智能电网包括哪些技术领域？

一、智能电网包括哪些技术领域？

智能电网涉及的技术领域主要包括变电站信息采集技术、智能传感技术、实时监测技术、状态诊断技术、自适应／自优化保护技术、广域保护技术、协调控制技术和站内智能一次设备技术等。

二、人工智能研究的领域不包括什么？

不包括：程序设计方法。

人工智能研究的领域包括自然语言理解；自动程序设计；自动定理证明。

人工智能是一门极富挑战性的科学，人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，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通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

三、人工智能涉及领域包括GIS吗？

从机器翻译到语音、图像识别，再到无人驾驶，人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术正在深入影响着我们的工作和生活。人工智能被视为与计算机、互联网相提并论的重大技术创新，已成为IT企业发展的重要目标，也是国际竞争的新焦点。聚焦GIS领域，人工智能对GIS技术的发展和应用产生了哪些巨大影响，如何驱动GIS未来发展?以下为大家分享GIS基础软件“BitCC”五大技术体系之人工智能GIS技术体系。

人工智能GIS技术体系

　　在AI与GIS融合的道路上，超图软件不断进行技术创新和探索，2018年推出AI GIS技术，2019年进一步构建了AI GIS技术体系：

　　该体系包含三个核心内容：

　　1、GeoAI：融合AI的空间分析与处理;

　　2、AI for GIS：AI赋能GIS，即基于AI技术，增强和优化GIS软件功能;

　　3、GIS for AI：GIS赋能AI，即基于GIS技术，将AI分析结果进行进一步处理分析与空间可视化展现。

　　图1 AI GIS 三部曲

　GeoAI

　　基于统计学、机器学习和深度学习等人工智能基础理论与算法，面向地理空间领域问题，超图软件创新实现了一系列人工智能GIS功能，使其服务于GIS空间数据处理、分析、挖掘与综合建模。SuperMap GIS 10i产品以丰富的空间统计功能为基础，主要在空间机器学习、空间深度学习两个方面深化与丰富GeoAI功能，支持人工智能GIS应用。

空间机器学习

　　机器学习是现阶段人工智能的研究核心，可以让计算机实现自动“学习”。机器学习领域的三类典型问题包括聚类、分类和回归，因此主要面向这三类基本问题展开空间机器学习的研究。

　　目前提供的空间机器学习算子包括空间热点分析、空间密度聚类、基于森林的分类与回归分析、广义线性回归分析，帮助解决商业热点区域探查、住宅小区集聚分析、动植物适生区域识别、自然灾害易发区推测、城市不同区域房价预测等自然与社会问题。为了支持空间大数据计算，还将机器学习算法与分布式计算进行有效结合，大幅度提升了空间机器学习的性能。

图2 房产价格空间回归

空间深度学习

　　深度学习是机器学习技术的一个分支，可以让计算机模拟人脑的机制进行学习。由于深度学习技术在计算机视觉、图像理解方面已展现较好应用效果，因此，超图将其应用于遥感影像分析领域，可提高影像处理效率及准确性。SuperMap GIS 10i 新增了基于深度学习的影像数据检测、分类、提取等算法，包括目标检测、二元分类、地物分类和场景分类等，可用于影像建筑物、道路提取、土地利用分类、局部气候分区，可广泛应用于城市规划、气象建模等领域。

　图3 基于空间深度学习的影像建筑物提取

人工智能GIS流程工具

　　由于地理信息应用的多样性，当基础模型不能完全满足用户需求时，便可以用提供的流程工具来训练自己的模型。

　　机器学习的一般应用步骤是选择模型—训练模型—使用模型，因此相应的GeoAI功能使用需要经历从数据准备到模型应用的完整流程，如下图所示。而SuperMap GIS 10i的组件、桌面、服务器产品分别都提供了支持数据准备、模型构建、模型应用的人工智能GIS工作流程工具，方便软件使用者根据自己的数据与应用场景训练和使用自有模型。

　图4 GeoAI 工作流程

AI for GIS

　　AI for GIS，即基于AI技术增强和优化GIS软件功能。比如将AI技术应用到一些GIS传统业务中，实现GIS软件功能的智能进化。

　　目前SuperMap主要提供四个方面的功能：AI属性采集、AI测图、AI配图和AI交互。

　　AI属性采集功能可以帮助用户进行视频图像等多类目标的AI识别，例如高效采集违章停车、小广告、井盖等数据;AI测图功能提供更低成本、更为便捷的室内测图服务;AI配图功能为用户免去手工配图的繁琐流程，通过简单操作，进行风格迁移，就可以得到相对满意的地图风格;AI交互功能更是包括使用语音操控、隔空手势等丰富的交互方式，玩转GIS功能。

GIS for AI

　　人工智能在不断发展的道路上，也需要不断吸收融合其他的技术，如GIS。GIS可以将更多空间可视化和空间分析能力赋予AI，将AI分析结果在GIS软件中进行进一步处理与分析。

　　GIS可以将空间可视化赋能AI，例如交通流量监控、城市管理部件与案件等地图可视化应用，可为决策者提供更直观的信息表达形式;GIS还可以将空间分析赋能AI，例如可进行地理围栏实时告警，车辆行驶路线追踪等，携手AI为用户提供更大价值。

AI GIS未来会怎样?

　　未来，超图软件会持续进行AI技术与GIS技术的深度融合，增加更多的方法和工具，基于AI技术促进GIS业务的深化应用。一方面，AI GIS会持续与深度学习、机器学习等方面的研究相结合，使其逐渐走向成熟;另一方面，AI GIS也会与AutoML、AI PaaS等为代表的AI新技术不断碰撞融合。随着人工智能技术不断蓬勃发展及与GIS的结合不断深入，未来的AI GIS也将从弱人工智能走向通用人工智能。我们将Gartner 2019 AI光环曲线中的研究方向划分为，AI GIS初步探索涉及的内容，以及AI GIS未来探索的内容两个部分。

图5 AI GIS探索

注：原文标题《人工智能GIS技术体系来袭》，刊登于《超图通讯》2019年12月刊，作者：超图研究院大数据与AI研发中心 郑美玲 卢浩

四、科学领域包括什么？

科学领域包括自然科学、自然科学与社会科学交叉、社会科学、应用科学。

1、自然科学

是以定量作为手段，研究无机自然界和包括人的生物属性在内的有机自然界的各门科学的总称。自然科学是研究大自然中有机或无机的事物和现象的科学，包括天文学、物理学、化学、地球科学、生物学等。其认识的对象是整个自然界，即自然界物质的各种类型、状态、属性及运动形式。自然科学的最重要的两个支柱是观察和逻辑推理。

2、自然科学与社会科学交叉

交叉学科是指不同学科之间相互交叉、融合、渗透而出现的新兴学科。如化学与物理学的交叉形成了物理化学和化学物理学，化学与生物学的交叉形成了生物化学和化学生物学，物理学与生物学交叉形成了生物物理学等。自然科学与社会科学交叉学科主要研究超心理学、 人学、死亡心理学。

3、社会科学

是用科学的方法，研究人类社会的种种现象的各学科总体或其中任一学科。是研究各种社会现象的科学，如社会学研究人类社会（主要是当代），政治学研究政治、政策和有关的活动，经济学研究资源分配。社会科学所涵盖的学科包括：经济学、政治学、法学、伦理学、历史学、社会学、心理学、教育学、管理学、人类学、民俗学、新闻学、传播学等。

4、应用科学

狭义的应用科学以自然科学和技术科学为基础，是直接应用于物质生产中的技术、工艺性质的科学，与技术科学之间没有绝对的界限。广义应用科学包括对社会科学、以及横向科学的实际运用的研究，如应用社会学、科学管理学、科学政策学、决策方法论、价值分析方法等。

科学的特征

1、实践性、普遍必然性、离言性与语言描述辩证统一。科学理论来自于实践，也必须回到实践，它必须能够解释其适用范围内的已知的所有事实，通过实验检验。

2、临时性，不确定性。科学的核心是不确定性，解释一个现象的科学学说是临时的，需要越来越多的证据，所以永远是统计性质的，只有起点，没有终点。

3、开放、真实可查证、理性客观、中立、无边界。从事科学研究不以“神”、“鬼”、“仙佛”、“上帝”为前提，重事实讲道理，一切以客观事实的观察为基础，探寻现象背后的原因，揭示现象发生或变化的内在规律。

五、智能驾驶包括哪些方面？

智能驾驶涉及多个方面，包括但不限于以下几个方面：感知与认知：智能驾驶首先需要具备感知与认知能力，通过传感器、雷达等设备获取周围环境信息，并结合人工智能算法对信息进行深度处理，识别交通信号、车辆、行人以及其他交通参与者，理解道路情况以及潜在的危险。决策与控制：基于感知与认知的结果，智能驾驶系统能够进行决策和控制。这包括规划行驶路径、预测其他车辆和行人的行为、调整车辆速度和姿态等。通过这些决策和控制，智能驾驶系统能够实现安全、高效的行驶。硬件与软件：智能驾驶的实现需要高度集成化的硬件和软件系统。这包括高性能的处理器、传感器、雷达、摄像头等硬件设备，以及针对这些设备的软件算法和应用程序。这些硬件和软件共同协作，使车辆能够实现感知、决策和控制等功能。通信与交互：智能驾驶系统需要与其他车辆、交通基础设施以及行人进行通信和交互。通过车与车之间的通信、车与基础设施之间的通信以及与行人的交互，智能驾驶系统能够实现更加协调、高效的交通流动。安全与可靠性：智能驾驶系统的设计和实施需要高度重视安全性和可靠性。这包括硬件和软件的可靠性、传感器数据的准确性、决策控制的准确性等方面。通过多重安全保障措施，确保智能驾驶系统在各种情况下的安全性和可靠性。法律与道德：智能驾驶系统的应用还需要考虑法律和道德因素。这包括遵守交通规则、保障行人安全、保护乘客隐私等方面。在设计和实施智能驾驶系统时，需要充分考虑这些因素，确保系统的合法性和道德性。总的来说，智能驾驶是一个综合性的领域，涵盖了多个方面的技术和考虑因素。随着人工智能和传感器技术的不断发展，智能驾驶有望在未来实现更加广泛的应用和普及。

六、汽车领域包括什么？

汽车修理、汽车美容、汽车销售、汽车商务、汽车文化等与汽车相关的所有行业，都可以成为汽车行业。

由于交通运输事业的飞速发展，汽车逐步进入家庭，汽车的各类服务也不断需要完善，汽车专业就是现代随汽车工业不断发展而衍生出来的一个专门服务于这个行业的专业系，是一个非常大的概念，主要包括：汽车服务工程，汽车销售与评估，汽车检测与维修，汽车商务管理等学科，基本是围绕汽车行业研发，制造，销售，售后服务这些过程都是汽车专业所包含的内容。

七、数字领域包括什么？

现代通信技术主要有：数字通信与SDH、程控交换、光纤通信、移动通信、数字微波、卫星通信、图像通信、电话网、支撑网、智能网、数据通信与数据网、ISDN、ATM、IP技术、接入网等技术及其新的发展。现代通信技术特点：1、多媒体通信是最大特点 ，相对于其他数据通信而言，多媒体通信技术是计算机通信技术实现的重点，同样也是难点，因为多媒体涵盖了各种最基础的数据通信，只有多媒体数据通信技术实现了，才能够说明这种计算机通信技术是成熟的。 　　2、数据信息传递快，计算机通信技术是基于二进制数字信号的传递，这种方式和模拟信号的传递是不同的，数据信号的传递是通过脉冲实现传递的，所以能够实现每分钟传递48 万个字符，而且随着通信技术的发展，这个传递速度还在不断的增长，而且现在光纤也开始全面取代传统电缆，成为主干网的建设的主要通信材料。3、计算机通信的响应时间短，在普通双绞线电缆下，计算机通信能够实现数据的响应时间保持在1s以下，只有超远距离的数据响应时间才会延长，但是一般不会超过5s如果使用光纤作为通信载体的话，那么速度则会更快。但是模拟信号的响应时间往往是数据信号的数倍，普遍超过15s甚至达到几分钟的也有。4、数据更安全，计算机通信能够将多媒体信息转化成二进制，如果在发送端，对信息进行报文加密，那么这些二进制代码在传输过程中，就算是被黑客截取，那也很难破译。5、抗干扰能力强，通过二进制信号进行传输，原则上只要电信号不被干扰，其传输的距离都是非常长而且稳定。

八、人工智能在垂直领域的应用包括？

人工智能主要应用领域

1、农业：农业中已经用到很多的AI技术，无人机喷撒农药，除草，农作物状态实时监控，物料采购，数据收集，灌溉，收获，销售等。通过应用人工智能设备终端等，大大提高了农牧业的产量，大大减少了许多人工成本和时间成本。

2、通信：智能外呼系统，客户数据处理（订单管理系统），通信故障排除，病毒拦截（360等），

九、人工智能的领域包括移动支付吗？

包括。

人工智能是一门边缘学科，属于自然科学和社会科学的交叉。

实际应用于机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。

十、人工智能在投资领域的作用包括？

商业就是利益，信息创造机会。应用科学创造的手段，披配广阔的投资领域。拥有先进的人工分析，为您的人生创造一笔财富。