1、模式识别 2、计算机科学3、自适应4、数据理论 控制 挖掘 模式识别 计算机科学理目标跟踪数据挖0.69 论0.887 0.561 掘0.782 专业委员会学术论文自适应 0.852 0.879 0.596 决策树中国计算机数据库0.63 0.781 0.931 计算机软件学会0.929 0.837 人工智能会信息安全 议0.914 0.876 人工智能理计算机 论 0.038 计算机科学0.12 7、路径规划 8、智能化 9、人工神10、智能经网络 机器人 蚁群算法0.519 路径规划0.521 机器人0.563 智能机器人0.576 工业机器人 0.039 智能控制0.034 13、机器人16、智能系统 19、发展趋22、应用 技术 17、本体 势 23、专家15、机器学18、粗糙集 20、人工智系统 习 能技术 15、特征提21、电力系取 统 智能化0.519 人工精神自动化0.562 网络0.565 神经网络0.037 5、优化 6、信息技术 遗传算法0.543 特征选择0.514 优化0.661 故障诊断 0.039 智能机器人0.507 信息技术0.507 11、支持向12、人脸识量机 别 支持向量机0.547 BP精神网络0.643 人脸识别0.36 图像处理0.41 24、虚拟现实 25、电气自动化 26、人机交互 七、研究热点分析
根据上述分析，我国对AI的研究热点在一下几点： 7.1模式识别
模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称作
模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised
Classification)两种。二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。一般说来，有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在实际问题中，这。是存在一定困难的，因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。 7.2计算机科学理论
关于计算和计算机械的数学理论，也称为计算理论或计算机科学的数学基础。理论计算机科学主要包括：①自动机论与形式语言理论②程序理论③形式语义学④算法分析和计算复杂性理论 7.3自适应控制
自适应控制可以看作是一个能根据环境变化智能调节自身特性的反馈控制系统以使系统能按照一些设定的标准工作在最优状态。一般地说，自适应控制在航空、导弹和空间飞行器的控制中很成功。可以得出结论，传统的自适应控制适合（1）没有大时间延迟的机械系统；（2）对设计的系统动态特性很清楚。但在工业过程控制应用中，传统的自适应控制并不如意。PID自整定方案可能是最可靠的，广泛应用于商业产品，但用户并不怎么喜欢和接受。传统的自适应控制方法，要么采用模型参考要么采用自整定，一般需要辨识过程的动态特性。它存在许多基本问题（1）需要复杂的离线训练；（2）辨识所需的充分激励信号和系统平稳运行的矛盾；（3）对系统结构假设；（4）实际应用中，模型的收敛性和系统稳定性无法保证。另外，传统自适应控制方法中假设系统结构的信息，在处理非线性、变结构或大时间延迟时很难。 7.4数据挖掘
数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策 7.5信息技术:
信息技术（Information Technology，简称IT），是主要用于管理和处理信息所采用的各种技术的总称。它主要是应用计算机科学和通信技术来设计、开发、安装和实施信息系统及应用软件。它也常被称为信息和通信技术（Information and Communications Technology, ICT）。主要包括传感技术、计算机技术和通信技术。 7.6路径规划
路径规划是指,在具有障碍物的环境中,按照一定的评价标准,寻找一条从起始状态到目标状态的无碰撞路径.本算法中路径规划采用了基于知识的遗传算法,它包含了自然选择和进化的思想,具有很强鲁棒性【基于tms320vc5416的机器视觉... 《电视技术》 2004年 李强,陈勇,杨尚罡】；也可指给定移动机械手的初始位姿及机械手末端的目标位姿,在移动机械手各广义坐标的工作范围内寻找一条无碰撞路径【一种移动机械手分级协调路径规划方法 《制造业自动化》 2005年 李新春,赵冬斌,易建强,宋佐时】；也可指机器人整体的运动规划一般又称为路径规划,由于机器人整体看作是一个点或者是一个固定的几何体,自由度比较少,因此路径规划问题相对比较简单.传统的机器人运动规划算法已经能较好地解决路径规划问题【人工智能技术在机器人运动规划中的应用 《计算机应用研究》 2004年 马雪英,何臻峰,林兰芬】。 7.7人工神经网络
神经元网络是机器学习学科中的一个重要部分，用来classification或者regression。思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维三种基本方式。
逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点：1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布存储在网络上；2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。
人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。
7.8支持向量机
支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以求获得最好的推广能力 。 7.9粗糙集
粗糙集理论，是继概率论、模糊集、证据理论之后的又一个处理不确定性的数学工具。作为一种较新的软计算方法，粗糙集近年来越来越受到重视，其有效性已在许多科学与工程领域的成功应用中得到证实，是当前国际上人工智能理论及其应用领域中的研究热点之一。在很多实际系统中均不同程度地存在着不确定性因素，采集到的数据常常包含着噪声，不精确甚至不完整 。
7.10虚拟现实
虚拟现实(Virtual Reality，简称VR，又译作灵境、幻真)是近年来出现的高新技术，也称灵境技术或人工环境。虚拟现实是利用电脑模拟产生一个三维空间的虚拟世界，提供使用者关于视觉、听觉、触觉等感官的模拟，让使用者如同身历其境一般，可以及时、没有限制地观察三度空间内的事物。
八、总结 8.1问题：
从以上的数据分析来看，我国关于AI（人工智能）的分析明显已经初具规模，完全拥有自主科技创新的能力，且中国的AI研究和计算机的结合非常密切，软件方面已经有了长足的发展，但同时也存在一些问题：
中国在AI方面的研究迟于西方发达国家，通过长达50年的学习、探索、研究，在软件方面已经基本与西方国家持平，但是硬件方面却明显不足，现在影响中国AI发展的最大因素就是硬件跟不上，通过此次研究可以发现，中国现在的研究依然是以软件和理论为重心，对于硬件的研究不深。
8.2人工智能的发展趋势
技术的发展总是超乎人们的想象，要准确地预测人工智能的未来是不可能的。但是，从目前的一些前瞻性研究可以看出，未来人工智能可能会向以下几个方面发展:①模糊处理②并行化神经网络③机器情感。
人工智能的发展潜力巨大。人工智能作为一个整体的研究才刚刚开始,离我们的目标还很遥远，但人工智能在某些方面将会有大的突破。自动推理是人工智能最经典的研究分支,其基本理论是人工智能其它分支的共同基础。一直以来自动推理都是人工智能研究的最热门内容之一,其中知识系统的动态演化特征及可行性推理的研究是最新的热点,很有可能取得大的突破。机器学习的研究取得长足的发展。许多新的学习方法相继问世并获得了成功的应用,如增强学习算法、reinforcementlearNIng等。也应看到,现有的方法处理在线学习方面尚不够有效,寻求一种新的方法,以解决移动机器人、自主agent、智能信息存取等研究中的在线学习问题是研究人员共同关心的问题,相信不久会在这些方面取得突破。
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