天津市第七中學 梅既瀾

1.引言

機械電子工程是傳統(tǒng)機械工程（由制造和動力兩大類組成）與電子工程（包括電測量技術、調整技術和電子技術等）以信息技術為橋梁結合的產物[1]，能夠極大提高社會生產力。近年來隨著電子技術和大數據的發(fā)展，機械電子工程技術正由傳統(tǒng)的能量連接轉向信息連接[2]，而人工智能是當今信息技術發(fā)展的產物，將人工智能技術與機械電子工程相結合，能大大提高機械電子工程中信息連接的水平，對機械電子工程技術的進步和社會的全面發(fā)展具有重大意義。

2.機械電子工程的內涵

機械電子工程是將傳統(tǒng)以動力和制造為主的傳統(tǒng)機械工程與集控制技術、測量技術和調整技術為一體的電子工程通過以計算機技術為主的信息技術相結合的新型技術[3]，具有極強的學科綜合性。機械電子工程的發(fā)展主要經歷了萌芽階段、標準件階段和現(xiàn)在的機械電子工程三個階段[4]。在萌芽階段中，生產主要依靠手工，提高生產力的辦法一般是雇傭大量的勞動力，這種生產方式不僅效率慢，生產成本高，而且生產的穩(wěn)定性差，產品質量得不到保證，難以跟上社會的進步。在標準件階段，流水線是生產的主要方式，機器設備得到了大規(guī)模的應用，生產對勞動力的依賴逐漸減少，生產的效率和質量得到了顯著提高，但由于標準件的規(guī)格限制，這種生產模式生產靈活性較差，人們對生產產品的多樣化越來越高的需求，使得標準件生產越來越難以適應時代的發(fā)展。在機械電子工程階段，電子工程與機械工程的有機結合使產品最終具有了較強的靈活性，提高了產品的質量，大大推動了社會生產力的發(fā)展。

機械電子工程將機械和電子工程相融合，與傳統(tǒng)工業(yè)機械工程比有許多優(yōu)勢[5]。在設計方面，機械電子工程具有極強的綜合性，其包含了以機械工程為核心的各個相關學科的核心優(yōu)勢；在產品方面，其產品小巧靈活，結構復雜，功能強大，而且更新?lián)Q代的速度較快，具有較強的適應性，能更好的跟上社會的發(fā)展；在效率方面，其自動化水平較高，可以節(jié)省大量的勞動力，更多地降低了生產成本，可以為社會帶來更多的經濟效益。

3.人工智能的內涵

人工智能是現(xiàn)代信息技術發(fā)展的新興產業(yè)，它是在計算機技術、控制決策論、信息論、神經生物科學、語言學等多學科交叉基礎上發(fā)展形成的一門模擬人類智能的科學技術[6]，其核心是在計算機技術的載體下，借助計算機來模擬人的思維方式，進而應用到實際生活中，幫助人類處理實際問題。

人工智能經歷了不同歷史發(fā)展階段。在初級階段，人工智能技術的主要研究特點集中在問題求解的方法上，而忽略了知識的必要性[7]，以致于隨著機器翻譯的失敗，人工智能進入低谷；在轉折階段，由于專家系統(tǒng)、第五代計算機的研制和神經網絡的飛速發(fā)展，人工智能在自然語言理解、計算機視覺與機器人等方面取得了較大進展，對知識工程應用以及商業(yè)化發(fā)展具有重大作用；在發(fā)展階段，由于網絡技術的快速發(fā)展，人工智能研究主要從原來的單個主體轉向分布式發(fā)展；當前，隨著計算機技術和大數據的進一步發(fā)展，目前人工智能發(fā)展向著更智能化、復雜化和實用化的方向不斷進展。

4.機械電子工程與人工智能的關系

隨著科學技術的進步以及各學科間的交叉融合，人工智能逐漸應用于機械電子工程中，從建模，控制到診斷的過程，利用人工智能挖掘信息的功能，對機械電子工程自動化和智能化的發(fā)展起著重要作用。在機械電子工程“建?！撟C—生產”過程中，機械電子系統(tǒng)往往呈現(xiàn)不穩(wěn)定性或非線性，對其輸入輸出關系的描述方法通常有三種，一是通過物理方程構建數學解析式，二是根據豐富的經驗建立規(guī)則庫，三是通過實踐學習生成知識[8]。在實際操作過程中，通過理論分析用數學解析的形式構建出系統(tǒng)因果關系雖然精確、嚴密，但是由于解析解求解過程的難度，這種方法往往只適用于線性簡單系統(tǒng)，而機械電子工程是一個復雜的非線性巨系統(tǒng)，不得不處理不同類型的信息，因此在求解過程中很有可能會無法計算。對于不能用數學解析方法解決的問題，由于人工智能與計算機科學之間的緊密聯(lián)系以及強大的數據分析處理能力，使其可以應對龐大的數據信息，清晰地描述輸入輸出關系，進而使系統(tǒng)具有較高的自動化水平，具有更強的穩(wěn)定性，為機械電子工程提供了新的解決方案，將其應用于其中可以快速精確地進行大量計算，提升效率[9]。此外，人工智能在機械電子工程應用過程中，通過將信息歸納與整理，能夠極大地避免后續(xù)環(huán)節(jié)故障。

目前人工智能優(yōu)化輸入輸出關系較為成熟的是神經網絡系統(tǒng)和模糊推理系統(tǒng)的應用[10]。神經推理系統(tǒng)并不是直接模擬人腦神經的工作模式，而是其呈邏輯樹狀的分布的，點到點的處理數據的方式很像人腦神經的連接方式，具有精確度高，對數據分析程度深的優(yōu)點，但這種方法的計算量較大。模糊推理則是通過對大量數據的分析，得出一些邏輯關系不強的結論，這種方法目前還不夠精確，但其所需要的計算量較小。在人工智能的發(fā)展過程中，神經網絡與模糊推理兩種方法優(yōu)勢互補，相得益彰，使人工智能夠處理較為復雜的數據，適應較為復雜的環(huán)境，具有不可比擬的靈活性和適應性。

總而言之，人工智能技術與機械電子工程相輔相成，機械電子工程借助人工智能完善了其自身工作處理系統(tǒng)，提高了工業(yè)機械生產效率；而人工智能也利用在機械電子工程應用過程中遇到的難題，在其算法處理上得到了更好的發(fā)展，引起社會更廣泛的關注。

5.結語

隨著社會的飛速發(fā)展，各個學科、各個領域之間的結合越發(fā)重要。針對于電子機械工程存在的功能多元化需求和系統(tǒng)不穩(wěn)定性缺陷，人工智能與機械電子工程的融合提高了系統(tǒng)的自動化和智能化，從而促進社會生產力和經濟產業(yè)的快速發(fā)展。因此，在此背景下應加大力度促進人工智能與機械電子工程技術相融合，使人工智能在機械電子工程領域得到更加廣泛的應用。