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嵌入式软件技术主要是和嵌入式系统共同发展，嵌入式硬件系统主要是指嵌入式微处理器、外设等，而嵌入式软件主要是依托嵌入式硬件设备，为嵌入式系统提供良好的操作系统和软件。先通过芯片开发，并加强了嵌入式系统的软件设计，然后将其应用在实际的电子设备工业生产中。嵌入式软件技术作为整个系统的控制中心，是一套独立运行的计算机系统，重点在于软件和硬件的协调工作，并在此基础上完成指定计划。从嵌入式软件技术本身的主要特点是实用性强，灵活度高，软件系统小巧而成熟，可以直接嵌入在PC终端，使用便捷。鉴于嵌入式软件技术具有诸多优点，在生活和工业生产中得到了非常广泛的应用，比如在智能家居、汽车智能化控制、智能手机等产品中都可以看到嵌入式软件技术的应用，可以说人们的生活依然无法离开嵌入式软件技术。
二、嵌入式软件技术发展现状
由于互联网技术的快速发展以及市场对智能化生活产品需求的快速增长，促使我国嵌入式系统快速发展。不仅仅在智能家居、智能化汽车等方面具有非常广阔的市场前景。同时在通信、消费电子以及工业生产的方面也得到了广泛的应用。特别是智能手机的快速发展，带动了整个消费市场的快速发展。并且以智能手机为控制终端的智能家居的兴起，让嵌入式软件的应用领域得到了进一步的扩展。除此之外，嵌入式软件技术还在工业智能化控制、金融交易、电子医疗、交通智能化控制等方面得到了广泛的应用。现如今，我国电子化、信息化、智能化发产业发展十分迅速，互联网技术下嵌入式软件自身的优势得以体现。其成本低、规模小、使用简单、人机交流方便等优势逐渐体现出来，并在智能化领域中得到了广泛的应用，为人们的生活和生产带来了诸多便捷之处。但是就我国嵌入式软件技术发展程度来看，还存在一些问题需要在未来结合其他方面共同创新，促进我国智能化相关产业的进一步发展。
三、嵌入式软件技术的发展前景
3.1嵌入式软件技术的无线网络发展
这目前来说，我国许多领域中都有嵌入式软件技术的应用，而想要满足人们不断提升的需求，就应该不断的发展嵌入式软件技术。其中，随着互联网技术的快速发展，远程无线控制成为了许多行业对于控制系统的新要求。因此，将嵌入式软件技术和互联网无线通信技术相结合，发展无线操控系统，实现稳定可靠的远程操控系统是未来嵌入式软件技术发展的方向之一。
3.2嵌入式软件系统在人工智能中的应用
随着科技和经济的快速发展，人们对于人工智能的需求越来越多，对于人工智能的要求越来越高。嵌入式软件技术的开发应用一定程度满足了人们对于某些领域智能化的需求。然而要想要提升人工智能的适用性和应用性，就应该根据人们的需求，强化嵌入式软件系统在人工智能方面的应用。将人们对于人工智能的需求以及嵌入式软件系统的发展相结合，促使嵌入式系统在更多的人工智能领域中的应用。使其应用不仅仅局限于智能手机、智能家居，应该逐渐扩展到智能医疗、智能交通、智能工业等方。
四、总结
随着科技的不断发展，嵌入式软件在智能化领域的应用越来越广泛，对人们日常生活的影响将越来越大，传统的生活、生产工作方式需要与时俱进，因此在将来嵌入式产业将会逐渐涉及到生活和生产的方方面面。嵌入式软件系统不仅仅在智能家居、自动化工业等方面得到大量应用，同时也会向着无线网络控制方向发展，成为我国智能化、自动化计算机软件产业中不可或缺的重要技术。嵌入式软件技术在日常生活领域中的应用，将大大提升人们生活质量，改善工业生产效率，促进我国国民经济发展。
参考文献
[1]张琦.嵌入式软件技术的现状与发展趋势研究[J].科技创新与应用,2017,05:89-91.
[2]孙高峰.浅谈嵌入式软件技术的现状与发展动向[J].烟台职业学院学报,2013,02:74-76.
[3]高立军.嵌入式软件技术的现状与发展动向[J].信息系统工程,2016,01:126.
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在这条赛道上，有智能设备厂商、云计算厂商、传统芯片厂商。苹果、微软和谷歌都在开发自己的处理器，应用于人工智能和其他的工作负载，其目标是实现在没有云处理的情况下压缩算法。大数据、人工智能以及高性能计算和分析越来越趋向于利用GPU。这一趋势使英伟达成为重要玩家，同时，也为AMD注入了新的活力。英特尔将其布局从个人电脑转向数据中心和物联网。
此外，一些更加垂直细分的初创公司的表现同样不容小觑。近期，寒武纪、地平线、深鉴、Kneron、鲲云科技等人工智能芯片公司相继获得融资，新一代计算芯片可以提供更强大的计算力，同时在集群上实现的分布式计算能够帮助人工智能模型在更大的数据集上运行。
二、智能音箱
相对于传统音箱而言，智能音箱不仅是音响产品，同时是涵盖了内容服务、互联网服务及语音交互功能的智能化产品，不仅具备WiFi连接功能，提供音乐、有声读物等内容服务及信息查询、网购等互联网服务，还能与智能家居连接，实现场景化智能家居控制。
也因此，2017年成为了“百箱大战”的一年，智能音箱的炙热战火从国外烧到了国内。目前国内切入音箱市场的公司主要有三类：
一是以喜马拉雅“小雅”为代表的内容基因的公司，他们和“传统音箱”最为接近，但内容的智能播放提升了用户在聆听场景下的交互体验。二是包括Rokid、出门问问、Broadlink等在内的“智能公司”，在他们的产品里，音乐内容只是众多功能之一，更多的亮点在语音交互、连接智能家居上。而第三种则是小米、阿里、京东、联想等“大公司”，他们背后是有庞大的商业生态。
三、医疗影像
今年11月15日，科技部公布了首批国家新一代人工智能开放创新平台名单，其中，就包括依托腾讯建设的医疗影像诊断平台觅影。
AI+医疗是近年来资本投资和企业拓展新业务的热点，这其中又以医疗影像为甚原因有两点：医疗影像是所有大病诊疗的入口和基础，放射科医生是医疗行业最短缺的人员之一；人工智能技术爆发的核心——深度学习，正好最擅长分析影像类数据。如此，使得影像识别技术成了最有可能在医疗领域率先落地的技术。
短期来看，目前AI+医疗影像的商业模式一定是To B，并且在竞争初期，渠道为王；从长期来看，To C也有很大的商业机会，随着技术的成熟，未来病人可以自由选择AI医疗商的产品进行服务。
四、安防
就目前来说，安防本身具有两大特性，第一、在传统的以视频为主的安防行业中，经过多年的发展，已经积累了大量的数据资源，满足了人工智能基于大数据为基础的算法模型训练的要求；第二、安防行业中事前预防、事中响应、事后追查的特性刚好吻合了人工智能的算法和技术。
也就是说，目前AI在安防领域的应用主要通过图像识别、大数据及视频结构化等技术进行作用的。而从行业角度来看，主要在公安、交通、楼宇、金融、工业、民用等领域应用较广，其中以公安应用最为核心。另外，AI+安防在提前预防犯罪，和保障社会安全方面也起到了非常重要作用。
目前来说，虽然AI在安防领域的应用有着很好的前景，但还没有达到真正实用的阶段，应用中存在诸多的问题需要不断完善和解决，比如环境适应性差、场景理解受限、人脸识别准确率等等问题。
五、语音交互
2017年，很多业内专家都认为，“语音”将会成为下一代人机交互的主要方式。其原因有三：
首先，语音交互更为自然和方便；其次，语音交互相对于文字交互模式而言，能够解放人们更多的感官；第三，基于智能语音交互，不需要对APP、浏览器进行点击操作，而是直接通过语音操作的特质，使其能够凌驾于浏览器、APP等其他应用的入口之上，成为一个新入口，而这个入口，将会变革更多的产业，诸如信息搜索、分发。
涉及语音交互的公司包括人工智能机器人厂商、人机交互技术和渠道提供商，以及基础平台支撑和关联技术提供商：
1、人工智能机器人厂商 主要包括小i机器人等智能机器人厂商，同时还有清华、中科院等人工智能技术研究院校和科研院所。 2、人机交互技术或渠道提供商 包括科大讯飞、捷通华声、车音网、思必驰等语音技术提供商，以及短信(移动、电信、联通)、QQ等服务提供商。 3、基础平台支撑和关联技术提供商 包括IDC、云计算平台、数据挖掘等技术提供商。
六、融资/收购
大势所趋下，无论是国内还是海外市场，科技巨头正在以内生式AI领域的研发，和外延式的直接投资、或收购AI领域的创业团队等方式在AI领域进行积极部署。而巨头们收购企业的原因，不外乎争夺团队、专利、人才，同时，也是对自身业务的补充，以及为了公司在今后技术生态里的布局和站位考虑。
除了收购，2017年形成的另一个热浪是融资。我们来看今年发生的融资大事件：
2017年2月，三星、英伟达联手投资了AI智能语音助手公司SoundHound，这家公司以语音识别与搜索技术获得了7500万美元的投资；2017年3月，蔚来汽车以自动驾驶、辅助驾驶获得了来自IDG资本、高瓴资本等投资方6亿美元投资；2017年3月，Geek+科技以智能机器人技术获得了火山石资本等投资方1.5亿美元投资；2017年4月商汤科技以计算机视觉技术获得了赛领资本6千万美元投资；2017年5月，深鉴科技以处理器/芯片获得了高榕资本等投资方数千万美元的投资；2017年10月，地平线机器人获得由英特尔投资、嘉实投资等资本方近亿美元A+轮融资。
七、人才流动
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八、政策
自今年7月国务院《新一代人工智能发展规划》后，各地区都在从不同层面加强人工智能相关政策的部署。今年10月，北京市正式印发《中关村国家自主创新示范区人工智能产业培育行动计划(2017—2020年)》；11月14日，上海市《关于本市推动新一代人工智能发展的实施意见》，提出到2020年，重点产业规模将超过1000亿元。11月18日，有“中国光谷”之称的武汉东湖高新区，出台全国首个区域性《促进人工智能产业发展的若干政策》，并《东湖高新区人工智能产业规划》，提出未来三年将每年设立不低于2亿元的人工智能产业发展专项资金。
同时，也了“国字号”的人工智能开放创新平台。11月15日，科技部宣布成立新一代人工智能发展规划推进办公室，并公布首批国家新一代人工智能开放创新平台名单：依托百度公司建设自动驾驶国家新一代人工智能开放创新平台，依托阿里云公司建设城市大脑国家新一代人工智能开放创新平台，依托腾讯公司建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台，依托科大讯飞公司建设智能语音国家新一代人工智能开放创新平台位列其中。
迹象表明，人工智能政策正在从中央传导至地方，AI政策自上而下开始发酵，我国已经进入AI产业的“黄金窗口期”，预计未来将有更多地方的政策文件出台，从而形成多点齐放的局面。
九、智能制造
波士顿咨询在一份名为《工业4.0——未来生产力和制造业发展前景》的报告中明确指出，以云计算、大数据分析为代表的新技术将为中国制造业的生产效率带来15%—25%的提升，
智能制造，是在基于互联网的物联网意义上实现的包括企业与社会在内的全过程的制造，把工业4.0的“智能工厂”、“智能生产”、“智能物流”进一步扩展到“智能消费”、“智能服务”等全过程的智能化中去，只在这些意义上，才能真正地认识到我们所面临的前所未有的形势。
这一年来，各大制造企业为了重塑自身在制造业的全球竞争优势，在各层面高度重视智能制造，并相应启动了一系列针对基于模型的企业、网络物理系统、工业机器人、先进测量与分析、智能制造系统集成等智能制造关键要素的计划和项目，以对“AI+制造”的新竞争力形成进行系统支持。
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0 简介
人工智能（（Artificial Intelligence）），它是一门新的技术科学，主要用于模拟、延伸以及扩展人类的智能的方法、理论、技术以及应用系统。人工智能主要就是对人类的思维、意识的信息过程的合理化的模拟。人工智能它并不是人的智能，但是，它却能像人那样的思考，而且也可能会超过人类的智能。总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些复杂工作。
1 人工智能的运用现状
目前，在很多方面人工智能有着运用，其中一个主要表现就是全球人工智能公司数量在急剧的增加，专家系统在目前来看是在人工智能各领域中最为活跃，且最为有成效的一个领域。它是一类基于知识的系统，并可以解决那些一般仅有专家才能够解决的复杂问题。我们这样定义专家系统：专家系统是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统，它是基于程序系统依靠人工智能技术，来模拟人类专家求解复杂问题的过程，大多情况下，专家系统的水平甚至可以超过人类专家。专家系统的基本结构图如下图所示：
2 人工智能的影响
人工智能对经济的影响：人工智能的的确确会影响到社会、生活、文化的方方面面，特别是对于实体经济将来会有巨大的影响。以后，每个行业几乎都会产生颠覆性的变化。在人工智能的研究上，中国并不落后，将来的中国一定可以从中获得非常大的收益。一成功的专家系统可以为它的用户带来很明显的经济效益。用比较经济的办法执行任务而不需要具有经验的专家，从而极大地减少开支。专家系统深入各行各业，带来巨大的宏观效益，促进了IT网络工业的发展。
人工智能对文化的影响：在人工智能原理的基础上，人们通常情况下会应用人工智能的概念来描述他们的日常状态和求解问题的过程。人工智能可以扩大人们知识交流的概念集合，描述我们所见所闻的方法以及描述我们信念的新方法；人工智能技术为人类的文化生活提供了巨大的便利。如图像处理技术必将会对图形艺术和社会教育部门等产生深远影响。比如现有的智力游戏机将会发展成具有更高智能的一种文化娱乐手段。随着技术的进步，这种影响会越来越明显地表现出来。当然，还有一些影响可能是我们目前难以预测的。但可以肯定，人工智能将对人类的物质文明以及精神文明产生更大的影响。
人工智能对社会的的影响：一方面，AI为人类文化生活提供了一种新的模式。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。另一方面，人工智能能够代替人类进行各种脑力劳动，所以，从某种意义上来讲，这将会使一部分人失去发展的机遇，甚至可能失业。由于人工智能在科技以及工程中的应用，一部分人可能会失去介入信息处理活动的机会，甚至不得已而改变自己的工作方式；人工智能还可能会威胁到人类的精神。一般人们觉得人类与机器的区别就是人类具有感知精神，但如果有一天，这些相信只有人才具有感知精神的人也开始相信机器能够思维和创作，那他们就会感到失望，甚至于感到威胁。他们会担心：有朝一日，智能机器的人工智能可能会超过人类的自然智能，从而使人类沦为智能机器的奴隶。
3 人工智能的发展趋势
有机构预测，2017年人工智能投资将同比增长300%以上，在技术上将会更迅猛发展，工控自动化商城的智能语音、智能图像、自然语言以及深度学习等技术越来越成熟，就像空气和水一样将会逐步地渗透到我们的日常生活。行业专家关于2017年人工智能的发展方向主要有以下几点：（1）机器学习目前正在被应用在更复杂的任务以及更多领域中，且被更多的人作为挖掘数据的方式。无监督的学习会取得更多进展，但也存在很大的挑战，故在这一方面离人类的能力还是差得很远的。计算机在理解和生成自然语言方面，预计最先会在聊天机器人和其他对话系统上落地。 （2）深度学习、其他的机器学习、人工智能技术的混用，是成熟技术的典型标志。将深度学习应用到医疗领域中（医疗图像、临床数据、基因组数据等），各种类型数据上的研究以及成果将会大大的增加。 （3）聊天机器人和自动驾驶汽车可能会取得较大的进展，预计更多人类基准将会被打破，特别是那些基于视觉以及适合卷积神经网络的挑战。而非视觉特征创建和时间感知方法将会变得更加频繁、更加富有成果。
4 结论
人工智能是人类长久以来的梦想，同时也是一门富有挑战性的学科。尽管人工智能带来很多问题，但当人类坚持把人工智能只用于造福人类，人工智能推动人类社会文明进步将毋庸置疑。就像所有的学科一样，人工智能也会经历各种挫折，但只要我们有信心、 有毅力，人工智能终将成为现实，融入到我们生活的方方面面，为我们的生活带来更大的改变。
参考文献：
[1]朱祝武.人工智能发展综述[J].中国西部科技，2011，10（17）：8-10.
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我们当时考虑，“智能制造”离我国企业还比较远，所以就没有积极参与其中，而是集中于信息化。重点是集成――信息互联互通，以企业效益驱动。
日本的IMS没有很成功。从今天来看，其中最重要的是信息环境，包括人工智能的技术和产业化，都属于初级阶段，不足以支持制造的需要。下面是具体的对比：
信息环境的变化：计算机运算速度，无论超级计算机，还是普通计算机，其运算速度都提高了1000倍以上。芯片线宽今天达到7纳米，是80年代的1/200， 通信和网速提高了50000倍。
人工智能本身的进步：20世纪80年代，人工智能主要是专家系统、模糊计算和神经网络。当时是浅层神经网络。 今天，神经网络已经达到152层的深度学习。自然语言理解，如机器翻译―口语、图片，Google、百度已接近人的水平。
进一步，人工智能将从“计算机模拟人脑思维、认知”往计算机+人的混合智能（如人在回路中）、计算机+网络的群体智能、大数据智能、跨媒体智能、计算机取代人的大量自主无人系统（无人机、无人车、机器人等）这些方向发展。
这样的变化就为今后智能制造的发展提供了巨大推动力。
从智能技术在制造中的应用看，20世纪80年代，多数为产品设计、加工制造、资源管理。今天，扩展到全生命周期：产品创新设计、加工制造、装配、测试、管理、营销、售后服务、客户关系、仓库物流供应链、报废处理等。
因此，智能制造将面临一个新的快速发展前景，被人们寄于厚望。
对智能制造内涵的认识
对智能制造内涵有一个准确、全面的理解有助于避免实施时的被动、盲目。
那么什么是智能制造？目前业界还没有公认的定义。一种最简单的说法认为，智能制造是智能和制造的交集、融合。
进一步，我们再分析一下什么是智能？什么是制造？其中涉及到几个概念：
人工智能技术：是指用机器（主要是计算机和软件）实现人的“感知”和“判断”。这是传统人工智能的提法。如感知方面：机器视觉、力觉、触觉、听觉……在判断和决策方面：专家系统、人工神经网络、模糊推理、智能，自然语言接口、机器学习等。
人工智能新形态：大数据智能、群体智能、跨媒体智能、混合智能……体现形式：自主无人系统；应用：智能制造、智慧医疗、智能农业、智能城市等。
新一代信息技术：包括了移动互联网、智能技术、大数据、云计算、物联网等。
此外，制造全生命周期包括了产品创新设计、加工制造、装配、测试、管理、营销、售后服务、客户关系、仓库物流供应链、报废处理等。
这样就有另一种说法：智能制造是智能技术（特别是新一代智能技术）在制造全生命周期应用中所涉及的理论、方法、技术和应用。
还有一种说法认为，智能制造是指在制造工业的各个阶段，从智能技术的视角，融合信息、机械、工艺、管理等学科技术，以一种高度柔性与高度集成的方式，支持产品全生命周期的产品（服务）设计、加工、管理、销售到报废处理的全过程，达到制造业智能增长、包容性增长、可持续增长的目标。
内涵差不多，都可以参考。
从技术角度看，智能制造技术是制造技术、自动化技术、系统工程与人工智能等学科互相渗透、互相交织而形成的一门综合技术。其具体表现为：智能设计、智能加工、机器人操作、智能控制、智能工艺规划、智能调度与管理、智能物流、智能装配、智能检测、智能维护故障诊断、新制造模式等等。
智能制造
既可“顶天”也可“立地”
不管是哪一N说法，智能制造覆盖面很广，人工智能的内涵也很广。制造全生命周期中的任何一个环节，采用了人工智能的任何一种具体技术都可以属于智能制造的范围之内。
因此，智能制造不只是“高、大、上”，制造业（包括其它行业）的各个层面都可以有所作为。
这便是“立地”，智能制造就在我们身边。
我国在前20～30年的许多信息化成果，如数字化制造、集成制造、网络化制造、虚拟制造、协同制造、现代物流、企业管理信息化等等，都会多多少少用到智能技术（人工智能1.0）。这些方面也需要智能制造进一步发展。
“智能制造”的发展，即“基于人工智能2.0的智能制造”，（或者称为新一代智能制造）当然是“顶天”的（但也“落地”）。
例如，智能感知（大多数需要MEMS技术）是智能装备、智能工厂必须的，也是设备健康管理、故障诊断必须的；
自然语言理解，人在回路中，知识性工作自动化；
群体智能支持众创空间（新产品的创新研发）；
大数据智能可以改善产品质量、故障诊断、对员工/企业/用户的诚信管理；
“无处不在”的高端智能产品；
新制造模式 ，用户参与的设计、批量为1的制造。
我国在这些方面也都有成果、案例。当然还将在深度和广度方面进一步发展。
实施智能制造 不要忘了目标
智能制造有前景，是一个热点，在一些计划中被提为重点，但也只是企业转型升级、制造强国战略中的一个选项。
如何在众多的新技术中选择？如何加权选择？根本一点还是看能不能给企业带来效益、让企业实现可持续发展。
技术只是手段，目标决定了企业的选择。
因此，实施智能制造的方针是：需求牵引、效益驱动；总体规划、分步实施；重点突破、创新发展。
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近年来，医用机器人已经发展成为先进机器人领域的前沿性学术方向，大大促进医疗，尤其是外科手术的微创化和智能化发展。医疗机器人北京市工程实验室主任张送根博士介绍说：“智能型手术及医疗机器人，有广泛的感觉系统、智能和模拟装置，涉及医学成像、图像分析、机器人、运动分析及虚拟现实等多个学科的最新成果，能够全面扩展人类能力极限，提高医生的手术及诊疗技能，辅助医生进行手术规划、仿真、操作等过程。”例如，可减少手术差错率，提高微创手术精准度，避免病人感染，降低辐射危害，增强抗疲劳能力等。医用机器人既提高手术及诊疗质量，又减轻患者痛苦，缩短康复周期，降低医疗成本，成为未来医疗领域的研发必然趋势。
医生受制于人体生理结构，在操作精度、稳定性、抗疲劳能力和抗辐射能力等方面有很大局限，而这些正是机器人的优势所在。与其他机器人相比，医疗机器人还具有独特优势：在医院、街道、家庭等多种环境下工作，决定了医疗机器人具有移动性与导航、识别与规避能力，还有智能化的人机交互界面，并在需要人工控制的情况下，具备远程控制能力；医疗机器人的材料选择和结构设计，都以易消毒和灭菌为前提，安全可靠且无辐射；以人作为操作对象的医疗机器人，要具有对状况变化的适应性，对作业的柔软性以及对人体和精神的适应性等；医疗机器人之间及医疗机器人和医疗器械之间具有或预留通用的对接接口，如人机交互接口等。
伴随科技进一步发展，医疗机器人还会更加智能化和精准化。有科学家甚至大胆预测，“到2100年，日常生活中将充满各种智能机器人，我们将同机器人紧密联系”。这让人振奋，但我们也要清醒地看到，受制造费用昂贵等限制，机器人的智能化之路还很漫长。
治疗领域越发广泛
自从20多年前首台医疗机器人问世，如今，几乎在医学各个领域，都能看到医疗机器人的活跃身影。功能各异的医疗机器人正在改变传统医疗模式，迅速提升病人的生命质量。
据华中科技大学同济医学院附属同济医院院长陈安民教授介绍，医疗机器人从功能上可分为5种类型：一是辅助内窥镜操作机器人：这种机器人能够按照医生的控制指令，操作内窥镜的移动和定位。二是辅助微创外科手术机器人：它一般具有先进的成像设备、一个控制台和多只电子机械手，手术医生只要坐在控制台前，观察高清晰度的三维图像，操纵仪器的手柄，机器人就会实时完成手术。三是远程操作外科手术机器人：由于配备了专门的通信网络传输数据收发系统，这种机器人可以完成远程手术。四是虚拟手术机器人：这一机器人将扫描的图像资料进行三维分析后，在电脑上重建为人体或人体器官，医生便可以在虚拟图像上进行手术训练。制定手术计划。五是微型机器人：主要包括智能药丸、智能影像胶囊和纳米机器人。智能药丸机器人能够按照预定程序释放药物并反馈信息；智能影像胶囊能辅助内窥镜或影像检查；正在研制开发的纳米微型机器人，还可以钻入人体，甚至在肉眼看不见的微观世界里，完成靶向治疗任务。
目前，应用最为广泛的当属外科手术机器人和智能影像胶囊。“外科手术机器人动作精细、失误率低，可以避免医生直接接触患者血液，大大减少患者感染危险，并能够大幅降低放射线对患者和医生的双重影响。”中国医学科学院研究员杨国忠介绍说。智能影像胶囊同样声誉广泛。这项于上世纪90年代就获得通过的专利技术，具有检查方便、无创伤、无痛苦、不影响患者正常工作等多重优点。患者只需服下内置摄像与信号传输装置的智能胶囊，就能接受消化道系统检查，甚至接受机器人体内定点给药，可以作为消化道疾病诊疗的首选方法。
发展前景令人期待
医疗机器人显著推动了现代医疗技术的发展，市场潜力和发展前景令人期待。美国、英国、日本、法国、瑞士、以色列、韩国以及新加坡等国的学术机构和公司，均设立了与医疗机器人相关的研究机构，开发出多种系统原型，部分已经形成商业化产品。
首部商业化手术机器人于1994年在美国推出。目前，由医生操纵台、机械手和内镜装置三大部分组成的美国“达·芬奇外科手术系统”最为畅销，截至2011年初，全球共计售出1700多台。此类手术机器人不仅能够完成普外科，还能完成脑神经外科、心脏修复、人工关节置换和整形外科等多领域手术，但上千万元的设备价格，仍是医疗机器人产业亟待突破的瓶颈之一。
我国的手术与医疗机器人研究起步较晚，发展速度却很快。据张送根介绍，“北京航空航天大学从1997年至2007年先后自主开发了5代脑外科机器人系统。2002年，又研发出国内第一台骨科手术机器人系统，并于2011年获得医疗机器人注册许可证”。该产品目前已经成功进入市场。生产商也成为全球第五家获得医疗机器人注册许可证的公司，与国外同类产品相比性价比高、发展前景广阔。
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计算机技术是当今社会应用最为广泛的一项科学技术，而其中的多媒体技术更是集智能、声音、图像、数据以及视频等要素为一身的特点，为人们的工作和学习提供了巨大的帮助。尤其是在教育事业上，计算机多媒体技术通过其良好的视觉和听觉效果，更加便于学生们对相关知识要点的理解，从而在很大程度上提升了学生们的学习效率。在当今的教育环境中，无论是在义务教育中的初级阶段，还是在各类高等院校的教育中，都可以发现多媒体技术的应用。并且借助于信息全球化的发展，计算机多媒体技术将会在未来的各个领域中得到更加广泛的应用。本文的主要立足点就在于计算机多媒体技术的应用与发展。
一、计算机多媒体技术的基本内容
（一）计算机多媒体技术的定义
计算机多媒体技术主要是指通过融合两种或者两种以上媒体的一种人机交互式信息交流和传播的媒体。其中包括了音频、文字、图像、视频以及动画等多种要素。虽然各种媒体的表现形式上会存在一定的问题，但是存在形式都是相同的，都是以数字化的形式存在，即为计算机二进制数字文件。严格意义上来说，虽然计算机多媒体技术的发展时间虽然不长，但是其作用和功能却是其他技术所不能取代的，在很大程度上为人们的工作和学习提供了重要的辅帮助。
（二）计算机多媒体技术的特点
计算机多媒体凭借其自身的优势和特点，在当今的社会中得到了广泛的应用。其特点和优势主要包括多媒体信息的表现与交互、音频采集技术以及数据压缩技术。其中多媒体信息与交互是指在多媒体的平台下，可以使各类媒体形成一种良好的共存关系，并且在共存的状态中能够做到彼此间的优势互补，通过合理的媒体安排来使其发挥出更好的效果。音频采集技术是指将模拟信号采样生成数字信号，在经过计算机处理后储存到相应的介质中。当前在采集信息上运用的技术主要有VFW技术以及DirectShow技术，二者都能够很好的实现信息采集任务。而数据压缩技术则主要是指为了得到更好地视听效果来对相关要素进行处理的过程。由于多媒体技术包含了多种媒体形式，其中具有数据、文本、三维动画以及图像等多种要素，要想得到最佳的表现效果就要对这些要素进行科学的处理和安排。
二、当前计算机多媒体技术的应用现状
随着计算机技术的不断发展，计算机多媒体技术也得到了相应的进步和提升，在人们当前的工作生活中几乎随处都可以看到多媒体技术的应用。人们工作和学习的效率也因为多媒体技术的出现和应用得到了很大的提高。从技术分类角度来看，多媒体技术可以分为数据处理技术的应用、通信技术的应用以及人工智能多媒体应用。其中多媒体数据处理的应用主要是指对文字、图像以及声频和视频要素的整合处理，使相关信息更好的展现在人们面前的一种手段。而计算机多媒体通信技术的应用是指通过利用图像、文字以及数据的新型通信方式，来为人们提供更多高质量的服务。在通信技术应用的方面，当前的通信方式主要有有线通信方式和无线通信方式，这两种方式都是当前运用的比较广泛的通信方式。计算机多媒体技术的通信功能相对于电话等传统的通信方式更具有图文并茂的优势，并且在利用的形式上也更具有简化的便利。人工智能是指利用机器代替人们进行相应的劳动和工作，而人工智能多媒体应用就是在一定程度上将人工智能同多媒体技术之间进行结合，从而使多媒体技术具备智能化的特点，有利于人们对多媒体技术的使用和了解。而在具体的应用中，多媒体技术有可以被分为在通信系统中的应用、在编著系统中的应用、在工业领域中的应用、在医疗影像诊断系统中的应用以及在教育领域中的应用。多媒体技术在通信方面的应用在一定程度上实现了人们面对面的交流，打破了人们之间的地域限制，提高了信息的瞬时性。而在编著方面的应用则为很多多媒体电子出版物和软件出版提供了良好的服务，能够以最佳的效果实现相应的工作任务。在工业领域中的应用主要是通过多媒体的教学方式，利用多媒体PC来开拓市场，进行相关员工的培训。这种形式不仅可以在很大程度上降低企业的生产成本，还有助于对市场的动态予以科学的掌握和分析，进而对路适销增强自身的竞争力。多媒体技术在医疗影像系统方面的应用是当今医疗事业进步的一个重要标志。通过对计算机多媒体技术的应用，可以强化对医疗影像的分析和处理工作，从而得出更具有说服力的结果。在教育方面的应用则主要是以多媒体课件的形式展现，在声文并茂的条件下，教师以及学生们可以通过效果良好的图像和视频等因素加深对相关知识的理解，进而提升学生们的学习效率和质量。
三、计算机多媒体技术的未来发展前景分析
随着社会的不断发展和变化，人们对于计算机多媒体技术的要求也将不断增加，为了使其能够更好的满足人们的需求，就要对其进行适当的发展和完善。未来计算机多媒体技术的发展应该主要从三方面进行，分别是计算机多媒体技术的集成化、多媒体终端的智能化和嵌入化以及计算机多媒体技术的网络化。在计算机多媒体技术的未来发展中应当对视觉、听觉以及味觉等多方面的因素进行整合，“显示”效果并不能被作为多媒体技术的最终追求目标。要使相互合成之后的展现效果得到最大程度的提升，满足人们的各类需求，给人们带来更好的使用体验。并且在表达方式上也要变得更加细腻，提升人机交互的自然醒和高效性。而对于多媒体终端的智能化和嵌入化方面，则是要努力提升计算机多媒体中的多媒体性能，并将计算机芯片嵌入到各类电器之中，利用多媒体技术的影响去开发更多的智能化电器。在多媒体所需要的系统和软件上进行不断地创新和发展，最终达到多媒体终端设备智能化的目的。最后，在计算机多媒体技术的网络化发展上也要进行不断地探求和努力。在信息化、网络化不断发展的今天，要想使多媒体技术能够得到更加广泛和高效的应用，对其进行相应的网络化建设是必不可少的。
结束语：当前计算机的发展已经步入到了成熟的阶段，无论是在硬件设施上的发展还是在软件的发展和创新上都已经变得较为完善，在这样的环境和条件下可以为多媒体技术的发展和应用提供重要的技术支撑和保障。然而，在不断进步的同时必然也会伴随着不断发现的一些问题，目前图像和音频的压缩编码规范性还有待提高，并且在一些隐私性较强的资料上也没有做到很好的强化。所以说未来的多媒体技术尽管具有计算机技术方面的优势，但仍然还有很长的发展道路要走，只有对计算机多媒体技术进行更加严格合理的规范，才能够使其具有更好的发展前景，并更好的应用在教育事业以及医疗事业等各项领域。
参考文献：
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机器人从出现到智能化伴随着人类几次技术革命，智能机器人也逐渐由最开始的理论模型，开始融入社会各领域，对人类社会发展起到重大作用。在人类社会生产力发展中，人们通过不断创造新的工具，来延伸自身的肢体与组织，通过工具减轻自己的劳动负担。在这期间，人类替代生产劳动力的工具也由简单的生产工具，发展到代替人脑思考的“智能化”工具，显示出人类独特的智慧力量。作为高新技术的核心的智能技术，智能机器人能够将人工智能和人类智力更好的发挥出来，在将如今社会变得更加“智慧”的同时，也可能推动将来“智能革命”、“机器人革命”技术奇点的到来，最终迎来智能社会。
1 智能机器人定义及发展史
机器人，由联合国标准化机构使用的美国机器人协会的定义，它是一类“能够编程和具有各种功能的，能够用于运输材料、工具等的操作机；或是为完成各种工作而能够进行改变以及编程的专业系统”。也就是，机器人是一种凭借自身动力以及外界指令完成各项工作的一种机器。 其中，不同于只具有一般编程能力和操作功能的机器人，智能机器人特指具备感觉要素、运动要素、思考要素的智能化的机器人。
截止到目前，机器人技术的发展兴起情况能够分成三个时期。
第一代是能够编程示教再现型机器人，具有的特点是机器人可以依据提前编制好的程序实施不断的工作。
第二代机器人是拥有感触功能以及自变化型的离线编程机器人，具有的特点是能够依据工作时的具体情况变更作业内容，也就是人们说的“知觉判断机器人”。
第三代机器人即智能机器人，它具有非常多的传感器，可以把许多种传感器获取的信息实施综合分析，进而调节自己去应对复杂境，有着非常大的自适应能力以及学习能力。关于智能机器人的发展因为计算机技术、人工智能理论等的快速发展而得到了有力的促进，渐渐变为了机器人技术未来的主流发展趋势。
2 智能机器人技术原理
机器人技术是一种集中了计算机、控制论、机构学、信息和传感技术、人工智能、仿生学等各个学科而建立的高新技术，它包括了执行单元、驱动模块、检测模块、控制系统等部分。而如今，伴随着计算机、电子信息技术等高新技术的不断发展，机器人技术的研发速率越来越快，智能化水平也逐渐提升，在各个领悟中都得到了很广泛的应用。并且，机器人里面应用到的技术也越来越多，如多传感器信息融合、路径设定、机器人视觉、智能人机接口等。目前影响智能机器人性能的因素主要包括机器人的导航、定位、通讯、控制策略及体系结构等，发展前景很大的三大热门主题为：智能控制、路径规划和语音识别。
以语音识别为例，其目标是将输入的不知名的语音波形识别为正确的词、短语和句子。语音识别过程一般分为两步：第一步，按时间序列对语音信号进行特征分析，提取出反映语音信号特征的信息；第二步，进行模型匹配，将输入语音信息的特征矢量序列与识别器中原有的语音模型进行比较，并利用语法、语义等信息，得到最佳的识别效果。
3 智能机器人应用价值
从全球范围而言，因为国家的支持以及国防方面的需求，各国都不断的进行人力物力的大量投入，因此智能机器人在军事领域的研究与应用非常活跃，许多军用智能机器人都可以投入实战运用，比如侦察机器人、爆炸物处理机器人、步兵支援机器人等；通过对军用智能机器人的研究，民用服务机器人也随之迅速发展，美国、日本、德国、法国等国家的智能机器人水平都处于世界前列。以日本为例，日本一直比较重视民用智能机器人的发展，一般是在三个方面：首先是家务工作以及环境应用，指包括个人机器人在内的服务机器人及相关的家务劳动自动化机器人；二是生活支持应用，主要是用来帮助老年人以及残疾人；三是休闲、娱乐以及教育等方面。根据统计，在2000年日本个人机器人市场规模达到了250亿日元，而在2005年为1 750亿。
站在应用的角度来说，可以分为水下和陆地两大类。由于21世纪对于海洋开发的加快，近年来水下智能机器人得到了很大的发展，主要用于铺设电缆、海底资源勘探以及打捞等工作；而陆地机器人的划分就更加多样化了，智能机器人在农业、矿业、娱乐、体育、服务业和军事都有广泛的应用前景。试看以下例子。
（1）农业：耕耘作业机器人、割草机器人、消毒和喷洒农药机器人等。
（2）体育：教练机器人、各类比赛机器人等。
（3）娱乐：歌手机器人、乐队机器人、杂技机器人等。
（4）勘探：太空建设机器人、深海考察机器人、火星探测机器人、海底隧道建筑机器人、火山探测机器人等。
（5）医疗：康复机器人、手术机器人、护理机器人和疾病诊断机器人等。
（6）服务：清除太空垃圾机器人、消除海洋污染机器人、厨房机器人、机器人保姆等。
4 智能机器人在以后的发展方向
智能机器人是机器人发展中的一个十分重要的环节，拥有集体环境测定、动态决策和执行、行为掌控多种功能。要将智能机器人发展成为真正的人工智能，仍需一些领域的重大突破。如多传感器信息融合、基于神经系统的网络信息融合等，以提升机器人对复杂环境的感知与决策能力。
多传感器信息融合技术主要作用于协调综合分布在机器人不同部位、感应不同信息的传感器测量数据，加以综合，并消除不同传感器间出现的冗余和冲突，减少不确定的情况，最终达到对物体以及环境相符合的描述。这些环节的完成都依赖于一个可靠、准确的算法，以对信息进行科学的判断。多元信息为信息融合的加工目标，融合算法则属于它的重点内容。
人工神经网络是通过各个单元依据相应的拓扑结构彼此连接构成的一种能够实施计算的网络系统。人们研究人工神经系统的主要目的便是模拟人脑的信息处理机能，以达到制造人工智能的成效。因此，人工神经系统应表现出人脑具有的一些特性，主要有下列几点。
（1）信息科储存在不同区域，并且容量大，有着较强的容错性。
（2）能够对直接获得的网络信息实施并行处理。
（3）自主学习，自主组织的功能强。
（4）神经网络的行为属于很多神经元的一种集体行为，并非是一些单元的重复组合。
（5）神经元能够解决环境较为复杂，知识背景不清晰以及推理不确切的问题。
人工神经网络能够利用相应的算法进行学习，把传感器信息实施融合，进而得到有效的参数，也能够把知识规则变为数字形式，方便补充数据库；而且，因为不用建设科学合理的精确数学模型，对于各种环境情况有很强的适应性，也可对大规模数据进行快速处理，并且有很强的容错性。
5 结语
通过了解机器人的发展历史以及目前的情况，能够发现机器人技术正不断地向智能机器和智能系统的方向发展。然而在高速进步的同时，智能机器人的发展、人工智能的产生仍然面临许多技术难题，例如上文所提到的多传感器信息融合与人工神经网络。伴随着智能机器人的逐步完善，真正的人工智能也在逐步进入人们的生活，而如今所做的每一分努力都是这技术奇点来临前的垫脚石。
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液压系统故障诊断技术是随着液压设备不断高度自动化和复杂化以及对液压系统工作可靠性要求越来越高而发展起来的，是针对现代液压设备需要及时排除液压故障而提出来的，是将医疗诊断中的基本思想推广到液压工程技术而形成的，是建立在液压控制理论，信息理论和电子技术、传感器技术、人工智能技术等基础上的一门综合性新技术。回顾液压系统故障诊断技术的发展，大致经历了三个发展阶段：基于人的主观诊断法、基于模型诊断法和基于智能技术的诊断法。
1 主观诊断法
主观诊断法主要是依靠简单的诊断仪器，凭借个人的实践经验，判别故障发生的部位及其原因。这种方法要求诊断人员掌握丰富的故障机理知识和诊断经验，需利用系统或元件的结构、模型和功能等方面的知识，综合分析才能了解。基于人的主观诊断法主要包括系统分析法、参数测量法、方框图分析法、鱼刺图分析法等。
2 模型的诊断法
模型的诊断法是先运用一定的数学手段描述系统某些可测量特征量，这些特征量在幅值、相位、频率及相关性上与故障源之间存在着联系，然后通过测量、分析、处理这些特征量信号，来判断故障源所在。这种方法实质上是以传感器技术和动态测试技术为手段，以信号处理和建模处理为基础的诊断技术。基于数学模型与信息处理的故障诊断方法通常有状态估计方法、参数估计方法、频谱分析法、小波分析法等。
3 智能诊断技术
液压系统故障智能诊断技术是人工智能技术在液压系统故障诊断领域中的应用，它是计算机技术和液压系统故障诊断技术相互结合与发展进步的结果。智能诊断的本质特点是模拟人脑的机能，又能比人脑更有效地获取、传递、处理、再生和利用故障信息，成功地识别和预测诊断对象的状态。因此，智能诊断技术是液压系统故障诊断的一个极具生命力的发展方向。目前，智能技术的故障诊断法主要有：故障树分析的诊断法、模糊逻辑的诊断法、神经网络的诊断法和专家系统的诊断法等。
3.1 故障树分析的诊断法
故障树分析法是一种图形演绎方法，通过对可能造成系统故障的各种因素进行分析，画出逻辑框图（故障树），再对系统中发生的故障事件，由总体至部分按树枝状逐级细化的分析，其目的就是判明基本故障、确定故障原因、故障影响和发生概率等。故障树分析诊断法的关键是建立故障树，故障树完善与否直接影响到分析结果的准确性。因而，需要分析人员对分析系统的设备及运行环境有透彻的理解，将故障症状作为树顶，将发生故障的各种因素逐一排列，然后建立故障树的数学模型，对故障树进行定性分析和定量计算，给出分析结果。故障树分析法具有直观性和理论性强、逻辑严密等特点，对一个系统而言，一切故障诊断都必然要先经过某种程度的故障树分析，是故障诊断系统的基础。
3.2 模糊逻辑的诊断法
模糊逻辑的诊断法是借助模糊数学中的模糊隶属关系提出的一种新的诊断方法，它将各种故障及其症状视为两类不同的模糊集合，它们之间的关系用一个模糊关系矩阵来描述。由于液压系统故障既有确定性的，也有模糊性的，表现为同一故障可能由不同的原因造成，同一故障可能会产生不同的故障症状，不同的故障也可能引起同样的故障症状，多故障并发时故障症状更加复杂。当确定性故障和模糊性故障相互交织、密切相连时，就需要通过探讨液压系统故障的模糊性，寻找与之相适应的诊断方法，才能有利于正确描述故障的真实状态，揭示其本质特征。
3.3 神经网络的诊断法
神经网络的诊断法是利用神经网络具有非线性和自学习以及并行计算能力的特点，对液压系统的故障进行诊断。它具有的超高维性、强非线性等动力学特性，使其具有原则上容错、结构拓扑鲁棒、联想、推测、记忆、自适应、自学习、并行和处理复杂模式等功能，带来了提供最佳诊断性能的潜在可能性，解决了传统方法在知识表示、获取和并行推理等问题上的“瓶颈”问题。神经网络在出现新故障时通过自学习不断调整权值、闽值，以提高故障正确检测率，降低漏报率和误报率。
3.4 专家系统的诊断法
专家系统是一种基于知识的应用软件系统，从领域专家那里获得专业知识，用来解决只有专家才能解决的困难问题。它是研究最多、应用最广的一类智能诊断系统，主要用于那些没有精确数学模型或很难建立数学模型的复杂系统。由于在专家系统中，知识通常是系统性、理论性较强的知识，因此求解结果可靠性高，并且由于知识是显式的，使其具有很好的解释能力。然而，专家系统在发展的同时遇到了知识获取的“瓶颈”、“窄台阶”等困难，使其支持能力受到较大的限制。
4 未来故障诊断技术的发展趋势
液压系统故障智能诊断技术是液压系统故障诊断技术的发展趋势。但任何一种诊断方法，不论多么先进，总存在一定的局限性，单一的故障智能诊断方法难以胜任液压系统的故障诊断。随着知识工程的发展及数据库、虚拟现实、神经网络等技术的日新月异，必然引起智能故障诊断技术在下列几个方面的不断发展。
4.1 混合智能故障诊断技术研究
将多种不同的故障诊断技术有效地融合，进一步提高诊断系统的综合性能，是智能诊断技术发展的必然趋势。结合方式主要是基于规则的专家系统与神经网络的结合，CBR与基于规则系统和神经网络的结合，模糊逻辑、神经网络与专家系统的结合等。其中模糊逻辑、神经网络与专家系统结合的诊断模型是最具发展前景的，也是目前人工智能领域的研究热点之一。
4.2 数据库技术与人工智能技术相互渗透
人工智能与数据库技术是计算机科学的两大重要领域，越来越多的研究成果表明，这两种技术的相互渗透将会给故障智能诊断系统带来更广阔的应用前景。人工智能技术多年来曲折发展，虽然成果累累，但比起数据库系统却相形见绌。其主要原因在于缺乏像数据库系统那样较为成熟的理论基础和实用技术。人工智能技术的进一步应用和发展越来越表明，结合数据技术可以克服人工智能不可跨越的障碍，这也是智能系统成功的关键。对于故障诊断系统来说，知识库一般比较庞大，因此可以借鉴数据库关于信息存储、共享、并发控制和故障恢复技术，改善诊断系统的性能。
4.3 基于internet的远程协作诊断技术研究
基于internet的设备故障远程协作诊断是将设备诊断技术与计算机网络技术相结合，用若干台计算机作为服务器，在液压系统的关键元件上建立状态监测点，采集设备状态数据，在技术力量较强的科研院所建立分析诊断中心，为企业提供远程技术支持和保障。
5 结束语
液压系统故障具有隐蔽性、复杂性、随机性、模糊性及分散性等特点，尽管国内外学者对液压系统故障诊断进行了深入广泛的研究，但实际诊断过程中仍面临许多问题。对于今后越来越复杂的液压系统的故障诊断，最佳途径是将专家系统与神经网络有机地结合起来，作为智能诊断的发展方向，同时融入先进的现代信息技术，如多媒体技术、internet技术、信息融合技术、智能传感器技术等，提高控制系统的开放性、容错性和实用性，应用前景十分广阔。
【参考文献】
[1]史纪定.液压系统故障诊断与维修技术[M].北京：机械工业出版社，1990.
[2]刘永健，胡培金.液压故障诊断分析[M].北京：人民交通出版社，1998.
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技术起源
主体计算技术源于分布式人工智能(DAI，Distributed Artificial Intelligence)研究，是人工智能研究实用化和在分布式计算环境下软件智能化发展的重要技术。
人类活动大部分都涉及社会群体，大型复杂问题的求解需要多个专业人员或组织协作完成。为了解决复杂问题的求解，自20世纪50年代起就已经提出了智能主体概念，但是一直到20世纪80年代以后，随着计算机网络、计算机通信和并行程序设计技术的发展，对主体的研究才逐渐成为一个新的热点。
智能主体的概念始于1970年人工智能研究的物理符号假设，认为智能任务可以通过对符号的内部表示进行操作，因而“符号的内部表示+推力进程”形成了智能主体的初型。20世纪70年代末到80年代初，随着计算机科学与技术的进展，基于初型的主体可以模拟更为复杂的人类智能行为。
20世纪80年代末以来，关于主体的研究和应用得到了迅猛的发展，来自不同领域的研究者构造了各自需要的软件。而主体也有各种名字，如用于接口上的intelligence interface，用于知识处理的Knowbot(知识机器人)，用于人机、网络通信的Usebot和Netbot等。相应地，与应用开发相关的软件体系结构、语言、逻辑程序设计也取得了显著的进展，如面向主体的程序设计语言、主体开发环境等。总之，对各种软件主体来说，总的趋势是主体、多主体系统开发是面向实用的，旨在向最终用户提供直接(ends-ends)的服务发展。
早期分布式人工智能研究的问题主要是分布式问题求解，其目标是要创建大粒度的协作群体，它们之间共同工作以对某一问题进行求解。进入20世纪90年代以来，随着计算机网络、计算机通信等技术的发展，特别是互联网和WWW的普及，对于智能主体以及多主体系统的研究己成为分布式人工智能研究的热点。主体计算被认为是软件开发的下一个重要突破口。面向主体的程序设计(AOP, Agent-oriented Programming)也被认为是面向对象程序设计(OOP, Object-oriented Programming)的一次革命。面向主体的程序设计是一种以计算的社会观为基础的崭新的程序设计范例，它已经成为人工智能程序设计的主流，反映了人工智能领域日益重视对主体动态性的研究和主体之间丰富交互活动的开发。而多主体系统作为群体智能的体现，更能体现人类的社会智能，具有更大的灵活性和适应性，更加适合开放、混合和动态的世界环境。早期关于Agent 的研究侧重于智能主体和多主体系统两个方面，但一般来说这两个方面并没有严格的区分，我们统一把它们称为智能主体的研究。
主要应用
在工业界和学术界，多主体系统作为一种新的设计和开发软件系统的模式已经被越来越多的人所接受。人们已经提出了许多基于主体的新的方法学、建模语言、开发平台、工具和编程语言，并将其应用到了许多领域当中。而面向主体的软件工程（Agent-Orient Software Engineering，AOSE）理论的出现和发展，为面向主体的软件开发走向大规模化和工业化发展道路提供了系统化的手段和重要的保障。
随着面向主体的技术的不断发展，越来越多面向主体的开发平台开始出现在人们的视野当中。这些主体平台是将主体技术推向应用的重要成果。主体平台通过提供一系列可重用的组件和服务来执行和部署Agents。如今大部分的多主体开发平台是作为中间件的形式，使用Java开发出来的开源平台。开源的平台主要包括JADE、Jadex、Tryllian ADK、SAP、AgentScape、Madkit等等。另外还包括一些商业的平台例如JACK，另外IBM、Microsoft、 Fujitsu等公司也纷纷开发出自己的基于主体的产品，如IBM的Aglet、Microsoft的Microsoft Agent和Fujitsu的APRIL。在国内，中科院计算所的史忠植研究员等研究了主体技术与网格计算结合的问题，将网格看成是许多交互的主体，并提出了一个基于主体的网格计算模型，建立了基于主体的网格智能平台AGrIP （Agent Grid Intelligence Platform）。AGrIP由底层支撑平台MAGE（Multi-Agent Environment）、中间件层和应用层组成。中间件层包括Web智能信息搜索引擎GHunt、多策略知识挖掘软件MSMiner、专家系统开发工具OKPS、范例推理工具CBRS、知识管理系统KMSphere、基于特征的多媒体信息检索系统MIRES等。通过多主体运行环境MAGE，集成这些中间件形成一个主体网格的协同工作环境。
经过近20多年的研究，主体的理论与技术有了长足的发展，不仅用于许多传统的人工智能应用，如机器人、定理证明、调度和自然语言理解等，而且已经在工业、商业、医疗卫生、电子商务和电力系统等很多新的领域中得到了应用。国外(主要是美国、加拿大、欧洲、澳大利亚等)智能主体技术的应用已经十分广泛，国内起步相对较晚，更多的是着重于认知模型和理论等方面的研究。国内中科院计算所智能信息处理重点实验室研制的多主体环境MAGE，则把智能主体技术推向应用。
主体技术作为一段个性化的、能持续生存的和具有某种自主特性的特殊程序，能够帮助甚至替代人来处理各种信息。例如，智能主体可以根据用户的兴趣对Web上的信息进行检索、分析、过滤和分类，解决互联网带来的信息超载，把人们从纷繁的信息海洋中解放出来。
当今智能主体技术被认为是处理电子商务中海量信息的关键技术之一，将智能主体技术应用于电子商务，可以构造一个基于智能主体的电子商务平台。将主体技术应用到电子商务系统中主要有以下功能: 买方主体可以帮助客户选择商品、选择卖方以及与卖方协商价格等; 卖方主体可以帮助商家提供商品信息、选择买方以及与买方协商价格等。主体作为买卖双方的中介，充分体现了它在自主性、个性化和时间延续性等方面的优势。基于智能主体的电子商务是目前分布智能和电子商务最活跃的研究领域。包括MIT媒体实验室、CMU机器人实验室在内的数家美国最著名的大学都有专门的研究小组，比较著名的原型系统包括Kasbah、TeteaTete、persona Logic、Firefly、Bargain Finder、Jango、Auction Bot等。
未来展望
现实世界中的系统都是开放系统，即在任何时候都会从系统之外接收新的信息及输出无法预期的结果，主体技术提供了一种研究大规模开放系统的途径，因此大有发展前景。
主体技术的研究与传统人工智能有着紧密联系。一方面主体技术研究要用到传统人工智能的成果(如已有的知识表示方法和推理机制等)上，另一方面由于主体技术自身的特点，研究者们利用其他学科(如社会学、经济学、生态学等)的方法对主体系统中涉及的人工智能的基本问题进行更深入的研究，这些成果不仅对主体系统，而且对人工智能其他领域的研究都会起指导作用。另外，主体技术可用于许多传统的人工智能应用，如机器人、定理证明、调度和自然语言理解等，而且已经在工业、商业、医疗卫生、电子商务、电力系统等很多领域中得到了应用。主体技术的发展对这些应用问题的解决也是十分有益的。
近年来，如何更好地模拟人类自身的智能行为，建造开放程度更高的、适应性更强的多主体系统已经成为当今主体领域研究的热点。
软件是现代信息产业的基础之一，也是当前信息技术和信息产业发展的重要内容。网络化软件已成为当前在国内外技术发展具有强劲势头的领域。以软件构件等技术支持的软件实体将以开放、自主的方式存在于互联网的各个节点之上，任何一个软件实体可以在开放的环境下通过某种方式加以，并以各种协同方式与其他软件实体进行跨网络的互连、互通、协作和联盟，从而形成一种与当前的信息Web类似的Software Web。这样一种Software Web并不能够像传统软件那样一蹴而就，它应能感知外部网络环境的动态变化，并随着这种变化按照功能指标、性能指标和可信性指标等进行静态的调整和动态的演化，以使系统具有尽可能高的用户满意度。我们将这样一种新的软件形态称为网构软件。网构软件是在开放、动态和多变环境下软件系统基本形态的一种抽象，它既是传统软件结构的自然延伸，又具有区别于在集中封闭环境下发展起来的传统软件形态独有的基本特征: 自主性、协同性、反应性、演化性、多态性。如何构建网构软件，同时如何测试系统的可靠性、可信性以及系统的可维护性和有效性，便成了一个非常大的问题。由于主体具有自治性、交互性、协作性、可通信性、自适应性等特点，所以是当前网构软件基本单元的最好实体。利用现有的主体技术，在日趋成熟的面向主体软件工程的指导下，建立基于主体的自治、协同、可靠、可信的网构软件模型也将是今后研究的重要方向。
小资料
什么是主体
究竟什么是智能主体Agent？作为DAI(Distributed.AI，分布式人工智能)的一个基本术语及AI的一个原语，迄今为止，Agent并没有一个明确的定义。在国内，Agent一词的译法亦无定论，通常翻译为“智能主体”、“主体”或“”等。但这些译法都不能准确表达Agent一词的丰富内涵。因此，许多研究者依据不同的研究内容和目标对术语“Agent”赋予不同的含义（本文中Agent翻译为主体）。一般认为，在AI中，智能主体被看做是处于一定环境下包装的计算机系统，在其他主体存在的情况下，能够连续、自主地处理环境中发生事件的功能总和，也就是能够适应于动态的环境。这里所说的“自主”是指系统主体工作时不要求由人经常不断地引导和干预。许多主体是与它的物理表征密切相关的。
一般认为，主体是能依据心理状态(信念、期望、意向)自主工作，并具有语义互操作和合作行为协调能力的软件实体，不仅为实施紧凑一致的协同工作提供有力的支持，也为建立面向分布式计算的开放性、可重构和可伸缩的新型计算环境建立了基础。每个主体具有一定的问题求解能力，如推理、规划、协商、通信及协调等能力。主体应能在多主体环境中协同工作和消解冲突，以执行和完成一些相互受益且自身无法独立求解的复杂问题。通常情况下，人们把主体看做是一个具有自治性、交互性、协作性和可通信性的实体。在实际应用中，可能还要具有自适应性、个性、社会性和实时性等特点。下面给出了智能主体系统的基本特性:
自治性(autonomy): 主体能够在没有人或其他Agent干预下完成其大部分功能，控制其内部状态;
社会能力(social ability)，或称为可通信性(communicability): 主体能够通过某种主体通信语言和其他主体或人交互，以实现其目标;
反应性(reactivity): 主体能感知周围环境并对其间的变化产生实时响应，这些动作的执行可以基于触发规则和预定义的执行计划;
能动性(pro-activity): 主体能够主动地进行基于自身目标和信念的活动，就是说主体感知周围环境变化，并做出基于目标的行为(goal-directed behavior)。
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信息安全包含的范围很广，大到国家军事机密，小到如何防范商业秘密和人身秘密。在目前的网络信息社会中，信息安全的实质就是要保护信息系统或信息网络中的信息资源免受各种类型的威胁、干扰和破坏，但是在我们的日常生活中，这种事情还是屡有发生。
2.1信息安全对人们生活的影响
（1）对信息服务的破坏。
一是信息的泄露，被某个未被授权的实体或者是个人获得用于不法目的，而且在这个过程中，可能导致信息被非法转让、删减或者是破坏，让原来信息拥有者的信息失去真正的意义；二是被拒绝服务，这是对信息或者是相关资源的合法访问被无条件阻止。
（2）非法使用对合法权的破坏。
这主要是某一资源被某个非授权的人，或以非授权的方式使用。一是窃听。用各种可能的合法或非法的手段窃取系统中的信息资源和敏感信息。例如对通信线路中传输的信号搭线监听，或者利用通信设备在工作过程中产生的电磁泄露截取有用信息等。通过对系统进行长期监听，利用统计分析方法对诸如通信频度、通信的信息流向、通信总量的变化等参数进行研究，从中发现有价值的信息和规律。二是假冒。通过欺骗通信系统（或用户）达到非法用户冒充成为合法用户，或者特权小的用户冒充成为特权大的用户的目的。黑客大多是采用假冒攻击。攻击者利用系统的安全缺陷或安全性上的脆弱之处获得非授权的权利或特权。例如，攻击者通过各种攻击手段发现原本应保密，但是却又暴露出来的一些系统“特性”，利用这些“特性”，攻击者可以绕过防线守卫侵入系统的内部破坏
2.2信息安全受到威胁的分类
（1）授权侵犯
被授权以某一目的使用某一系统或资源的某个人，却将此权限用于其他非授权的目的，也称作“内部攻击”。在某个系统或某个部件中设置的“机关”，使得在特定的数据输入时，允许违反安全策略。
（2）木马攻击。
软件中含有一个觉察不出的有害的程序段，当它被执行时，会破坏用户的安全。这种应用程序称为特洛伊木马(TrojanHorse)。计算机病毒：一种在计算机系统运行过程中能够实现传染和侵害功能的程序。
(3)人为原因。
一个授权的人为了某种利益，或由于粗心，将信息泄露给一个非授权的人。信息被从废弃的磁碟或打印过的存储介质中获得。侵入者绕过物理控制而获得对系统的访问。重要的安全物品，如令牌或身份卡被盗。业务欺骗：某一伪系统或系统部件欺骗合法的用户或系统自愿地放弃敏感信息等等
3人工智能对信息安全的影响和未来发展趋势
随着人工智能的不断发展和应用方法的不断成熟，人工智能在信息安全保障的服务能力将更加强大，人工智能也将处于计算机网络发展的前沿，与计算机发展的轨迹同行。笔者仅就人工智能在信息安全的具体领域“数字水印”的研究展开论述，分析未来人工智能与信息安全的密切关系。
3.1数字水印的定义
数字水印技术的基本思想源于古代的密写术。古希腊的斯巴达人曾将军事情报刻在普通的木板上，用石蜡填平，收信的一方只要用火烤热木板，融化石蜡后，就可以看到密信。使用最广泛的密写方法恐怕要算化学密写了，牛奶、白矾、果汁等都曾充当过密写药水的角色。可以说，人类早期使用的保密通信手段大多数属于密写而不是密码。然而，与密码技术相比，密写术始终没有发展成为一门独立的学科，究其原因，主要是因为密写术缺乏必要的理论基础。
数字水印（DigitalWatermark）技术是指用信号处理的方法在数字化的多媒体数据中嵌入隐蔽的标记，这种标记通常是不可见的，只有通过专用的检测器或阅读器才能提取，因为当前的性信息安全技术都是以密码学为基础，计算机处理能力提高后，这种密保措施已经越来越不安全，因此数字水印就是人工智能跨速发展的结果，数字水印是信息隐藏技术的一个重要研究方向，这对于信息安全有着超强的保护能力。
3.2数字水印的特征
（1）隐蔽性：
在数字作品中嵌入数字水印不会引起明显的降质，并且不易被察觉。
（2）超强安全性：
水印信息隐藏于数据而非文件头中，文件格式的变换不应导致水印数据的丢失。
（3）不可丢失性：
是指在经历多种无意或有意的信号处理过程后，数字水印仍能保持完整性或仍能被准确鉴别。可能的信号处理过程包括信道噪声、滤波、数/模与模/数转换、重采样、剪切、位移、尺度变化以及有损压缩编码等。
3.3发展前景
（1）实现数字化作品产权信息保护。
计算机网络的发达，让数字作品（如电脑美术、扫描图像、数字音乐、视频、三维动画）的版权保护成为当前的热点问题。但是数字作品的拷贝、修改非常容易，而且可以做到与原作完全相同，“数字水印”利用数据隐藏原理使版权标志不可见或不可听，既不损害原作品，又达到了版权保护的目的。目前，用于版权保护的数字水印技术已经进入了初步实用化阶段，IBM公司在其“数字图书馆”软件中就提供了数字水印功能，Adobe公司也在其著名的Photoshop软件中集成了Digimarc公司的数字水印插件。
（2）商务票据信息安全保护。
随着高质量图像输入输出设备的发展，特别是精度超过1200dpi的彩色喷墨、激光打印机和高精度彩色复印机的出现，使得货币、支票以及其他票据的伪造变得更加容易。网络安全技术成熟以后，各种电子票据也还需要一些非密码的认证方式。数字水印技术可以为各种票据提供不可见的认证标志，从而大大增加了伪造的难度。
（3）重要声像数据信息安全保护。
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近年来，医用机器人已经发展成为先进机器人领域的前沿性学术方向，大大促进医疗，尤其是外科手术的微创化和智能化发展。智能型手术及医疗机器人，有广泛的感觉系统、智能和模拟装置，涉及医学成像、图像分析、机器人、运动分析及虚拟现实等多个学科的最新成果，能够全面扩展人类能力极限，提高医生手术及诊疗技能，辅助医生进行手术规划、仿真、操作等过程。
受制于人体生理结构，医生在操作精度、稳定性、抗疲劳能力和抗辐射能力等方面有很大局限，而这些正是机器人的优势。医疗机器人还具有独特优势：具有移动性与导航、识别与规避能力，还有智能化的人机交互界面，并在需要人工控制的情况下，具备远程控制能力；材料选择和结构设计，以易消毒和灭菌为前提，安全可靠且无辐射；以人作为操作对象的医疗机器人，要具有对状况变化的适应性，对作业的柔软性以及对人体和精神的适应性等；医疗机器人之间及医疗机器人和医疗器械之间具有或预留通用的对接接口，如人机交互接口等。
医疗机器人从功能上可分为5种类型：辅助内窥镜操作机器人、辅助微创外科手术机器人、远程操作外科手术机器人、虚拟手术机器人、微型机器人。后者主要包括智能药丸、智能影像胶囊和纳米机器人。
医疗机器人显著推动了现代医疗技术的发展，市场潜力和发展前景令人期待。
首部商业化手术机器人于1994年在美国推出。目前，由医生操纵台、机械手和内镜装置三大部分组成的美国“达·芬奇外科手术系统”最为畅销。此类手术机器人不仅能够完成普外科，还能完成脑神经外科、心脏修复、人工关节置换和整形外科等多领域手术，但上千万元的设备价格，仍是医疗机器人产业亟待突破的瓶颈之一。
我国手术与医疗机器人研究起步较晚，发展速度却很快。2003年，南开大学研制出面向生物医学工程的微操作机器人系统，可实现克隆研究中的转基因注射、染色体切割、细胞融合与分离等操作。2005年，天津大学研制出显微外科手术机器人，能实现显微镜下1毫米动脉血管的吻合手术操作。
以脑外科手术为例，在看不见颅内状态的情况下，无论检查还是手术治疗，都不容易准确找到患者病灶所在的位置，这是脑外科手术多年来难以攻克的难题。但有了脑外科辅助手术机器人，一切变得简单了。它采用CT立体定向仪引导，通过对患者颅脑的细致扫描来构建三维立体脑部结构图，以确定需要进行手术的精确部位，最后再借助机器人灵巧的机械手臂进行手术。
新加坡研究人员研制出一种外形像蟹钳的微型机器人。这个机器人由一个钳子和钩子组成，安装有内窥镜和摄像头，能够在外科医生操作下进入人体腹腔内，切除早期的胃癌癌变组织，而不留任何疤痕。
在进行胃癌切除手术时，这种微型机器人从病患嘴中进入腹腔，摄像头能够把内窥镜显示的内容传送至外界的电脑屏幕上。外科医生通过监控屏幕遥控机器人，用它的“蟹钳”抓住病患体内的癌变组织，并用钩子将该组织切除。
该机器人的设计者分别是新加坡国立大学医院的胃肠病学家劳伦斯·胡、南洋理工大学机械与宇航学院的副教授路易斯·菲和香港高级外科医师钟尚志（音）。
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以电子计算机应用技术、信息技术等为代表的现代科技正在人类社会的各个领域逐广泛地渗透着。并带来了众多行业革命性质的变化，机电一体化也位列其中。
机电一体化不是机械装置与电子装置的简单组合, 而是在功能上取其所长，形成有机结合 , 以实现系统的最佳构成。其目的是增加系统的功能, 提高机电效率、可靠性和价格比, 可以很好地节省原材料和能源, 降低生产成本。随着机械技术和微电子技术的发展, 机电一体化的涵义也在不断发展。
一、机电一体化的核心技术
机械技术：是机电一体化的基础，机械技术的着眼点在于如何与机电一体化技术相适应，利用其高、新技术来更新概念，实现结构上、材料上、性能上变更，满足减小重量、缩小体积、提高精度、提高刚度及改善性能要求。
计算机与信息技术：其中信息交换、存取、运算、判断与决策、人工智能技术、专家系统技术、神经网络技术均属于计算机信息处理技术。
系统技术：即以整体概念组织应用各种相关技术，从全局角度和系统目标出发，将总体分解成相互关联的若干功能单元，接口技术是系统技术中一个重要方面，是实现系统各部分有机连接的保证。
自动控制技术：其范围很广，在控制理论指导下，进行系统设计，设计后的系统仿真，现场调试，控制技术包括如高精度定位控制、速度控制、自适应控制、自诊断校正、补偿、再现、检索等。
传感检测技术：是系统的感受器官，是实现自动控制、自动调节的关键环节。其功能越强，系统的自动化程序就越高。
二、机电一体化的历史发展
1、机电一体化的发展史
20 世纪60 年代以来，人们开始利用电子技术的初步成果来完善机械产品的性能。在第二次世界大战期间，战争刺激了机械产品与电子技术的结合，这些机电结合的军用技术，战后转为民用，对战后经济的恢复起到了积极的作用。当时机械技术与电子技术的结合还不可能广泛和深入发展，已经开发的产品也无法大量推广。
20 世纪80 年代末期，机电一体化在世界范围内得到比较广泛的承认；机电一体化技术和产品得到了极大发展；各国均开始对机电一体化技术和产品给予很大的关注和支持。
20 世纪90 年代后期，机电一体化进入深入发展时期。人工智能技术、神经网络技术及光纤技术等领域取得的巨大进步，为机电一体化技术开辟了发展的广阔天地。这些研究，使机电一体化进一步建立了坚实的基础，并且逐渐形成完整的学科体系。
我国是从20世纪80年代初才开始进行这方面的研究和应用。国务院成立了机电一体化领导小组，并将该技术列入“863计划”中。在制定“九五”规划和2010年发展纲要时充分考虑了国际上关于机电一体化技术的发展动向和由此可能带来的影响。
2、机电一体化的发展前景
现代科学技术的发展极大地推动了不同学科之间的交叉与渗透以及相互融合，引起了众多领域特别是工程领域的技术革新与革命。机电一体化正是这种集多种学科于一体的交叉学科，它的发展依赖但同时也促进了其他相关技术进步。
随着信息技术以更快的速度、更强的态势和更广的范围发展，未来机电一体化的发展前景也可窥见一斑。
3、机电一体化发展趋势
随着相关技术进步与发展，机电一体化主要发展方向有：数字化、智能化、模块化、微型化、网络化等等。
（1）数字化
微处理器的发展奠定了机电产品数字化的基础，如不断发展数控机床及机器人； 数字化要求机电一体化产品的软件具有高可靠性、易操作性、可维护性、自诊断能摘要力及良好人机界面，数字化的实现便于远距操作、诊断和修复。
（2）智能化
智能化是21世纪机电一体化技术的一个重要发展方向。人工智能在机电一体化的研究中日益得到重视，机器人与数控机床的智能化就是重要应用之一。这里所说的“智能化”是对机器行为的描述，是在控制理论的基础上，吸收人工智能、运筹学、计算机科学、模糊数学、心理学、生理学和混沌动力学等新思想、新方法，使它具有判断推理、逻辑思维及自主决策等能力，以求得到更高的控制目标。
（3）模块化
由于机电一体化产品种类和生产厂家众多，模块化技术可减少产品开发和生产成本，提高不同产品零部件通用化程度，提高产品装配性、维修性、扩展性等。利用这些模块可以迅速方便地设计和制造出多种新的机电一体化产品。
（4）微型化
微型化是精细加工技术发展的必然，也是提高效率的需要，由于微型化产品体积小、耗能少、运动灵活，可进入一般机械无法进入的空间，并易进行精细操作，因此在生物医疗、军事信息等方面具有不可比拟优势。
（5）网络化
20世纪90年代，计算机技术等的突出成就是网络技术。网络技术的兴起和飞速发展给科学技术、工业生产、政治、军事、教育等日常生活都带来了巨大的变革。各种网络将全球经济、生产连成一片，企业间的竞争也将全球化。机电一体化新产品一旦研制出来，只要其功能独到、质量可靠，很快就会畅销全球。由于网络的普及，基于网络的各种远程控制和监视技术方兴未艾，而远程控制的终端设备本身就是机电一体化产品
（6）环保化
工业的发达给人们生活带来巨大变化。它在令我们的生活舒适的同时也造成了一定的危害，比如资源减少，生态环境受到严重污染。绿色产品概念在这种呼声下应运而生，绿色化是时代的趋势。绿色产品在其设计、制造、使用和销毁的生命过程中，符合特定的环境保护和人类健康的要求，对生态环境无害或危害极少，资源利用率极高。设计绿色的机电一体化产品，具有远大的发展前景。
三、发机电一体化发展策略
机电一体化和其它新技术一样, 机电一体化所用到的新技术都是其发展手段, 不是目的。由此看来，若要研究其学术水平、学术价值的最终标准只能从经济效益和社会效益出发, 其间包括直接的和间接的,当前的和长远的。
在我国大环境下，鉴于作为振兴传统机电行业新鲜动力的一体化技术的大力发展，机电一体化行业的发展任务可以概括如下：
不遗余力地开发机电一体化产品，促进机电产品的不断更新升级
当前，在信息化发展的大环境下，通过以上途径使机电一体产业的健康向上发展，并为我国经济发展方式的转变以及产业结构的调整做出积极的贡献成为了我国机电一体化发展的基本任务
2、用机电一体化相关技术改造传统产业
为此，应多方举措、合理推进、大力支持机电一体化的发展，具体措施如下：
（1）要加强统筹规划，合理协调发展。尽管我国从事机电一体化工作的研究单位和生产企业相对较多，但由于各个个体由于发展的立足点和出发点的区别，均有各自的发展规划及策略，整体来看，机电一体化行业发展缺乏足够的统筹安排，从而缺乏具有全局意义的计划与规划。因此，各主管部门有必要在进行调研、分析的基础上制定出一套适合行业自身发展态势的规划，从而进行宏观指导生产。
（2）要创优发展环境，营造良好发展氛围。
良好的环境是行业发展的基础，全社会上下一致的重视及认可是机电一体化发展的有利条件。所以尽可能地优化环境，尤其是机电一体化行业的投资环境，尽可能地为相关企业开辟绿色通道，调配有用资源成为了眼下需要着手进行的重要工作。同时在政策上进行大力支持，以使其能在更加良性的发展轨道上快速前进。
（3）是要加强行业管理，发挥协会等组织作用。行业协会的作用如今已经屡见不鲜，行业协会可以发挥更加灵动和契合实际的、适合个体的细化作用。我国有必要根据行业发展的特点，强化机电一体化行业的统筹机构，加强业协会的建设，明确职责，从而使其能更好地指导行业发展的进程。
结语：
综上所述，机电一体化是当今机械工业技术和产品发展的主要趋势。它的发展已经引起了机械工业以致社会巨大的变革。
参考文献：
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一、引言
现代科学技术的不断发展，极大地推动了不同学科的交叉与渗透，造就了工程领域的技术革命与改造。机电一体化技术始于电子技术的发展及电子技术与机械技术的结合，尤其是大规模集成电路出现，促进机电一体化技术发展并引起广泛注意。数控机床的问世写下机电一体化技术新篇章；微电子技术为机电一体化技术带来勃勃生机；可编程序控制器“电力电子”的发展为机电一体化技术提供坚实基础；激光技术模糊技术、信息技术等高新技术的发展使机电一体化技术跃上新台阶。
二、机电一体化的发展状况
机电一体化的发展大体可以分为3个阶段。20世纪60年代以前为第一阶段，这一阶段称为初级阶段。在这一时期，人们自觉不自觉地利用电子技术的初步成果来完善机械产品的性能。由于技术的局限性已经开发的产品也无法大量推广。20世纪70-80年代为第二阶段，可称为蓬勃发展阶段。这一时期，计算机技术、控制技术、通信技术的发展，为机电一体化的发展奠定了技术基础。大规模、超大规模集成电路和微型计算机的迅猛发展，为机电一体化的发展提供了充分的物质基础。机电一体化技术和产品得到了极大发展。20世纪90年代后期，开始了机电一体化技术向智能化方向迈进的新阶段，机电一体化进入深入发展时期。由于人工智能技术、神经网络技术及光纤技术等领域取得的巨大进步，为机电一体化技术开辟了发展的广阔天地。我国是从20世纪80年代初才开始在这方面进行研究和应用。但与日本等先进国家相比仍有相当差距。
三、机电一体化的技术分类
1.网络计算机信息技术。各种信息资料之间交换、运算、存储、判断和决定以及专家系统和智能网络都是计算机信息处理技术。
2.机械技术。机电一体化的基础技术就是机械技术。它和机电一体化相互促进，完成了结构和功能上的改革，同时它的重量减轻，体积相对以前更小，精度也得到了提高，它的性能指标也更加的适应人类的需要，努力地利用高科技来更新着机电一体化的概念。
3.自动化技术。自动化技术是在自动控制理论的基础上，先进性系统的设计然后再经过仿真调试，它可以进行高精度和速度的控制，还能进行自我的调制、诊断和修补。
4.系统技术。系统技术是以整体趋势和目标为基础，利用整体概念组织和各种相关的技术，利用总分的观念来将整体分成为好多有一定关联的小单元，其中的接口技术是纽扣是实现各小部分进行连接的保证。
5.感应技术。现在的感应技术在社会生活中的应用十分普遍，机电一体化也应用了感应检测技术。要想实现系统的自动控制和自动调节，传感检测技术是必不可少的，它向人类的皮肤那样，是整个系统的感受器官，而且他的功能越是强大那么系统的自动化程度就越高。
四、机电一体化的发展方向
1.智能化。人工智能在机电一体化中越来越受到人们的重视，它是在理论得以控制上，让机电一体化的产品具有一定的智能，在这其中还有人工智能、计算机学、生命科学等一些新的思想和新的方法，它虽然不能达到人类那样的水平，但也可以进行一些简单的推理判断和逻辑决策。当然，要想真正的像人一样是不可能的，它只能进行低级智能或人的部分智能。
2.模块化。模块化的工程任重而道远。实现机电一体不仅可以利用标准单元迅速开发出新产品，还可以扩大生产规模，从这一点来说不管是对于任何机电一体化化的企业，模块化将带来一个美好的前景，并且它的潜力是无穷的。
3.网络化。网络技术的发展给社会各方面的发展都带来了巨大的变革，全球化的趋势也无可阻挡，机电一体化新产品无疑会畅销全球，而且网络化可以在一定基础上促进智能化的应用，他可以以计算机为中心把一系列的家用电器连成一个系统，让人们真切的感受到现代高科技带来的便利，因此机电一体化的网络化是发展的必然结果。
4、微型化。现在社会上大多数的产品都在走向微型化，机电一体化也是顺应时代的潮流。机电一体化正在向微型精确的方面发展它在生物医疗、军事、信息等方面具有不可比拟的优势。
5.绿色化。绿色环保是世界的主题，现在的环境状态是资源减少，生态环境受到严重污染，于是人们呼吁保护环境资源的呼声更加高涨，时展的要求是可以设计一不污染环境的绿色化的机电一体化产品，让绿色路线在产品中一路畅通，这也就成为了机电一体化最符合人类社会发展的一个发展方向。
6.人性化。人性化是各类产品的必然发展方向。机电一体化的产品在具有一定完整性能的基础上，对于外观设计以及它的外观视觉也有着相应的要求，这可以让产品与外在环境更加的适应，让人们使用产品更加的贴心，更加的自然，更接近生活习惯。
