人工智能电力行业应用,人工智能的需求分析

人工智能在能源电力领域会有什么应用

人工智能在能源电力领域的应用，总体来讲可以归纳为：传统方式的智能化改进，关键技术的延展与创新，多元因素的智能化融合。

细化来看，主要在以下几个方面：1.管理方式的升级在电力系统中，各方面的管理工作还存着的自动化、智能化程度偏低，即使有很多工作已经在智能化水平上有一定成果，但成果之间往往相互独立，未能充分发挥出有效的协同作用。

人工智能的作用之一就是，有效整合现有系统，发挥系统之间的协同效用，极大化发掘现有系统的潜在价值，实在管理优化。

2.关键领域的开拓能源电力系统已经存在并发展许多年，拥有比较成熟的体系，但限于技术水平，很多领域并未能得以有效发展。主要是大数据和云技术领域的开拓。

主要体现为：需求侧响应、负荷预测、设备管理、信息化管理、电力市场等。需求响应技术与用户行为特征息息相关，而对用户行为分析是基于历史数据的。

面对大时间跨度，大用户范围，多类型行为等多重因素，数据规模庞大，关联关系不易分析。大数据技术可以有效挖掘潜在的数据信息，强大的计算能力也可以解决数据规模过大的难题，进而得到更准确的用户行为分析。

负荷预测技术不仅与用户息息相关，影响因素更是多种多样，温度、湿度、季节、天气等等。

负荷预测方法多种多样，近些年基于R，Python等大数据分析的负荷预测方法开始浮现，想必随着更多人工智能技术的融入，可以有效解决历来面临的负荷预测精度问题。

设备管理是各行各业都面临的问题，尤其是长时间运行的功能性设备，何时进行必要的保养、检修或者更新，以往都是基于经验来决定的。

对设备历史运行资料（尤其是故障资料）进行分析，合理的安排设备的相应管理及操作，能更充分的发挥各设备的价值。

信息化管理是能源电力领域的必然趋势，但各类能源、各类角色的数据各不相同，难于统一管理，这将影响信息化的协同建设。

如何有效归整各类数据，提取关键信息，建立关联关系，是人工智能在推进信息化建设征程中的重要内容。电力市场是当下国刚的一大热点，虽然有大量国外成熟电力市场的实例，但本土化的过程并不容易。

负荷预测、金融行为、调度优化等，都需要新兴的计算技术予以支撑。3.多元因素的融合这对于多元，主要讲两个方面：多能源融合：能源始终是人类社会面临的终极问题。

将多种能源有效融合在一起，基于能源的分布、特点、效用等因素，制定更优的能源使用方案，是实现节能和可持续的重要方法。在这个过程中，不仅数据庞大，分析方法也极为复杂，这就需要人工智能大显身手了。

多技术融合：在前面讲能源互联网时，单独拿出了技术层面。不管是大数据、云计算还是信息互联，都是为了促进能源的融合，实现能源的互联网化，这也必定只是技术领域的冰山一角。

随着以后更多的新兴技术的涌现和更多成熟技术的应用，也必能创造更多可能。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

AI的运转需要全球10%用电量，为什么真的可以撑得下AI的发展吗？

今天，世界上数以百万计的数据中心所占用的用电量还不到2%——这个统计数据包含了在它们庞大的服务器阵列上处理的各种工作负载rbsci。

AppliedMaterials估计，运行人工智能的服务器目前只占全球电力消耗量的0.1%。其他的科技公司高管也发出了警告。

华为的安德斯安德烈(AndersAndrae)认为，到2025年，数据中心最终可能消耗全球十分之一的电力，不过他的估算涵盖了数据中心的所有用途，而不仅仅是人工智能。

落基山研究所的特别顾问乔纳森·库米(JonathanKoomey)则相对乐观。他预计，尽管人工智能相关活动呈井喷式增长，但数据中心的能源消耗在未来几年仍将保持相对平稳。

这些大相径庭的预测突显出，人工智能对大规模计算未来的影响以及对能源需求的最终影响存在着不确定性。毫无疑问，人工智能电力消耗非常大。

训练和运行像深度学习模型这样的东西需要处理大量的数据，因而占用内存和处理器。人工智能研究机构OpenAI的一项研究表明，驱动大型人工智能模型所需的计算能力已经每三个半月翻一番。

AppliedMaterials自己也承认，它的预测是一种最糟糕的情况，意在突出缺乏软硬件新思维可能会造成的状况。

该公司的企业战略和市场情报主管桑迪普·巴吉卡尔(SundeepBajikar)表示，公司假定，随着时间的推移，被用来训练人工智能模型的信息组合将会发生改变，相对于文本和音频信息，视频和其他图像的占比将会攀升。

视觉数据的计算量更大，因此需要消耗更多的能量。随着自动驾驶汽车和嵌入其他智能设备的传感器等设备的兴起，人工智能模型还将要处理有更多的信息。

超高速5G无线连接的普及，将使得数据更容易在数据中心之间传输。但悲观的预测忽略了几个可能限制人工智能电力消耗的重要进展。其中之一是由Facebook和亚马逊等公司开创的“超大规模”数据中心的兴起。

这种数据中心使用大量专门为特定任务定制的基本服务器阵列。这些机器比传统数据中心的服务器更加节能，因为后者需要处理更广泛的功能。

当前向超大规模数据中心的过渡，再加上冷却和其他技术的进步，是过去几年新数据中心的能源消耗基本上被运转效率提高所抵消的一个重要原因。新型微芯片也会有所帮助。

AppliedMaterials的预测假定，人工智能的工作负载将继续在现有硬件上运行，这些硬件的效率在未来几年将会逐步提高。

但许多的初创企业以及英特尔、AMD等大公司，都在开发利用光子学等技术的、节能性大幅提升的半导体，来驱动神经网络和其他的人工智能工具。

具有讽刺意味的是，对人工智能功耗限制贡献最大的实际上可能是人工智能本身。谷歌已经在使用其2014年收购的DeepMind开发的技术，来更有效地冷却它的数据中心。

通过向人类操作员提出建议，人工智能已经帮助该公司削减了40%的冷却费用;现在它能有效地独立运行数据中心的冷却系统。人工智能还将用于优化数据中心运营的其他方面。

而且，就像谷歌在冷却方面的成果一样，这将使得各类工作负载受益。这并不意味着，数据中心最终不会因为对人工智能魔法的需求不断增长而消耗更多的能量，但这是当下做出预测如此困难的又一个原因。

目前电力电子在电力系统应用主要有哪些前沿的研究热点

电力系统的发电环节涉及发电机组的多种设备，电力电子技术的应用以改善这些设备的运行特性为主要目的。(一)大型发电机的静止励磁控制。

静止励磁采用晶闸管整流自并励方式，具有结构简单、可靠性高及造价低等优点，被世界各大电力系统广泛采用。

由于省去了励磁机这个中间惯性环节，因而具有其特有的快速性调节，给先进的控制规律提供了充分发挥作用并产生良好控制效果的有利条件。(二)水力、风力发电机的变速恒频励磁。

水力发电的有效功率取决于水头压力和流量，当水头的变化幅度较大时(尤其是抽水蓄能机组)，机组的最佳转速亦随之发生变化。风力发电的有效功率与风速的三次方成正比，风车捕捉最大风能的转速随风速而变化。

为了获得最大有效功率，可使机组变速运行，通过调整转子励磁电流的频率，使其与转子转速叠加后保持定子频率即输出频率恒定。此项应用的技术核心是变频电源。(三)发电厂风机水泵的变频调速。

发电厂的厂用电率平均为8%，风机水泵耗电量约占火电设备总耗电量的65%，且运行效率低。使用低压或高压变频器，实施风机水泵的变频调速，可以达到节能的目的。

低压变频器技术已非常成熟，国内外有众多的生产厂家，并有完整的系列产品。(四)太阳能发电控制系统。开发利用无穷尽的洁净新能源———太阳能，是调整未来能源结构的一项重要战略措施。

大功率太阳能发电，无论是独立系统还是并网系统，通常需要将太阳能电池阵列发出的直流电转换为交流电，所以具有最大功率跟踪功能的逆变器成为系统的核心。

日本实施的阳光计划以3～4kW的户用并网发电系统为主，我国实施的送电到乡工程则以10～15kW的独立系统居多，而大型系统有在美国加州的西门子太阳能发电厂(7.2MW)等。

在输电环节的运用(一)柔性交流输电技术(FACTS)交流输电或电网的运行性能。

已应用的FACTS控制器有静止无功补偿器(SVC)、静止调相机(STATCON)、静止快速励磁器(PSS)、串联补偿器(SSSC)等。

近年来，柔性交流输电技术已经在美国、日本、瑞典、巴西等国重要的超高压输电工程中得到应用。国内也对FACTS进行了深入的研究和开发。

(二)高压直流输电技术(HVDC)流站可以搬迁，可以使中型的直流输电工程在较短的输送距离也具有竞争力。

此外，可关断器件组成的换流器，由于采用了可关断的电力电子器件，可避免换相失败，对受端系统的容量没有要求，故可用于向孤立小系统(海上石油平台、海岛)供电，今后还可用于城市配电系统，并用于接入。

近年来，直流输电技术又有新的发展，轻型直流输电采用IGBT等可关断电力电子器件组成换流器，应用脉宽调制技术进行无源逆变，解决了用直流输电向无交流电源的负荷点送电的问题。

同时大幅度简化设备，降低造价。(三)静止无功补偿器(SVC)SVC是用以晶闸管为基本元件的固态开关替代了电气开关，实现快速、频繁地以控制电抗器和电容器的方式改变输电系统的导纳。

SVC可以有不同的回路结构，按控制的对象及控制的方式不同分别称之为晶闸管投切电容器(TSC)、晶闸管投切电抗器(TSR)或晶闸管控制电抗器(TCR)。

在配电环节的运用配电系统迫切需要解决的问题是如何加强供电可靠性和提高电能质量。电能质量控制既要满足对电压、频率、谐波和不对称度的要求，还要抑制各种瞬态的波动和干扰。

电力电子技术和现代控制技术在配电系统中的应用，即用户电力(CustomPower)技术。用户电力技术(CP)技术和FACTS技术是快速发展的姊妹型新式电力电子技术。

采用FACTS的核心是加强交流输电系统的可控性和增大其电力传输能力;发展CP的目的是在配电系统中加强供电的可靠性和提高供电质量。

CP和FACTS的共同基础技术是电力电子技术，各自的控制器在结构和功能上也相同，其差别仅是额定电气值不同，目前二者已逐渐融合于一体，即所谓的DFACTS技术。

具有代表性的用户电力技术产品有:动态电压恢复器(DVR)，固态断路器(SSCB)，故障电流限制器(FCL)，统一电能质量调节器(PQC)等。

我国电力电子技术的发展1.配电自动化前景配电网自动化智能电网投资重中之重：配电网作为输配电系统的最后一个环节，其实现自动化的程度与供用电的质量和可靠性密切相关。

配电自动化是智能电网的重要基础之一。从投资构成上我们预计，智能电网的投资构成上，配网自动化将占40%左右，是智能电网投资的重中之重。

我国配网自动化处于初级阶段：配网自动化在我国处在起步阶段，国内城市配网馈线自动化率不足10%，目前国外配网自动化的比例达到60%-70%，国内仍刚刚开始试点，未来市场空间广阔。

2.配电自动化简介配电自动化指：利用现代电子技术、通信技术、计算机及网络技术与电力设备相结合，将配电网在正常及事故情况下的监测、保护、控制、计量和供电部门的工作管理有机地融合在一起，改进供电质量，与用户建立更密切更负责的关系，以合理的价格满足用户要求的多样性，力求供电经济性最好，企业管理更为有效。

配电自动化是一个庞大复杂的、综合性很高的系统性工程，包含电力企业中与配电系统有关的全部功能数据流和控制。

从保证对用户的供电质量，提高服务水平，减少运行费用的观点来看，配电自动化是一个统一的整体。配自动化包含以下配电自动化包含以下4个方面：①馈线自动化。

馈线自动化完成馈电线路的监测、控制、故障诊断、故障隔离和网络重构。其主要功能有：运行状态监测、远方控制和就地自主控制、故障区隔离、负荷转移及恢复供电、无功补偿和调压等。②变电站自动化。

变电站自动化指应用自动控制技术和信息处理与传输技术，通过计算机硬软件系统或自动装置代替人工对变电站进行监控、测量和运行操作的一种自动化系统。

变电站自动化以信号数字化和计算机通信技术为标志，进入传统的变电站二次设备领域，使变电站运行和监控发生了巨大的变化，取得显著的效益。

变电站自动化的基本功能有：数据采集、数据计算和处理、越限和状态监视、开关操作控制和闭锁、与继电保护交换信息、自动控制的协调和配合、与变电站其他自动化装置交换信息和与调度控制中心或集控中心通信等项功能。

变电站自动化技术是配电自动化的重点之一。③配电管理系统。配电管理系统(DMS)是指用现代计算机、信息处理及通信等技术和相关设备对配电网的运行进行监视、管理和控制。

它是配电自动化系统的神经中枢，整个配电自动化系统的监视、控制和管理中心。

主要功能有：数据采集和监控(SCADA)、配电网运行管理、用户管理和控制、自动绘图/设备管理/地理信息系统(AM/FM/GIS)等。④需求侧管理。

通过一系列经济政策和技术措施，由供需双方共同参与的供用电管理。包含负荷管理、用电管理及需方发电管理等。

需求侧管理的几个内容涉及电力供需双方，甚至与电力管理体制有关，必须通过立法和制订相应的规则，并最终由电力市场来调节。

可以看到，电力的供需双方不仅仅是一种电力买卖关系，也是以双方利益为纽带的合作伙伴关系，在电力市场环境下，需求侧管理必将被重视。

3.配电自动化发展趋势根据对国内外发展动态的研究，配电自动化技术的发展呈现以下特点：1)多样化尽管配电自动化技术的发展经历了三个阶段，但是从日本等国家的应用情况看，各个阶段的技术都在使用，并且各有其适应范围：基于自动化开关设备相互配合的馈线自动化系统适合于农网等负荷密度低、供电半径长、故障较多而供电可靠性较差的区域;第二阶段的配电自动化系统(DAS)适合于中小城市和县城;基于人工智能具有丰富高级应用的第三阶段配电自动化系统适合于大城市和重要园区;甚至仅仅具有遥信和遥测功能而不具备遥控功能的配电网信息系统也有其应用前景，主要因为它可以直接采用公用通信资源(如GPRS等)，而不需要建设专用通信网。

2)集成化配电自动化涉及面很广，它不但有自己实时信息采集的部分，还有相当多的实时、非实时和准时实时信息需要从其它应用系统中去获取。

比如，从地调自动化系统中获取主供电网和变电站信息;GIS系统中获取配电线路拓从扑模型和相关图形;从PMS系统中获取配电设备参数;从用电营销系统/负荷控制系统中获取用户信息等。

因此，配电自动化的主站不再是单一的实时监控系统，而是将多个与配电有关的应用系统集成起来形成综合应用的系统。

为了规范应用系统间集成和接口，国际电工委员会制订了IEC61968系列标准，提出运用信息交换总线(即企业集成总线)，可将若干个相对独立的、相互平行的应用系统整合起来，在实现信息交换的同时，使每个系统继续发挥自己的特色，形成一个有效的应用整体。

3)智能化配电系统是智能电网的重要环节，配电系统智能化则是配电自动化的发展方向。因此，配电自动化与实现智能电网密切相关，主要表现在：自愈配电技术。

这就是配电自动化系统中馈线自动化的故障诊断、定位、隔离以及恢复供电的基本功能，在智能电网的背景下需要进一步升级为适应分布式发电的双向能量流下的馈线自动化功能。高效运行技术。

这就是配电自动化系统中高级应用软件功能。在智能电网的背景下需要进一步升级为考虑设备全生命周期的资产优化与智能调度业务功能。分布式电源和储能系统的接入技术。

这是配电自动化系统面临的新要求，尤其是涉及到配网潮流计算和分析以及分布式电源对电网的影响。定制电力技术。

根据电能质量的相关标准，以不同的技术和价格提供不同等级的电能质量，以满足不同用户对电能质量水平的需求。配电自动化系统是其技术支撑手段之一。用户互动技术。

这就是配电自动化系统中停电管理功能，在智能电网的背景下需要进一步升级为适应用户双向互动的业务功能。

现在我国的电力都在往智能电网这块发展，所以的技术和发展都在一步一步的智能化，相信电力电子技术在电力领域的应用可以加速电力系统的智能化发展。

大数据在电力行业的应用前景有哪些

大数据是指无法在可容忍的时间内用传统信息技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，并逐渐成为重要的生产因素。

电力大数据：对于电力行业而言，电力生产涉及的运行工况参数、设备运行状态等实时生产数据，现场总线系统所采集的设备监测数据以及发电量电压稳定性等方面的数据，电力企业运营和管理数据如交易电价、售电量用电、客户信息、综合数据等共同构成了。

根据电力行业特征，电力大数据主要来源于：电力生产、管理运营、智能电网。

智慧电力解决方案：利用智能和科学的智慧电力解决方案，如管理及优化企业停电计划的智能停电管理系统，帮助电网企业优化建设改造投资计划的智能电网评估与投资优化决策系统，可智能感知电网实时运行状态并辅助监管人员决策的电网状态智能感知与报警系统等。

大数据支撑智能电网发展：在本质上，智能电网是“大数据”在电力上的应用，智能电网的理念是通过获取更多的如何用电、怎样用电的信息，来优化电的生产、分配以及消耗。

在智能电网中引入了信息流的概念，即电网要能够把电能流信息流结合在一起，实现传输能源的同时实现数据的采集。

智能电网还通过优化模型对数据进行深度挖掘和分析，预测电能流的情况，最终实现清洁发电、高效输电、动态配电、合理用电的智慧电力的目标。这些目标的实现都需要电力大数据的支撑。

信息化与智能化是电力行业发展的趋势，而若要实现电网的信息化与智能化，电力大数据将是不可或缺的支撑。

智能电网的发展前景如何

智能电网是当今世界电力系统发展变革的最新动向，被认为是21世纪电力系统的重大科技创新和发展趋势。2009年5月，我国国家电网公司首次向社会公布了智能电网的发展计划。

根据这项计划，国家电网分阶段稳步推进电网智能化建设，其中2009-2010年为规划试点阶段，2011-2015年为全面建设阶段，2016-2020年为引领提升阶段。

前瞻产业研究院发布的《中国智能电网行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》显示，第一阶段我国电网总投资为5510亿元，智能化投资为341亿元，年均智能化投资为170亿元，占电网总投资的6.2%;第二阶段电网总投资预计为15000亿元，智能化投资为1750亿元，年均电网投资350亿元，占总投资的11.7%;第三阶段电网总投资为14000亿元，智能化投资为1750亿元，年均智能化投资350亿元，占总投资的12.5%。

其中，变电、配电和用电三个环节的智能化投入金额最多，未来五年年均投资分别约为70亿元、75亿元和110亿元，比2009-2010年间年均投入增长750%、170%和130%。

从投资比例来看，变电、配电和用电也是占比最大的环节，“十二五”期间预计占整个智能化投资的比例分别为21%、22%和33%。前瞻网智能电网行业研究小组分析预测，未来10年我国电网将迎来建设黄金期。

“十二五”期间将建成“三纵三横一环网”的特高压交流线，并建设11回特高压直流输电工程，投资高达3000亿元;“十三五”期间投资虽略有放缓，投资额度也达到2500亿元。

智能变电站将成为新建变电站的主流，将迎来爆发式增长。

未来10年，变电领域智能化投资规模达到748亿元，占智能化总投资的19.5%：第一阶段新建智能变电站46座，在运变电站智能化改造28座;第二阶段新建智能变电站8000座，在运变电站智能化改造50座，特高压交流变电站改造48座;第三阶段新建智能变电站7700座，在运变电站智能化改造44座，特高压交流变电站改造60座。

未来10年，配电领域智能化投资规模达892亿元，占智能化总投资的23.2%，到2020年，所有地级城市将全面建成配电自动化和配网调控一体化智能技术支持系统，市场前景广阔。

用电领域智能化投资将占智能化总投资的第一，占30.8%。用电信息采集和电动汽车充放电将面临巨大的发展前景，将处于高速增长的黄金期。

在新能源汽车的带动下，电动汽车充放电设施将面临爆发式增长，预计2015年全国每年新增充电桩有望超过30万个，年投资约在80亿元。总体来说，智能电网行业市场需求很大，行业前景十分良好。

希望我的回答可以帮助到您。

人工智能的研究现状和未来热点

人工智能行业主要上市公司：目前国内人工智能行业的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。

本文核心数据：人工智能技术层重点分类,计算机视觉发展历程,计算机视觉市场规模,语音识别发展历程,语音识别市场规模1、机器视觉和语音识别是主要市场技术层是基于基础理论和数据之上，面向细分应用开发的技术。

中游技术类企业具有技术生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。

该层面包括算法理论(机器学习)、平台框架和应用技术(计算机视觉、语音识别、自然语言处理)。众多国际科技巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。

近年来，我国技术层围统垂直领城重点研发，在计算机视觉、语音识别等领城技术成熟，国内头部企业脱颖而出，竞争优势明显。

2、计算机视觉发展历经三大理念，规模突破400亿元1982年马尔(DavidMarr)《视觉》(Marr，1982)一书的问世，标志着计算机视觉成为了一门独立学科。

计算机视觉的研究内容，大体可以分为物体视觉(objectvision)和空间视觉(spatialvision)二大部分。

物体视觉在于对物体进行精细分类和鉴别，而空间视觉在于确定物体的位置和形状，为“动作(action)”服务。

正像著名的认知心理学家JJ.Gibson所言，视觉的主要功能在于“适应外界环境，控制自身运动”。适应外界环境和控制自身运动，是生物生存的需求，这些功能的实现需要靠物体视觉和空间视觉协调完成。

计算机视觉近40年的发展中，尽管人们提出了大量的理论和方法，但总体上说，计算机视觉经历了三个主要历程。即：马尔计算视觉、多视几何与分层三维重建和基于学习的视觉。

国际市场研究机构Research And Markets发布的最新报告显示，2019年全球计算机视觉市场规模为46.433亿美元，预计到2027年将达到950.805亿美元，从2020年到2027年，预计年复合增长率为46.9%。

3、语音识别发展科追溯到1956年语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代。

在1952年，AT&T贝尔研究所的Davis，Biddulph和Balashek研究成功了世界上第一个语音识别系统Audry系统，可以识别10个英文数字发音。

这个系统识别的是一个人说出的孤立数字，并且很大程度上依赖于每个数字中的元音的共振峰的测量。

1956年，在RCA实验室，Olson和Belar研制了可以识别一个说话人的10个单音节的系统，它同样依赖于元音带的谱的测量。

到21世纪之后，深度学习技术极大的促进了语音识别技术的进步，识别精度大大提高，应用得到广泛发展。目前，语音识别技术已逐渐被应用于工业、通信、商务、家电、医疗、汽车电子以及家庭服务等各个领域。

例如，现今流行的手机语音助手，就是将语音识别技术应用到智能手机中，能够实现人与手机的智能对话功能。其中包括美国苹果公司的Siri语音助手，智能360语音助手，百度语音助手等。

随着语音技术和自然语言理解技术的快速进步，AI语音语义技术已在智能翻译、智能医疗、智能汽车、智能客服、互联网语音审核等多个领域实现场景应用。

疫情之后不仅是工业领域，政务服务领域的语音机器人、传统行业企业的语音机器人也将有较高的市场增长空间。另外，NLP、AI数字员工、RPA的发展，一定程度上也将重塑AI应用场景。

2018年，全球智能语音市场仍呈现快速增长趋势，市场规模为142.1亿美元，根据预测到2024年全球智能语音市场规模将达到215亿美元，其中智慧医疗健康、智慧金融以及各类智能终端智能语音技术需求将成为主要的驱动因素。

4、美国AI高层次学者数量大幅领先AI高层次学者是指入选AI2000榜单的2000位人才，由于存在同一学者入选不同领域的现象，经过去重处理后，AI高层次学者共计1833位。

从国家角度看AI高层次学者分布，美国A1高层次学者的数量最多，有1244人次，占比62.2%，超过总人数的一半以上，且是第二位国家数量的6倍以上。

中国排在美国之后，位列第二，有196人次，占比9.8%。德国位列第三，是欧洲学者数量最多的国家;其余国家的学者数量均在100人次以下。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

人工智能的研究领域主要有哪些

人工智能的研究领域主要有：模式识别、知识工程、机器人学。具体分析如下：1、模式识别：又称图形识别，是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。

2、知识工程：是费根鲍姆教授在第五届国际人工智能会议上提出的一种概念，恰当运用专家知识的获取、表达和推理过程的构成与解释，是设计基于知识的系统的重要技术问题。

3、机器人学：又称为机器人技术或机器人工程学，是与机器人设计、制造和应用相关的科学，主要研究机器人的控制与被处理物体之间的相互关系。

自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。

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人工智能在电力系统中的应用现状

随着人工智能技术的兴起，人工智能技术应用在电力系统的运行、控制、管理等领域。

人工智能技术在电力系统中的应用不仅拓展了人工智能技术的应用范围，而且扩展了人工智能技术凭借自动化和智能化程度高等优势，提升了电力产业的智能化升级。人工智能技术使电力系统真正实现决策智能和管理智能。

通过分析和总结人工智能技术在电力系统中的应用现状，对电力系统中人工智能的发展方向进行了展望。