最为重要的核心方向。

3.模式识别

模式识别是研究如何使机器具有感知能力 ，主要研究图像和语音等的识别。其经典算法包括如k-means，主成分分析（PCA），贝叶斯分类器等等。在日常生活各方面以及军事上都有广大的用途。近年来迅速发展起来应用模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代传统的基于统计学习的识别方法。图形识别方面例如识别各种印刷体和某些手写体文字，识别指纹、癌细胞等技术已经进入实际应用。语音识别主要研究各种语音信号的分类，和自然语言理解等等。模式识别技术是人工智能的一大应用领域，其非常热门的如人脸识别、手势识别等等对人们的生活有着十分直接的影响。

4.人工神经网络

人工神经网络是在研究人脑的结构中得到启发， 试图用大量的处理单元模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。而近年来发展的深度卷积神经网络（Convolutional neural networks， CNNs）具有更复杂的网络结构，与经典的机器学习算法相比在大数据的训练下有着更强的特征学习和表达能力。含有多个隐含层的神经网络能够对输入原始数据有更抽象喝更本质的表述，从而有利于解决特征可视化以及分类问题。另外，通过实现“逐层初始化”这一方法，实现对输入数据的分级表达，可以有效降低神经网络的训练难度。目前的神经网络在图像识别任务中取得了十分明显的进展，基于CNN的图像识别技术也一直是学术界与工业界一致追捧的热点。

三、机器人情感获得

1.智能C器人现状

目前智能机器人的研究还主要基于智能控制技术，通过预先定义好的机器人行动规则，编程实现复杂的自动控制，完成机器人的移动过程。而人类进行动作、行为的学习主要是通过模仿及与环境的交互。从这个意义上说，目前智能机器人还不具有类脑的多模态感知及基于感知信息的类脑自主决策能力。在运动机制方面，目前几乎所有的智能机器人都不具备类人的外周神经系统，其灵活性和自适应性与人类运动系统还具有较大差距。

2.机器人情感获得的可能性

人脑是在与外界永不停息的交互中，在高度发达的神经系统的处理下获得情感。智能机器人在不断的机器学习和大数据处理中，中枢处理系统不断地自我更新、升级，便具备了获得情感的可能性及几率。不断地更新、升级的过程类似于生物的进化历程，也就是说，智能机器人有充分的可能性获得与人类同等丰富的情感世界。

3.机器人获得情感的利弊

机器人获得情感在理论可行的情况下，伴之而来的利弊则众说纷纭。一方面，拥有丰富情感世界的机器人可以带来更多人性化的服务，人机合作也可进行地更加深入，可以为人类带来更为逼真的体验和享受。人类或可与智能机器人携手共创一个和谐世界。但是另一方面，在机器人获得情感时，机器人是否能彻底贯彻人类命令及协议的担忧也迎面而来。

4.规避机器人情感获得的风险

规避智能机器人获得情感的风险应预备强制措施。首先要设计完备的智能机器人情感协议，将威胁泯灭于未然。其次，应控制智能机器人的能源获得，以限制其自主活动的能力，杜绝其建立独立体系的可能。最后，要掌控核心武器，必要时强行停止运行、回收、甚至销毁智能机器人。

三、总结

本文梳理了人工智能的发展历程与核心技术，可以毋庸置疑地说，人工智能具有极其广阔的应用前景，但也伴随着极大的风险。回顾其发展历程，我们有理由充分相信，在未来人工智能的技术会不断完善，难题会被攻克。作为世界上最热门的领域之一，在合理有效规避其风险的同时，获得情感的智能机器人会造福人类，并极大地帮助人们的社会生活。

参考文献

[1]韩晔彤.人工智能技术发展及应用研究综述[J].电子制作，2016，（12）：95.

[2]曾毅，刘成林，谭铁牛.类脑智能研究的回顾与展望[J].计算机学报，2016，（01）：212-222.

[3]张越.人工智能综述：让机器像人类一样思考

篇(3)

多媒体技术是计算机技术和社会发展进程中人类总需求的结合。计算机技术发展的初期解决的是数值计算问题，诞生的缘由是美国为了研究军事技术，对攻击精度的计算。计算机硬件设备的发展，使计算机处理数据的能力越来越强，逐渐从处理数值发展到对复杂的多种形式媒体的处理。多媒体技术融合了对数据、多种媒体、复杂的智能化处理和交互,并在高速信息网的作用下实现了信息资源的共享。目前，计算机多媒体技术已经改变了人类的生活方式，促进了现代文明的进程，广泛应用于军事、工业、通信、教育、金融、娱乐等诸多领域。

2多媒体技术的特征

从计算机处理多媒体的种类和处理的效果、人类接受的方式来分析，计算机多媒体技术主要具有多样性、集成性、数字化、实时的交互性等特征。

2.1多样性

计算机多媒体技术面向的媒体种类众多（章惠，多媒体技术和教学的有机结合：洛阳大学学报，2003），从最初的数值处理发展到了人类感官能触及到的文字、图像、声音、动画、视频等多种形式媒体的处理。媒体的多样性，使媒体形式变得丰富多样，这必将使表达更为自然生动，表现更为灵活，解决问题更为便捷。

2.2集成性

为了获得更好的展示效果，各种媒体并不是各行其是的。计算机使用不同的媒体，共同展示相同的内容，媒体与媒体之间的融合集成、充分展示，让人们的不同感官得到充分刺激，使人们更易于接受（孙涛，计算机多媒体技术的应用：长春理工大学学报，2011）。为了多媒体后期的运用，各种媒体会被进行数字化处理，然后由多通道统一采集、编辑、存储、检索、显示、传输与合成。计算机领域内最新的硬件和软件技术也将促使多种媒体更好的处理效果和更快的处理速度。

2.3数字化

多媒体中的各种媒体，进入计算机后，已全部转化为了数字，以数字的形式展示和存储。图像经采样量化后，以BMP、RGB、CMYK、黑白灰度图等数字化形式显示、存储；声音是通过一定的采样频率和采样周期，实现模拟到数字的过程；而视频是在每帧图像和声音的采样、数字化基础上，形成的连续信息。

2.4实时的交互性

传统媒体是指报纸、广播、电视、杂志，这些媒体只能单向、被动地传播信息，不能称其为多媒体。多媒体技术与传统媒体最大的区别就是实现了人机交互，使用户能对多媒体信息进行主动选择、操纵和控制，使得获取和使用信息变被动为主动，同时被人的多种感官所感受、体验。不仅如此，因为多媒体的实时性，即是视频、声音等媒体是没有延迟的，随着时间的变化而变化。所以，多媒体的交互在高速网络的帮助下，能做到没有延迟的做出实时反馈。

3计算机创新技术在多媒体技术上的应用

多媒体技术涉及范围非常广泛，包括了计算机软硬件技术、数字信息处理技术、数据压缩、高性能大容量存储、网络通信技术等等。这些日新月异发展的新手段、新技术，推动多媒体系统逐步进入人类社会许多领域。多媒体新的技术不时涌现，带给人们新的惊喜。人工智能是一门新的科学技术，甚至有些大学将人工智能从计算机科学与技术专业剥离出来，独立成一个专业，在学生本科期间就进行相关研究。但事实上，人工智能是建立在数学和计算机科学与技术基础上的高层次学科，是一门近几年出现的最引领人类研究兴趣的技术。人工智能研究的最终结果就是机器人，而事实上，机器人集多种媒体表现于一生，通过机器人的触感模仿人类去理解和辨别外界。人工智能研究的图像识别、自然语言处理、语言识别融合在了机器人身上，与多媒体技术广泛结合，应用于人类生活。我们从机器人身上看到了人工智能对多媒体技术的影响。下面从涉及到的几个方面去分别探讨。

3.1计算机视觉

人们通过感官获取外界信息，仅视觉就能获得外界80%-90%的信息（王守佳，基于图像的人体检测跟踪和人脸识别的研究：吉林大学，2013）。计算机视觉是一门属于计算机智能的学科，采用了动物视觉原理，具有获取图像、分析图像到理解图像的工作过程。计算机视觉通过镜头等图像传感设备代替人类的眼睛来获取周围环境的图像，依靠计算机来代替人类大脑的工作，将采集到的图像进行分析和处理。人类处于一个三维的环境之中，计算机视觉技术可以帮助分析处理。处理的手段可分为三个层次，底层、中间层、高层。底层就是图像处理技术，将二维图像去噪、边缘检测后进行分割、根据图像特征进行提取、图像识别等。中间层是指对图像、视频外在特征的归纳判断，譬如形状、颜色、运动轨迹等。高层，即是对外界事物和环境的观察和理解。由以上三个层次可见，利用计算机视觉技术能对数字化图像改变形态、尺寸、色彩调整、文件格式转换等。目前，计算机视觉技术还能对图像进行高效的检测、高速的识别，对运动轨迹进行精准判断。而这些已被广泛地应用于多媒体产品中。

3.2音频技术

声音是多媒体技术经常采用的一种媒体形式，包括了语音和音乐等。多媒体通常需要通过声音去烘托主题气氛，彰显意境。特别是自学型多媒体系统和多媒体广告，没有人进行现场讲解，那么就需要加入声音进行解说，这样，数字音频信号显得更加重要。音频技术基于电声技术，主要包括：去噪、压缩、调整振幅等的数字化处理，以及语音处理和识别。长久以来，语音识别是人们的梦想，人们一直期盼计算机能够听懂人说话，根据人的语言做出相应动作，这也是设计智能计算机的目的之一。如今，具备多种语言识别功能已成为多媒体设备的标配，识变率也非常高。无论持哪种语言、地方口音的人们，都能通过语音转化为文字，甚至通过语音传送指令，得到回应、达到意图。

3.3虚拟现实技术

虚拟现实技术是利用计算机多媒体技术，运用3D场景、灯光、声音、动感创造模拟出真实氛围，为用户建立出一个虚拟环境。虚拟现实技术与计算机仿真技术相结合，将用户置身其中进行学习、工作与娱乐。这种技术已被广泛应用于教育教学、科普、军事、医疗、娱乐以及大型的网络游戏中。虚拟技术投入成本较高，成熟的设施主要运用于教学，比如多媒体航空飞行教学系统，通过该系统，可按100%比例局部展示表盘、操纵杆、舱外景物，通过配合空中场景、感知各种场景给身体带来的变化。使用这套系统进行模拟训练，可以有效的提高飞行员对飞机的操作水平。随着计算机技术的迅猛发展，虚拟现实技术成为目前的高新技术。在多媒体环境中，多种媒体的相互融合，使媒体的形式更加多样，多媒体技术在模式识别、语音识别和传感技术基础上，提取对象面部特征，模拟触觉、视觉、听觉等感官，使人处于逼真的三维世界，当人有反应或行动时，场景还会适时变化，即是让人如临其境的、自然的与计算机进行交互。虚拟现实技术具有非常广阔的发展前景，为人们的日常生活提供了很多乐趣和便捷。

3.4网络化

多媒体应用的数据通道是通信网络，网络给了多媒体更大的施展空间。多媒体技术的应用要想在网络上有所建树，必要受通信技术的影响。在网络通信技术的进步和整合下，网络带宽影响传输速率、通信协议影响传输可靠性、交换方式影响信道利用率，这些势必会影响多媒体的传输。计算机网络给用户提供了一个难以想象的庞大的信息网络平台，丰富的信息资源随手拈来，方便于人们的学习、工作和生活交流。而无线网络技术的发展，使资源变得随手可取（李晓静，计算机多媒体技术的应用现状与发展前景：科技情报开发与经济，2007），人们可随时随地通过访问全球网络和设备,便捷地实现对多媒体资源的共享，是未来发展的主题。计算机技术的不断创新和发展，促使了巨大的变革。CPU、内存、GPU等在内的计算机终端硬件设备性能越来越先进；而网络设备，例如服务器、路由器、网桥、交换机等也越来越强大。计算机计算的精度、速度、逻辑判断能力和充裕的带宽，让人们更加游刃有余的与网络虚拟世界互动。网络环境的高质、高速，消除了人与人空间和时间上的困扰，能全方位的为人类效劳。动态和交互式多媒体技术还能在网络环境中创建更形象的2D和3D场景。办公、教学和娱乐工具在视频、音频设备的协助下，集成在终端多媒体计算机中，新一代用户界面与人工智能等个性化、网络化的多媒体软件应用，可随时与身处世界任何角落的人们进行交流。

4结论

篇(4)

BAT开启机器人竞速模式

2015年我国进入人工智能元年，自此以后，BAT等互联网公司纷纷踏足机器人领域。截至目前，BAT已相继建立与机器人基础科学和技术有关的研发机构。

2016年，腾讯成立AI Lab，肩负腾讯在人工智能领域的基础研究及应用探索。目前，腾讯AI Lab拥有70多位科学家和300多位应用工程师，研发成果已应用在微信、QQ及天天快报等上百个产品。而此次机器人实验室“Robotics X”的诞生，则意味着腾讯要在人工智能领域开辟一块新的战场。

2017年10月，阿里巴巴宣布成立“达摩院”，来进行基础科学和颠覆式技术创新研究。据悉，达摩院将包括亚洲达摩院、美洲达摩院、欧洲达摩院，并在北京、杭州、新加坡、以色列、圣马特奥、贝尔维尤、莫斯科等地设立不同研究方向的实验室。

就在2018年1月份，百度研究院宣布设立“商业智能实验室”和“机器人与自动驾驶实验室”，同时，三位世界级人工智能领域科学家Kenneth Ward Church、浣军、熊辉也加盟百度研究院。目前，百度研究院拥有超过2000名科学家及工程师，并建立起包括七位世界级科学家、五大实验室的阵容。

图表1：BAT在机器人领域布局情况

资料来源：前瞻产业研究院整理

近年来市场高速增长 发展潜力巨大

当前，我国机器人市场进入高速发展期，2017年市场规模约62.8亿美元，2012-2017年平均增长率达到28%。

图表2：2012-2017年我国机器人市场规模增长情况（单位：亿美元，%）

资料来源：前瞻产业研究院整理

其中，工业机器人连续五年成为全球第一大应用市场，服务机器人需求潜力巨大，特种机器人应用场景显著扩展，核心零部件国产化进程不断加快，创新型企业大量涌现，部分技术已可形成规模化产品，并在某些领域具有明显优势。2017年，工业机器人是机器人市场主要产品，所占整体比重高达67.2%，市场规模为42.2亿美元。此外，得益于互联网巨头对机器人在服务场景应用的投入，服务机器人所占比重也超过20%，市场规模达到13.2亿美元。

图表3：2017年我国机器人市场结构（单位：亿美元，%）

资料来源：前瞻产业研究院整理

（一）工业机器人

我国工业机器人市场发展较快，约占全球市场份额三分之一，是全球第一大工业机器人应用市场。2016年，我国工业机器人保持高速增长，销量同比增长31.3%。按照应用类型分，目前国内市场的搬运上下料机器人占比最高，达到61%；其次是装配机器人，占比15%，高于焊接机器人占比6个百分点。当前，我国生产制造智能化改造升级的需求日益凸显，工业机器人的市场需求依然旺盛，据估算2017年我国工业机器人销量首次超过11万台，市场规模达到42.2亿美元。

图表4：2012-2017年我国工业机器人销售额及增长率（单位：亿美元，%）

资料来源：前瞻产业研究院整理

图表5：我国工业机器人市场应用结构（单位：亿美元，%）

资料来源：前瞻产业研究院整理

在需求端，未来随着我国劳动力成本快速上涨，人口红利逐渐消失，生产方式向柔性、智能、精细转变，构建以智能制造为根本特征的新型制造体系迫在眉睫，对工业机器人的需求将呈现大幅增长。根据前瞻产业研究院的《2018-2023年中国工业机器人行业产销需求预测与转型升级分析报告》预测，到2023年，国内市场规模将翻一番，进一步扩大到接近80亿美元。

图表6：2018-2023年我国工业机器人销售额及增长率预测（单位：亿美元，%）

资料来源：前瞻产业研究院整理

另外，在供给端，根据三部委的《机器人产业发展规划（2016-2020年）》，到2020年，我国自主品牌工业机器人年产量达到10万台，六轴及以上工业机器人年产量达到5万台以上。工业机器人速度、载荷、精度、自重比等主要技术指标达到国外同类产品水平，平均无故障时间（MTBF）达到8万小时。

（二）服务机器人

我国服务机器人的市场规模快速扩大，成为机器人市场应用中颇具亮点的领域。2016年，我国服务机器人市场规模达到10.3亿美元；据估算2017年我国服务机器人市场规模将达到13.2亿美元，同比增长约28%，高于全球服务机器人市场年均增速。其中，我国家用服务机器人、医疗服务机器人和公共服务机器人市场规模分别为5.3亿美元、4.1亿美元和3.8亿美元，家用服务机器人市场增速相对领先。

图表7：我国服务机器人市场应用结构（单位：亿美元，%）

资料来源：前瞻产业研究院整理

截至2017年底，我国60岁以上人口已达2.41亿人，占总人口的17.3%。老龄化社会服务、医疗康复、救灾救援、公共安全、教育娱乐、重大科学研究等领域对服务机器人的需求也呈现出快速发展的趋势。根据《机器人产业发展规划（2016-2020年）》，到2020年我国服务机器人年销售收入将超过300亿元，在助老助残、医疗康复等领域实现小批量生产及应用。因此，根据前瞻产业研究院的《2018-2023年中国服务机器人行业发展前景与投资战略规划分析报告》预测，我国服务机器人市场规模将增长至66亿美元。

图表8：2012-2023年我国服务机器人销售额及增长率（单位：亿美元，%）

资料来源：前瞻产业研究院整理

（三）特种机器人

当前，我国特种机器人市场保持较快发展，各种类型不断出现，在应对地震、洪涝和极端天气，以及矿难、火灾、安防等公共安全事件中，对特种机器人有着突出的需求。2016年，我国特种机器人市场规模达到6.3亿美元，增速达到16.7%，略高于全球特种机器人增速。其中，军事应用机器人、极限作业机器人和应急救援机器人市场规模分别为4.8亿美元、1.1亿美元和0.4亿美元，其中极限作业机器人是增速最快的领域。

图表9：我国特种机器人市场应用结构（单位：亿美元，%）

资料来源：前瞻产业研究院整理

2017年，据估算，我国特种机器人市场规模为7.4亿美元。随着我国企业对安全生产意识的进一步提升，将逐步使用特种机器人替代人在高危场所和复杂环境中进行作业。到2023年，特种机器人的国内市场需求有望达到18.7亿美元。

篇(5)

各路诸侯狼烟四起，将这个行业衬托得格外热闹与繁荣。智能手表、智能手环等可穿戴设备成为元老级选手，VR设备、智能家居、智慧医疗、智慧交通正在成长为新的王者。然而这新老同台演绎的时代里，真正左右战役进程的已经不单单是产品的比拼了。

智能硬件走出蛮荒时代

2016年上半年一个比较明显的现象是智能硬件市场迎来了新一轮的大爆发，但是这种大爆发不同于往年如原始人一样的茹毛饮血，而是走向了精耕细作，摒除没有发展前景，不能满足用户需求的项目，开始有目的地涉足和布局。

据赛迪顾问预计，2016年中国智能硬件市场规模将达到639.8亿元，增长率将从去年的289.5%下降到48.7%；2017年和2018年市场增长率也都将维持在40%-50%之间。赛迪顾问副总裁吕萍就此认为，中国智能硬件市场规模从爆发式增长转向稳步增长。

当前智能硬件厂商已经开始从产品、生态两方面着手，意欲从研发单一产品到掌控产业链和生态系统转变的思路愈加明确。

首先在单一产品上，智能手表、智能手环成为从蛮荒时代优胜劣汰而留下来的少有的几种初级可穿戴设备。不过按照赛迪顾问的预测，相比智能手环，智能手表所表现出来的生命力更顽强，投资价值也更大一些。因为智能手表至少可以将智能手机的某些功能继承下来，比如语音交互、健康管理、娱乐生活等等，这些功能能够从一定程度上满足用户一部分需求，所以未来仍占据较大市场份额。

据IDC预测，智能手表占可穿戴设备市场的份额将从2016年41.0%上升至2020年的52.1%。

在可穿戴设备中，VR/AR设备正在崛起，俨然继承了智能眼镜的衣钵，且功能在此基础上有进一步提升和优化，娱乐性和实用性更胜一筹。当然在现阶段，VR/AR设备也有自己的瓶颈，比如产品质量鱼目混珠、厂商技术实力参差不齐、内容和应用场景匮乏等等，导致用户体验不佳，使用户对该类型产品的印象分不高，为以后推广类似产品与服务设置了障碍。

智能家居和智慧医疗与人们生活息息相关的应用和产品正在成为一股不可忽视的力量冲进了智能硬件的战场。智能家居是物联网应用之一，通过一张物联网可以连接起家庭任何一件家用电器，方便用户远程控制，具有一定的前瞻性；智慧医疗的目的是解决从预约、挂号、看病、愈后回访等一系列医疗流程，能够在一定程度上缓解用户看病难的问题。不过，物联网还处于初步发展阶段，医疗问题涉及到多个部门联动，因此上述两项业务还都处于探索阶段。

其次，很多巨头开始布局智能硬件产业链，意图打造一个智能硬件生态系统。吕萍认为，目前企业分布产业链主要分为网络层、终端层、接入层和感知层，其中微软、腾讯、京东、Google、阿里巴巴、百度等巨头主要涉猎网络层、终端层和接入层，而感知层主要是芯片厂商的天下。

不过值得注意的是，对于智能硬件生态系统的建设，现阶段只有Google、微软、腾讯、百度、阿里巴巴等少数科技巨头有所涉猎，尤其是对于开放平台的建设，毕竟这需要大量资金的支撑，这无形中抬高了准入门槛。

事实上，对于巨头们而言，在自建智能硬件生态系统的同时，还通过对外投资与并购来进行战略性产业布局，进一步掌控智能硬件产业链。据了解，阿里巴巴今年领投了AR创业公司Magic Leap，这轮融资总额高达7.935亿美元，不过Magic Leap至今尚未推出过正式产品；乐视网耗资20亿美元收购美国智能电视生产商Vizio，打通海外市场；日本软银更是以243亿英镑收购智能手机芯片厂商ARM，从而控制了智能硬件产业链的上游。显然，巨头们对产业链企业的并购各有侧重，但目的殊途同归，意在强化自身在产业链中的主导地位。

硬件五霸逐鹿中原

与往年相比，当前智能硬件产业的发展要更快速，这主要得益于大数据及其背后的支撑技术，还有物联网时代的到来，其中智能穿戴、智能家居、智慧健康、智能交通、智能机器人将是智能硬件产业未来最主要的发展方向。

据赛迪顾问预测，到2018年，智能家居将占智能硬件市场35.7%的份额，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%。

智能穿戴产品种类繁多，不过从当前市场发展前景来看，智能手表和VR/AR设备是两个重要的产品门类。据IDC预计，到2016年底，全球可穿戴设备的出货量将达到1.019亿台。到2020年之前，可穿戴设备市场的年复合增长率将为20.3%，将达到2.136亿台。

另据Business Insider预测，2016年全球VR头显设备出货量将达到358万台；到2020年全球出货量达到2572万台，年复合增长率达到63.7%。其中，轻量级的手机VR眼镜未来会成为最重要的头显设备，到2020年出货量将达到1000万台的量级；其次为主机端VR头盔以及VR一体机。

“短期内手机VR头盔和头显设备市场规模将快速增长，但是长期来看VR一体机的发展潜力更大。”中国可穿戴计算产业技术创新战略联盟专家委员会委员陈雪涛表示。

智能家居产业未来五年将保持50%以上的增速。据艾媒咨询数据显示，2014年全球智能家居市场规模将达到520亿美元，同比增长55.69%。另据《2012-2020年中国智能家居市场发展趋势及投资机会分析报告》预测，我国智能家居市场在2016年将达到605.7亿元，同比增长50.15%。到2020年市场规模将达到3294亿元，年均增速将保持在50%左右。

智能机器人正在从噱头向实用性阶段发展，目前无人机和服务型机器人是其中的佼佼者。

在无人机方面，2016-2017年，伴随民用无人机产业链逐步完善，实现规模化生产，大量专业级无人机整机产品推向市场，中国民用无人机产品销售市场规模将有大幅增长。陈雪涛预计2018年，市场规模将达到110.9亿元。

篇(6)

我国机械自动化要想实现持续性发展不但要具备较高的起点及时引进世界先进技术，而且也要兼顾那些投入只需少量投入但可以取得较高收益的技术，做到全面衡量、合理应用，根据我国的实际情况，及时引入最为适宜的机械自动化生产技术才能实现制造业的持续性发展，才能为国家创造更好的经济效益。

关键词：

机械设计；自动化；发展方向

经济的快速发展，人们的需求变得越来越多。全球经济一体化的发展进程中，为了追求企业效益，企业不再沿用传统的设计技术完成机械制造业输出，传统的机械制造业设计已经不能满足机械制造业的进步和需求。人们开始研究自动化控制系统的升级改造问题，满足日益增长的生产需要。保证生产安全和生产质量。带动积极地发展，带动社会的发展。

1机械制造设计及其自动化的复合设计内容原则

1.1满足对机器的功能要求

基于二十世纪九十年代国际装备机构学术组织及相关机构做出的这样的概念界定：机电联体型是高端机械装备、电子程序调控及系统思维理论在机械产品结构设计及制作环节中的紧密融合，所以不论哪一类社会产品的问世均是给社会上人们生活中的某类需求而研发和制作的，均都具备相应的某项基本效能。

1.2加强创新与完善

按照机械制造设计及其自动化系统或产品的主功能不同，可以将其系统与产品进行分类处理。①根据物料的加工与运输为主。输入的信息、能量与物质在加工处理之后，输出改变了形态与位置的物质产品或系统，也就是加工机械设备，比如各种轻工机械、印刷机械、纺织机械、起重机械、食品加工机械、交通运输机械、机床等。②以机械能量为主，将信息与能量进行输入处理，同时输出具有不同能量的产品或系统，这就是动力机械，比如内燃机、水轮机、电动机等。③以处理信息为主，将能量与信息进行输入处理，主要输出某种声音、文字、图像、数据等产品信息，也被称为信息机，主要为传真机、计算机、仪表、仪器等办公机械[1]。除了上述介绍的主功能外，机械制造设计及其自动化系统花具备构造、控制、检测、动力等的内部功能。在制造设计机械自动化产品的时候需要基于以上功能构成原理来进行，以便不断加强创新技术的应用，提高机械产品的自动化水平。

2机械工程设计及自动化特点

传统的机械制造业设计已经不能满足机械制造业的进步和需求，后续维护费用变得越来越高昂。人们开始研究自动化控制系统的升级改造问题，满足日益增长的生产需要，减少维护费用。保证生产安全和生产质量。机械产品自动化能够满足这些要求，能够避免发生故障，有着很好的安全性能，避免发生安全事故，在处理自动故障的问题上有自我分析的功能，能够大大提高生产效率。机械工程自动化能够将根据设计需求对生产的体积有更灵活的应变，这样能够节省大量的资源，减少耗能节约成本，为环保也贡献一份力量[2]。再进行机械工程设计的过程中，技术不再单一，融入了各种技术，功能十分强大，能够满足生产商的各种需求，使用也更加灵活方便。

3机械设计制造当中的自动化技术

自动化技术在当代社会中是一门综合性非常明显的学科，其会涉及到电力电子技术、网络控制技术以及计算计技术，同时和人们的日常生活有着较高的关联性，虽然自动化技术是电气信息领域当中的一个新学科，但是目前自动化技术的应用已经较为全面和广泛，逐渐成为近代社会发展的一种代表，当前在汽车、工业甚至是家居等行业均有所应用。机械设计制造的最终任务便是在满足产品特点以及生产要求的基础之上，将产品按照相应的质量要求或标准顺利的生产出来。在传统的机械设计与制造过程中，几乎所有工作都是由人为直接参与或控制来完成的，不仅会遭受来自于人为错误的影响。还会因为人力劳动本身的局限性导致生产效率与生产质量存在缺陷，最终出错率非常明显，严重阻碍产品高质量生产。

4机械制造设计及其自动化的未来发展方向

4.1机械制造设计及其自动化未来发展的智能化

二十一世纪机械自动化技术发展的关键方向就是智能化，智能化是指基于机器行为的智能描述，也是在基础控制理论前提下，吸收混沌动力学、生理学、模糊数学、计算机科学、运筹学以及人工智能等的新方法与思想，模拟人工智能技术，赋予其自主决策、逻辑思维、判断推理等能力，以便实现更高的机械制造设计及其自动化控制目标。

4.2机械制造设计及其自动化未来发展的网络化

我国信息网络技术的飞速发展与兴起给人们日常生活、教育、军事、政治、工业生产以科学技术等方面都带来了较大的变革，各种网络技术将全球生产与经济连接在一起，而机械制造设计及其自动化产品也需要朝着网络化方向发展，以便提高产品质量的可靠性，实现在全球范围内的生产与畅销。机电一体化是制造行业通用的发展方向，可以简单的理解成为技术的提升以及系统的升级。由电子控制的机械设备，能够借助智能化、自动化技术完成设计与制造流程[3]。从某种层面上而言，机电一体化就是机械设计制造和自动化技术的延伸，所以实现机电一体化是机械设计制造的必然发展趋势。

4.3机械制造设计及其自动化未来发展的绿色环保化

如今我国机械行业的发展虽然给人类提供了舒适的生活，并丰富了物质，但是也提高了资源与能源的消耗，严重污染到了生态环境，所以未来机械制造设计及其自动化也要朝着绿色与环保方向发展，以便顺应时代的发展趋势，来达到人类健康要求与环境特定保护要求，降低对生态环境的破坏与污染。机械自动化产品的绿色设计具有可持续的发展前景。

4.4机械制造设计及其自动化未来发展的微型化

所谓微型化的机械自动化系统就是指尺寸低于一立方米的机械制造设计及其自动化产品，并逐渐朝着纳米级与微米级方向发展。机械自动化的微机产品运动灵活、耗能少并且体积小，在信息、军事以及医疗、生物等方面的应用具有较高优势，因此未来还要结合蚀刻技术、光刻技术等的超精密生产加工技术，以便促进微机机械自动化的健康发展。

5结束语

我国的经济快速发展，对生活中各种需求变得越来越多，人们开始重视施机械制造业设计的发展是一件非常好的事情。在机械制造业化的发展过程中，技术人员要依据现场的实际情况进行研究分析，科学合理遵守施工安全标准，帮助自动化控制系统升级改造的更加完善。我们国家对于自动化控制系统升级改造问题刚刚起步，自动化控制系统升级改造存在很多不足之处，但是科技在发展人们在进步，这些问题总会克服发展的会越来越好。

参考文献：

[1]李知洋.探讨机械设计制造及其自动化的发展方向[J].山东工业技术，2016(3)：39+37.

[2]韦佳.机械设计制造及其自动化的发展方向研究[J].科技资讯，2015，13(8)：224.

篇(7)

关键词：机电一体化；技术特征；发展方向

中图分类号：TH-39 文献标识码：A 文章编号：1673-8500（2013）01-0065-01

一、机电一体化的技术分类

1.网络计算机信息技术。各种信息资料之间交换、运算、存储、判断和决定以及专家系统和智能网络都是计算机信息处理技术。

2.机械技术。机电一体化的基础技术就是机械技术。它和机电一体化相互促进，完成了结构和功能上的改革，同时它的重量减轻，体积相对以前更小，精度也得到了提高，它的性能指标也更加的适应人类的需要，努力地利用高科技来更新着机电一体化的概念。

3.自动化技术。自动化技术是在自动控制理论的基础上，先进性系统的设计然后再经过仿真调试，它可以进行高精度和速度的控制，还能进行自我的调制、诊断和修补。

4.系统技术。系统技术是以整体趋势和目标为基础，利用整体概念组织和各种相关的技术，利用总分的观念来将整体分成为好多有一定关联的小单元，其中的接口技术是纽扣是实现各小部分进行连接的保证。

5.感应技术。现在的感应技术在社会生活中的应用十分普遍，机电一体化也应用了感应检测技术。要想实现系统的自动控制和自动调节，传感检测技术是必不可少的，它向人类的皮肤那样，是整个系统的感受器官，而且他的功能越是强大那么系统的自动化程度就越高。

二、机电一体化技术的特征

1.较小灵活，操作方便。机电一体化技术让工作人员可以改变原有的复杂繁琐的操作模式，可以灵活方便地按需控制和改变生产操作程序，它的动作可由程序一步一步控制实现，甚至实现操作全自动化和智能化。所以体积小，重量轻，适应性强，操作更方便是机电一体化技术的一个最明显的特征。

2.精度功能强大。现在社会的科技越来越发展，其中的准确度、精确度在各个领域都要求十分严格，机电一体化也在朝着这一特征努力，机电一体化控制水平得以提高，运算速度也更加快速，可以精确按预设动作，进行自行诊断、校正、补偿功能，可以减少误差，达到靠单纯机械方式所不能实现的工作精度。

3.软件功能的应用。机电一体化技术使得电子装置能按照人的意图进行自动控制、自动检测、信息采集及处理、调节、修正、补偿、自诊断、自动保护直至自动记录、显示、打印工作结果。通过改变程序，指令等软件内容而无需改动硬件部分就可变换产品的功能，使机械控制功能内容的确定和变化趋势向“软件化”和“智能化”。

4.产品可靠寿命长。传统机械装置由于运动部件之间产生的工作误差，会严重影响装置寿命、稳定性和可靠性。光机电一体化技术可以使装置的运动部件减少，磨损程度也会相对降低，如果没有了运动部件，那么机械磨损也将会消失。所以，装置提高了寿命，降低了故障，产品的可靠性和稳定性就会得到提高。

5.协调性提高。机电一体化是多种技术及多个部分的组合，要想让机电一体化技术及产品拥有系统性、完整性和科学性，那么各个组成部分之间就得有严格的要求，良好的配合默契，这就要求各种技术扬长避短，提高系统协调性。

三、机电一体化的发展方向

1.智能化。人工智能在机电一体化中越来越受到人们的重视，它是在理论得以控制上，让机电一体化的产品具有一定的智能，在这其中还有人工智能、计算机学、生命科学等一些新的思想和新的方法，它虽然不能达到人类那样的水平，但也可以进行一些简单的推理判断和逻辑决策。当然，要想真正的像人一样是不可能的，它只能进行低级智能或人的部分智能。

2.模块化。模块化的工程任重而道远。实现机电一体不仅可以利用标准单元迅速开发出新产品，还可以扩大生产规模，从这一点来说不管是对于任何机电一体化化的企业，模块化将带来一个美好的前景，并且它的潜力是无穷的。

3.网络化。网络技术的发展给社会各方面的发展都带来了巨大的变革，全球化的趋势也无可阻挡，机电一体化新产品无疑会畅销全球，而且网络化可以在一定基础上促进智能化的应用，他可以以计算机为中心把一系列的家用电器连成一个系统，让人们真切的感受到现代高科技带来的便利，因此机电一体化的网络化是发展的必然结果。

4、微型化。现在社会上大多数的产品都在走向微型化，机电一体化也是顺应时代的潮流。机电一体化正在向微型精确的方面发展它在生物医疗、军事、信息等方面具有不可比拟的优势。

5.绿色化。绿色环保是世界的主题，现在的环境状态是资源减少，生态环境受到严重污染，于是人们呼吁保护环境资源的呼声更加高涨，时展的要求是可以设计一不污染环境的绿色化的机电一体化产品，让绿色路线在产品中一路畅通，这也就成为了机电一体化最符合人类社会发展的一个发展方向。

6.人性化。人性化是各类产品的必然发展方向。机电一体化的产品在具有一定完整性能的基础上，对于外观设计以及它的外观视觉也有着相应的要求，这可以让产品与外在环境更加的适应，让人们使用产品更加的贴心，更加的自然，更接近生活习惯。

机电一体化与电子之间深度结合，并且与各种技术相互融合的趋势将越来越明显，机电一体化技术是国民经济发展所急需的优势学科方向。机电一体化技术的广阔发展前景也将越来越光明。所以要紧紧抓住人才需求变化的大趋势，准确定位，严谨制定人才培养计划，使教学紧跟机电一体化技术发展变化的趋势，为培养出符合机电一体化技术岗位实际需要的、高素质、强能力的合格人才。

参考文献：

[1]金志向.光机电一体化技术特征和发展趋势[J].科技咨询导报.2007，（15）：34-35.

[2]张龙华.光机电一体化在现代技术中的应用与研究[J].科技信息.2010，（23）：499.

[3]郝建军.浅谈光机电一体化技术的研究与发展[J].科技资讯.2011，（08）：148.