人工智能与工业工程结合论文摘要

人工智能与工业工程结合论文摘要

人工智能：冲击，还是救赎？人工智能，人类期待的下一个科技新燃点正在试图“引爆”我们的社会交朋友、订餐、打车、网上购物、众筹投资等等，这些我们习以为常的生活技能已经被我们通过众多的社交媒体和App而掌握。然而，如今硅谷再次找到了下一个新燃点——人工智能（AI），试图再次“引爆”我们的世界。截至目前来看，人们对这一科技的未来十分有信心，并且部分学者及科学家，如牛津大学教授卢西亚诺·弗洛里迪，麻省理工斯隆管理学院的埃里克·布莱恩约弗森、安德鲁·麦卡菲等人，认为人工智能或许会成继哥白尼革命、达尔文革命后又一人类自我认知革命，蒸汽机工业革命后的又一机器革命。未来，人工智能究竟会成为人类认知的冲击力量，还是世界时代发展的技术革命救赎？“硅谷独家大王”，《纽约时报》高级科技记者约翰·马尔科夫，凭借他对互联网发展的惊人洞察力和敏锐度，为我们带来深刻解读。AI与IA《时间线》：尽管AI已经成为当前的热门话题，但是似乎AI还没有被给予一个较为完整的定义。在您看来，AI的定义是什么？马尔科夫： 从普遍共识角度来看，AI是一个关注于执行类似人类能力的技术的领域，包括从认知到语音、视觉以及物理运动。因此机器人学是AI的一个子集。值得注意的是，麦克卡尼最初创造了这个词，因为他想创造和替代控制论领域，主要是因为他不喜欢Norbert Wiener。《时间线》：在您的《与机器人共舞》这本书中，您为我们呈现了另一个概念，IA（智能增强）。您能为我们详细解释一下IA吗？马尔科夫：智能增强，即IA，是在20世纪60年代由计算机科学家Douglas Engelbart创造的。Engelbart后来还发明了直到现在我们仍在电脑和网络上使用的电脑鼠标，超文本和其他技术。在提出智能增强一词时，他打算使用各种基于计算机的技术来帮助知识工作者更有效地进行工作。《时间线》：关于AI与IA的发展关系，您认为它们之间是互斥的还是互相支持的？马尔科夫：AI与IA的关系是分歧并悖论的。悖论的原因是如果你增强人类智能，意味着你可能需要较少的人类去处理某个任务。我着手写《与机器人共舞》就是为了探索这两个在过去半个世纪都没有任何联系的截然不同的计算机世界。面对这个挑战，我认为的解决办法即是以人类为中心的工程设计。人机关系与机器人犯罪《时间线》：人机关系一直是很有争议的话题。在您看来最合适的人机关系是怎样的？您是否同意《人工智能时代》作者Jerry Kaplan教授提出的AI可能会加剧财富分配不均的观点？马尔科夫：计算机科学家Alan Kay曾说，我们可以选择去设计那些系统作为我们的奴隶，合作伙伴或主人。（他这番话来自黑格尔。）我也赞同通过设计那些可以充当工作同伴的系统来作为解决办法。至于Jerry Kaplan先生提出的关于技术产生更大的财富不平等的观点，我认为相关的证据和情况是复杂的。我看到有一些情况和趋势是反映了他的观点，但是另一些情况确实是与其相背离的。《时间线》：在机器帮人们解决很多问题同时也意味着人类在逐渐被机器简化。例如现在人们使用的智能手机将很多复杂程序简化，用户不用思考太多的操作流程，只要几步简单的操作就可以掌握它的功能，以至于帮助人们解决很多问题。您认为智能机器的“思维”是否会使人类智慧“退化”？马尔科夫：不得不说这确实是个问题，这事关我们怎样设计那些会与我们产生相互作用及相关性的AI。比如说，可能通过使用AI去增强一个医生的决策能力和诊断能力。或者，相反地，可能在AI的协助下使有较浅资历和能力的医生助手来替代医生。哪个是正确的选择呢？我想这是很难决定其一的，但它确实是一个社会选择。《时间线》：现在人们最直观的AI感受除了智能手机外就是目前大热的无人驾驶汽车，但是近期特斯拉无人驾驶汽车车祸死亡事故将安全问题推向舆论风口浪尖。关于最后的追责问题引起人们关注，您如何看待这类问题？在未来，机器人犯罪是否会成为重要的伦理问题之一？马尔科夫：完全无人驾驶要比欧洲、美国、亚洲的工程师所认为的无人驾驶挑战更大。来自技术和监管的挑战使得设计者需要比想象中更多的时间来设计完全无人驾驶系统。关于完全无人驾驶的责任认定问题，最简单的答案就是责任归属制造者。我认为AI技术将很快被滥用，正如现如今我们使用的相关计算机技术被滥用一样。或许，在未来，语音合成将很可能成为社会工程攻击人类诚信的武器。人工智能全球化与产业革命《时间线》：自集成电路发展开始，摩尔定律成为科技发展的默认趋势，但是似乎自大数据、云计算、AI等出现后，摩尔定律在逐渐被打破，您如何看待这种情况？对摩尔定律的突破是否也意味着科技发展的新形式？马尔科夫：摩尔定律的影响现在是失速的。登纳德缩放比例定律（关于处理器时针速度的指数增长）终结于2006年，并且单个晶体管成本的下降终结于2014年。这意味着始于1965年的“搭便车效应”现在已经终结了。我不知道制造技术在未来是否有新的突破，但是目前还未发生什么。这也不意味着计算机进程正在结束，只是未来可能更多的是依赖人类的创造力。《时间线》：随着技术的进步，AI技术已经成为部分国家的战略发展，从德国的工业0到中国的互联网+，AI全球化成为必然趋势，但这一趋势也毫无疑问地在挑战着目前的发展模式，您认为AI的爆发是否会彻底颠覆人类发展成为新一次的产业革命？马尔科夫：不，我认为不会的。AI本质是一种技术，就像汽锤或卡车一样。在任何社会中，它既可用来增强人类能力但也可取代人类。但这依赖于如何使用和部署AI技术。《时间线》：AI和智能机器人的渗透已经开始在影响人类生活了，我们看到在部分行业中，部分职业已经被机器人取代，同时因为AI的出现也衍生出不少新的行业，您认为这一变化是否在预示着AI对产业结构的改变？人类的工作真的会被智能机器抢走吗？您认为人们应该如何应对这一变化？马尔科夫：AI和机器人的到来要比其狂热者所认为的慢很多。这些技术在被演示的时候表现得非常好，但是目前有些技术在现实生活中仍有些不切实际。一些支持者认为，技术的快速发展在未来将是继续的趋势，但是事实上有些证据却表明速度是慢了下来，而不是持续加速。对于AI和机器人的到来，我认为在许多社会中，特别是那些正在加速成熟的国家，例如中国，如果机器人来得及时，那么对于这些国家来说将是很幸运的。中国竞争《时间线》：您能否简单对比下美国AI发展与中国AI发展，有何相同点和不同点？您对中国的AI技术和智能机器人的发展有何看法？对中国的企业家有何建议？马尔科夫：由于贵国政府没有允许我作为一个报道者在贵国工作，所以很抱歉我的观点很有限。不过，有证据表明，中国正在快速追赶美国的创新能力。但是我还没有见到中国计算机科学家和工程师有根本性的突破，大部分都还只是渐进式的发展。《时间线》：目前中国经济和科技在面临一次新的转型，中国逐渐在由“中国制造”转变为“中国创造”，您认为AI的爆发对这一转型会产生怎样的影响？马尔科夫：我认为“中国创造”是一个目标。当新奇的中国技术出现，或是源自中国想法而不是复制美国而产生的新技术平台出现时，那将会非常有意思。

人工智能在工业领域上的应用非常多，比如自动驾驶汽车所需的高效、可靠的数据整合都需要人工智能来实现。 人工智也可以用在工业领域的很多方面，像是RS PRO关注的MRO行业，目前正在致力于推动工厂预测性维护的发展。人工智能可以深化人机交互，实现质量测量检测自动化，提高生产力。

人工智能技术对建筑设计，建筑施工乃至后期运营等工作都具有重要的应用意义。对于土木工程而言，现代土木工程与现代工业是密切结合的，但其基础设施的机械化，自动化，智能化和信息化的程度还较低，很多工作还是要人力资源来完成。而在科技高度发达、智能化程度极高的未来，人工智能技术必将渗透于人类社会活动和生产活动的各个方面，人类大规模体力劳动和恶劣环境下的工作必将被机器或机器人所取代。因此在土木基础设施领域，必须及早引入人工智能技术，让人工智能技术能与土木基础设施规划，设计，建造等工作进行全方面融合，才能推动土木工程的发展，实现土木工程的跨越式进步。

应该是比较多的吧，像楼上所说的自动驾驶就是现在应用研究比较广泛的一个领域了。除此之外，人工智能在其他领域的应用也是比较广的，田蜜智能电话机器人就是利用语音识别技术发展起来的人工智能系统，它能够很好的帮助企业去代替基础的电销客服岗位，为企业带来更多的盈利空间。

人工智能与工业工程结合论文

电话机器人，客服机器人、智能助理、智能家居、智能音箱、

目前，军事理论界对智能武器和智能作战问题谈论渐多。虽然对于智能武器的表述基本只有描述性定义而不是种加属差定义，有的广义一些，有的狭义一些，但大致将其理解为把计算机技术应用于各种武器装备上，具有部分人脑（特定）功能，不用人的直接操作就能自主完成搜索、识别、瞄准、攻击等各种军事任务的高技术武器装备。智能武器的特点这种武器之所以比精确制导武器更先进，就在于它可以“有意识”地寻找、辨别需要打击的目标，有的还具有辨别自然语言的能力，是一种“会思考”的武器系统。例如，智能导弹是在巡航导弹基础上发展起来的，它能在敌方上空自动搜索、识别、跟踪目标并进行优化处理，根据目标特征选择最佳战斗部位实施攻击，消灭一个目标后立刻转向另一目标继续攻击，可在目标区上空持续战斗60分钟。又如，广域智能引信地雷带有多功能传感器，可对目标的各种物理场进行判定。当坦克进入距地雷半径100米范围时，即由微机控制发射智能子弹药，先以35°仰角将子弹药射出，尔后子弹药在空中主动寻找目标，攻击坦克薄弱的顶装甲。而智能化作战，则是运用智能武器手段、广泛实现高效指挥控制和灵巧精确打击的高技术作战形式。军事理论界普遍认为，智能武器将在未来军事领域占有重要地位。据统计，装有智能系统的制导武器，在战场条件不变的情况下，弹药的命中精度将提高3倍；智能化的辅助指挥系统，由于熟知敌我双方的指挥官思维习惯、性格脾气和行为特征，因而能在瞬息万变的战场上帮助指挥员判断情况、定下决心、下达命令。正因为如此，许多国家在建设21世纪军队的计划中，都高度重视智能武器的开发和智能化作战的研究。例如美国列入研制计划的军用机器人达100多种，并且一些部队已经开始小批量装备应用型军用机器人。智能武器和智能化作战的战略化但是更需要注意的是，一方面由于现在大国和大军事集团之间的全球军事竞争形势出现了一些新情况，另一方面由于大国和大军事集团之间的“规模化战争”是一种军事、经济、政治、意识形态相连动的总体战，因此在智能武器和智能化作战方面明显出现了一种战略化的动向。战略智能武器是更高层次的人与各种技术手段的有机结合，其中“软性智能武器”占有很大比重。主要目标是在使己方尽可能“隐形化”的同时使对方“全透明化”，从而从根本上掌握战略主动权，既可以争取“不战”而屈人之兵，又可以在需要时打不对称战争。 这种动向首先表现在对目标方军队全建制编成的全方位行为模拟。前述智能化的辅助指挥系统，还只是战役战术层面的东西。其实大国和大军事集团在智能化指挥方面已走得很远，完全具备了对目标方军队各级指挥员、各军兵种、各作战单元的心理活动、行动特点、装备和训练程度、作战预案及其调整、开进路线、集结和展开方式、联勤保障、人员和装备与作战地域的气象地理环境和民风民情的结合状况等等的宏观-微观模拟，并且在最高指挥层智能化“兵棋推演”中加以演绎。这种涵盖面很广、渗透性很强、集成度很高、连动性很灵的全方位模拟，既仰赖强大的经济实力、计算机技术海量处理能力的发展、以及大量智能化硬件的布署，也得益于长达数十年的跟踪研究和经验积累。通过这种使目标方军队“全透明化”的全方位模拟，智能化作战的内涵就提升到了很高的战略层面上了，完全超出了一般的首长司令部演习和敌情分析的范畴，它是大战略与物质手段的高级结合方式。这一点是军事大国与中等发达军事力量之间的重要区别，也是历史上的战争与现代战争之间的重要区别。一般的实兵演习和模拟演习也要设置各种复杂情况，历史上的战争也有许多深入分析作战对手特点从而有针对性作战的杰出范例，现在即使是友好国家也会相互分析对方军队、尤其是指挥官的特点。但它们与这种全方位模拟相比，仍是很有限、零散、或然的，原因就在于智能武器和智能化作战手段的使用密度已达到了令人难以置信的程度。例如，只有具备全时空解析各级思维活动与各单元微观行为之间内在联系的能力，才使得掌握对方核心密码成为一种带有因果必然性的事情，而核心密码智能破译系统又使前者更加“透明化”。又如，由于有了不仅能扫描物体、而且能看到对方雷达群怎样扫描和处理这些物体的智能雷达，才使得对方的雷达网全面“透明”。其次表现在对目标方军事、经济、政治、意识形态动向的全方位实时监控和作用。如前所述，大国和大军事集团之间的博弈，总体战的特征尤为突出；现在军事大国与中等发达军事力量之间的重要区别，也表现在对目标方经济、政治、意识形态领域的主动作用能力上。因此，军事大国的全方位模拟和博弈并不限于军事系统，而是进一步延伸到经济、政治、意识形态领域，在战略层面上掌握、作用它们与军事行为的连动。人们谈得较多的是现代战争在空间上不分前方和后方，但也要充分注意更宽泛地理解它在时间上的不分平时和战时，并且对经济与军事等等的关系也不应仅从战争潜力的角度去把握。事实上，现代战争不仅造成了逐步攻击和渐次防守的战役战斗程序的改变，出现了先纵深、后前沿、“中心开花”由内向外打的逆程序和战场的各种非线性特征，而且也使经济战与典型军事作战的时空特征和界限划分发生了变化。现在，对目标方经济活动的全面掌控和战略遏制，已成为一种更隐蔽、更复杂的战争。而这种战略行动离开智能武器和智能化作战手段的高密度使用，显然也是不现实的，相反更需宏观、深入的全方位模拟来保障。现代智能武器同样可以使目标方的所有显性经济活动“全透明化”，同时也能全方位实时分析各利益群体、投资和消费阶层的心理曲线等等。再次表现在一些超常的、战略性的宏观巨系统超级智能武器的隐蔽使用，它们将“不宣而战”、“不接触打击”和“总体性压制”引向了一个超级新阶段。战略智能武器和战略智能化作战的一个重要特征，就是以超级智能武器在宏观巨系统中隐蔽地释放巨大的能量。比如超大范围地人工改变气候，它已远远超出了以往制造局部干旱或洪涝的程度，但同时又不能影响全球的基本气候平衡。这是一种复杂的系统工程，并且决不能用常规的物质能量代换的方式去实现，因为在经济上是无法承受的。由于用于智能气象战等的超级智能武器是在绝密状态下开发的，而它的使用又与人们对传统战争的理解隔得很远，所以就可以隐蔽地形成一种新型的“不宣而战”、“不接触打击”和“总体性压制”，帮助实现很大的战略企图。因此，这是一种以“软杀伤”的外衣包裹着的强烈“硬杀伤”。现在人们注意到了喜马拉雅冰川近年突然加速融化及其将对中国、印度和东南亚地区的灾害性影响，这是不是由于自然界本身的活动或仅仅由于二氧化碳排放增多所引起，值得思考。又如，“星球大战”计划和外层空间军事化的开启，实际上也是一种在宏观巨系统中密集布署智能武器的行为，它的“不宣而战”、“不接触打击”和“总体性压制”含义将远远超出反导本身，并且会通过一些超级智能武器的最终现身而更充分地表现出来。智能化作战只是一种作战手段智能武器和智能化作战方式的发展正在极大地改变着军事活动的内容，这是不争的事实。但也应看到，无论是在战略的层面还是在战术的层面，它们仍然只是一种手段，并不能代替作战意志、作战经验等等，也改变不了民心。未来战争并不是只有“高端战争”的空间，可以以“高端”和“低端”并行的方式“各打各的”。像越南战争中发明的子弹雷（以一颗子弹垂直固定在硬物上，下边用一枚铁钉做撞针，人踩上去就被击穿脚掌）等作战手段和作战样式，因其廉价、简便而永远不可能从人类军事活动中开革出局。

介绍了人工智能的应用，建议开启25或5倍速模式。视频中引用的小视频来自这里这套系列视频的内容是根据丁世飞老师编著的《人工智能》进行的

人工智能与机械工程结合的论文摘要

最多追加100好吧，怎么都喜欢骗人啊 微型机器人的发展和研究现状 摘要: 微型机器人是微电子机械系统的一个重要分支， 由于它能进入人类和宏观机器人所不及的狭小空间内作业， 近几十年来受到了广泛的关注。本文首先给出了近年来国内外出现的几种微型机器人， 在分析了其特点和性能的基础上， 讨论了目前微型机器人研究中所遇到的几个关键问题， 并且指出了这些领域未来一段时间内的主要研究和发展方向。 关键词: 微型机器人; 微驱动器 近年来， 采用MEMS 技术的微型卫星、微型飞行 器和进入狭窄空间的微机器人展示了诱人的应用前 景和军民两用的战略意义。因此， 作为微机电系统技 术发展方向之一的基于精密机械加工微机器人技术 研究已成为国际上的一个热点， 这方面的研究不仅有 强大的市场推动， 而且有众多研究机构的参与。以日 本为代表的许多国家在这方面开展了大量研究， 重点 是发展进入工业狭窄空间微机器人、进入人体狭窄空 间医疗微系统和微型工厂。国内在国家自然科学基 金、863 高技术研究发展计划等的资助下， 有清华大 学、上海交通大学、哈尔滨工业大学、广东工业大 学、上海大学等科研院所针对微型机器人和微操作系 统进行了大量研究， 并分别研制了原理样机。目前国 内对微型机器人的研究主要集中在三个领域[6] : (1) 面向煤气、化工、发电设备细小管道探测的微型机器 人。(2) 针对人体、进入肠道的无创诊疗微型机器 人。(3) 面向复杂机械系统非拆卸检修的微型机器 人。 1 微型机器人的发展和研究状况 根据国内开展微型机器人研究的实际情况， 我们 着重讨论微型管道机器人、无创伤微型医疗机器人和 特殊作业的微型机器人。 111 微型管道机器人 微管道机器人是基于狭小空间内的应用背景提 出的， 其环境特点是在狭小的管状通道或缝隙行走进 行检测， 维修等作业。由于与常规条件下管内作业环 境有明显不同， 其行走方式及结构原理与常规管道机 器人也不同， 因此按照常规技术手段对管道机器人按 比例缩小是不可行的。有鉴于此， 微型管道机器人的 行走方式应另辟蹊径。近年来随着微电子机械技术的 发展和晶体压电效应和超磁致伸缩材料磁- 机耦合 技术应用的发展， 使新型微驱动器的出现和应用成为 现实。微驱动器的研究成果已成为微管道机器人的重 要发展基础[1] 。 日本名古屋大学研制成一种微型管道机器人， 可 用于细小管道的检测， 在生物医学领域的小空间内作 微小工作。这种机器人可以由管道外面的电磁线圈驱 动， 而无须以电缆供电。日本东京工业大学和NEC 公司合作研究的螺旋式管内移动微机器人， 在直径为 Φ2514mm的直管内它的最大运动速度是260mm/ s ， 最 大牵引力是12N。法国Anthierens 等人研制出了适用 于Φ16mm的蠕动式机器人， 此种微型机器人的最大 运动速度为5mm/ s ， 负载可达20N ， 具有很高的运动 精度， 负载大， 但运动速度较慢且结构复杂。 国内的上海大学和上海交通大学都研制出了惯性 冲击式管道微机器人， 上海交通大学的微机器人采用 层叠型压电驱动器驱动; 上海大学的微机器人驱动器 有层叠型和双压电薄膜两种类型[3] 。图1 所示为双压 电薄膜微小管道机器人其运动机理， 该机器人采用双 压电薄膜驱动器， 相对于单压电薄膜， 增大了驱动 力， 提高了承载能力。该机构的最大移动速度可以达 到15mm/ s ， 具有前进、后退、上升和下降功能。 112 微型医疗机器人的发展 近几年来， 医疗机器人技术的研究与应用开发进 展很快， 微型医疗机器人是其中最有发展前途的应用 领域， 据日本科学技术政策研究所预测， 到2017 年 医疗领域使用微型机器和机器人的手术将超过全部 医疗手术的一半。因此日本制定了采用“机器人外科 医生”的计划， 并正在开发能在人体血管中穿行、用 于发现并杀死癌细胞的超微型机器人。美国马里兰州 的约翰·霍普金实验室研制出一种“灵巧药丸”， 实际 上是装有微型硅温度计和微型电路的微型检测装置， 吞入体内， 可以将体内的温度信息发给记录器。瑞典 科学家发明了一种大小如英文标点符号的机器人， 未 来可移动单一细胞或捕捉细菌， 进而在人体内进行各 种手术。 国内的的许多科研院所主要开展了无创伤微型 医疗机器人的研究， 取得了一些成果。无损伤医用机 器人主要应用于人体内腔的疾病医疗， 它可以大大减 轻或消除目前临床上使用的各类窥镜、内注射器、内 送药装置等医疗器械给患者带来的严重不适合及痛 苦。中国科学技术大学在国家自然科学基金的资助下 研制出了基于压电陶瓷驱动的多节蛇行游动腹腔手 术术微型机器人， 该机器人将CCD 摄像系统， 手术 器械及智能控制系统分别安装在微型机器人的端部， 通过开在患者腹部的小口， 伸入腹腔进行手术。其特 点是响应速度快， 运动精度高， 作用力与动作范围 大， 每一节可实现两个自由度方向上±60°范围内迅 捷而灵活的动作， 图2 所示的是利用腹腔手术机器人 进行手术的场景[5] 。浙江大学也研制出了无损伤医用 微型机器人的原理样机， 该微型机器人以悬浮方式进 入人体内腔(如肠道， 食道) ， 可避免对人体内腔有 机组织造成损伤， 运行速度快， 速度控制方便。 113 特殊作业微型机器人的发展 除了上述提到的微型管道机器人和无创伤微型 医疗机器人以外， 国内外一些科研工作者广泛开展了 进行特殊作业微型机器人的研究。这种微型机器人配 备相应的传感器和作业装置， 在军事和民用方面具有 非常好的发展前景。 美国国家安全实验室制造出了有史以来世界上 最小的机器人， 这部机器人重量不到28g ， 体积为 411cm3 ， 腿机构为皮带传送装置， 该机器人可以代替 人去完成许多危险的工作。美国海军发明了一种微型 城市搜救机器人， 该机器人曾在2001 年“9111”事 件发生后的世贸废墟搜救现场大显身手。日本三菱电 子公司、松下东京研究所和Sumitomo 电子公司联合研 制出只有蚂蚁大小的微型机器人， 该机器人可以进入 空间非常狭小的环境从事修理工作， 身体两侧有两个 圆形的连接器可以与其他机器人相连接完成一些特殊 的任务。 由于自然界中的生物具有人类无法比拟的某些机 能， 因此近年来利用自然界生物的运动行为和某些机 能进行机器人设计、实现其灵活控制、受到了机器人 学者的广泛重视。国内已有多所高校和科研院所在开 展微型仿生机器人方面的研究。上海交通大学基于仿 生学原理， 利用六套并联平面四连杆机构、微型直流 电动机及相应的减速增扭机构研制出了微型六足仿生 机器人， 体积微小， 具有良好的机动性。该机器人长 30mm， 宽40mm， 高20mm， 重613 克， 其步行速度达 到3mm/ s[2] 。上海大学也进行了一些微型仿生机器人 的研究工作。 2 微型机器人发展中面临的问题 (1) 驱动器的微型化 微驱动器是MEMS 最主要的部件， 从微型机器人 的发展来看， 微驱动技术起着关键作用， 并且是微机 器人水平的标志， 开发耗能低、结构简单、易于微型 化、位移输出和力输出大， 线性控制性能好， 动态响 应快的新型驱动器(高性能压电元件、大扭矩微马 达) 是未来的研究方向。 (2) 能源供给问题 许多执行机构都是通过电能驱动的， 但是对于微 型移动机器人而言， 供应电能的导线会严重影响微型 机器人的运动， 特别是在曲率变化比较大的环境中。 微型机器人发展趋势应是无缆化， 能量、控制信号以 及检测信号应可以无缆发送、传输。微型机器人要真 正实用化， 必须解决无缆微波能源和无缆数据传输技 术， 同时研究开发小尺寸的高容量电池。 (3) 可靠性和安全性 目前许多正在研制和开发的微型机器人是以医 疗、军事以及核电站为应用背景， 在这些十分重要的 应用场合， 机器人工作的可靠性和安全性是设计人员 必须考虑的一个问题， 因此要求机器人能够适应所处 的环境， 并具有故障排除能力[4] 。 (4) 新型的微机构设计理论及精加工技术 微型机器人和常规机器人相比并不是简单的结 构上比例缩小， 其发展在一定程度上和微驱动器和精 加工技术的发展是密切相关的。同时要求设计者在机 构设计理论上进行创新， 研究出适合微型机器人的移 动机构和移动方式。 (5) 高度自治控制系统 微机器人要完成特定的作业， 其自身定位和环境 的识别能力是关键， 开发微视觉系统， 提高微图象处 理速度， 采用神经网络及人工智能等先进的技术来解 决控制系统的高度自治难题是最终实现实用化的关 键。 3 结论 微机器人还处于实验室理论探索时期， 离实用化 还有相当的距离。存在许多关键的技术没有得到解 决， 这些问题的解决过程中同时会带动许多相关学科 的发展。只有当这些问题解决以后， 微型机器人的实 用化才会成为可能。我们要勇于创新， 抓住这个前沿 课题， 将微型机器人技术应用到国民经济建设发展影 响较大的领域。

写论文首先就是要查一下参考文献呀~你去看下（机械工程与技术）期刊吧~看看文献~找下自己的思路吧~

关于机械工程的论文，我们需要把这个机械工程的详细过程写一个。

在这里不是想向大家讲述故事，这篇文字是我也是我了解到的许多成功和不算成功的同学的大学经验、心得。特意说的不详细，是希望能引起大家对于大学生活的思考。也由于大学生活涉及方面比较多，为使本文不要太长，易于阅读。在大家认为有意义的方面可以来进行更深入的讨论。 我是05年的毕业生，我自己的大学生活存在些遗憾。通过我自己四年大学生活经验的累积以及我的理解，写了这样一篇文章，如果我的不成功经验能够帮助到一些仍在过着大学生活的人，会使我感到骄傲的。 以下是我对大学生活的一些思考： 上大学的目的：①获取更好地在社会上立足、生存的能力，依*这种能力来支撑你对社会地位和生活品质的追求，实现自己的价值。②大学本身是个过程，是人生的一小段，应该拥有一个快乐的四年学习生活。 正确理解成功并努力做一个成功的人：达到目的便是成功。但不要狭隘理解为大学毕业能够找到一份工作，获得养活自己的收入便是成功。首先你应该明白你自己喜欢干什么，并且在你喜欢和你擅长之间寻找恰当的平衡点。 大学应该学什么：二十一世纪最重要的是人才，人才最重要的品质是能力。能力是一个抽象的东西，我认为大学最重要的是思考能力、学习能力和集体生活能力。 思考能力是最重要的，也是现在大学生普遍最缺乏的能力。思考能让你更了解自己、了解社会，让你有目标有动力，让你处理事情果断、正确。学习能力也很重要，但对于大部分人来说，学习能力并不是问题。因为大学生是一个优秀的群体，而高考体制选拔的标准也就在于学习能力。当然学习也包括了社会技能、礼仪、生活等等，但我相信大学生们都拥有着一个智慧的大脑，这个问题在大学生中不是问题。集体生活能力也非常重要，个人无法改变环境，必须适应环境。大学期间能够融入到集体生活中，在工作中适应企业对于团队精神的需求便基本不存在障碍，只需要一个适应的阶段。 大学环境提供学习的东西和应该学习的东西是很多的，问题在于学什么和怎样学。这个问题可以以后慢慢讨论（如果大家感兴趣的话）。 大学教育存在的最大问题：本科毕业生的就业压力巨大。找工作难，找一份自己喜欢的好工作更难。很多人上学感觉“学而无用”。不可否认，中国教育是相对落后的，并且存在不少弊端。但在我看来，最大的问题不在于教育制度和教学内容安排，而在于学校和社会，学生和社会之间的距离。不了解社会、社会分工和职业需求是一件相当可怕的事情。无论教育先进还是落后，它所教授的知识永远不能够满足社会分工的细化。不了解社会及其需求，即便你在大学里课程很优秀也可能最终失败。因此，思考非常重要，想到才能做到。毕竟学校提供的软硬件资源足够丰富，本科学生的时间也相对充裕。学校没有告诉你社会是什么样的，那是教育的问题，但你可以去思考、去观察、去改变自己，这是你自己可以把握的。 在中国上大学其实很容易成功：教育相对落后，就业压力如此巨大，却得出了这样的结论看似矛盾，却是很合理的。原因在于，你参与的竞争不是全球人才竞争，你是在与同样教育环境下的人竞争。观察你周围大多数人是怎样过的大学生活，而你只需要改变一点点，获得比别人多一点点的能力优势，你就可以拥有绝对的竞争优势。

人工智能与工业工程结合论文题目

计算机科学的毕设可能是最容易过的了， 因为只要找到一份网站或者管理系统个代码， 顺便写个论文就行， 参考资料极多比如课程管理系统， 学籍管理系统， 如果有要求的话可以拿SSH框架实现一些比较复杂的业务比如电商系统，网上订餐系统， 外卖系统， 这些能用于实际业务的几乎是个人能做的最复杂的业务了， 如果自己喜欢技术的话， 可以尝试做一下可以 look at my name， 可以找到很多项目的源码， 可以自己选一下， 希望能够采纳

首先，当前计算机专业的毕业设计有很多题目可以选择，要想找一些相对简单的题目，可以重点考虑那些参考资料相对比较多的题目，但是要想取得较好的成绩，或者是想有一些创新，还需要重点关注一下近些年来的各种新技术，比如大数据、人工智能领域就有很多题目可以选择。对于本科生的毕业设计来说，虽然没有像研究生那样有明确的创新要求，但是要是能够把新技术与行业领域相结合，那么在毕业设计的过程中会得到更多的收获。当前大数据在技术体系上已经趋于成熟了，所以计算机专业的本科生，在做毕业设计的过程中，可以重点关注一下大数据相关的题目。大数据的行业应用场景非常多，比如大数据与金融、教育、医疗、装备制造等诸多领域都有大量的结合点，而且也有很多成熟的案例可以参加，所以可以结合自身的知识结构和发展规划，来选择一个适合自己的题目方向。在选择具体的题目时，还需要结合一下学校和导师的资源整合情况，比如在财经类大学就读，可以重点关注一下金融相关方向。本科生在完成毕业设计的过程中，除了要重视理论知识的学习之外，还需要重视实践能力的提升，尤其要重视程序设计能力的提升，比如当前大数据开发岗位的人才需求量就相对比较大，借助于毕业设计，也可以重点提升一下自身的就业竞争力，这对于还没有拿到offer的同学来说就更为重要了。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域

工智能论文要抓住现在智能的特点。例如是语音操控还是 是手机操控。现在比较流行懒人模式，都是语音操控的比较多。

高考作文命题，最近的趋势，与世界、国家发展形势、热点、大事件等方面主题的联系比较靠近。所以从写作难度上来看，反而并不难。经济升级、人工智能都是属于这种情况。最推荐的一种：人工智能推荐理由： 从作文题目基于的世界、国家发展形势、热点、大事件来看，“人工智能”是属于较为全新的、高科技领域的大事件，大热点。关注度高。因为在我国起步较晚，因此在写作上发挥的空间就很大。从关注世界人工智能发展，到国内人工智能发展，这些方面的新闻、热点、时事等报道比较及时，且容易收集整理。如果是“经济升级”，则会因为大量的信息数据延缓作文写作的发挥。因为不能轻易下判断，一旦判断有误，就会直接影响作文质量。为什么呢？因为经济发展在我国已经改革几十年了，十分成熟，好处多的无法统计，对比，所以写起来反而较难。而人工智能属于新生事物，这方面的信息数据相对经济升级而言，就要容易得到，既便有所误判，也会因为对比参照较少，再加上科技类本身就存在探索未知，对未知判断容错性较高，故不容易影响作文质量。从事件选择的主题方向是，“经济升级”作文主题方向是带来的好处，“人工智能”的主题方向是对人们就业的影响。那么在写作的时候，在组织素材，立意等方面，经济升级需要确定好什么经济？是什么地方的经济？是国家经济、地方经济还是世界经济等等，带来好处至少要有大量的数据来证明，而这些数据显然一时难以搜索到最新最全的数据，写起来一开始就会难度剧增。这个题目给人第一印象是很熟悉，感觉很好写，但真要写起来的时候，你会感到一时间竟然会有一种无从下笔，无处着手的无力感。这个主题不能使用假象、猜测等模拟数据来写，具有写实性的特点，即建立在一定的较为真实的正确的数据上进行写作。那么，如果不经常关注经济时事，对经济数据比较感兴趣等，则是很难在高考中写好这一作文的。而人工智能的概念，相对经济升级，则比较单一，并不宽泛，属于现代高科技领域的一个较为前沿的发展事物，人们对人工智能影响就业的研究、总结等数据也相对较少，收集起来也相对容易，加上属于新生事物，国家大力推动，普及，因此各种热点事件也是容易引发更多主观的思考。所以，写实性要求不强，数据的真伪性要求也不是很强，这样，学生主观发挥的空间就较大，容易展开联想。这个题目看起来不好写，但只有关注人工智能发展，对人工智能有一定了解的，就很容易写出一篇具有较高质量的高考作文来。当然，上面两个主题的比较都是相对的。对于喜欢经济，对经济发展感兴趣，有一定经济时事素养的高考生，那么写作起来也并不一定会很难，只要抓好开头立意构思，写作起来就要容易得多。反之，则困难得多。对于人工智能这个题目，无论你喜欢不喜欢，具备不具备人工智能时事素养，但只要你去收集素材，对于高中生而言，无论文、理科，都不是什么难事，在有限的素材基础上加上合理的想象、预测、假设判断，这篇作文写出来，也就并非难事。所以，相比较起来，我们还是推荐人工智能这个题目。

人工智能与工业工程结合论文选题

最好能写专业相关的，比如生产调度、管理、车间生产等等。当时也是不会，后来学长给的文方网，结合我目前的工作，帮写的《基于改进非支配排序遗传算法的多目标柔性作业车间调度》，非常专业的说

现代工业工程是以大规模工业生产及社会经济系统为研究对象，在制造工程学、管理科学和系统工程学等学科基础上逐步形成和发展起来的一门交叉的工程学科。下面是学术堂整理有关工业工程论文的题目，供大家参考。1、工效学在企业管理中的应用2、工效学原理在投资决策中的应用3、网络计划在企业生产管理中的应用4、影子价格在生产管理中的应用5、日用品价格体系研究6、JIT与产品功能分析7、制造企业库存问题研究8、我国汽车市场的发展问题分析9、论我国农产品绿色经营10、如何构建以快速物流为核心竞争力的物流组织结构11、物流企业核心竞争力的构建12、实现快速物流对企业管理的价值13、加强物流管理对企业实施低成本战略的价值14、基于ABC+EVA的企业业务外包研究15、绿色供应链环境下供应商的评价与选择研究16、电子商务环境下的第三方物流企业运作模式17、企业业务流程再造（BPR)研究18、基于精益生产的现场改善研究19、TPS在WQ纺织公司织造车间的应用探讨20、JIT在我国中小企业实施条件分析

人机博弈。要多难都可以。

要考虑自己的能力和时间要求，智能制造相对来说更宏观一些，内容更广一些，而智能控制技术相对来说要精细一些，内容更深一些。论文选题可遵循以下几条原则：选择自己所学专业范围之内，体现专业素养，综合考虑自己的能力和时间要求，选题选择大小适中，所选题目与生活相关，通过研究帮助解决现实中的问题。智能制造，源于人工智能的研究，一般认为智能是知识和智力的总和，前者是智能的基础，后者是指获取和运用知识求解的能力。智能控制是具有智能信息处理、智能信息反馈和智能控制决策的控制方式，是控制理论发展的高级阶段，主要用来解决那些用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题。