(完整word版)人工智能在军事领域的发展现状及应用前景

人工智能在军事领域的发展现状及应用前景

知远战略与防务研究所/威远编译自：俄罗斯外交和国防政策委员会网站[知远导读]本文主要介绍了当今世界及俄罗斯本国人工智能技术发展的现状以及未来该技术在军事领域的应用前景，文章还重点分析了人工智能技术实现的可能途径以及人工智能技术对人类战争活动的可能影响。文章编译如下：目前，关于人工智能的说法和文章很多，这让人觉得，人工智能早已研究成熟且无处不在。事实上并未如此。虽然自动化早已成为生产和指挥过程的一部分，而且计算机已经学会语音和脸部识别，操控汽车和分析大量数据。图像识别或者自动翻译属于利用人工智能方法并在完成类似任务时选择存储结果的机器学习技术。人工智能目前还未实现，还需要进行研究，它的应用领域确实非常广泛。国防领域也在其中。发展人工智能成为了保障国家安全的任务。美国和中国希望在人工智能研究中占据领先地位并率先将其运用到网络武器和既可用于监视敌人，也可用于袭击敌人的自主式武器的研制当中。美国国防部在2017年开始抓紧落实所谓的“第三次抵消战略”，该文件中提出的主要目标是“必须集中力量进行创新，旨在通过创新发展美国近年来与对手和敌人已经接近的关键能力，保持并恢复传统遏制力”，这里说的对手和敌人指的也

就是俄罗斯和中国。实际上，世界上已经开始了创新武器竞赛，全部主要大国都将卷入其中。此外，西方已经被普京总统2017年9月1日在雅罗斯拉夫尔公开讲话中提到的内容所震撼：“人工智能不仅仅是俄罗斯的未来，也是全人类的未来。这包含着巨大的机遇和当今难以预测的威胁。谁能成为该领域的领导者，谁就将主宰世界”。著名商人伊隆·马斯克称，人工智能最终将消灭人类。因此，他和另外116名专家、学者、新技术领域公司代表向联合国发出请求书，呼吁禁止研制任何类型使用人工智能技术的武器和自主技术装备。部分商业人士和学者强调，运用自主技术相当于继火药和核武器出现之后，战争中出现的第三次革命，毫无疑问，他们说的没错。但显而易见，联合国开始的关于禁止此类武器公约的讨论不是为了别的什么目的，而是美国及其盟友以讨论普世价值为掩护，阻止其地缘政治对手，首先是俄罗斯和中国研制人工智能武器。然而，履带式装甲车和打击无人机并非战略武器，而是战术武器。这些武器对人类不构成任何威胁。“杀手机器人”的形象被好莱坞复制了无数遍，但现实中的战斗系统未必与之有什么共同点。为了弄清楚，所谓的战斗机器人会不会对人类构成威胁，首先必须弄清，什么是人工智能，它与机器智能，超级计算机的深度学习有什么不同，还有最主要的是人工智能在军事领域的地位和运用范围。国家安全领域

人工智能的任务在可预见的未来，新的世界技术竞赛将导致最新的技术革命延伸至军事领域。所有主要世界大国都将如此，因为任何落后于对手的情况都可能导致薄弱环节的出现，而使用常规类型武器很难对其进行弥补。此外，新技术的出现可能导致战略，武装力量活动的计划和组织出现明显变化。因此，俄罗斯为了维护主权和保持国防能力，必须尽快在部分关键领域获得一定优势，或者至少与潜在敌人不相上下，才能部分弥补当前俄罗斯经济的不足以及大量工业领域的技术落后。阻止将人工智能用于军事目的是不可能的目前，武器领域的关键方向包括：人工智能，人机交互系统，无人战车和机器人，自主武器，高超音速武器，定向能，甚至还包括民用技术，比如人才管理，就是吸引军人参与创新过程，提升俄罗斯国防部军官和文职人员的创造力。回到人工智能，它的任务主要包括四个方面：信息任务、战术任务、战略任务和经济任务。人工智能大大提升了对数据的收集和分析能力，使得在处理信息的速度和质量方面取得一定优势。在军事情报领域，将出现更多的可能性和各种信息源，还包括对敌人掩盖真像的可能性。在“虚假新闻”方面，人工智能能够向信息空间投放大量人为制造的数据、假象，这一方面迷惑了敌人，另一方面则增加了政治风险。即便是目前机器学习领域和人工智能领域已经达成的技术，也对保障国家安全具

有巨大的潜力。现有的图像识别技术能够保证分析卫星地图和雷达数据时的高自动化水平。人工智能能够提升导弹袭击预警系统雷达站的运行效率以及像“树冠”太空目标无线电光学识别系统这样的无线电光学识别系统的信息处理效率。此外，目前卫星微型化以及轨道卫星数量的提升将对快速识别技术出现需求。利用10米以上波长无线电波电离层空间传播原理或者波长更短无线电波地面绕射传播原理的超地平线雷达，其信息处理系统的任务量更大。这些雷达能够“看见”所有移动目标，其中包括民用技术装备，因此，摆在面前的任务是要在全部获取的数千个甚至数百万图形中识别出军事目标，以及地面和空中的异常活动。这是数量庞大的信息和图形，没有机器的帮助是不可能完成的。此外，军队将获得所谓的“目标数据库”，这将对识别和引导系统具有帮助作用。如果说为应对带红外自动寻的头的便携式防空导弹系统，飞机或者直升机只需要发射假热辐射目标，应对雷达站，只需要释放干扰就已经足够的话，那么，人工智能系统即便不是在导弹里，而是在操作员的手中，它也能完全“看见”飞行器。其次，超地平线雷达存在与标准“敌-我”雷达识别系统不兼容问题，因此，在分析空情时，人工智能能够起到很大的帮助作用。人工智能同样能够用于对付敌方雷达，研究敌人雷达的运行情况并选择压制无线电信号的方法。网络空间的运行以及对不断

出现的网络威胁的不间断跟踪需要大量的高技术专家。人工智能同样能够分担部分任务，因为人工智能寻找漏洞，编写代码和机器算法的速度要快得多。寻找到的“弱点”数量将非常众多并对人为控制的防御手段构成威胁。那么到时候，网络攻击将变得更加复杂和危险，相关技术落入犯罪分子之手的风险也会剧增。机器人技术装备和自主武器自主系统的能力目前还很有限。虽然对“发射后不管”系统已经研究了数十年，但仍然需要人的参与，人需要直接定下使用武器的决心。重型航空技术装备也一样，虽然存在自动驾驶，传感器，自动打开炸弹舱门，导弹引导和目标跟踪系统，仍然需要飞行员，攻击无人机也需要操作员的跟踪。但普通人与现代军用技术装备的能力相比，只能说是渺小、脆弱和糊涂的有机体，而在定下战斗决心环节，则是最慢的一环。人工智能用于将人从决策体系中完全解放出来，同时也保全了军人的生命。在战斗条件下，定下决心更快并首先实施打击的一方具有优势，因此，完全自主的系统在未来将获得巨大发展。此外，已经出现了“反自主性”概念，根据这一概念，人工智能（武器）在遭到袭击但未被摧毁的情况下，能够迅速学习并得出结论，之后对敌人实施致命的最后一击。战术武器运用人工智能的可能性很多，指的是能够独立寻找目标并定下摧毁决心的无人飞行器，装甲车，导弹艇。目前，无人机的成本变得越来越

低，产量也越来越大。利用人工智能能够将数千架无人机联为一个巨大的可控“蜂群”，用于发起大规模攻击。截止不久前，洛克马丁公司的F-35第五代战斗机的造价为1亿美元。而高质量的四轴飞行器成本为1000美元。这意味着，美国国防部可以用一架战斗机的价格订购十万架小型无人机。而敌人不可能同时对付得了十万架装满炸药的无人机。苏联和俄联邦已经能够实现将一次齐射的数枚导弹联为能够相互之间交换目标信息的“狼群”，制定行动战略并独立选择攻击目标。这里指的是P-500“玄武岩”，P-700“花岗岩”和P-1000“火山”反舰导弹系统。我们的技术很有发展前景。美国海军正在研制将无人巡逻艇联成“群”的系统，这就是所谓的CARACaS（机器人代理指挥和感知控制架构）技术。另外，该系统可安装在美海军研究局研制的独立平台上，也可安装在各种小型船只上，将它们变成自主的无人运输工具。CARACaS系统的软件基于美国航空航天局（NASA）为火星车研发的技术。军人在带CARACaS系统便携式设备的帮助下，将能够轻易并迅速地将飞行器，装甲车和快艇变成统一的自动化战斗群。人工智能在太空的前景更加广阔。可以组建不需要连续监控和从地面指挥中心进行指挥的自主跟踪卫星或者反卫星卫星集团。将来，在人工智能的帮助下，能够大幅提升特种部队和空降分队的效能。即便规模不大的特种小组在使用无人平台的情况

下，也能够以类似的形式控制敌方大片区域，并在自主交互战车的帮助下攻击各种目标，或者阻止敌军分队进入某一区域，以此来扼守主力登陆基地。基于坦克和装甲输送车（对于俄罗斯来说就是“阿尔马塔”多用途履带式平台）的无人地面作战系统，能够为登陆兵准备登陆场，对敌开火，运送弹药及特种部队必须的设备。自然会出现一个疑问：这种具备人工大脑的坦克会不会对己方登陆兵开火？答案显而易见：战车拥有“目标数据库”和人脸识别系统的情况下，可以避免这种情况的发生。或者为坦克加装基于普通处理器，能够限制人工智能行动的机器智能，作为能够取代坦克车长、驾驶员和瞄准手定下决心的人工智能的补充，就像负责反射的脊髓不允许人触碰滚烫的武器或者从阳台上跳下去一样。需要注意的是，现代战争的实施战略要求改变部队的展开方法，而且现代战争将在敌人的全境同时举行：陆地、空中，近地空间，以及信息空间和网络空间，战士自主机器人技术支援系统在近期也将获得发展。有人作战行动向无人作战行动的转变速度将会加快。军队应当关注并作为近期优先发展方向的是，具备网络支持的自主武器技术，人机协同系统，其中包括定下决心时的人机交互，具备人工智能功能的自主学习系统以及改进的无人系统。至于机器人本身来说，在可预见的将来，未必会出现人形机器人，机器人多半看起来像火星车一样，

或者类似星球大战电影中的R2-D2机器人。小型自主机器人能够成为理想的狙击手，可以在阵地上等待必要且足够长的时间。部分类型的飞行或者爬行机器人能够进入房间，在不被发现的情况下，向目标注入致命性毒剂或者喷撒神经麻痹毒气。自然还会出现一个疑问：如果黑客侵入人工智能战车，对其进行破坏，甚至让战车向己方军人或者民用目标开火怎么办？答案显而易见：黑客什么也不能破坏，因为人工智能与机器智能和超级计算机不同，能够独立为自己生成行为算法，并非在普通计算机硬盘或者内存上进行稳定存储，而是利用瞬间产生，而后又消失的神经联络链条。人工智能还有另外一项战略任务，在该项战略任务中，人仍然发挥着自身特殊的作用。俄联邦武装力量总参谋部未来将出现具备超大计算能力的自主战术武器，用于实施“智能”侦察，分析敌人和己方部队行动，寻找最优方案，这意味着军队展开和指挥的战略和方法将发生变化。概念性武器中的人工智能将成为与核武器一样的战略遏制因素，因此创新竞赛将会提速。21世纪，大国之间的竞争仍在继续，恐怖组织甚至能够召集一整支军队，因此，军事技术装备应当不断进行改进和完善。完全有可能，如果一个国家借助人工智能技术控制对手的全部系统，假想的“第三次世界大战”可能在数秒内就已经结束。关于这一点，需要思考的不仅仅是军人，也包括国家政府。

在国家层面作出决策的政治家也必须了解创新性变化的意义，因为不仅出现了实施新型战争的可能性，还出现了在各国之间挑起现实冲突的可能性。人工智能同样能够被运用到国家管理和巩固政权的方法中，成为内政的工具。人工智能还能够成为国家机关在控制灾难性风险和预防人为灾难时的帮手。人工智能研究的进步将对经济产生最重大的影响，并可能导致新的工业革命。首选运用人工智能的大国将对其余国家形成信息，甚至军事政治优势。发展人工智能正在成为21世界超级大国的战略任务。与此同时，下面这个问题的答案也很重要：我们在为自己培养什么样的助手——无耻和惨无人道的人工“靡菲斯特”，还是电子版的天使？如果俄罗斯能够研发出突破性技术，在该方面集中主要精力和资源，那么就能保证在新一轮军事技术发展中保持与美国和中国的平等地位，尤其是当世界领导者发现，自己开始失去权力并成为大国之一时，这也就意味着世界将出现不稳定局势，可能发生冲突，包括军事冲突。美国为了保持自身优势，将继续激化冲突，早晚会向寻求霸权地位的国家发动按照21世纪全新规则实施的战争。鉴于俄罗斯经济上的落后以及科学教育多年来的退化，我国在研制新一代导弹，反导导弹，突击系统和防护装备方面的财政、技术能力目前要落后于潜在的敌人，恰恰人工智能将成为我们的盟友，作为对亚历山大三世说过的我们的

两个盟友（陆军和海军）的补充。人工智能将成为定下战略决心时的助手，因为任何战略和国防任务都意味着大量的工时、分析和模拟。人工智能将能够分析我方敌人的行动，收集科学信息，寻找先前我们因信息、数据或者跨学科领域科学知识不足而未能解决的复杂工程任务的合理解决方法。人工智能能够获取人类在整个文明存在历史中存储的全部科学、政治、军事等信息，并能够创造性地访问信息，发现隐藏含义，整合知识并帮助我们在核物理，量子化学，生物技术等的进一步发展中取得突破。人工智能是未来的战略项目，其研发方面的竞争将与20世纪中期的核竞争不相上下，而目前仅解决了数据分析，图像识别和文本翻译等部分任务。重要的是要知道，人工智能不是超级计算机，它是按照完全不同的原理运行的。关于机器技术奇异点和机器人起义的讨论目前还仅仅是科学幻想。主要的任务还未完成——如何研制出性能与人类大脑相当的计算机。如何研发人工智能？计算机和现代机器人根据程序算法运行，也就是根据系列连续的命令。在同一种环境下，算法运行将得出同一个结果。人工智能是一种机器系统，能够学习，获得并使用客观知识和经验，作出不同的决策（每次都会变得更加合理），制定战略，使用抽象的概念并像人脑一样完成创造性任务。当工程师和科研人员试图研制出自然界中的类似物体并在机器和机械中实现人们

所须要的功能时，他们就会研究标本。以航空技术装备研制的各个阶段为例。人类从古时候就已近幻想飞行（关于伊卡洛斯和代达罗斯的神话），工程师研究了翅膀以及鸟类和飞鼠的解剖。在中世纪，当时像莱昂纳多·达·芬奇这样杰出的天才尝试制造扑翼机，在文艺复兴时期和20世纪初也一样。虽然现在的飞机与鸟类大不相同，且飞行的方式也不一样，然而，鸟类翅膀的特点是，上表面凸起，下表面平顺，气流通过时能够产生气压差（下方气流速度更快，压力更大），从而产生了升力。工程师正是将这一特性运用到了飞机上，研制了机翼和滑翔机，增加了发动机，人类便获得了飞行的能力。梦想从此实现。飞机还被区分为军用和民用飞机。人工智能也一样。为了研制人工智能，必须了解人类思考的方式，研究人类大脑的神经生物活动。现代电子显微镜，脑电描记器，X线体层照相机等能够在细胞和分子层面“探察”大脑，了解什么是大脑神经，中枢神经系统生物神经网络的运行方法。大脑神经的活动神经元由神经元细胞核、细胞体和特殊的突起构成：数个接受信息的树突和向其它神经元或肌肉细胞传递信号的轴突。每个神经元与其它的神经元通过专门的电和化学信号协同，也就是通过电来刺激细胞。两个神经元之间相连的部位被称为突触。突触是神经元之间信息传递的部位，构成联系。我们的大脑中的神经元超过1千亿，它们相互联系，构成

神经网络。突触中的信号借助化学神经介体（氨基酸和各种固有化合物）进行传递，或者通过电信号进行传递，钙离子通过通道蛋白由一个细胞进入另一个细胞。虽然信号传输机制已经研究得很清楚了，但科研人员和工程师的问题在于，1千亿神经元中的每个神经元与其它神经元形成1000至20000个联接，累积大量的信息，达2-5拍字节，而这一过程伴随着放电现象以及离子和能够加强或削弱信号的复杂分子的参与。重现数十亿细胞组成的网络及数千细胞之间不断出现并消失的联系是不现实的。必须发明另外一种具备自身要素的结构。人工智能的研发问题之所以迫切，还在于人脑无论如何也不能与计算机相比。大脑不是计算机。大脑中的信息，记忆，经验，图形，声音等并非以字母、数字、音符、图像或者二进制代码的形式存储。大脑中没有中央处理器所需要的存储器，没有能够通过算法提取和处理的物理内存。信息在我们需要的时候，通过神经元联系恢复。大脑中没有软件。大脑是一个能够学习的系统，但与此同时，对于我们来说，认识比记忆要更加容易。我们与外部世界或者想象中的世界有直接关联。我们看到一个物体并认识它。通过产生的图像，我们知道，这是什么物体。但如果我们不能认识一个物体的形状，那么我们就需要记忆额外的东西或者学习新的信息。视觉记忆非常重要，听觉记忆和音乐记忆也一样。当人用

上全部记忆类型时，记忆会更快和更有效。重要的是要知道，系统的完整性和大脑的健康需要通过积极活动来维持。人类正面临一项最复杂的任务，其难度与20世纪核物理发现以及核武器的研制相当。目前，任何一个国家都还没能完成人工智能的研发。只有虚拟生物神经元运行的数学和计算机模型。第一批研究尝试最常见的模型是能够学习，记忆并重建图形的神经元网络，它可以进行分析并给出答案。美国学者W·麦克卡洛和W·匹茨早在1943年就首先尝试研制人工神经元和机器智能，与N·维纳共同奠定了一门新科学——控制论的基础。之后，在1957年，F·罗森布拉特发明了视感控器——一种使用大脑接受信息的计算机模型。工程师和数学家提出研制一种输入端存在像通过突触向生物神经元树突传输信号的处理器，作为输入设备，然后信号传向相联存储器部位，然后再从该部位传向反应部位。俄罗斯科学界的贡献杰出的苏联数学家安德烈·尼古拉耶维奇·科尔莫戈罗夫和弗拉基米尔·伊戈列维奇·阿诺尔德在1957年证明了以下定理：任何多变量连续函数都能够表现为少变量函数有限数组合的形式，这成为构建神经元网络的数学基础。还证明，各种集合或者函数相关元之间的对应关系能够表现为与一定数量输入层“神经元”，更多数量具有一定激活功能的各潜层“神经元”，输出层具有未知激活功能“神经元”直接相联的定值神经网络。而且神经网

络还能够调整或者“学习”。对于不了解数学理论的人来说，这些听起来有些复杂，但这对于回答人工智能能否实现这一问题具有重要意义。苏联数学家从理论上证实，是的，这是可能的。而在1964年举行的因此以“机器能否思考”为题的辩论中，A·N·科尔莫戈罗夫表示，研制完全建立在数字信息处理和控制机构基础上的，完全意义上的生物是绝对可能的，这符合唯物辩证法的原则。如果回到大脑的计算机模型，那么可以想象，人脑中有数十亿缓慢运行的处理器，且它们的数量如此之多，使人脑比当今任何超级计算机都要更强。从控制论观点来看就很简单了。人工智能是线路信号和非线性函数和激活算法的总和。借助非线性函数，处理器将输入信号转变为输出信号，并进入下一网格——下一个处理器并继续转化。人工神经元形成层，而神经元网络具备学习，恢复和破坏联系的能力。理论上，这一切貌似都不复杂，但问题在于，人脑的突触能够放缓信号，能够加强信号，也能够不失真地选通或者完全不作出任何反应，选通或者不选通。这样一来，至少是一个三进制逻辑“+1，0，-1”，因此借助二进制和现在的处理器模拟神经元网格是不太乐观的。俄罗斯在这方面具有一定的经验。三进制逻辑的处理器（trit和trait代替比特和字节）在苏联的导弹-太空技术装备中就已经成功运用。工程师继续推进并开始研究光信号系统，回到了模拟信号和带内存的

系统。如果说电信号能够交互并相互干扰的话，那么光信号不会混乱，因为光子不可能出现交互。或许，光学人工智能系统与苏联80年代研制的东西类似，将能够建立近似合理的神经元网络结构。量子计算机之路人工智能研究人员多半会关注量子物理。包含信息并参与信息传输的粒子是分子和原子，虽然它们很微小，但交互还是很明显，人类可能不得不研究大脑量子理论并使用量子计算机来研究人工智能。而量子计算机的研制是一项工作量特别巨大且非常复杂的任务。目前，我们离人工智能的实现还很遥远，因为我们还不能完全了解突触的工作方式，信号的传输方法，以及记忆是如何产生的。须要研究出意识的数学和物理模型。未来人类还有很多工作要做，这些工作完成的质量越高，人们活到下个千年的可能性就越大。（全文完）（平台编辑：黄潇潇）

未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析最新竟争力资料

未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析最新竟争力

未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析 最新竟争力 人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链。以下对人工智能行业发展趋势分析。 中国和美国目前是全球人工智能产业发展的领导者，仅在2015年，两国在学术期刊上发表的AI相关论文接近1万篇，而英国、印度、德国和日本加起来才大约相当于中美的半数。2017-2022年中国人工智能项目行业市场深度调研及投资战略研究分析报告表明，中国有着全球最多的数据量，拥有巨大应用市场，正在围绕AI构建完善的产业生态链。我们有理由相信，AI将成为企业跨部门业务发展的“颠覆者”，渐趋成熟的AI技术正逐步向“AI+”进行转变。我国将在AI关键技术领域获得重大突破，推动关键场景应用逐步走向成熟。 趋势一政策体系加速完善 一直以来，我国高度重视人工智能技术创新和产业发展，当前随着全球人工智能产业的快速成长，一些主要发达国家纷纷出台人工智能相关战略文件，力争在新的科技浪潮中抢占制高、规避风险。美国、英国等相继出台了《国家人工智能研究和发展战略计划》等报告，不断完善人工智能顶层设计。我国也围绕《中国制造2025》和“互联网+”行动计划出台了一系列支持人工智能技术创新和产业发展的政策文件，如2016年5月由国家发改委、工信部等多部委联合发布的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》等。在国务院发布的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中，也提到要培育人工智能产业

生态，促进人工智能在经济社会重点领域推广应用。今年，我国人工智能产业发展的政策支撑力度有望进一步加强。一方面，借鉴美国、英国等的人工智能国家战略，预计我国也将发布聚焦于人工智能的国家战略文件，对未来人工智能技术和产业发展制定顶层设计。另一方面，科技部、国家发改委、工信部等相关部门也将有望发布人工智能相关的政策文件，从技术研发、产业培育等角度做出具体的部署，实施一批大型项目。此外，围绕标准、安全等特定议题，相关的政策研究与制定也将有望取得积极进展。 趋势二产业规模快速增长 自2006年深度学习算法提出以来，语音和视觉识别准确率得到大幅提升，人工智能进入到了第三次高峰期。当前，在技术突破和应用需求的双重驱动下，人工智能技术已走出实验室，加速向产业各个领域渗透，产业化水平大幅提升，人工智能产业发展正处在黄金期。根据初步测算，2016年，全球人工智能市场规模约为1680亿元，我国人工智能市场规模约为98亿元。今年，随着我国软件与互联网技术向各行各业的持续深入以及云计算、大数据、物联网等相关产业的不断进步，人工智能产业市场规模将持续扩大，预计人工智能及其相关产业发展增速将超过40%。从细分行业来看，语音服务相关技术和模型将趋于成熟，围绕智能语音的行业应用将不断加速，市场逐渐打开，成为人工智能产业发展的主要方向。图像处理等计算机视觉技术将随着训练数据的快速累积实现大的突破，而面向各个行业领域的专业化智能服务则将创造出新的市场空间，有望造就新的行业领军者。 趋势三关键技术取得突破

人工智能的发展前景

人工智能的发展前景 人工智能很可能导致人类的永生或者灭绝，而这一切很可能在我们的有生之年 发生。 上面这句话不是危言耸听，请耐心的看完本文再发表意见。这篇翻译稿翻译完 一共三万五千字，我从上星期开始翻，熬了好几个夜才翻完，因为我觉得这篇 东西非常有价值。希望你们能够耐心读完，读完后也许你的世界观都会被改变。 我们正站在变革的边缘，而这次变革将和人类的出现一般意义重大–Vernor Vinge 如果你站在这里，你会是什么感觉？ 看上去非常刺激吧？但是你要记住，当你真的站在时间的图表中的时候，你是 看不到曲线的右边的，因为你是看不到未来的。所以你真实的感觉大概是这样的：

稀松平常。 遥远的未来——就在眼前 想象一下坐时间机器回到1750年的地球，那个时代没有电，畅通通讯基本靠吼，交通主要靠动物拉着跑。你在那个时代邀请了一个叫老王的人到2015年来玩，顺便看看他对―未来‖有什么感受。我们可能没有办法了解1750年的老王内心的感受——金属铁壳在宽敞的公路上飞驰，和太平洋另一头的人聊天，看几千公里外正在发生进行的体育比赛，观看一场发生于半个世纪前的演唱会，从口袋里掏出一个黑色长方形工具把眼前发生的事情记录下来，生成一个地图然后地图上有个蓝点告诉你现在的位置，一边看着地球另一边的人的脸一边聊天，以及其它各种各样的黑科技。别忘了，你还没跟他解释互联网、国际空间站、大型强子对撞机、核武器以及相对论。 这时候的老王会是什么体验？惊讶、震惊、脑洞大开这些词都太温顺了，我觉得老王很可能直接被吓尿了。 但是，如果老王回到了1750年，然后觉得被吓尿是个很囧的体验，于是他也想把别人吓尿来满足一下自己，那会发生什么？于是老王也回到了250年前的

通信工程的发展现状和未来趋势分析

通信工程的发展现状和未来趋势分析 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 这篇通信工程师论文发表了通信工程的发展现状和未来趋势分析，随着我国网络和通信技术的不断发展，我国的通信网络逐渐迈向现代化，虽然与发达国家还在一些差距，但是在传输技术方面取得了很大的进步，我国的传输技术经历了长期发展的过程，本文就围绕传输技术与通信工程进行详细介绍。 关键词：通信工程师论文,传输技术,应用现状 1 前言 通信网络工程在我国人们的生产以及生活中都占有重要位置，一方面，通信工程进一步改变的人们的工作方式，对于各行各业的日常工作方式进行了巨大的变革，提高了人们工作的效率;另一方面，通信工程还可以及时地获取社会上的各种信息，有利于相关人员加强对社会的管理，促进社会和谐稳定，而各种传输技术作已经被广泛应用于人们的生产和生活中，文章主要讲述其在通信工程中的具体应用状况，并对其发展趋势进行分析，希望可以促进通信工程的不断发展。

2 通信工程的发展状况 关于通信工程的含义概述 通信工程属于电子工程，也可以被叫做电信工程，该工程现在已经在我国作为一种成熟的学科出现在各大高校的开设专业当中，通信工程主要研究在通信过程中发生的信息传输以及信号处理现象，理解其原理，同时再加以应用。当前，通信工程的相关信息技术迅速发展，光纤通信、数字移动通信以及网络通信极大地便利了人们的交流和通信过程，因此具有广大的发展前景，目前通信工程可以从云技术和无线宽带技术方面入手，来推动传输技术的进一步发展[1]。 关于通信工程的研究内容概述 通信工程主要研究信号的产生、信息的传输、交换以及产生的原理问题，同时还有需要关注数字通信、光纤通信、个人通信、计算机通信、卫星通信、蜂窝通信以及平流层通信等问题，除此之外，通信工程还会涉及传输技术在多媒体技术、数字程控交换以及信息高速公路三方面的应用问题。现代通信技术最初起源于19世纪，今天现代通信技术已经得到了迅速发展，也被广泛应用在一些行业领域当中[2]。 3 传输技术的主要内容 关于传输技术的信道及范围概述

未来移动通信技术的发展趋势与展望探讨

未来移动通信技术的发展趋势与展望探讨 摘要科技不断发展，人类生活在不断进步，现在的社会是科技型的社会，是信息化的时代。而信息化需要的是计算机，需要的是互联网，为了紧跟时代的潮流，为了更加方便人们的交流，方便中国信息事业的发展，移动通讯也在一代一代的更新，一步一步向前迈进。新型的通信手段将成为促进社会进步、科技发展的中坚力量，本文将根据移动通讯来探讨其未来发展趋势与展望，并且进行研究分析，为我国移动通讯将来的发展提供探索新趋势。 关键词移动通信技术；发展；数据；信息时代 前言 随着信息时代的快速发展，科学技术的不断更新，通信技术也越来越受到人们的关注，它经过四代的变革更新，处在第五代的热潮之中。人们的工作、出行、购物，都要依靠移动通信来完成，因此，移动通信技术已经成为人们日常生活中必不可少的“必需品”。经过调查统计，我国移动用户的使用者已经突破了十亿，目前的使用量还在不断增加，呈现出了前所未有的热潮。移动通信技术的发展前景极为乐观，同时也促进了我国的信息发展。 1 移动通信系统的研究背景 移动通信系统是从二十世纪八十年代诞生的，直到现在，它一共经历了四次更新换代，预计到2020年将经过第五代的發展历程。 第一代通信技术是在二十世纪九十年代初完成的，它主要是通过模拟传输数据，因此传输的速度十分的慢，而且质量相对来说也较差，并且无法加密，安全系数也很低，业务量也很小，所以很快就被第二代移动通信技术淘汰了。 第二代移动通信技术开始于二十世纪九十年代的初期，这次它引入了较为密集的技术结构，并且还引用了智能技术，虽然比起第一代的通信技术好了很多，但依然有多的不足之处，传输的速率依然很慢，安全稳定系数依然不够高。 第三代通信技术的发展就更加的智能化，前两代无法解决的宽带服务，由于第三代通信技术的到来也有了相应的提供。它具有Internet的能力，还可以实现全球漫游，传送质量较高的图像等。 第四代通信技术就是现在我们使用的4G网络，上网的速度更加的快，并且有了移动宽带和WIFI。我国现已经进入了4G生活时代，4G具有极高的下载速度和高清的电视，是前三代无法达到的。 随着科学技术的发展，网络时代的需求越来越多，这就需要更加进一步的研究未来移动通信技术的发展趋势，从而使我国的信息发展跟上时代的脚步[1]。

人工智能学习研究的现状其发展趋势

浅谈人工智能学习研究的现状 及其发展趋势 摘要：自上世纪五十年代以来，经过了几个阶段的不断探索和发展，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来，随着信息技术的快速进步，与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新，就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点，尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智

能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。 1.前言 自20世纪90年代以来，随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈，对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注，且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。 人工智能已对现实社会做出了非常重大的贡献，而且其作用已在各领域发挥得淋漓尽致，特别是在计算机领域，人工智能的应用更加突出，可以说，哪里有计算机应用，哪里就在应用人工智能；哪里需要自动化或半自动化，哪里就在应用人工智能的理论、方法和技术。目前，人工智能应用的主要领域，也就是计算机应用的主要领域。 人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲，人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的，它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。 学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具

浅谈未来移动通信的发展趋势

浅谈未来移动通信的发展趋势 摘要：随着新世纪的到来，信息技术和移动通信技术得到了迅猛的发展，在市场需求的同时，未来的移动通信技术的趋势是：网络业务的数据化、移动互联性和分组化；以及网络设备的小型化和智能化等。这些趋势正是第四代移动通信技术的发展目标和方向。本文介绍了未来移动通信系统的特点和网络架构。讨论了未来移动通信物理层的关键技术以及相应的网络结构。最后对未来移动通信系统的发展进行了一定的展望。 关键词：4G；网络结构；移动通信；无线传输技术 1 绪论 所谓的移动通信是指在移动用户之间或者是移动和固定用户之间的通信技术。随着电子技术和计算机网络技术的不断发展，移动通信技术也得到了一定的发展。目前移动通信已经成为人类不可缺少的通信方式。 移动通信的历史主要经历三个阶段： 第一代移动通信技术。这种通信技术主要指的是蜂窝式模拟移动技术，其频率利用率不高、容量有限、制式太多且不兼容等局限促使人们开发出第二代移动通信。 第二代移动通信技术指的是蜂窝的数字移动通信技术，使得蜂窝的数据传输变成数字化，具有了数字化信号传输的所有特点。但还是存在着业务单一、通话和低速数据通信以及无法全球漫游等缺憾。于是结合Internet 和高度移动性的第三代移动通信应运而生。 第三代移动通信技术，这种技术克服了第二代移动通信技术的所有缺点，并提供了很高质量的多媒体综合业务。有了第三代移动通信，人们除通话以外，可以方便地进行WWW浏览，收发E- mail，视频点播等多媒体业务，进行电子商务如购物、交易、金融业务等。目前，因3G系统上有许多需要改进的地方，所以人们已经开始对4G 技术进行研究。这种4G技术会比3G技术的更加完善。 2　4G 移动通信简介 第四代移动通信技术的概念可称为宽带接入和分布网络，具有非对称的超

我国人工智能化行业发展现状分析和投资前景预测

中国人工智能行业发展现状分析及投资前景预测 在东西方神话中，上古「智人」通过各种方法制造「人类」这一物种并赋予其智能；而到了中世纪的欧洲，古典哲学家们尝试着用机械符号处理的观点解释人类大脑的活动；直到20世纪40年代，来自数学，心理学，工程学，经济学和哲学等领域的一批科学家们基于抽象数学推理的可编程数字计算机的发明使得智能大脑出现的可能性被广泛探讨。 1950年，Marvin Minsky和Dean Edmonds建造了世界上第一台神经网络计算SNARC （Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator），它通过使用3000个真空管和B-24轰炸机上的自动指示装置模拟了40个神经元而组成神经网络。 同期，被誉为「计算机科学之父」的AlanT uring在Mind上发表论文，第一次提出机器智能设想。虽然未提到具体的研究方法，但论文中提到的「图灵测试」、「机器学习」、「遗传算法」和「强化学习」等理论也在日后成为了人工智能领域重要的分支。 图灵的计算理论认为任何形式的计算均可被数字信号描述，这也为人工智能的后续实践提供了理论基础。 随后的1956年，在MarvinMinsky连同ClaudeShannon和NathanRochester一起组织的Dartmouth会议上，「人工智能」这个概念首次被提出并开启了西方「人工智能」科学长达半个多世纪的高速发展。 在中国，关于「人工智能」的研究和探讨在70年代末被解禁后又不适时地与「特异功能」联系在一起而停滞不前，直到80年代初期随着技术和思想的不断进步才取得实质性进步。 而今，全球共有近千家人工智能公司遍及62个国家的十余个产业，国内涉及人工智能领域的公司也早已破百。 除了「机器学习」、「模式识别」和「神经网络」这些晦涩的词汇和各种层出不穷的借势营销，这个看似离我们越来越近的市场却在「互联网玄学」的外衣下显得愈发迷雾重重。 一、国内人工智能产业链解构 「基础技术」、「人工智能技术」和「人工智能应用」构成了人工智能产业链的三个核心环节，我们将主要从这三个方面对国内人工智能产业进行梳理，并对其中的「人工智能应用」进行重点解构。 （一）基础技术提供平台 人工智能的基础技术主要依赖于大数据管理和云计算技术，经过近几年的发展，国内大数据管理和云计算技术已从一个崭新的领域逐步转变为大众化服务的基础平台。而依据服务性质的不同，这些平台主要集中于三个服务层面，即「基础设施即服务（IaaS）」、「平台即服务（PaaS）」和「软件即服务（SaaS）」。

生活中的人工智能——人工智能的现状及未来

生活中的人工智能 ----人工智能发展现状及未来摘要：人工智能一词于1956年提出，经过半个多世纪的发展，已经渗透到各个领域。本文将对人工智能的发展作简要的介绍和分析，重点介绍近年来人工智能在各个领域的应用，以期我们对人工智能有更深入的了解。 关键词：人工智能、应用、发展 随着计算机技术的飞速发展，人工智能也取得了极大的发展，并且开始应用到我们生活中的方方面面。伴随着研究的深入，也许我们正要进入一个人工智能时代。 1.人工智能的兴起和早期发展 人工智能的发展历程大致可以分为下面五个阶段。 第一阶段: 20世纪50年代，人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法，而忽视了知识的重要性。 第二阶段: 60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay－II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议( International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI)。 第三阶段: 80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了飞速的发展。日本在1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 第四阶段: 80年代末，神经网络飞速发展，。1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。 第五阶段: 90年代，人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象 2.近年来人工智能的应用 随着人工智能的发展，人工智能已经渗透到了生活中的每个方面。 2.1“人机大战” 在人工智能的发展史上，出现了很多堪称经典的“人机大战”。 1985年，当时的国际象棋世界冠军“棋王”卡斯帕罗夫在德国汉堡举行了一场人机车轮大战。他在5个小时内，以32∶0的完美比分击败了所有电脑公司祭出的硬件和象棋软件程序。然而11年之后情况发生了变化，1996年“棋王”在与“深蓝”的比赛中第一次输了一盘；1997年，升级版的“湛蓝”在决定胜负的第六个回合中，只用了22步棋便迫使卡斯帕罗夫投子认输——这是“棋王”职业生

人工智能的现状及今后发展趋势展望

人工智能的现状及今后发展趋势展望 一．引言 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 二．目前人工智能技术的研究和发展状况 目前，人工智能技术在美国、欧洲和日本依然飞速发展。在AI技术领域十分活跃的IBM公司，已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了ASCI White电脑，号称具有人脑的千分之一的智力能力。而正在开发的更为强大的新超级电脑———“蓝色牛仔”（Blue Jean），据其研究主任保罗·霍恩称，“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。 三．技术应用 随着AI技术的发展，现代几乎各种技术的发展都涉及到了人工智能技术，可以说人工智能已经广泛应用到许多领域，其典型的应用包括： 1符号计算 计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值;另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式、函数、集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematic和Maple是它们的代表。由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。 2模式识别 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与

浅谈军事通信卫星发展及趋势

浅谈军事通信卫星发展及趋势 【摘要】现代防御技术指挥控制与通信中，通信卫星成了指挥、控制、通信和情报收集的重要工具，是满足决策部门、军事指挥部门、军政领导通信需要，应付突发事件的一种有效手段。本文阐述了军事通信卫星在现代战争中的作用并对其发展及趋势进行分析。 【关键词】军事战略；卫星通信；应用状况；发挥作用；发展趋势 引言 卫星通信系统实际上也是一种微波通信，它以卫星作为中继站转发微波信号，在多个地面站之间通信，卫星通信的主要目的是实现对地面的“无缝隙”覆盖。卫星通信是以卫星作为中继的一种通信方式，是在地面微波中继通信和空间电子技术的基础上发展起来的，具有通信距离远、覆盖范围广、不受地面条件的约束、建站成本与通信距离无关、灵活机动、能多址连接且通信容量较大等优点，在全球许多领域应用效果很好，尤其在军事上已成为军事通信卫星提供的现代通信手段，可为军事指挥员提供灵活的全球通信覆盖能力和战术机动性，这种通信能力是其他通信手段无法比拟的，在军事C4ISR系统中，卫星通信起着关键的作用。 一、卫星通信在国外军事及战略上的应用状况 迄今只有美、俄两国拥有独立的卫星导航定位能力，美国的“全球定位系统”（GPS）和俄罗斯的“全球导航卫星系统”（GLONASS）是世界上广泛应用的两种现役导航卫星系统。这两个系统的导航卫星都采用多普勒测速和时间测距的导航方法。GPS的定位精度可达15m，测速精度为0.1m/s，授时精度为100ns。GLONASS的三个相应数据分别为30～100m、0.15m/s和1μs。美国军方认为未来的战争将是“信息战争”，而且还认为夺取制信息权和制天权是未来战争取胜的关键。以侦察卫星、预警卫星、通信卫星和导航卫星为代表的航天系统是夺取信息优势的重要武器，因此，夺取制天权是夺取制信息权的重要保障。 军用航天系统的迅速发展极大地提高了武器装备的整体作战效能，已成为直接支援作战行动不可替代的手段。美国建立了世界上最庞大的军用通信卫星系统，包“舰队卫星通信”系统、“特高频后继星”系统、“卫星数据系统”、“国防卫星通信系统”、“军事星”通信卫星系统和“跟踪与数据中继卫星系统”……这些卫星通信系统所承担的主要任务各不相同，有的用于为某一军种或三军提供战术通信，有的用于为国防部和国家指挥当局提供战略通信。 二、卫星通信在军事及战略上发挥决定性作用 卫星通信网络是利用人造地球卫星作为中继站转发无线电波，从而实现两个或多个地面站之间通信的网络。通信卫星的作用相当于离地面很高的中继站，卫星通信网络分为延迟转发式通信网络和立即转发式通信网络。现代防御技术指挥

关于移动通信未来发展趋势的探讨

龙源期刊网 https://www.docsj.com/doc/8817022394.html, 关于移动通信未来发展趋势的探讨 作者：陈宇冯杰 来源：《中国新通信》2013年第09期 【摘要】基于用户现实的需求和移动通信技术的快速发展，我国的移动通信正逐渐改变了人们的生活，在通信速度、网络带宽、增值服务、多媒体通信和智能性方面将有较大程度的提高。因此，我们必须对移动通信未来发展趋势进行深入的研究和探讨。 【关键词】移动通信智能化网络化发展趋势 一、移动通信在未来发展中的重要定位 在未来发展中，基于人们现实的需求，移动通信的定位主要表现在以下几个方面：（1）移动通信成为了网络发展的重要支撑。在未来的发展中，移动通信主要会朝着网络化的方向发展，通话和短信业务只占业务量的很少一部分，网络服务将成为移动通信的重要发展内容。（2）移动通信成为了NGN网络的重要载体。随着网络的快速发展，下一代NGN网络已经成为现有移动通信网络的替代产品，为了提高NGN网络的覆盖率，现有的移动通信网络成为了重要载体。（3）移动通信成为了人机通信的重要手段。在未来移动通信的发展中，人机通信将会成为重要的发展方向，在用户现实的人机通信的需求下，移动通信成为了人机通信的重要手段。 二、移动通信对人们生活方式的具体影响 移动通信的智能化、网络化发展，对人们的生活产生了具体的影响，其影响主要表现在以下几个方面：（1）移动通信的娱乐性更强。由于未来移动通信将会朝着智能化和网络化方向发展，因此移动通信的功能性更强，移动通信将会开发出各种娱乐功能，满足用户对娱乐的需求。（2）移动通信成为了人们工作和生活的重要帮手。在未来的发展中，移动通信的网络化发展将成为重要方向，由此也为用户的工作和生活提供了良好的网络支持，保证了人们能够随时随地利用移动网络。（3）移动通信的发展使人们的生活更加便捷。移动通信有了上网功能以后，人们可以利用移动通信网络查阅生活信息、缴纳各种费用、进行网络购物以及使用网上银行业务，提高生活品质和生活质量。 三、未来移动通信的重要发展趋势分析 从目前移动通信的发展速度来看，未来移动通信将会加快4G网络的建设，将在以下几个方面有重要的发展：（1）移动通信的通信速度更快。专家预估，第四代移动通信系统可以达到10Mb/s至20Mb/s，甚至最高可以达到100Mb/s，这种速度将相当于目前手机的传输速度的1万倍左右。（2）移动通信的网络带宽更宽。未来移动通信将会朝着构建4G通信系统方向发展，而4G通信系统在带宽方面将比目前3G系统的蜂窝系统的带宽还要宽。（3）移动通信的

2019年中国人工智能行业市场现状及发展前景分析 未来智能制造将成为行业主战场

2019年中国人工智能行业市场现状及发展前景分析未来智 能制造将成为行业主战场 未来智能制造将是人工智能的主战场 国家工业信息安全发展研究中心认为，目前我国人工智能和制造业融合有着广泛的基础，智能制造是“中国制造2025”的主攻方向，而人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。但新一代人工智能技术在制造业重点领域的应用刚刚起步，人工智能与制造业的融合尚处于初级阶段，未来智能制造将是人工智能的主战场。 1、人工智能+制造业创造新业态 目前中国人工人工智能迈向了2.0阶段，以通过互联网联系在一起的一套巨大的智能系统为标志。从智能制造业角度出发，人工智能技术正在深入改造制造行业。新一代人工智能技术与制造业实体经济的深度融合，成为应用市场一大亮点，催生了智能装备、智能工厂、智能服务等应用场景，创造出自动化的一些新需求、新产业、新业态。

2、政策春风利好工智能发展 2017年，人工智能被首次写入到政府工作报告中，2018年政府工作报告中提出：“发展壮大新动能，做大做强新兴产业集群，实施大数据发展行动，加强新一代人工智能研发应用，在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进‘互联网+’。发展智能产业，拓展智能生活。”，2019年的政府工作报告中，对人工智能的描述也由“加快人工智能等技术研发和转化”、“加强新一代人工智能研发应用”变为“深化大数据、人工智能等研发应用”，可见在国家层面上，对人工智能产业的重视程度日益加深。 3、2018年中国人工智能产业规模超400亿 在政策和技术的推动下，中国人工智能产业发展迅速。跟据中国信通院数据，2015年到2018年中国人工智能产业规模复合平均增长率为54.6%，高于全球平均水平(约36%)。2018年，中国人工智能产业市场规模已达到415.5亿元。其中，企业技术集成与方案提供、关键技术研发和应用平台两个应用领域据发展火热。

军事通信抗干扰技术的发展现状及趋势 杜辰晖

军事通信抗干扰技术的发展现状及趋势杜辰晖 发表时间：2018-08-17T09:50:41.527Z 来源：《电力设备》2018年第15期作者：杜辰晖李凯[导读] 摘要：随着我国科学技术不断发展和创新，通信技术受到各个领域的应用。 （空军工程大学 053000） 摘要：随着我国科学技术不断发展和创新，通信技术受到各个领域的应用。同样的，作为重要的军事领域也广泛的应用，在信息化联合作战的军事发展趋势下，不仅要利用通信技术获取有价值的信息，还要防止各国对通信技术的干扰，以确保通信工作的准确性。基于此，本文将主要针对军事通信抗干扰技术的发展现状及趋势这一主题进行分析和研究。 关键词：军事通信；抗干扰技术；发展及趋势 引言 网络通信是以电磁波为载体的形式在介质中传播，因此它在传播的过程中也存在许多影响干扰信息传输的因素，例如干扰波、介质、天气状况。在军事通信中，如果是因为一些不良因素导致信息传输有误，这可能会导致非常严重的后果。因此，对于军事通信的保护是非常有必要的。在现代战争中，为了保证各队员的联系、军队的正常行进以及作战指令的传达，就要学到的通信抗干扰技术对一些干扰因素进行排除，不仅如此，还要提升通信质量，以便在通信的过程中不会受到不利因素的影响。为了能够让该文章具有一定的可信度，我们结合了各方面的实践调查，然后作出了相对合理的军事发展趋势的推测。 1军事通信抗干扰技术原理 当通信干扰信号与自己传播的通信信号在这个三维空间内有任何的重叠，就会导致己方通信信号受到干扰，进而无法进行有效传播。无线电通信信号主要通过频率域、时间域以及功率域构成的三维空间内形成的信息传输通道进行传播，而干扰信号作为无线电信号，会受到频率域、时间域以及功率域形成的三维空间影响。军事通信抗干扰技术的工作原理就在于克服己方通信信号与干扰信号在三维空间内的重叠问题，提高信号干扰功率比，保证信号的有效传达。 2军事通信抗干扰技术现状 2.1频率域抗干扰技术 频率域的抗干扰技术，主要包括的内容有调频通信技术，以及自适应的频率控制技术。像调频通信技术主要具备有抗干扰和抗截获的功能特点，在当前的军事化通信抗干扰技术中，其有着较为广泛的应用，通过借助伪码控制频率合成器，来对通信的频率做出不定性的改变，这样就可以确保干扰信号，无法和通信频率保持在相同的水平内，进而达到了抗信号干扰的作用；而自适应的频率控制技术，主要是对系统实行频率式的检测，对通信频率做出自动化的变更，进而躲避干扰信号的追踪。 2.2时间域抗干扰技术 时间域抗干扰技术主要包括碎发通信技术、跳时通信技术、自适应差错控制技术。自适应差错控制技术也称为自适应信道纠错编码技术，对信道进行监测，自适应地更正通信信号在传播过程中因地方干扰信号而产生的偏差。其中碎发通信技术又称做瞬间通信，是一种强效的抗通信侦查、干扰的技术，由于其随机、短暂的特点，具有超强的抗干扰能力，被广泛应用于短波以及卫星军事通信抗干扰中。跳时通信技术的原理是将时间轴分为很多简短的时间片段，使通信信号在时间轴上不断跳变，以此来避免通信干扰信号。 2.3功率域抗干扰技术 功率域抗干扰技术主要包括直接序列扩频技术、自适应功率控制技术以及自编码扩频技术。其中直接序列扩频技术又叫直扩技术，是现下军事通信工作中应用较为普遍的一种抗干扰技术。直扩技术的隐蔽性特别好，不容易被敌方截获并且对多径干扰有极强的抵抗能力，并且利用该还有另外的一个优势就是一旦通信信号不慎被截获，造成了严重的干扰，致使接收机信干比下降，也可以利用伪随机序列相乘技术使接收滤波器内的干扰功率大幅度降低，从而提高了接收机的信干比，达到抗干扰的目的。 3军事通信抗干扰技术的发展趋势 3.1一体化 信号的干扰技术和抗干扰技术是一对矛盾体却又相互依附存在，敌我双方处于同一频率的通信对彼此而言互为干扰信号，先进的通信技术手段将干扰和抗干扰技术有效的进行结合处理，实现通信中干扰和抗干扰的一体化，进而达到抗干扰的目的。这种情况就需要在对抗敌方的信号干扰的同时将我方的信息完整、可靠、真实的传输出去。 3.2多功能性发展 通过多功能的抗干扰通信系统，可以让人们轻松、快速地得出最优的处理方案，其具体的技术发展包括：多功能性的安全防护，提高信息的抗干扰能力；多功能性的正确选择，以达到最优的最可靠的途径；信息的多功能性配对。科技探索的日渐深入，知识的层次亦是越来越深奥，为了能够让人们更方便的使用各种各样的技能，多功能的系统将会成为未来军事发展的重要科研思路。 3.3智能化发展 发展趋势，主要有以下这几点：第一点是达到实时的智能化检测，以及实时化的智能识别干扰；第二点是实现智能化的决策，正确做出最为有效的抗干扰判断；第三点是完成对信息的智能快速适应。还有，在通信抗干扰智能化技术的发展中，像干扰识别技术、可靠的信令传输技术以及实施的智能决策技术，都是未来大力发展的方向。在当下的抗干扰技术中，智能化一直是其主要发展的方向，这种技术可以智能化的选择出最佳的抗干扰手段。 结语 总的来说，军事通信的干扰技术，在未来的军事发展中，有着举足轻重的作用，甚至可以说是决定未来战争胜负的关键内容，随着技术内容的不断进步，对于军事通信抗干扰内容，相关人员需要投入更多的心血，正确进一步加强我国的军事化力量，对综合国力的提升，贡献自己的一份力量。 参考文献： [1]高恒文．军事通信抗干扰技术的发展现状及趋势探讨［J］．通讯世界，2015，（21）：75． [2]杨同茂.军事通信抗干扰技术的发展现状及趋势［J］．通信技术，2017，（07）：707-712．

5G移动通信技术及未来发展趋势 刘海怀

5G移动通信技术及未来发展趋势刘海怀 发表时间：2019-06-19T10:48:47.910Z 来源：《基层建设》2019年第8期作者：刘海怀 [导读] 摘要：为了给未来5G 移动通信系统的顺利推行提供保障，我们有必要对5G 移动通信关键技术进行深入地分析和研究。 中通服建设有限公司 摘要：为了给未来5G 移动通信系统的顺利推行提供保障，我们有必要对5G 移动通信关键技术进行深入地分析和研究。基于此，笔者展开了以下简述。 关键词：5G 移动通信系统；关键技术；发展趋势 一、5G 移动通信技术的研究现状 我们又把5G 移动网络称之为第五代移动通信系统，此技术是在4G 移动通信技术的基础上提出的，5G 移动通信技术的发展是为了满足人们对移动通信网络的进一步需求，而随着通信技术水平越来越高，同时伴随计算机技术以及网络技术的优化和完善，4G 移动通信逐渐趋于成熟，因此，5G 移动通信逐渐被各大通信运营商所关注，并投入研发。 二、移动通信的关键技术分析 1.超密集网络技术 随着移动网络通信的飞速发展，人们对网络的依赖和需求达到了惊人的地步。在当前移动网络背景下，随着个人流量使用和流量使用人数的飞速增加，流量供应不足成为移动通信发展亟待解决的一大问题，而超密集网络技术就是在这样的时代背景下产生的。相较于传统4G 通信技术，5G 通信可以提供多出数千倍的移动流量，而在这其中起到决定性作用的就是超密集网络技术。超密集网络技术不仅拥有着丰富的室外密集网络，而且对室外空间进行了充分的拓展，进一步强化了其增益网络的核心作用。充分利用超密集网络技术的性能，是提高移动通信灵活性，扩大 5G 移动通信覆盖面的重要保证。 2.无线传输技术 无线传输技术也在5G移动通信技术领域发挥着至关重要的作用。同多天线传输技术相比，无线传输技术在信息传输效率方面具有一定的优势。无线传输技术建立在全双工技术与大规模MOMO技术的基础之上，上述技术可以在提升信息传输效率的基础上，为用户的自由通信提供保障。也可以在提升频谱利用效率的同时，发挥出降低发射功率与减少发射干扰的作用。为保证5G移动通信技术的实效性，研究者需要在不断发现与不断探索的基础上，优化5G通信技术。 3. 多输入多输出技术 多输入多输出可以利用多天线技术抑制信道传输衰弱，获得分集增益、空间复用增益和阵列增益，多输入多输出技术在发送端和接收端均采用多天线实现信号同时发送和接收，因此就形成了一个并行的多空间信道，充分利用空间信道传输资源，在不增加系统带宽和天线发射总功率的条件下提供空间分集增益，改进多径衰落中的传输可靠性。多输入多输出技术还采用了预编码或波束成型技术，可以实现一个或多个指定方向上的能量形成一个阵列增益，允许在不同方向上的多个用户同时获得服务，多输入多输出技术可以突破传统的移动通信的信道容量存在的瓶颈问题，充分利用空间信道的弱相关性形成空间复用增益，在多个相互独立的空间信道上传递不同类型的数据流，不需要增加物理带宽就可以成倍的提升移动通信的容量，提高数据传输的峰值速率。 4.同时同频全双工技术 同时同频全双工技术可以有效提升频率资源利用效率，并且可以同时接收在一条物理信道上两个不同方向的信号，同时同频全双工技术可以同时进行发射信号和接受同频数据信息，使通信双工节点自身发射机信号产生的搅扰问题被有效解决。既能提升高频谱的利用效率，又能够使移动通信网络快速可用。一旦实行5G，通信用户以及流量使用都将迅速增加，因此，传统基站模式为主的组网方式下已经不足以满足时代对于移动通信技术的要求，所以，5G这样新的网络连接模式可以很好地实现业务要求。 5.MIMO技术 多天线技术由很多个天线链路组成，所以这项技术所需要的元件非常多样，包括接收以及发射机也要有多个配套。接收天线可以方便地分布在设备上面，但是发射天线必须集中或分布排列。这项技术不仅可以去除本身MIMO，还可以提升高频谱的利用效率降低能耗。在小区干扰、噪音以及损耗和掉线问题方面做出了很大的改进，5G移动通信技术可以使用较为简单的方式去解决这些问题，不仅可以用多天线技术简化设计，还可以分散信号将时间和频谱利用率得到很好的提升。 6.新型网络架构技术 不同于4G 移动通信网络，为了满足未来5G 高效率、大规模、大容量的用户使用需求，要求5G 网络必须具有低时延、低成本、易维护和扁平化等特点，所以需要采用新型的网络架构技术。目前，云架构和 C-RAN（如图1所示）是学术界和产业界的热点。 图1 C-RAN网络架构示意图 三、移动通信技术未来发展趋势研究 5G是目前为止移动通信技术最前沿的技术，是通信技术最高境界的表现。国家根据实际情况希望未来的5G通信技术可以朝着两个方向发展，一个是互联网方面，另一个是在物联网方面，致力于解决现存的机械存在的海量通信问题。目前5G移动通信技术成为了世界通信领域都想要研究的对象，我国在2013年就已经成立了5G通信移动技术研究的小组，为更好地服务社会，适应互联网和信息技术的快速发展。5G最开始的目标定位是能够使这项技术可以与其他无线移动通信技术之间进行无缝衔接，而且能够根据实际情况进行全方位的服务。现阶

人工智能未来发展前景展望

人工智能未来发展前景展望 ：磊(10计本) 学号： 长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(M ＩＴ)、卡基-梅隆大学(CＭＵ)到IＢＭ公司，再到日本的本田公司、ＳＯＮＹ公司以及国的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着ＡＩ技术的实验。不久前，著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(ＡＩ)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。 （一）、人工智能的定义 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 “智能”1是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。Intelegere是从中进行选择，进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(machines who thinks,1979)中所提出的: 在1"智能"源于拉丁语legere，字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集，并由此进行选择，形成一个东西。

复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始，人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后，新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年，24岁的英国数学家图灵 i(Turing)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，他也因此被称为"人工智能之父"。 人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(artificial intelligence，AI)这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。 当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，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，但是随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够的条件来运

2020继续教育考试_人工智能技术及其发展趋势

一、单选题 1.（B）是人工智能地核心，是使计算机具有智能地主要方法，其应用遍及人工智能地各个领域。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 2.（C）是自然语言处理地重要应用，也可以说是最基础地应用。（ 3.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 3.下列对人工智能芯片地表述，不正确地是（C）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务地芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统地CPU处理器，智能芯片具有很好地并行计算性能 4.下列选项中，不属于生物特征识别技术地是（C）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 5.（A）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 6.生物特征识别技术不包括（A）。（3.0分）

A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 7.（A）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取地知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 8.立体视觉是（D）领域地一个重要课题，它地目地在于重构场景地三维几何信息。（3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 9.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当地是（D）。（3.0分） A.人工智能地近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域地单点突破，在局部智能水平地单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备地人工智能系统应该是一个专用地智能系统 10.（B），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（3.0分） A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日