继电保护测试仪—人工智能的关键技术与发展趋势表明

研讨会邀请了中国工程院院士谭建荣，介绍国内外智能机器人的研究现状和发展趋势。他提出，智能机器人的本质是和人一起协同工作，提高机器人智能化程度的关键在于人工智能技术的发展和应用。制造业是支撑人类生存和发展的基础产业，世界各国对制造业都是高度重视。而智能制造的核心在于提高机器的智能化程度，即人工智能技术的结合与应用。人工智能应该以知识库和知识工程为基础。“离开了知识，人工智能就空洞了，变成无源之水、无本之木。”谭建荣说，人之所以有智能，是因为人是有知识的，现在搞人工智能技术应用的核心就是知识工程。

谭建荣认为，过去，智能制造以机器为中心;现在，要强调人机和脑机交互。过去，强调个体智能，现在，要强调基于网络的群体智能。

此外，谭建荣还梳理了智能装备与智能机器人的关键技术，一是基于视觉的环境三维感知识别技术，二是多源头多数通道传感异构数据融合技术，三是基于环境理解的全局定位技术，四是多机协同的集群华交互与控制技术，五是大数据驱动故障诊断，六是大数据驱动的多模式融合学习，七是多约束下机器人运动路径规划，八是多任务自适应协同的群智决策技术，九是产品知识图谱与知识网络构建，十是机电液一体化云平台知识服务技术。

清华大学计算机系教授李涓子所作的《知识工程及其领域知识图谱构建》学术报告，阐述知识工程是人工智能非常重要的一个分支，是我们从看到数据、理解数据、转化知识和形成智能的转换过程，可以帮助我们做决策，让我们有更好的生活或者生产的方式。她总结了知识工程的三个关键技术，一是知识引导和数据驱动相结合的知识表示和计算;二是知识图谱技术平台化、建立知识引擎;三是知识图谱应用多样化、创新知识应用。

北京大学大数据科学研究中心特聘研究员朱占星介绍了机器学