廖津民

摘 要：機(jī)械電子工程領(lǐng)域是我國傳統(tǒng)制造業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)學(xué)科，也是影響我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)，關(guān)系著人們的生產(chǎn)生活方式。近些年來，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的爆發(fā)式發(fā)展，以信息技術(shù)為依托的人工智能技術(shù)逐漸開始影響各行各業(yè)，因此，將人工智能技術(shù)引入到機(jī)械電子工程領(lǐng)域相關(guān)產(chǎn)業(yè)，以解決傳統(tǒng)機(jī)械領(lǐng)域的疑難問題為目的，以推動學(xué)科之間的協(xié)同發(fā)展為手段，本文通過對機(jī)械電子工程領(lǐng)域的發(fā)展特點(diǎn)及發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行研究與總結(jié)，并對當(dāng)前人工智能技術(shù)的發(fā)展趨勢和發(fā)展特點(diǎn)進(jìn)行歸納，總結(jié)出當(dāng)前人工智能技術(shù)在機(jī)械電子工程領(lǐng)域的相關(guān)應(yīng)用，對兩門學(xué)科之間的相關(guān)性進(jìn)行研究與分析，總結(jié)出學(xué)科協(xié)同發(fā)展的方向與趨勢。

關(guān)鍵詞：機(jī)械電子工程;人工智能;相關(guān)性

引言：傳統(tǒng)的制造業(yè)依賴于機(jī)械加工，車間裝配等方式來完成生產(chǎn)過程。隨著電子工程技術(shù)的發(fā)展，提出了機(jī)械電子工程學(xué)科來完成初級的自動化生產(chǎn)。而人工智能技術(shù)是新時(shí)代的產(chǎn)物，為傳統(tǒng)的機(jī)械工程領(lǐng)域帶來了新的發(fā)展方向。

一、機(jī)械電子工程特點(diǎn)及發(fā)展現(xiàn)狀

機(jī)械電子工程技術(shù)是以機(jī)械專業(yè)為基礎(chǔ)，將電子工程相關(guān)學(xué)科、控制相關(guān)技術(shù)相融合而構(gòu)建的學(xué)科，是一門綜合性學(xué)科，涵蓋了多個(gè)學(xué)科的基礎(chǔ)知識。與傳統(tǒng)的機(jī)械設(shè)計(jì)相比較，機(jī)械電子工程學(xué)科更注重機(jī)械和電子兩門學(xué)科的融合，以及通過信息化的方式實(shí)現(xiàn)信息上的交互，都是基于智能化的處理。傳統(tǒng)的機(jī)械電子元器件，構(gòu)成較為簡單，內(nèi)部涉及的工藝與控制算法較為簡單，新時(shí)代的機(jī)械電子工程技術(shù)涵蓋了復(fù)雜了控制算法和運(yùn)算方法，以精細(xì)化、高品質(zhì)、高效率地實(shí)現(xiàn)運(yùn)動為目標(biāo)，以提高運(yùn)算性能、減少運(yùn)行時(shí)間為要求，因此，機(jī)械電子工程領(lǐng)域逐漸走向智能化的發(fā)展方式。

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷向前發(fā)展，推動了新一代機(jī)械電子工程技術(shù)的向前發(fā)展。機(jī)械電子工程的發(fā)展可以根據(jù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)劃分為以下幾個(gè)階段：初級階段，該階段主要依賴于人類手工完成生產(chǎn)工作，人民的勞動水平代表著機(jī)械工業(yè)的整體運(yùn)行效率;第二階段，伴隨著勞動力的不斷解放，工業(yè)革命推動了機(jī)械工程領(lǐng)域的改革，進(jìn)一步提升了機(jī)械生產(chǎn)力，但此階段生產(chǎn)力水平的發(fā)展依然落后于社會時(shí)代發(fā)展的需求;第三階段，機(jī)械電子轉(zhuǎn)型階段，在該階段，機(jī)械電子工程技術(shù)的發(fā)展顛覆了傳統(tǒng)機(jī)械理念，科技的進(jìn)步促進(jìn)了機(jī)械電子工程以更加靈活、方便的生產(chǎn)方式發(fā)展，工作效率和生產(chǎn)質(zhì)量得到了快速發(fā)展。

二、人工智能技術(shù)特點(diǎn)及發(fā)展

（一）人工智能技術(shù)的特點(diǎn)

人工智能技術(shù)新時(shí)代提出的計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)分支，包含了體現(xiàn)人的意識、思維的智能化的概念，因此，美國斯坦福大學(xué)人工智能研究中心的學(xué)者溫斯頓教授提出，人工智能學(xué)科是一門自主學(xué)習(xí)，表示一種如何表達(dá)知識、如何獲取知識、如何運(yùn)用知識的學(xué)科，即是一門通過計(jì)算機(jī)相關(guān)算法來研究人類相關(guān)運(yùn)動、思考的規(guī)律的學(xué)科，打造出具有類人特性的、智能化的系統(tǒng)，通過軟件與硬件相結(jié)合的方式來模擬人類思考方式和智能行為。

（二）人工智能技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀

人工智能技術(shù)的發(fā)揮從提出到發(fā)展實(shí)踐可以概括為以下幾個(gè)階段，第一階段，萌芽初期，該階段來源于17世紀(jì)的馮諾依曼計(jì)算機(jī)的首次提出，引起了各個(gè)國家的學(xué)者對于計(jì)算機(jī)學(xué)科的研究與討論，人類開始進(jìn)入信息化的時(shí)代，此階段也是人工智能發(fā)展的初期階段，該階段的發(fā)展特點(diǎn)是相關(guān)計(jì)算機(jī)理論的提出和相關(guān)技術(shù)的探索，為后期人工智能技術(shù)的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。第二階段是初級階段，該階段是基于計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，人們首次提出了人工智能這門學(xué)科，該階段人工智能技術(shù)的發(fā)展主要基于相關(guān)理論的證明和博弈上，該時(shí)期的研究成果包括LISP語言等，相較于第一階段，該階段，人工智能的發(fā)展引導(dǎo)越來越多的學(xué)者提出創(chuàng)造出一臺具備人的智能決算活動的設(shè)備。第三階段，快速發(fā)展階段，第三發(fā)展階段與第二發(fā)展階段之間，人工智能技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了一段瓶頸期，人們受限于軟、硬件條件的發(fā)展，人們只能采用簡單的映射手段來進(jìn)行推進(jìn)，無法推動邏輯思維方向的發(fā)展。該階段，諸多學(xué)者對人工智能結(jié)合各個(gè)領(lǐng)域的研究，人工智能技術(shù)逐漸滲透到各個(gè)學(xué)科、各個(gè)領(lǐng)域，將人工智能技術(shù)推向應(yīng)用。第四階段：穩(wěn)步發(fā)展階段，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展在該階段近一步促進(jìn)了人工智能技術(shù)的發(fā)展，將人工智能技術(shù)逐漸推向分布式、多主體的趨勢，人工智能技術(shù)在醫(yī)療圖像處理、大數(shù)據(jù)分析、智能預(yù)測等方面表現(xiàn)出運(yùn)算的高效性和實(shí)用性，能夠在不確定環(huán)降下對未知環(huán)境進(jìn)行感知與判斷的智能化算法，使得人們不斷開始了智能大腦、智慧交通、智能醫(yī)療、自動駕駛等多方向的研討。

三、人工智能技術(shù)在機(jī)械電子工程領(lǐng)域的應(yīng)用

伴隨著網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)的飛速發(fā)展與廣泛普及，標(biāo)志著人們已經(jīng)步入信息化的時(shí)代，而人工智能技術(shù)是構(gòu)建信息化社會的技術(shù)手段，其中人工智能領(lǐng)域相關(guān)的數(shù)學(xué)模型的提取與建立，設(shè)備故障的自動診斷等技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中具有廣泛的研究價(jià)值與商業(yè)價(jià)值。在機(jī)械電子工程領(lǐng)域內(nèi)應(yīng)用人工智能技術(shù)，可通過構(gòu)建故障診斷系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要由機(jī)械故障案例庫、故障診斷規(guī)則庫、知識處理以及專家系統(tǒng)人機(jī)界面等組成，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡潔且穩(wěn)定性良好，診斷系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)。

電子信息技術(shù)的發(fā)展也推進(jìn)了機(jī)械工業(yè)領(lǐng)域的有效發(fā)展，同時(shí)也面臨相應(yīng)的問題，例如如何穩(wěn)定的保證機(jī)械電子設(shè)備建立輸入與輸出的相關(guān)性是一個(gè)較為困難的問題。在傳統(tǒng)機(jī)械領(lǐng)域中，采用數(shù)學(xué)推導(dǎo)等方式來計(jì)算輸出與輸入變量之間的相關(guān)關(guān)系，需要以此來建立規(guī)則庫和學(xué)習(xí)兩種方式實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)計(jì)算。但是，傳統(tǒng)的計(jì)算方法局限于線性的、定常的相關(guān)問題，對于多維度、復(fù)雜、不確定性的系統(tǒng)則無法獲取精確的解，因此，面對此種問題，依靠基于不確定關(guān)系的運(yùn)行程序才可以實(shí)現(xiàn)對輸入與輸出關(guān)系的模擬。在新時(shí)代中，各個(gè)領(lǐng)域運(yùn)行所依賴的系統(tǒng)構(gòu)成是復(fù)雜、多元的，需要同時(shí)接收來自不同信號源、不同載體、不同形式的數(shù)據(jù)信息，而系統(tǒng)也面臨著同時(shí)處理紛雜數(shù)據(jù)的問題。

近些來，伴隨著深度學(xué)習(xí)、人臉識別技術(shù)、自然語言處理、云計(jì)算、腦機(jī)接口等技術(shù)的飛速發(fā)展使得人工智能技術(shù)逐漸滲入到人們的日常生活與學(xué)習(xí)中。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是通過模擬人體內(nèi)神經(jīng)元的方式來實(shí)現(xiàn)對輸入信號的分析，通過對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的不斷訓(xùn)練來獲取逐漸精確的預(yù)測值，該方式應(yīng)用較多的場合是對圖片，該技術(shù)的特點(diǎn)是訓(xùn)練數(shù)據(jù)量足夠充足，選取合適的參數(shù)即可達(dá)到近似98%的準(zhǔn)確率。模糊推理系統(tǒng)是采用一種模擬近似人腦功能來實(shí)現(xiàn)對信號的解析。以上兩種技術(shù)都可以實(shí)現(xiàn)對機(jī)械電子工程系統(tǒng)的輸入與輸出進(jìn)行計(jì)算。在實(shí)際應(yīng)用過程中，主要有幾個(gè)方面的不同，（1）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部計(jì)算方式是一種黑匣子的方式，只能通過修飾參數(shù)來實(shí)現(xiàn)輸出結(jié)果的精確性，而模糊推理系統(tǒng)具有明確的理論依據(jù)性。（2）系統(tǒng)輸入輸出精度上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的精度較高，而模糊推理技術(shù)的系統(tǒng)精度相比較低一些;（3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用分布式的方式來對信息進(jìn)行存儲，模糊推理系統(tǒng)采用規(guī)則式的方式實(shí)現(xiàn)對信息的存儲。

四、總結(jié)與展望

在現(xiàn)代機(jī)械電子工程發(fā)展的嶄新階段，人們致力于將綜合性較強(qiáng)的人工智能系統(tǒng)引入到研究與實(shí)踐中，時(shí)代的進(jìn)步帶來了學(xué)科之間的相互促進(jìn)與發(fā)展，只有不斷的實(shí)現(xiàn)學(xué)科之間的結(jié)合與促進(jìn)，才能夠充分的發(fā)揮學(xué)科各自的優(yōu)勢，解決學(xué)科內(nèi)部本身的發(fā)展制約，綜上，人工智能技術(shù)在機(jī)械電子工程領(lǐng)域的發(fā)展，在解放生產(chǎn)力，提高生產(chǎn)效率的同時(shí)，也推動了機(jī)械工業(yè)整體上的智能化水平。

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