人工智能在电子产品设计的应用

人工智能在电子产品设计的应用

发表时间：2019-08-15T15:07:14.213Z 来源：《信息技术时代》2018年11期作者：王茜斓郭晋黄姝瑶

[导读] 工业革命作为一个重要的推动力在智能化产品设计中扮演着重要的角色，瓦特是英国著名的发明家和创造家，他在当时制造出的蒸汽机极具实用价值，标志着工业革命的开始，也为当今智能化生活奠定了基础。但是随着人们生活水平和需求的不断提高，对电子产品的需求已经不仅是满足最基本的使用功能

（大连工业大学，辽宁省大连市）

摘要：工业革命作为一个重要的推动力在智能化产品设计中扮演着重要的角色，瓦特是英国著名的发明家和创造家，他在当时制造出的蒸汽机极具实用价值，标志着工业革命的开始，也为当今智能化生活奠定了基础。但是随着人们生活水平和需求的不断提高，对电子产品的需求已经不仅是满足最基本的使用功能，更多的是智能电子产品的人性化、智能化、体验互动性于一体等所带来的独特感官体验及精神需求。

关键词：人工智能；产品设计；电子产品；产业应用

近年来，我国的人工智能产业得到了迅猛发展，智能芯片、信息处理、深度学习与应用等多项技术都处于世界先进水平。人工智能不仅改变了我们的生活，同时也大大提升了各行各业的生产效率。具体到人工智能在电子产品设计领域的应用方面，由于人工智能科技生产力的变革作用，使得其运用到电子产品设计行业后产生了行业的更新换代，传统的电子产品设计逐渐向智能电子产品设计方向发展。人工智能技术的应用提升了电子产品设计的效率和自动管理水平，有效加快了电子产品设计的高效化、智能化发展步伐。

1人工智能的发展历史

人工智能，通俗一点来说就是通过人工的方法使得机器能够具有能够像人类一样的智慧和能力。目前，科学界还并没有对人工智能做精准定义，其主要原因在于目前科学家们也没弄明白何为智能。目前人类作为地球上唯一的一种高智慧生物，人类的智慧来自于人类的大脑，但大脑的工作原理就目前来说仍然还有许多未解之谜，所以目前仍然没法对智能做一个科学合理的阐述。人工智能的概念最早是由计算机科学之父图灵提出来的，但是人工智能的发展却是几代科学家相互努力的结果，其发展过程也是异常曲折。1956年的夏天，人工智能之父麦卡锡在他的一次演讲报告中提到“人工智能”，这一词语正式作为专业术语出现。人工智能在当时被媒体炒得火热，各国也展开了对人工智能的投入与研究，尤其是西方资本主义国家更是投入了大量的人力、物力和财力。但是由于理论和技术都不成熟，加之没有看到理想效果，西方资本主义国家便减少了研究经费，导致人工智能在1971—1980年处于停滞时期，人们也逐渐减少了对人工智能的关注和热情。但是随着理论和技术逐渐走向成熟化，新的理论技术解决了人工智能中困扰科学家们多年的问题，由此人工智能进入了迅猛发展的时代，直到今天越来越多与人工智能相关的产品走入普通老百姓的生活当中，给人们的生活带来了无穷的便利和乐趣。

2人工智能发展现状

当前，人工智能受到的关注度持续提升，大量的社会资本和人力、数据资源的汇集驱动着人工智能技术研究不断向前，2014—2018年中国人工智能产业规模变化将从人工智能的应用现状、机遇和挑战分析人工智能的发展现状。2.1我国人工智能面临的机遇。国家对人工智能技术的高度重视和大力扶持，使得我国的人工智能技术有着先天的政策优势和发展环境。技术方面的优势在于，我国有丰富的数据资源和计算机运算速度不断提高。自21世纪以来，互联网公司发展态势良好，网站和电商企业如同雨后春笋般出现。改革发展几十年来，我国人口基数大，数据资源量有很优良的储备，这些为我国人工智能技术数据方面提供了坚实的基础。我国超级计算机的较快运算速度为人工智能技术发展提供了支撑，也为我国的人工智能技术以及产业链在世界舞台的领导地位奠定了基础。2.2我国人工智能面临的挑战。人工智能技术的快速发展，也为现阶段中国发展带来如下方面的挑战：①AI人才储备方面，还是存在严重不足。与很多发达国家相比，AI技术人才的培养是相当不健全的。②数据平台的建设方面，信息孤岛问题非常严重。人工智能技术想要取得巨大发展，必须要有大量的数据和算法改进训练作为其支撑，但从现今中国形势来看，依旧缺乏一个具有全国统一性质的人工智能技术平台，数据的碎片化和孤岛化非常明显。③部分领域凸显出来的社会问题。随着人工智能技术的不断发展，会导致部分行业出现失业问题。2.3我国人工智能的产业应用。根据艾媒咨询2017年的研究报告显示，2016年中国人工智能产业规模已达100.60亿元，增长率为43.3%，预计2017年将升至51.2%，产业规模高达152.10亿元，2019年将增至344.30亿元。这些数据表明，中国人工智能产业发展潜力巨大，且不断进入全球价值链高端领域。人工智能产业是以机器学习、计算机视觉、语音及自然语言处理等关键技术为核心，并由数据提供、计算能力、各个行业的应用场景这三个部分组成。显而易见，这将成为一项影响领域非常深远、覆盖人群十分广阔、经济效益异常显著的革命性技术。我国人工智能的产业应用主要包括以下几个方面。2.3.1制造行业。2017-12，国家公布《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018—2020年）》。《计划》指出我国要深入实施智能制造，大力支持新一代AI技术在工业领域各环节的探索应用，鼓励重点领域的机器算法突破与应用创新，整体提升包括制造装备、制造过程、行业应用等方面的智能化水平。随着人工智能时代的到来，智能机器人被列入许多国家的发展战略之中。由于智能机器人可以替代一般流水线作业的工人，可从事具有重复性的简单劳动，从而有助于降低企业生产运营成本，提高企业经济效益和竞争力。例如，传统的汽车制造业通过使用智能机器人可以提高企业自动化程度，促进汽车工业转型升级。2.3.2教育行业。随着人工智能深度学习技术不断发展，慕课、微课、反转课堂等新兴教学模式积极鼓励个性化教学，人们可以随时随地通过移动设备进行学习，很大程度上颠覆了传统课堂的教学形式，将会对现有教育体制模式造成一定冲击。在不久的将来，智能教学将会成为人们获取知识的重要途径，而以往传统的死记硬背学习模式将会被改变。从知识储备量的角度来看，人脑本身的物理容量远低于智能芯片的储备量。2.3.3医疗行业。医疗行业将成为人工智能技术应用落地实施的重要领域之一。随着社会不断进步和人们日益觉醒的健康意识，加之我国人口老龄化问题突显，人们对于提升医疗技术水平、延长人类自身寿命、增强身体健康的需求也更加迫切。另外，机器视觉技术发展提升了图像识别的准确率，神经网络的框架构建使得深度学习技术进一步发展，这些关键技术的突破带来了AI技术新一轮的发展，也极大地推动了以数据密集型、知识密集型和脑力劳动密集型为特征的医疗产业与人工智能的深度融合。

3人工智能技术在电子产品设计中的应用

人工智能技术在电子产品中主要应用的技术有自动控制技术、触控技术和人脸识别技术等。触控技术是用户在具体操作中实现的一种技术，主要是在进行电子产品设计时安设触摸感应装置，触碰到感应装置，产品就会做出相应的反应以满足使用者的某种需求。自动控制技术是用户在使用电子产品的过程中通过自动控制装置实现电子产品的人工智能化命令。人脸识别技术在电子产品设计中的应用广泛，主要是通过之前扫描的人脸在使用时实现个性化需求，使用时可以提供较为个性化的专属功能。

4结束语

智能化电子产品是科学技术的进步和人类发展的必然结果，也是市场竞争的结果，它的发展必然会引起轩然大波。智能化电子产品极大丰富了人们的生活，提高了人们工作效率，为人们创造了大量的财富，同时也开阔了我们的视野，让我们对自身、整个世界及宇宙有了更深的了解和认识。

参考文献

1]陈剑.人工智能产品的设计伦理向度[J].美术观察，2017（8）.

2]向静.浅谈在AI时代交互设计的改变[J].科技创新与应用，2017（32）.

人工智能在建筑行业应用概述

人工智能在建筑行业应用概述 摘要 人工智能(Artificial Intelligence，AI)是当前科学技术发展中的一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等学科的研究的基础上发展起来的，因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。随着该学科的不断发张，其在建筑领域的应用范围也不断扩大，极大的促进了我国建筑行业从传统运作走向现代管理和经营。本文首先对人工智能进行了简要介绍，并从五个方面对该技术在建筑领域的应用进行了讨论。 关键字：人工智能；建筑领域；计算机应用。 1、引言 人工智能(Artificial Intelligence，AI)是当前科学技术发展中的一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等学科的研究的基础上发展起来的，因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。AI的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视并得到了很高的评价。甚至有人把AI与空间技术、原子能技术一起誉为20世纪的三大科学技术成就。 人工智能是一门研究如何构造智能机器(智能计算机)或智能系统并使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。或者说人工智能就是要研究如何使机器具有听、说、看、写、思维、学习、适应环境变化、解决所面临的各种实际问题等功能的一门学科。人工智能的研究重心主要集中在专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决策支持系统及人工神经网络等方面。但由于研究者对于人工智能的理解存在差异，所以就形成了不同的人工智能的研究方法，其主要有三种，分别如下： 1.1、以符号处理为核心的方法——符号主义 计算机具有符号处理的推算能力，这种能力蕴涵演绎推理的内涵。因此，可

人工智能技术在建筑行业中的应用

人工智能技术在建筑行业中的应用 学院 专业 研究方向 学生姓名 学号 任课教师姓名 2013年6月23 日

人工智能技术在建筑行业的应用 摘要：人工智能的概念和其涉及的各个方面、同时人工智能技术在建筑行业中也涉及很多。利用人工智能技术使建筑行业得到更多的发展，同时阐述了国内外人工智能技术在建筑行业中各专业领域的应用状况。 关键词：人工智能建筑业专家系统神经网络 1.引言 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。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：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。 机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和最先应用领域。不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离终极目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键。中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的；另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识 别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的①。 人工智能常用的研究方法有三种，分别介绍如下： (1)以符号处理为核心的方法——符号主义 计算机具有符号处理的推算能力，这种能力蕴涵演绎推理的内涵。因此，可通过相应的程序体系来体现出某种基于逻辑思维的智能行为，达到模拟人类部分智能的目的。 该方法的特征是：立足于逻辑运算和符号操作，适合于模拟人的逻辑思维过程，解决需要进行逻辑推理的复杂问题；用一定的符号表示知识，在已知基本规则的情况下，无需输入大量的细节知识；便于模块化，易于修改；能与传统的符号数据库进行很好地连接；可对推理结论进行解释，便于对各种可能性进行选择。 (2)以网络连接为主的连接机制方法——联接主义 联接主义根据对人脑的研究，认为人类智能的基本单元是神经元，人类的认知过程就是网络中大量神经元的整体活动，这种活动不是串行方式，而是以并行分布方式进行的，区别于符号主义，人工神经网络中不存在符号的运算。它的代表性成果是1943年由生理学家麦卡洛克和数理逻辑学家皮茨创立的脑模型，即MP模型，开创了用电子装置模仿人脑结构和功能的新途径。它以神经元开始进而研究神经网络模型和脑模型，开辟了人工智能的又一发展道路。虽然经过众多科学家坚持不懈的努力，在神经网络研究中取得了大量成果，但是由于神经网络研究的复杂性，目前还是处于基础性的研究阶段，还有待于数学家、物理学家、生物学家等共同努力，使神经网络研究迈上一个新的台阶。 (3)系统集成方法——行为主义 人类的智能活动中既有逻辑思维又有形象思维，单独使用符号主义方法或连接机制方法都不能完整地解决智能模拟问题。因此，把二种方法结合在一起综合研究，是模拟智能研

面向人工智能的建筑计算性设计研究

面向人工智能的建筑计算性设计研究 摘要：梳理科学技术发展与工程实践需求交织作用下，计算应用于建筑设计的历史演化，提出建筑计算性设计并解析了建筑计算性设计思维和流程特征；面向人工智能时代背景，从信息集成、映射建模和决策支持3方面剖析了人工智能技术在建筑计算性设计中的应用，最后对建筑计算性设计发展前景进行了展望。 关键词：建筑计算性设计；人工智能；信息集成；映射建模；决策支持 一、建筑计算性设计思维、流程与技术特征 1.1建筑计算性设计思维的系统化与动态化特征 建筑计算性设计在发展演化中受到科学思想推动，融合了系统科学、复杂性科学思想，形成了系统化的思维体系。基于系统科学与复杂性科学思想，建筑计算性设计思维将人居环境系统解析为建筑子系统和环境子系统，温度、湿度、天空亮度、日照辐射变化等环境子系统扰动会改变人居环境系统平衡状态，并通过两组子系统之间的能量、物质交互逐步回归于平衡状态。因此，建筑计算性设计思维具有鲜明的系统化和动态化特征，其系统化特征推动了建筑设计过程从建筑单系统主导向建筑环境双系统协同转型，深化了建筑设计过程对人居环境系统的权衡响应。 人工智能致力于实现非生物体人工系统对人类智能行为的仿真，旨在模仿、应用人类逻辑思维、形象思维和灵感思维展开创造性工作。人工智能在大脑扫描与心电感应方面的技术发展，推动了建筑计算性设计思维由物理场域下的系统化协同向涵盖心理、文化等多场域层次的复合系统化协同转型；同时，人工智能在图像识别、自然语言处理、大数据分析方面的技术发展，加强了建筑计算性设计思维对自组织与自适应过程的解析，使建筑计算性设计由设计阶段的动态化响应向全周期与即时性动态响应拓展。可见，人工智能语境下，建筑计算性设计思维的系统化特征将日趋多维度复合，动态化特征将日益多频度综合。 1.2建筑计算性设计支撑技术的信息化与智能化特征 建筑是人居环境系统的子系统，其自组织与自适应演化受建筑性能诉求推动与人居环境系统约束。建筑计算性设计需集成、分析人居环境系统大数据，并自动化、程式地展开方案生成与性能优化。在建筑计算性设计思维与流程特征的双重要求下，建筑环境系统信息集成、建筑性能映射建模和性能导向决策支持是建筑计算性设计的关键技术问题。 人工智能作为建筑计算性设计的支持技术，其在大数据分析、图像识别、深度学习方面的技术发展将突破建筑计算性设计支技术在建筑环境系统信息集成方面的大规模数据建模瓶颈，提高建筑计算性设计支撑技术信息化水平；突破建筑计算性设计支撑技术在性能映射建模方面的技术瓶颈，权衡多性能目标展开设计决策制定，提高建筑计算性设计支撑技术的智能化水平。 二、建筑计算性设计中人工智能技术应用 2.1人工智能语境下的建筑环境信息集成 建筑环境系统信息集成是基于人居环境系统中建筑与环境交互作用机理，结合建筑子系统形态空间构建逻辑，建立建筑环境信息参数化关联关系的过程。其将建筑和环境子系统信息转译为可计算数据，使之成为设计参量与边界条件，为工程实践问题的计算性求解奠定了数据基础；同时，所建立的关联关系可保证建筑计算性设计过程中建筑与环境子系统信息的协同演化。可见，建筑环境系统信息集成是建筑计算性设计展开的科学基础与先决条件。

人工智能技术及其在建筑行业中的应用

王波1,蒋鹏2,卿晓霞3时间:2009年11月06日 字体:大中小 关键词:人工智能神经网络 摘要：人工智能的概念、研究领域和研究方法，阐述了国内外人工智能技术在建筑行业中各专业领域的应用状况。 关键词：人工智能建筑业专家系统神经网络 1人工智能概述 人工智能(Artificial Intelligence，AI)是当前科学技术发展中的一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等学科的研究的基础上发展起来的，因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。AI的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视并得到了很高的评价。甚至有人把AI与空间技术、原子能技术一起誉为20世纪的三大科学技术成就。 人工智能是一门研究如何构造智能机器(智能计算机)或智能系统并使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。或者说人工智能就是要研究如何使机器具有听、说、看、写、思维、学习、适应环境变化、解决所面临的各种实际问题等功能的一门学科。 人工智能的研究重心主要集中在专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决策支持系统及人工神经网络等方面。 人工智能常用的研究方法有三种，分别介绍如下。 (1)以符号处理为核心的方法——符号主义 计算机具有符号处理的推算能力，这种能力蕴涵演绎推理的内涵。因此，可通过相应的程序体系来体现出某种基于逻辑思维的智能行为，达到模拟人类部分智能的目的。 该方法的特征是：立足于逻辑运算和符号操作，适合于模拟人的逻辑思维过程，解决需要进行逻辑推理的复杂问题；用一定的符号表示知识，在已知基本规则的情况下，无需输入大量的细节知识；便于模块化，易于修改；能与传统的符号数据库进行很好地连接；可对推理结论进行解释，便于对各种可能性进行选择。 (2)以网络连接为主的连接机制方法 大脑是人类一切智能活动的基础，因此从大脑神经元及其连接机制着手研究，弄清大脑结构及其信息处理的过程与机制，可望揭示人类智能的奥秘，从而真正实现人类智能在机器上的模拟。 该方法的特征是：通过神经元间的并行协同作用实现信息处理；通过神经元间的连接存储知识和信息，具有联想和鲁棒性；通过对神经元间连接强度的动态调整，可较方便地实现对人类学习、分类等能力的较好模拟；适合于模拟人类的形象思维；求解问题时，可以比较快地获得满意的近似解。 (3)系统集成方法 人类的智能活动中既有逻辑思维又有形象思维，单独使用符号主义方法或连接机制方法都不能完整地解决智能模拟问题。因此，把二种方法结合在一起综合研究，是模拟智能研究的一条必由之路。系统集成方法兼有符号主义方法和连接机制方法的特征。 集成模式有二种。第一种模式是结合，符号主义方法与连接机制方法均保持独立的结构，但密切合作，任何一方都可以把自己不能解决的问题转交给另一方。第二种模式是统一，将符号主义方法与连接机制方法有机地统一到一个系统中，既有逻辑思维的功能，又有形象思维的功能。 2人工智能技术在建筑行业中的应用 研究者们把人工智能技术与建筑行业各专业领域知识相结合，使得人工智能技术在建筑行业中取得了非常广泛的应用。已有许多专家系统、决策支持系统应用在建筑行业取得了很好的经济效益和社会效益。下面针对建筑规划、建筑结构、给水排水、建筑电气、暖通空调、建筑材料及建筑工程管理等建筑行业中的各专业领域，分别阐述人工智能技术的应用。

人工智能技术在建筑领域的应用

人工智能技术在建筑领域的应用 摘要：所谓人工智能技术，是指一门由控制论、计算机科学、神经生理学、信息论、心理学等学科相互渗透所和发展所形成的综合性学科。随着该学科的不断发展，其在建筑领域的应用范围也不断扩大，极大的促进了我国建筑行业从传统运作走向现代管理和经营。文章首先对人工智能技术进行了简要介绍，并从五个方面对该技术在建筑领域的应用进行了讨论。 关键词：人工智能；建筑领域；计算机；应用。 1 引言 所谓人工智能技术，是指一门由控制论、计算机科学、神经生理学、信息论、心理学等学科相互渗透所和发展所形成的综合性学科。虽然学术界对于人工智能的定义在经过长久的争论之后仍然没有得出一个准确的定义，但是从本质上来看，人工智能技术就是通过研究和制造人工智能系统和机器来模拟人类智能行为，从而使人类智能得到延伸的一门学科。该学科通过计算机来完成智能系统的构建，并以此来实现定理的自动证明、程序的自动射击、语言的自动理解、模式的自动识别等智能活动。由于研究者对于人工智能的理解存在差异，所以就形成了不同的人工智能研究途径，其主要有三种，分别是联接主义途径、符号主义途径和行为主义途径。 其中，联接主义途径于1943年提出，它主要通过神经元来对脑模型和神经网络模型进行研究，不过目前仍处于基础性的研究阶段。符号主义途径是基于物理符号系统假设提出的，从上世纪30年代开始应用于智能行为的描述中，目前很多的自然语言理解系统、专家系统都是基于该观点研制的。行为主义途径的支持者则认为人工智能源于控制论，在该理论的指导下，研究人员于上世纪80年代成功构建了智能机器人系统，布鲁克斯的六足行走机器人是其中的杰出代表。 2 人工智能技术在建筑领域的应用 2.1 在建筑设计中的应用 在过去相当长的一段时间内，建筑设计师们都通过AutoCAD软件来完成有关绘图工作，但是这并不能从真正意义上体现出建筑设计，设计师们的灵感、创意、创新也无法通过AutoCAD得到更加全面的体现。随着人工智能技术在建筑设计行业中应用的不断深入，现在的设计师中的绝大多数都开始应用能够在设计全称提供二维图形描述和三维空间表现的理论及技术来完成日常工作，不仅提高了工作效率，也使得建筑设计的特点得到了更好的体现。 例如，Arch2010就是一款基于AutoCAD2002—2010平台的，专为建筑

浅谈人工智能在建筑设计中的应用

浅谈人工智能在建筑设计中的应用 发表时间：2018-12-25T16:37:55.303Z 来源：《建筑学研究前沿》2018年第27期作者：刘继项 [导读] 这项技术本身也在不断发展和完善，只要我们使用得当，稳妥发展，人工智能必将给我们的生活带来许多便利。 北京中厦建筑设计研究院有限公司天津分公司天津西青 300000 摘要：当下人工智能的技术加持已经成为传统行业变革的重要突破口，应用领域不断扩大，工作效率日益提升。人工智能应用于传统行业必将带来发展的新机遇、新挑战，推动行业的革新和结构转型，也会带来行业形式和服务形式的变化。随着建筑产业规模的不断扩大，对技术要求的迫切，作为我国国民经济重要支柱行业的建筑业也开始了与人工智能的融合发展，提高决策、设计和管理的综合效率，推动建筑产业的良性循环，完成产业升级。文章对人工智能在建筑设计中的应用进行了分析。 关键词：人工智能；建筑设计；应用 1导言 人工智能的出现和这一技术成就在近年来越来越受到了人们的关注与重视，甚至还有人将人工智能与原子能技术、空间技术并称为二十世纪以来的三大重要科技成就。人工智能实际就是一项研究如何对智能计算机或智能系统进行构建，从而使其对人类智能进行模拟或是延伸的学科。但是由于这门技术的发展时间比较短，所以人们对其认识也比较有限，不能正确认识到其积极作用，这也在很大程度上限制了建筑设计行业领域的发展。 2人工智能技术概述 人工智能技术是一门极其复杂的系统学科，主要是用来模拟、研究和扩展人工智能的相关理论与方法，使机器能够胜任需要人脑才能完成的复杂工作。人工智能主要包括计算机技术、控制技术、心理学、语音技术等，是多学科为基础的一门系统学科。同时需要广泛应用数理模型及理论，促进人工智能技术的快速发展。就目前人工智能技术的应用研究来看，要实现人工智能技术主要有以下三种方法： 2.1传统编程方法 传统编程方法基于数理逻辑推理，模拟人类的行为。使用经典的逻辑证明理论运行的有效性，模拟出复杂的结果，并从众多的结果中选择合适的应对策略，这种方法是应用于整体规划以及搜索相应信息的最佳算法。满足某个场景条件下就执行某个行为，并且将结果进行表示，不需要进行大量的细节算法。 2.2机器学习 机器学习是人工智能的核心，主要是通过在前期的学习实验中掌握改进算法的能力，模拟人的学习行为，不断完善自身性能。与传统编程方法最大的不同是机器学习可以模拟人类的感知，判断场景。比较常用的机器学习方法有决策树法、集成学习方法、聚类算法等。机器学习算法与传统的数理逻辑规则不同，它需要输入大量的经验数据，将这些经验数据加以归纳和总结算法，通过计算机的训练之后，形成一个模型。 2.3深度学习方法 深度学习方法的实现主要是通过结合硬件和软件。硬件层面的APU（即人工智能处理单元，仿生芯片），通过SDK端口结合软件层面大规模并行处理的算法。能够通过高低层次的组合来获得更加具有特征性的属性，这样能够有效发现数据的分布特点并将它们结合起来。深度学习是目前人工智能领域的焦点，它能够模拟人脑神经网络的学习路径，通过模拟人的思维方式，而对于诸多工况进行最优的决策处理。 3人工智能在建筑设计中的应用 3.1人工智能技术在城市规划和建筑设计的应用 在城市规划和建筑设计的过程中，充满了规划师和建筑师对于方案的诸多思考和协调。当前人工智能技术已经可以可靠地应用于城市规划和建筑设计的前期工作。在2016年，由建筑师、软件工程师、数学学家等行业专家组成的小库科技在深圳成立。第一个人工智能建筑师xkool已经成功研制，2017年6月3日发布了第一个内测版。它结合了大数据处理、人工智能技术、机器学习技术等多种先进的功能，并且能够将先进的算法输入到自身的记忆之中，能够在操作过程中利用算法优化，呈现自己的思维。它是第一款应用于实践层面上的人工智能的建筑设计系统，能够有效帮助进入开发商实现建筑规划的完整性分析，配合建筑规划师以及建筑设计师完成前期的设计工作，根据产品的性能介绍，人工智能技术能够进入设计阶段的前2/3的内容，甚至包括概念设计。根据产品的案例介绍，小库xkool原型已经成功地在深圳南山区的深圳湾生态科技城项目于概念设计阶段参与了项目的辅助设计。相关研究学者在对于AI技术的认知和理解、以及相关理论研究的基础之上，将人工智能技术利用于建筑设计过程中，降低设计过程中的设计成本、加快效率、提高整个方案的设计质量并为方案的成型在短时间内带来更多的可能。包括周边环境的分析研究、场地的使用、建筑形态上的优化和建筑风格的取舍。 3.2神经网络模型 神经网络是指由大量的、简单的处理单元相互联接而形成的复杂网络系统，特别适合同时出现的多个因素和条件的、不精确和模糊的信息处理，其中尤为突出的是自学习功能，依据其基本原理建立的人工神经网络模型在系统辨识、模式识别、智能控制等领域有着巨大的发展前景。目前，智能建筑管理中涉及的信息智能化处理、图像处理、语音识别、系统功能设计、自学习等，均借助神经网络模型得到了一定程度的发展。较之于信息化和数字化建筑，智能建筑要求具备更“聪明”的管理能力，以建筑设备的管理为例，智能系统需要保证不同类别设备单体和整体运行的稳定安全、协调有序；各系统能够根据外界条件的变化，对运行模式进行自动调节；调节后各系统之间保持协调性，避免某个分系统调节后与整体脱节，无法自我修复；降低仿真过程中的内部复杂程度，提升系统的控制速度和控制精度；具备一定的自学习能力，提高系统的应用效率。神经网络模型是实现上述功能的关键技术。 3.3模块的结构化 建立一个大型的、较复杂的控制系统时，便捷的方法是将系统分解成一个个独立的部分，承担不同的功能，每一个独立的部分就是一个模块，而将各个模块进行有机组合，就是模块的结构化。智能建筑是传统建筑的升级，包括了传统建筑固有的功能，也集成了现代信息技术，为保证各个系统及其功能模块能够更好的发挥作用，需要应用人工智能对所有功能模块进行重组，实现模块的结构化，使建筑的功

人工智能技术在建筑领域的应用

人工智能技术在建筑领域的应用 学号：03082043 姓名：杨兵 1、人工智能的基本概况 人工智能是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性新学科。虽然对于人工智能的定义，学术界有各种各样的说法和理解，至今仍争论不休。但就其本质而言，人工智能是研究如何制造出人造的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。它借助于计算机建造智能系统，完成诸如模式识别、自然语言理解、程序自动设计、定理自动证明、机器人、专家系统等智能活动。由于对人工智能本质的不同理解，形成了人工智能多种不同 的研究途径，主要有符号主义、联接主义和行为主义途径。1.1符号主义。符号主义的理论基础是物理符号系统假设。数理逻辑从19世纪末起得以迅速发展，到20世纪30年代开始用于描述智能行为。符号主义者认为：人类智能的基本元素是符号，人类的认识过程就是一种符号处理过程，思维就是符号的计算，也就是说，人类的许多思维活动如决策、设计、规划、运筹、诊断等都可以用自然语言来描述。许多成功的专家系统、自然语言理解系统都是基于这种观点研制的。其具有代表性的成果为启发式程序LT逻辑理论家，证明了38条数学定理，表明了可以应用计算机研究人的思维过程，模拟人类智能活动。符号主义者为人工智能的发展作出了重要的贡献，尤其是专家系统的开发与应用，为人工智能的广泛应用打下坚实的基础。 1.2联接主义。联接主义即人工神经网络。联接主义根据对人脑的研究，认为人类智能的基本单元是神经元，人类的认知过程就是网络中大量神经元的整体活动，这种活动不是串行方式，而是以并行分布方式进行的，区别于符号主义，人工神经网络中不存在符号的运算。它的代表性成果是1943年由生理学家麦卡洛克和数理逻辑学家皮茨创立的脑模型，即MP模型，开创了用电子装置模仿人脑结构和功能的新途径。它以神经元开始进而研究神经网络模型和脑模型，开辟了人工智能的又一发展道路。虽然经过众多科学家坚持不懈的努力，在神经网络研究中取得了大量成果，但是由于神经网络研究的复杂性，目前还是处于基础性的研究阶段，还有待于数学家、物理学家、生物学家等共同努力，使神经网络研究迈上一个新的台阶。 1.3行为主义。行为主义认为人工智能源于控制论，控制论把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算机联系起来。早期的研究工作重点是模拟人在控制过程中的智能行为和作用，并进行“控制论动物”的研制，并在20世纪80年代诞生了智能控制和智能机器人系统。行为主义的代表作是布鲁克斯的六足行走机器人，是一个基于感知—动作模式的模拟昆虫行为的控制系统。

人工智能与国土空间规划结合机遇分析

一、背景与现状 近日，中共中央国务院印发了《关于建立国土空间规划体系并监督实施的若干意见》，为深 入贯彻落实若干意见，自然资源部5月28日印发了《关于全面开展国土空间规划工作的通知》（自然资发〔 2019〕87号），并对国土空间规划体系要点进行解读。 从“互联网上的规划圈”的开辟到规划院（所）也主动开展起自上而下的新技术改革，整个规 划行业在大数据、小数据、新数据的争辩中历经寒暑，在“毁灭你，与你无关”的猜疑中游走 不安，在多规合一到空间规划的努力中驻足痴迷，沿着数据挖掘和可视化呈现之路探入了新 一代人工智能的大门。 未来之路已然昭示，《新一代人工智能发展规划》对规划行业提出了明确要求：实现多元异 构的数据融合，实现全面感知和深度认知，推进全生命周期智能化的城市规划。 二、人工智能催生规划变革 ①树立行业价值

规划不是编出来就完成了，顺利实施才是重头戏，城市需要专业、称职和能长期服务的规划“大师傅”。“抽象而全能的规划并不存在”，更广袤的规划市场显然根植于民众的真实需求。利用人工智能去感知不同群体的需求，统计分析一切可能的数据，修正那些由此变得不那么重要或面临挑战的专业理论与套路方法。这是场非对称的“战争”，规划行业显然无法依靠单一战略来应对多维度的数字化变革，必须重新布局行业、优化组织架构和实现自己定位。 一方面，规划院（所）需要在人工智能的加持下提高行业洞察和市场适应能力，重建产业生态，提供更具吸引力的智力服务，提升服务的舒适感和适应性，不断保持领先地位。另一方面，规划师也应主动适应身份变化，从指点江山推动城市治理创新，从讲述真理以实际行动改造社会，不断强化洞察和交互的能力，汲取相关专业的理论和手段，提供切实有效的利益分配方案，保持更好的兼容性和包容性。 ②重构学科内涵 重新认识规划，是实现上述讨论的基础规划学科应更聚焦如何实现“可持续发展”，将其作为规划科学的最高目标，塑造支撑城市长远发展的价值基础，适应规划范围的变化，积极回应更复杂的时空背景。 规划学科建设亟需消除多学科融合下的防御拟态。更多学科的渗入开拓，能丰富规划理论，提高规划的方法、手段与质量。不了解其他类型规划，对既得利益过分执着，只会束缚自己的手脚，这个时代需要携手创造。 ③填充理论真空 人工智能催生了全新的认知方法和知识体系。规划师得以从更大趋势关注规划对象，拓展研究粒度，体现差异性，不断充实规划内涵。刘易斯?芒福德一百年前就曾强调，规划的首要职责是为今后发展建立能长治久安的基础构架。如今这个构架里不光包括看得见的实体城市，还应包括看不见的数字空间和摸不着的社会空间。如何构建适应复杂环境、发展需求和未来趋势的规划理论？ 规划理论的探索与证明，没有比新技术更佳的手段，没有比人工智能更好的伙伴。凯文?凯利曾强调知化（Cognifying）是未来二十年的必然趋势，机器与人实现共生，知识共享将很普遍，也印证了人工智能+城市规划师的伙伴关系。 城市的生长演化，不是设计出来的，只能模拟，关键是如何实现动态的适应与调整。近年MIT等诸多科研院所陆续在城市规划领域开展起人工智能研究，采集各种数据，借助机器的理解，了解人类自身的处境，新的概念和理论不断涌现。这些理论都值得城市规划领域来认真的研究、吸纳和实践。 ④创新规划方法 除了理论研究上的突破，建立新的胜任各种挑战的科学方法也很关键，目前城市规划领域仍旧是“设计”而非“科学研究”占据着主导地位。大数据已经开始创造崭新生态，新的研究范式不断涌现。 人工智能在城市规划领域有着良好的应用基础利用人工智能分析土地动态变化，研究城市交通、空间优化和土地使用等已很普遍；也有不少学者致力于开发复杂适应系统（CAS），支持创新的自适应规划设计。而人工智能近年在建筑行业的突破性应用，更为城市规划进一步拥抱人工智能树立了样板，如小库的罗塞塔计划，致力于打造知识图谱和利用生成式对抗网络助力建筑师更快成长。对于设计和科学的融合，新一代人工智能技术创造了前所未有的机遇，只是其在城市规划中的应用效果，还是要看选取什么样的案例进行样本训练。作为乐观派的代表，建筑师Rron Beqiri专门做了人工智能起草规划的图解。 ⑤升级规划手段

人工智能技术在智能建筑中的应用

人工智能技术在智能建筑中的应用 发表时间：2018-01-04T21:36:43.213Z 来源：《基层建设》2017年第27期作者：俞艳 [导读] 摘要：随着我国各项产业都逐渐迈向智能化发展的过程，我国智能建筑行业的运作水平也逐渐迈上一个新的台阶，这个过程中对于人工智能技术的运用越来越明显，而在智能建筑的发展过程中，这个特点尤为突出。 广东省华城建筑设计有限公司 510000 摘要：随着我国各项产业都逐渐迈向智能化发展的过程，我国智能建筑行业的运作水平也逐渐迈上一个新的台阶，这个过程中对于人工智能技术的运用越来越明显，而在智能建筑的发展过程中，这个特点尤为突出。人工智能技术的合理、科学运用是整个智能建筑项目中的一个及其重要的关节，因为它能够提高现代智能生活的整体质量，从而为我国智能建筑综合管理工作迈上一个崭新的高度做好铺垫作用。本文对人工智能技术在智能建筑中的应用进行分析。 关键词：人工智能技术；智能建筑；应用分析 通过在建筑中引入人工智能技术，能有助于增强建筑的智能性和人性化，使其更加满足现代人员的居住需求，促使建筑设计水平向更高层次发展，实现我国建筑行业的新一轮变革。 1目前智能建筑发展状况 人工智能是模拟人类大脑的具体形式所表现出来的，大规模的联网应用已经成为我国目前发展智能信息化时代的重要发展目标，人工智能技术的发展，信息化时代推动着人类社会生产生活。计算机科学与技术的发展史与人工智能的发展有直接的关联。除计算机科学外，控制论、信息论、仿生学、自动化、数理逻辑、生物学、语言学、心理学等多门学科也涉及人工智能。人工智能的研究领域也比较多，包含问题求解、专家系统、机器学习、自然语言理解、模式识别、自动定理证明、智能机器人、智能决策系统及自动程序设计等方面。建筑是供人类活动使用的空间，可以想象，在建筑中运用人工智能实现人与空间的密切互动可以使人类生活质量实现质的飞跃。 我国智能建筑的起步相对较晚，距今仅有十多年的发展时间，但发展速度较快，已经形成了一定规模的智能建筑控制系统，其中主要包含办公自动化系统、通信自动化系统及楼宇设备自动化系统等智能控制系统。而在智能建筑不断发展中，对多种控制系统也提出了更高的要求，如通讯手段、系统自动化、服务需求及质量管理等方面的功能，要求更加完备。这也导致当前智能建筑在发展过程中出现了瓶颈期，尽管智能建筑的发展速度较快，但是对于当前智能建筑的发展而言，还存在一些问题。 2智能建筑发展中存在的问题 2.1智能化水平较低 由于我国智能建筑发展时间较短，很多智能化系统不完善，技术相对薄弱。控制系统缺陷较大，系统中存在一些先天缺陷。例如楼宇自动化系统在当前应用比较多，其自动控制系统只具备顺序逻辑判断能力，无法自适应学习，不能进行思维逻辑判断，如果建筑内部参数出现变动，必须要对控制程序进行修改或对参数人工进行调整，并且由于控制系统的结构比较复杂，维护难度也比较大，一旦出现问题，系统极有可能面临崩溃的风险。 2.2智能系统协调性不足 随着经济全球化进程的不断加快，以及市场经济时势的逐渐到来，世界科学技术水平得到了很大的提高，但人工智能技术的发展还不够完善，比如在智能建筑中仍存在一些子系统脱离运行系统的情况，它们往往以个体独立的形式运作。这一现状不但会导致各个系统运行紊乱，难以控制运行，在一定程度上降低智能建筑系统优化的效率和质量，不利于智能建筑业的发展。除此之外，各个系统相互间的控制、连接端口方面的缺陷，也将导致系统间的关系组合的制约甚至冲突。因此，智能建筑的相关技术人员需要针对各个系统开展探查，不但在无形中增加了技术人员的任务量，同时也提升了智能建筑系统化监管工作的难度系数。所以相关人员应当致力于现代智能系统的协调性优化工作，以促进智能建筑整体优化工作的开展。 3人工智能技术在智能建筑中的应用 3.1人工神经网络的应用 人工神经网络系统主要应用于信息处理、语音识别、模式识别及最优计算等领域内，尤其是在建筑系统建模、优化及学习控制等方面优化非常明显。随着社会经济的发展，人们物质生活水平不断提高，建筑内的电气设备安装更多，增加了设备能耗，对智能建筑的功能管理提出了更高的要求。在对现代化建筑进行管理中，需要对建筑内大量的设备进行控制与运行的协调，确保所有设备都能够在安全、经济的要求下运行。所以，要求建筑设备自动控制要能够迅速做出反应，协调各种设备的运作关系，提升控制能力，运行管理设备水平不断提高。而人工神经网络系统具有学习能力和自适应能力，满足了智能建筑发展中的需求。此外，系统要具备灵敏性与精确性特点，同时在智能建筑控制中还应该具备仿真模型。传统模式因为相对比较复杂，所以无法满足当前需求，而人工神经网络相对比较简单，对计算机硬件要求也不高，其应用具有先天优势，发展前景非常广阔。 3.2专家系统技术的应用 在人工智能领域内，知识库专家系统与知识工程以其独特的优势，在实际应用中取得了非常大的发展，且商品化趋势表现明显。专家系统是以知识基础作为支撑，在控制对象与控制规律基础上建立系统的构造与运行，并利用专家知识来填充，从而使整个系统的功能与结构得以实现。在计算机中应用这种人工智能，相当于在某一个领域内拥有专家的类似效果，对专业领域内问题的解决取得有效应用。专家系统技术的存在，实现了将多个专家的意见进行整理、优化整合，对特殊领域知识实践经验及决策过程进行模拟。专家系统在实际应用中，其内部具有庞大的数据库，并建立了知识模型，在某一个专业领域内，能够合理的应用推理技术及拥有知识表达技术为相关问题，然后做出综合性的指导意见，为决策进行指导。和传统的控制系统相比，专家控制系统的优势非常明显，因其在设计过程中，采用数学模型，所以得到的计算结果比较精确可靠，促使决策更加的科学化与智能化，将知识模型与数学模型有机的结合在一起，实现了知识信息处理与控制技术的统一。此外，在其它相关领域内也可以对专家系统技术进行应用，能够提高使用效率，其发展前景非常广阔。例如专家系统技术在智能建筑领域内，应用于物业服务及物业管理中，可以对用户实现数据库及管理知识库的设置，并且可以对相关活动实现智能管理，如费用缴纳、人员管理、业务咨询等方面，提高了智能化水平，就可使人们的日常生活更加的方便和高效。 3.3智能决策系统的应用 目前，随着信息技术的快速发展，现代网络技术、电子计算机技术等都有了很大的提高。同时随着市场经济的发展以及信息数据时代