人工智能机器人论文报告精品多篇

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人工智能机器人论文报告 篇一

人工智能（artificial intelligence），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“deep blue”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）。

[2]人工智能及其应用蔡自兴徐光佑。

[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。

人工智能机器人论文报告 篇二

论人工智能与自然智能的关系

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。

中图分类号：b80文献标志码：a文章编号：1009-4474(2007)02-0137-04

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。

一、人工智能的发展

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。

二、人工智能的优越性

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。

2、人工智能开辟了人类智力解放的道路。人工智能预示着第三次工业革命的到来，成为改变社会生活面

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。

四、人工智能不可能取代人类智能

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。

2、从认识论的基本原理看，机器超过人、统治人是不可能的。人工智能的本质是用机器模拟人的思维功

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。

人工智能机器人论文报告 篇三

浅述人工智能在智能控制领域的应用

人工智能技术是用计算机去做原来只有人才能做的具有智能的工作，如符号、语言和知识表达、状态特征的识别、精确与模糊的信息处理、分析推理、判断决策等，将这一拟人思维的技术通过计算机来弥补传统控制方法的不足，促进了智能控制的迅猛发展。

智能控制一般按照实际结果进行控制，不依靠所控制对象的数学模型，传承了人类传统思想的非线性特性。它打破了传统控制理论中关于数学模型的框架。

1 人工智能(ai)及智能控制的基本概念

人工智能是计算机学科的一个重要分支，一直处于计算机技术的前沿，被人们称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。人工智能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。

1.1 人工智能的定义及应用领域

1.1.1 人工智能的定义

人工智能(ai)也称机器智能，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。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以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

1.1.2 人工智能的应用领域

①问题求解。计算机博弈是人工智能中关于对策和斗智问题的研究领域。目前，计算机博弈主要以下棋为研究对象，但研究的主要目的不是为了让计算机与人下棋，而是为了给人工智能研究提供一个试验场地。在下棋程序中体现出来的一些步骤，例如能够思考如何向前走几步，不仅要把对手的方法、步骤考虑进去，还能够把困难问题进行逐步分解，最终战胜对方的能力。如今的计算机软件已具有如象棋、围棋的世界锦标赛的先进水平。

②逻辑推理与定理证明。逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一，重要的一点是要找到一些对策及方法，把大量的素材集中在一个大型数据库中（数据库需有很复杂的逻辑结构，甚至还要有模糊记忆），留意可信的证明，并在出现新信息时即时修正这些证明。定理证明就是让计算机模拟人类证明定理的方法，自动实现非数值符号的演算过程。如信息检索和医疗诊断等都可以和定理证明问题一样加以形式化。它方便了人类，促进了科学发展，达到了人类所不能及的智力……

③自然语言处理。自然语言处理主要研究如何使计算机能够理解和生成自然语言。现在的自然语言理解往往与模式识别、计算机视觉等技术结合在一起，在文字识别和语音识别系统的配合下进行书面语言和有声语音的理解。

④智能信息检索技术。当今，科学技术的飞速发展，信息获取是目前计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题。这一技术在人工智能领域的应用，能使人工智能迈向更广泛的实际应用当中。

⑤专家控制系统。专家系统是基于专家知识和符号推理方法的智能系统，它将专家领域的经验用知识表示的方法表示出来，放入数据库中，根据这些素材在推理机的作用下，解决某一专门行业内需要专家才能解决的问题。如在第二代专家系统中，把原理和经验分离开来，并引入基于前者的深层推理和基于后者的浅层推理，从而提高了系统运行的强壮性。现在这一点已被证实。如在矿物勘测、化学分析、医学诊断方面，专家系统已经达到了人类专家的水平。例如：地质勘探软件程序系统发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。my cin系统可以对人类血液传染病、乳腺癌的诊断治疗方案能够提供咨询意见；对患有细菌性血液病、脑膜炎方面的诊断和治疗方案已经超过了这一领域的专家水平。

1.2 智能控制理论及研究领域

智能控制是在人工智能及自动控制等多学科之上发展起来的一门新兴、交叉学科，它具有非常广泛的应用领域，如专家控制、智能机器人控制、智能过程控制、智能故障诊断及智能调度与规划等。

1.2.1 智能控制的定义

所谓智能控制是通过定性与定量相结合的方法，针对环境和任务的复杂性与不确定性，有效自主地实现复杂信息的处理及优化决策与控制功能。

1.2.2 智能控制的研究领域

传统控制包括经典反馈控制和现代控制理论，它们的主要特征是基于精确的系统数学模型控制，在复杂问题的实际应用中遇到了不少难题。因此，需将人工智能的方法引入控制系统，从而实现系统的智能化，即通过采用仿人智能控制决策，迫使控制系统向期望的方向发展。

智能控制是一类无需（或尽可能少的）人的干预就能够独立自主地应付环境条件或加工对象的变化，有效地驱动智能机器实现其目标的自动控制，它是自动控制的最新发展阶段，对智能控制系统的研究和设计，重点放在对任务和世界模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的设计开发上，即放在智能机模型上。

3 发展前景

3.1 人工智能的发展趋势

加强对人脑科学工业领域的应用，深入调研分析，掌握人工神经网络、机器人、新型人工智能产品等的发展和应用，整合现有资源，形成一些这方面的国家级或省级的技术中心和实验室，推动人工智能关联技术在医疗、工业、三网联合等方面快速发展。

人工智能的飞速发展，使越来越多的具有智能的机器进入了人类的生活，并且在人类生活中扮演着重要的角色。它们比血肉之躯的脆弱人类更灵活，甚至在智力的某些方面，它们已经超过了我们。机器宠物、智能电脑游戏、深海机器人、汉字识别系统、语音识别系统，这些智能机器让我们惊觉。

未来人工智能技术将进一步推动关联技术和新兴科技、新兴产业的深度融合，推动新一轮的信息技术革命，其人工智能技术将成为我国经济结构转型升级崭新的支撑点。

3.2 智能控制的发展趋势

智能控制的应用领域已从工业生产渗透到生物、农业、地质、军事、空间技术、医疗、环境科学、社会发展等众多领域，在世界各国的高技术研究发展计划中有着重要的地位。由于这些任务的牵引，相信智能控制必将在控制理论的发展中引起新的飞跃。

人工智能机器人论文报告 篇四

人工智能与城市智能化发展

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。

关键词：人工智能 智能化 发展

1人工智能的含义

人工智能(artificial intelligence,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。

3人工智与城市智能化

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。

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