智能时代的特征篇1
（中国电子科技集团公司第四十七研究所，沈阳110032）
（47thinstituteofChinaelectronicstechnologyGroupCompany，Shenyang110032，China）
摘要：概括了信息检索的概念，给出了计算机信息检索的发展现状和趋势，归纳分析了人工智能在信息检索中的应用，包括信息过滤中的应用、信息管理条形码检索中的应用、智能在信息检索中的应用以及组合神经网络/专家系统在信息检索中的应用。
abstract:thispapersummarizedtheconceptofinformationretrieval,andgavethedevelopmentstatusandtrendofcomputerinformationretrieval.theapplicationofartificialintelligenceininformationretrievalwasanalyzed,includingintheinformationfiltering,informationmanagementbarcoderetrieval,intelligentagentininformationretrieval,andcombiningneuralnetworkandexpertsystemininformationretrieval.
关键词：信息检索；人工智能；神经网络；专家系统
Keywords:informationretrieval；artificialintelligence；neuralnetwork；expertsystem
中图分类号：tp391文献标识码：a
文章编号：1006-4311（2015）02-0187-02
0引言
信息检索工作，起源于对图书馆中的图书、文献进行索引编排以方便查阅。传统的信息检索方法主要是依靠图书管理员的手工，但随着计算机技术和智能技术的发展，传统的信息检索方式正逐渐被计算机依靠人工智能的推理机制而取代。人工智能用于信息检索主要体现在信息过滤、图像识别、智能、神经网络等几个方面。
1信息检索的概念
信息检索是指从以任何方式组成的信息集合中，查找特定用户在特定时间和条件下所需信息的方法。其方法主要包括四种：布尔法、词位法、截词法、限制法。目前，比较广泛的是布尔检索方法，这是因为布尔检索具有四个主要特征：思维方式类似于人、表达直观和结构化强、有利于“扩检和缩检”、易于计算机编程实现。
2计算机信息检索的现状
计算机检索是指让计算机访问各种数据库查找所需文献的方法，在整个检索过程，依靠人控制计算机完成，其信息匹配是由计算机自动完成。在检索过程中，人是整个检索方案的计设者和操纵者。计算机检索是在计算机技术、人工智能技术、通信技术和网络技术迅猛发展的基础上建立起来的，它产生于20世纪50年代，发展于80年代中期，广泛应用于90年代后期。到2000年后，随着人工智能技术和互联网技术的发展，又进入了一个崭新的时期，在信息服务领域具有划时代的意义。
3智能技术在信息检索的应用模式
人工智能技术在信息检索系统的广泛应用，是人工智能技术与信息技术的成功结合的结果，例如信息检索技术与推理技术的结合、数据库技术与知识库技术的结合、数据处理与知识处理的结合等。在应用过程中，通常是按照用户需求，进行信息特征提取，即根据用户需求进行信息筛选；当用户的查询请求不具有不确定性时，智能推理机利用知识库和数据库进行推断，给出潜在的用户需求信息（如图1所示）。
智能信息检索系统的归纳起来主要有如下几种应用模式：
3.1智能技术在信息过滤中的应用利用智能技术，设计过滤软件，对接收信息进行合法检测，决定信息内容是滤除还是允许通过，将垃圾信息加以标注，将可疑的信息送往隔离区域。于是人们可以很快地浏览信息并判定是否是垃圾信息。
3.2智能技术信息检索视频图像检索将人工智能算法应用于视频图像的分类索引与检索中，系统将对视频图像的特征进行选取，包括了颜色直方图的计算、纹理的分析及应用运动跟踪，系统将会根据这些特征向量对视频片断进行分类和检索。
3.3智能在信息检索中的应用应用人工智能，计算机检索系统根据用户需要，代替用户进行各种复杂的工作，如信息查询筛选及管理，并能推测用户的意图，自主制定、调整和执行工作计划具有智能性，是可进行高级复杂的自动处理的软件，智能可应用于广泛的领域，是人工智能领域近年来研究的一个热点，应用于信息检索领域之后，成为开发智能化个性化信息检索的重要技术之一，以智能搜索技术为主，结合搜索引擎面向主题的检索模式，在密切关注个体需求提高信息与用户需求相关系统，彼此之间可以通过统一的传输协议进行沟通，交换信息，从而使更多的信息得以挖掘，以弥补智能信息搜索范围有限的缺陷，这种模式充分利用了智能搜索的流动性交互性智能性特点，同时又吸取了搜索引擎的主题相关的思想，为高质量的信息个性化检索服务提供了新的模式。
3.4神经网络算法在信息检索中的应用神经网络信息检索专家系统将逻辑推理与数值运算相结合，利用神经网络的学习功能、联想记忆功能、分布式并行信息处理功能，来解决检索系统的不确定性知识的表示与并行推理。其常用的网络结构如图2所示。
对于神经网络信息检索专家系统，其信息检索知识表示为显式与隐式两种形式。面向领域专家、知识工程师和用户的显式表示是有关信息对象的特征关系的产生式规则以及规则的前提和结论的可信度组成的可信度矩阵，面向神经网络推理机的隐式表示是由产生式规则转化而来的以内部编码形式存在的学习样本以及学习后得到的权值矩阵。任何知识规则都可通过对范例的学习存储于神经网络的各连接权值中，便于知识库的组织与管理，通用性强，知识容量大。其信息特征基本原理为：把信息特征集按一定的顺序编码，分别赋予神经网络的输入层和输出层，通过特定的学习算法对样本进行学习，把信息管理专家求解特征问题的启发式经验知识分布到网络的连接权值上，神经网络通过自身的学习与推理功能来完成信息特征专家系统的知识获取过程。
4结语
人工智能技术在信息检索领域的成功应用，一方面使检索智能化成为可能，另一方面当前海量的数字信息资源为人工智能提供了一个类型齐全、内容丰富的综合信息知识环境、各类信息知识与技术的学习集成和创新成为可能，从而避开了与离散的物理世界打交道的许多困难，为实现分布式信息资源的智能化管理开拓新的途径。也就是说人工智能为智能信息系统提供了强大的理论基础，反过来智能信息系统的应用促进了人工智能学科的新发展，两者相辅相成、相得益彰。
参考文献：
[1]李俊敏，刘军.陈良强文献资源统一检索系统原理[J].现代情报，2007（6）：120-122.
[2]段江涛，李晓.科技文献资源整合实践[J].情报科学，2007，25（5）：1230-1234.
智能时代的特征篇2
由美国著名心理学家霍华德?加德纳（HowardGardner）教授提出的多元智能理论，不仅对传统的单元智能理论提出了挑战，而且也正日益广泛地影响着当代的教育理念，不断地渗透到现代教育技术之中。作为计算机技术和教育理论相结合的产物，多媒体计算机辅助教学软件也正受到多元智能理论的冲击和洗礼。如何在多媒体计算机辅助教学软件中运用多元智能理论，使其在实际应用中能有效地培养学生的各种智能，促进学生装的全面发展，已是多媒体计算机辅助教学软件开发过程中不可避免而且必须重视的课题。
1多元智能理论的内涵及特征
1.1多元智能的内涵
美国哈佛大学心理学教授霍华德?加德纳针对传统的一元化智能理论不足，在1983年提出了多元智能理论。他认为人类至少有8种智能：语言符号智能、数理逻辑智能、身体运动智能、音乐节奏智能、人际关系智能、自我认识智能、自然观察智能。加德纳教授对这八种智能作了具体的界定。
语言符号智能是指人们利用语言思维、表达和欣赏语言深层内涵的能力。如作家、诗人、语言学家、演说家、著名节目主持人等就具有较发达的语言智能。
数学逻辑智能是指人们进行计算、量化、思考命题和假设，并进行复杂数学运算的能力。如科学家、数学家、物理学家、工程师、电脑设计师等就具有较发达的数学逻辑智能。
视觉空间智能是指人们利用三维空间的方式进行思维和操作的能力。如飞行员、建筑师、外科医生、雕塑家、摄影家、画家等就具有较发达的视觉空间智能。
身体运动智能是指人们巧妙地操纵物体和调整身体的技能。如舞蹈家、运动员、外科医生、手工艺术家等就具有较发达的身体运动智能。
音乐节奏智能是指人们敏锐地感知音调、旋律和音色的能力。如作曲家、演奏家、指挥家、乐师、乐评、乐器制造者等就具有较发达的音乐节奏智能。
人际关系智能是指人们能够有效地理解别人和与人交往的能力。如政治家、外交家、卓有成效的教师、心理医生、宗教领袖、成功的销售商等就具有较发达的人际关系智能。
自我认识智能是指人们建构正确自我知觉并善于用这种知识计划和导引自己的人生的能力。如神学家、心理学家、哲学家等就具有较发达的自我认识智能。
自然观察智能是指人们观察自然界中的各种形态，对物体进行辨认和分类，能够洞察自然或人造系统的能力。如植物学家、生态学家、文物鉴赏家、景观或园林设计师等就具有较发达的自然观察智能。
1.2多元智能理论的特征
1）整体性。多元智能理论认为每个人都具有上述八种智能，而且各种智能之间并非彼此绝对孤立、毫不相干，而是相互作用、以组合的形式发挥作用。只是某些智能的发达程度和智能组合的情况不同而已，且智能经过组合或整合可以在某个方面表现得很突出。这八种智能有机的组合在一起构成了人的智能体系，因而这八种智能是一个有机的整体，对人的智能的发挥都有重要的作用。
2）差异性。多元智能理论在强调八种智能的整体性的同时，也承认这八种智能的差异性。加德纳认为，尽管每个人都同时拥有相对独立的八种智能，但由于受各种不同环境和教育的影响和制约，它们在每个人身上以不同方式、不同程度的组合使每个人的智能各具特点，存在明显的差异性。
3）发展性。加德纳认为，每个人的这八种智能不是一成不变的，而是具有极大的可发展性的，每个人都具有将这八种智能发展到极高水平的可能性，都可以通过后天的教育和学习得到开发和逐步加强。而人的多元智能发展水平的高低关键在于开发，而当代的教育的宗旨正是开发学生的多种智能，并帮助学生发现其智能的特点和业余爱好，促进其全面发展。
4）实践性。加德纳教授修认为智能是在单元或多元文化环境中解决问题并创造一定价值的能力；智能是一整套使人们能够在生活中解决各种问题的能力；智能是人们在发现难题或寻求解决难题的方法时不断积累新知识的能力。从而不难看出，多元智能理论强调了智能是解决实际问题的能力，突出了其实践性。
5）人文性。多元智能理论认为，智能实质上是在一定的社会文化背景中学习机会和生理特征相互作用的产物。因而，一个人的智能的形成、发展和实现总和其所处的社会文化环境有着密切的联系，一个人的智能也必然会体现出各自的人文特征，具有明显的人文性。
2多媒体计算机辅助教学软件的涵义及特点
2.1多媒体计算机辅助教学软件的涵义
多媒体计算机辅助教学软件（multimediacomputerassistedinstructionsoftware），是指利用多媒体计算机把文字、图形、图像、声音、动画、影像等多种媒体综合起来的教学软件。它突破了传统媒体的“线性限制”，以随机性、灵活性、立体化的方式，把信息知识形象、生动地呈现给学习者。它的知识密度大、表现力强，能很好地激发广学生的学习兴趣。多媒体计算机辅助教学软件作为一种新型的综合教学软件，既是计算机应用领域的一个新的分支，又是教育领域的一个新的发展方向。其特有的优势和特殊的教学效果无疑会对教学思想、教学内容、课程体系、教学方法、教学手段的改革产生积极而深远的影响。
2.2多媒体计算机辅助教学软件的特点
1）集成性。在多媒体计算机辅助教学软件中，可以以结点为基本信息单元，通过链和网格的形式把文本、图像、声音、影视、动画等多种信息媒体集成为一个统一的整体以供学生和教师使用。这样不但可以使软件图文并茂、声形辉映，教学内容生动逼真，具有极丰富的表现力和吸引力，而且也可以利用集成的多种媒体信息来培养学生的多元智能，促进学生的全面发展，从而在多媒体计算机辅助教学软件中较好地体现了多元智能理论的整体特征。
2）灵活性。多媒体计算机辅助教学软件具有极大的灵活性，它可以根据每个学生的需要做出反应，适应个性差异，照顾个体已有知识水平，从学生实际出发进行教学；它可以自定步调，允许学生自己控制学习进度；它可以根据学生个体当前的知识水平为其提供难易适度的学习内容；它可以根据学生个体学习风格的不同提供不同的学习方式。因而它也可以根据学生各自不同的智能强势和弱势选择最适合自己进行学习的学习模式进行学习，体现了多元智能理论的差异性特征。
3）动态性。多媒体计算机辅助教学软件具有极大的动态性，它不是一成不变的，而是根据学生的学习情况而动态发展的，它不仅在内容上能动态维护更新以满足学生发展的需要，而且还能动态的展现事物的发展过程，从而使学生不但系统的掌握事物发展规律，而且在学习过程中不断地培养和发展了学生的各种智能，从而较好的体现了多元智能理论的发展特征。
4）交互性。多媒体计算机辅助教学软件极大地实现了师生和计算机之间的交互作用。它能根据教学过程的各个具体环节的实际变化的需要，把各个知识点及其场景及时地展现在学生面前；而且能够根据情节变化、学生的适应能力和知识掌握情况，反复调用、反复播放、反复操作；同时还可以让学生自己操作，选择自己喜欢的场景和片断进行模拟实践，培养学生的实践能力，因而体现了多元智能理论的实践特征。
5）时代性。多媒体计算机辅助教学软件是当今时代的计算机信息技术和先进教育理论相结合的产物，就必然会有强烈的时代气息。而且当代教育应该面向现代化、面向世界、面向未来、面向现实社会性，多媒体计算机辅助教学软件也就应该体现时代特征，以社会和时展的要求和学生身心发展的基本规律为依据，展现一个社会的时代特色和人文背景，以利于培养学生与社会人文环境相适应的多元智能，从而体现了多元智能理论的人文特征。
3多元智能理论对多媒体计算机辅助教学软件开发的启示
3.1软件目标多元化
以多元智能理论为指导的教育活动是以培养学生的多元智能全面、协调发展为宗旨的，与此相适应，多媒体计算机辅助教学软件的目标也应是多元的。应改革传统软件以提高教学质量获取高分为唯一目标的思想，在设计软件时，既要注重语言知识和数学逻辑知识的传授，更应注重视觉空间、人际交往、自我认识、自然观察、身体运动、音乐节奏等智能的培养。既强调软件的学习助手地位、更应认识到软件作为学生成长伙伴的作用。
3.2软件内容丰富化
为了能实现多媒体计算机辅助教学软件培养学生多元智能全面发展的目标，就必须改变传统软件内容单一化的不足，丰富软件内容。在传统的软件中，往往以单个知识点为主要内容，从而导致软件内容单调，很难满足学生的求知欲，更别说培养学生的多元智能。软件内容丰富化，不仅要求软件的知识点应丰富多样，而且要求展现知识点的媒体信息必须多样，即有文本描述，又有声音讲解，即有静态画面展示，又有动态影像播放。软件内容多样化还要求软件知识的呈现模式应该多样化，即要线性展示，又能随机点播，即有自主探索，又有协作学习。从而在内容上为培养学生的多元智能提供足够的素材和手段。
3.3软件开发多员化
传统的软件开发一般由专业人员进行，然后供给教师和学生使用，即使教师业余自制一些临时软件，往往也仅仅是教材的电子版本。在这种传统的开发模式下，很少考虑到学生自身的因素。而多元智能理论则强调教育以学生为本，注重调动学生积极性使其参与到智能发展的各个环节中，通过学生的亲自参与来培养他们的多元智能。这就提示我们在开发软件的时候，应集中专业人员、教师、学生等各方面的智慧，充分听取各方面的意见，让他们都参与到软件的开发活动中来，做到软件开发的多员化。
3.4软件应用情景化
加德纳认为智能在本质上是解决实际问题的能力。而传统的软件在应用时往往被教师生硬地搬到课堂上，仅仅作为电子黑板来使用，缺少一定的铺垫和相应的情景，很难吸引学生的注意力，不能发挥软件应有的作用。多元智能理论提示我们，学生的各种智能是在一定的环境中得以培养和强化的，因而要达到利用多媒体计算机辅助教学软件培养学生多元智能的目的，就必须在应用多媒体计算机辅助教学软件时创造相应的情景，在合适的氛围中应用多媒体计算机辅助教学软件进行教学和学习，并尽量在软件中为学生创造相应的情景。
3.5软件评价过程化
传统评价观点只注重对结果的评价而忽视了对过程的评价，以最终结果论英雄。然而，学生的成长却是一个漫长的过程，而对其成长过程中的评价不但能使其反省过去，更重要的是能激励其面对未来。因而，多元智能理论强调评价的过程化，在学生利用软件学习的过程中对其每一步、每一阶段、每一过程都应有相应的评价体系，从而保证对学生的一点一滴的进步进行及时的评价。
智能时代的特征篇3
关键词：生态智能建筑；特征；技术形式
中图分类号：tU855文献标识码：a文章编号：1674-7712（2013）12-0000-01
随着经济不断的发展，人类生存面临着深刻的环境危机，时刻威胁着人类的生存与发展。在城市化的建设当中，降低能耗，保护环境，维护生态平衡已经成为建筑设计理念新的要求与特征。而在生态建筑理念基础上融入智能化的现代化的高科技手段也成为时代进步、科学技术日新月异的最新体现，这样的生态智能建筑具有深刻的内涵特征和现代化的技术手段的支持，所以，为了更详细的了解这种形式的建筑，我们就从这三个方面来对其进行分析研究。
一、生态智能建筑的内涵
生态智能建筑并不是简单意义上在生态建筑中运用高科技的手段就可以完成的，是在生态与经济有机结合良性循环体系下的，拥有着“绿色”环境标志与“智能”技术支持的新型的生态建筑系统。可以说，生态智能建筑就像是一个被赋予了生命的建筑，它是在现代化的科技手段的支持下，拥有网络信息技术、优化集成，并且突出智能、可调节的重要特性，能够与环境有机融合的建筑物，它最突出的特点就是在精密合理的设计下，拥有一个有序的循环系统，在建筑内外空间以及能源的利用上，都体现出节能环保、高效无污染、健康舒适的特点，达到一种生态的平衡。而这样的生态智能建筑实质上体现一种“天人合一”的中国古代朴素的生态观念，目的在于达到建筑与人、环境的有机统一，使建筑冲破传统“物质”的限制，被赋予新的精神层面的需求。不过，真正意义上的生态智能建筑限于人类现有的经济、技术水平在现实中并不能够别建设出来，它还是一种理论意识上面的存在物。而现在一些被标榜为生态智能化的建筑实质上尚未达到真正的生态智能建筑的内涵与标准，不过，随着人类经济、科技的发展，相信在不久的将来就会将这样的生态智能建筑真正的建设出来。
二、生态智能建筑的主要特征
生态智能建筑这样的建筑观念在提出的时候就是有效结合了绿色生态建筑与智能建筑两种建筑理念，目的就是为了在不断提高居住环境的舒适性、安全性、健康性的前提下，提高建筑自身资源的利用率，减少环境污染，实行可持续发展的理念。它主要的特征包含有双重性，具体概括出来有：
首先，具有强烈的生态性。生态智能建筑其实就是生态建筑的一种发展延伸，其最主要的特征就是强调建筑的生态性，将建筑形成一个有效循环的生态系统，建筑内外的系统运转都像自然生态环境一样，秩序井然，而且尽量达到无污染、高效低耗，保持建筑与自然的生态平衡，不会对环境造成重大伤害，确保人与自然和谐相处。
其次，具有先进的智能化技术支持。生态智能建筑是一个与时代接轨的建筑理念，并不是为了生态环境而完全否定科学技术的功效，让人类生活倒退去保证自然环境，它是在有效利用科学技术的基础上实现更高效生态平衡的理念。而他的智能化主要体现在建筑内部其实是一个网络信息化覆盖、高科技控制技术手段的集成，保证人类生活环境的舒适与环保。
第三，具有可持续性。因为生态智能建筑发展的主题就是为了合理利用和节约资源与能源，保护环境，维护生态平衡，它的出发点就是可持续发展观。所以，生态智能建筑在建设的时候，无论是采用怎样的高科技手段，都是在不断的降低能耗，维护与生态环境的平衡，比如采用太阳能等技术手段，就是为了在建筑内部运行中，提高能源的利用效率，降低对自然的破坏，延长建筑物的使用寿命等，这些都体现出可持续发展的观念。
第四，多学科、多目标的综合。就像之前所说，生态智能建筑是有机的结合了生态建筑与智能建筑双重的建筑理念，所以在建设的过程中势必会涉及到很多学科，比如生态环境学科、建筑学科、经济管理、科学技术、法律等等。而建设的目标也是多重优化，参考各种相关因素，将技术、经济、生态环境、管理等都融合到一起形成一个大的系统，来进行整体优化，实现和谐、健康、可持续的发展理念。
三、生态智能建筑的主要技术形式
随着社会科技的不断发展，生态智能建筑所运用到的技术已经涉及的越来越多，基本上都是为了降低能耗，保护环境，创建更加舒适健康的生存环境。而目前生态智能建筑技术水平最高的地区还是欧洲，也有一些比较成功的案例值得我们学习，所采用的关键技术主要包含有：纳米技术、光电转换技术、光学纤维技术。不过随着时代不断的进步，新技术、新材料越来越多的被应用到生态智能建筑的建设中去，而为了更加形象生动的对这些技术进行简要的解析，我们就举例来进行说明。
首先，维多利亚保险公司总部大楼，位于德国杜塞尔多夫市。它在建设的过程中有效的结合了生态环境保护与科学技术，初步完成了生态智能建筑的主要标准。而它所采用的技术手段形成了一套基本成熟并且十分可靠的技术系统，主要技术手段体现在建筑的智能化玻璃幕墙和置换式的新风系统上面。它的智能化玻璃幕墙主要是采用双层玻璃墙，并且在设计的过程中，为了安全因素，所用的玻璃是特制的，对雷达波的反射作用可以有效降低；而置换式的新风系统则是在形式设置与材料上面下了双重功夫，完全符合保护环境，维持生态平衡的可持续发展观，对之后的生态智能建筑有着很好的启发作用。
其次，在国内深圳市的蓝牙水晶也是现阶段生态智能建筑的主要代表建筑之一。在建设的过程中充分考虑了当地日照遮挡、建筑容积率等相关问题，并将生态节能放到了设计环节中重要的部分，采用了十种生态智能的高科技技术手段来维护建筑的高质量。其中，涉及到光电转换技术与光学纤维技术的技术系统有：高效太阳能光伏发电系统、智能采光照明系统、隐蔽式外窗遮阳百叶以及第三代窗箱式装配玻璃幕墙等等。
总而言之，在进入21世纪以来，由于经济、科技不断的发展，人类对建筑的要求也越来越高，需要考虑更多的因素，开始逐渐将现代化的科学技术手段运用到建筑建设中去，体现出节能高效、舒适健康的智能生态化的时代特点，而集成了生态环境保护与高科技手段创设出来的生态智能建筑理念开始成为人们建筑设计未来前进的方向，这是可持续发展战略下的建筑发展的必由之路。
参考文献：
智能时代的特征篇4
[关键词]高管团队；共享心智模型；认知；人力资本
一、引言
伴随着全球金融危机的加剧，企业面临所谓“弱情境”的挑战越来越大，这对企业应对各方挑战的能力提出了更高的要求。单靠高管个人力量来掌控企业命运的时代逐渐式微，组织开始日益重视高管团队的作用。高管团队的战略决策决定着组织绩效，而高管团队的认知过程驱动着其战略决策的高质量行为。因此，探索高管团队认知过程与组织绩效的作用机制，是高管团队研究向纵深发展的核心主题。
回顾高管团队的研究脉络，前期研究走的是“曲线研究”的路子：一是通过人口统计学特征来近似表达高管团队的认知和社会心理过程；二是直接从团队过程(如沟通、协调)出发研究其对决策行为的影响。经过20多年的研究探索，学界始终没有破解高管团队认知与组织绩效之间的“黑盒子”，这就为研究留出探索的空间。随着社会心理学和其他相关理论和方法研究的深入，加上前期研究的漫长探索经验，突破高管团队社会认知的难点也成为了国内外学者的强烈呼声。
二、对已有文献的评述
1.高管团队相关研究。高管团队的相关研究大体可以分为两个阶段：
第一阶段研究(如图1所示)的中心主要是通过高管的人口统计学特征来研究高管的认知和价值观等心理特征，这阶段研究的前提假设是高管的人口统计学特征可以作为高管认知框架的有效替代，尽管这种替代并不完整和准确。人口统计学的研究者认为，收集人口统计学数据而不是认知数据是因为“心理过程比较难考察和衡量”。相对认知变量来说，人口统计学变量被认为是更加客观、解释组织现象更加经济和更容易进行测试的变量。所以，研究者一般都转向研究高管职能背景、行业和企业任期、教育资质等人口特征变量与战略决策制定和组织绩效的关系上来。
在第一阶段的中后期，研究者们将研究重点转移到人口统计学特征的差异性上，普遍的一个假设就是人口统计学变量的差异代表了潜在或隐性认知过程的变化，差异性可能会对团队和组织的绩效有重要的影响。于是，很多学者对相关的影响机制进行了深入的研究。
而国内学者对高管团队的研究起步比较晚，大致从2003年开始才陆续见到有相关的理论综述和研究。其中，一些学者开始结合中国的情况来对高层管理团队的人口统计学特征及其差异性对战略效果、团队效能、企业创新、企业绩效等进行研究，丰富和完善了高层梯队理论第一阶段的研究模型。
但是，研究结果却是不够理想的：人口特征与战略决策制定和组织绩效的关系并不稳定，而且经常是相互矛盾的。这些相互矛盾的结果表明，先前人口统计学研究者对人口统计学特征差异与认知差异之间关系的假设过于简单，与实际并不相符。同质的人口统计学特征并不必然产生同质的态度、信仰或价值观。人口统计学特征指标使得我们难以认清驱动高管行为的真实心理和社会过程。
第二个阶段研究者着重研究影响高管团队人口统计学特征对组织产出作用机制的高管团队过程(如团队沟通、信任行为、领导行为和团队气氛等)及其情景调节变量。在此阶段研究的基础上，Carpenter等(2004)对之进行了总结，并对Hambrick和manson(1984)的模型进行了第二次改进，如图2所示。
改进后的高层梯队模型除了区分并详细列出两类环境变量、列出一系列tmt特征外，最重要的一个特征是强调了情景调节变量在模型中扮演的角色。
高层梯队理论的创始人Hambrick在2007年的理论回顾中总结了其中核心的四类情景变量：管理自由度、工作要求、权力配置状况和行为整合状况的研究情况。
Finkelstein(1992)是第一个进行高管团队权力配置研究的人，他指出，高管团队的一些成员有更多的话语权。所以当对tmt行为进行预测时，他们的偏好要给予更多的重视。
Hambrick(1994)引入行为整合这个概念。行为整合是指tmt参与共同和集体互动的程度。一个行为整合良好的tmt会共享信息、资源和决策。研究表明，高管行为整合与组织绩效有直接的正向关系。
大致从2004年开始，国内学者们也开始研究高管团队的行为过程和情景变量的调节作用。李文明和赵曙明(2004)提出从特征——过程——环境三个方面来对企业高管的行为过程进行整合。叶佳佳等(2006)对外部环境因素在高管团队构成与战略决策结果之间调节关系进行定性分析。张良久和周晓东(2006)对高管团队的冲突进行了研究，提出了一个冲突动态分析模型，对团体动力学的研究有一定的帮助。王重鸣和刘学方(2007)研究内聚力对继承绩效的影响；孙海法(2007)探讨了高管团队价值观和团队氛围对冲突的缓冲作用。刘军等(2007)研究了企业环境变量对tmt冲突的调节效应。井润田和孟太生(2007)研究了文件冲突与团队过程的关系，探索文化对高管团队的影响机理。
2.共享心智模型的相关研究。共享心智模型的研究路径主要有三条：一是共享心智模型的前因变量的研究。具有代表性的是Kraiger和wenzel的研究，提出了共享心智模型的四个前因变量：环境、组织、团队和个体。国内学者对共享心智模型的前因变量进行了更为深入的分析，从群体合成特征的视角来研究，挖掘了共享心智模型的团队互动特征。但总的来说，研究还有待进一步深入。二是共享心智模型的概念内涵特征的研究，试图明确共享心智模型的结构模型，如Cannon－Bowers等(1993)和mathieu等(2000)提出任务——团队(人际)的两维度模型，Kriger和wenzel(1997)提出知识——行为——态度三维度模型。Cannon-Bowers等(2001从团队知识的相似和分布特征上来进行分类，认为共享心智模型应分为四个维度：共享或重叠、相似或认同、相容或互补以及分布，这个结构模型后来被众多研究者所采用。金杨华等(2006)从认同式和分布式心智模型来研究虚拟团队共享心智模型与团队效能的关系。徐寒易和马剑虹(2008)提出了一个被忽略的维度：共享心智模型的准确性。尽管众说纷纭，但从研究的发展与研究的效果来看，采用认同性——分布性——准确性共享心智的三维度模型将是一个可行的方案。三是集中在共享心理模型与团队行为和团队效能关系的研究，如Smith-Jentsch和mathieu(2005)从线性假设和交互效应假设来探讨共享心智模型对组织效能指标的影响，这些研究大多认为团队成员的知识结构特征会影响团队成员间的沟通与交互，进而影响成员对团队目标和价值的认同，最终影响团队效能与团队绩效。总体来说，共享心智模型的研究脉络如图3所示：
共享心智模型作为团队认知的心理表征，是团队行为及过程背后的潜结构，它通过对团队行为和团队效能的作用，提升整个团队和组织的绩效。这也是共享心智模型相关研究的核心主线。
3.高管团队结果变量的相关研究。在以往高管团队的研究中，大部分研究选择组织绩效作为落脚点，默认了战略决策制定行为与组织绩效之间的一致性或者说是忽略了高层梯队理论所强调的“特质一战略决策一组织绩效”的过程影响机理。但实际的作用过程并非如此简单。良好的组织绩效取决于战略决策的质量，没有高质量的战略决策行为，组织绩效是难以保证的。为此，白云涛等(2007)在研究中利用团队对战略决策过程和结果的满意度、决策时间和团队成员决策一致性等因变量作为衡量效标，来考察高管团队战略决策质量。事实上，前两者是团队效能性指标，后者是战略制定状况(主要是战略的一致性)的指标。也就是说，高管团队的战略决策行为首先作用于团队效能指标和战略一致性指标，再由这两个指标影响组织绩效。这个观点得到了实证研究的证实。周志成和朱月龙(2005)将团队效能分为任务绩效和周边绩效，即等同于组织绩效。李锐和凌文辁(2006)指出团队效能感越高，绩效一般也越好。王大纲和席酉民(2007)在整合过去战略一致性研究的基础上，通过实证检验得出公司战略的高度一致性与好的组织绩效显著相关。
综合前述的研究成果，我们可以看出这些研究的脉络，如图4所示：
图中虚线将图分为两部分，在图的上面部分，是共享心智模型的相关研究，下面部分是高管团队的相关研究。高管团队开始的研究思路是认知取向的，并且寄希望于通过高管团队的组织特征和结构特征来代替并衡量团队认知。从研究结果来看，至少有两点可以说明这个方向的研究是需要改进的。首先，研究只关注个体的人口统计学特征以及个体间的特征差异，忽视了高管团队作为一个团队的社会特性。其次，研究结果不稳定，高管团队的人口统计学特征与组织绩效关系不能一概而论。
三、基于人力资本的高管团队共享心智与组织绩效作用机制的研究拓展
1.整体研究拓展思路。正如前面所述，共享心智模型是团队成员相关知识和技能的集合。如果从动态的角度来看，它是可以通过沟通、培训和反馈等活动来建立和发展的。事实上，这是一个人力资本概念的范畴——人力资本是指劳动者受到教育、培训、实践经验、迁移、保健等方面的投资而获得的知识和技能的积累。高管团队作为一个人力资本密集和权力密集的团队，其人力资本产权状况(产权界定状况、人力资本的控制权、处置权和收益权状况)，是共享心智模型的一个极为重要的前因变量，而这恰恰被大部分研究者所忽视。
近年来，一些学者开始了人力资本与高管团队相结合的研究。杜克大学的RebeccaZarutskie教授在2008年也指出了高管团队人力资本研究的重要性，他利用首基金(firsttimefund)的数据来研究风险投资市场中高管团队人力资本预测基金的绩效。KevinSchiek(2008)探讨了风险投资企业中高管团队人力资本对其投资组合和投资绩效的影响。这些研究都显现基于人力资本研究高管团队的重要性，但这些研究大多没意识到人力资本积累过程所承载的动态变化过程，更未破解高管团队认知方面的难点。
笔者(2007)明确提出从人力资本的视角来研究高管团队的必要性，而且还指出从人力资本的价值因子及其动态变化角度来研究高管团队与企业绩效之间的关系，并利用实证的方法得出一个高管团队人力资本价值因子的研究模型，为高管团队人力资本的研究进行了有益的探索和指出了初步的研究方向。
本文提出从人力资本的视角来研究高管团队共享心智模型对组织绩效的作用机制必将是一个全新视角，研究拓展思路如图5所示。
首先梳理两个人力资本因素的前因变量对基于人力资本视角的高管团队心智模型的影响机理，然后通过测量高管团队的共享心智模型水平来表征高管团队的认知水平。同时明晰高管团队心智模型(高管团队认知)和高管团队过程与团队决策行为的相互作用机制，最后明确高管团队心智模型与组织绩效的作用机制，考察高管团队决策行为、战略一致性和团队效能的中介作用。
2.理论拓展分析。研究的拓展可以从高管团队共享心智模型的静态和动态两类的人力资本前因变量进行探讨。
从静态的角度来说，人力资本产权状况(产权界定状况、人力资本的控制权、处置权和收益权状况)会潜在地影响高管团队共享心智模型的水平，而这一点目前学界较少见到有相关的研究。通过运用人力资本的相关理论，理清人力资本产权状况(产权界定状况、人力资本的控制权、处置权和收益权状况)对高管团队共享心智模型水平的影响机制。
从动态的角度来说，人力资本的投资活动在高管团队中主要体现为团队成员相互学习启发和团队的培训活动，这会通过团队的互动，使个体知识转化为群体知识。因此，人力资本的动态积累是影响高管团队共享心智模型的重要前因变量。通过运用人力资本投资等方面的理论，来挖掘高管团队人力资本投资的形式，特别是内隐形式对高管团队共享心智模型的影响机制。
利用商业模拟实验所得到的数据进行验证性因子分析，确定高管团队成员心智模型的人力资本因子模型，也即确定高管团队成员心智模型内的知识分类和要素，如决策相关的知识、团队相关的知识、资源相关的知识等从人力资本视角来研究高管团队共享心智模型三维度模型：认同心智模型、分布性心智模型、准确性心智模型。利用复杂网络的方法探讨认同性、分布性、准确性共享心智模型与高管团队过程和团队决策行为的相互关系及关系之间存在的中介变量，采用时间序列分析法对以上三维度的共享心智模型进行动态的人力资本的积累规律探讨，找出高层管理团队过程与决策行为过程时间序列变化，从而开发出衡量高管团队共享心智模型的自陈量表。探讨高管团队决策行为、战略一致性和团队效能等中介变量对组织绩效的影响。通过研究使得高管团队共享心智模型与组织绩效间的错综复杂关系的神秘面纱被揭开。
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智能时代的特征篇5
【关键词】现代通信技术发展趋势探讨
现代通信技术是现代信息技术中最为重要的组成部分及内容。人们通常并没有把所有的信息传输都纳入现代通信的范围级内容。一般情况下，人们仅把与文字、语音、图像及数据等有关的信息传输作为现代通信的内容。笔者认真对现代通信技术的宽带化、综合化、个人化及智能化等基本特征进行分析探讨，提出现代通信技术的数字化、智能化、综合化和普遍化等发展趋势与方向。
一、现代通信技术的基本特征
1.1宽带化
在现代通信系统中，能够传输的频率、范围等越来越宽、越来越好，即宽带化，就是指在每一固定时间内信息传输的质量越来越好，数量越来越大。目前，由于通信干线正逐步向数字化方向转变，因而宽带化实际上就是指通信线路能够传输的数字、信号等的比特率越来越高。比如，一个二进制位的通信数字信号为“0”或者“1”，我们称其比特率为1。在现代数字通信中，通常都使用比特率来对传输的二进制数字信号的速率进行表示。然而，对于需要传输的频带极宽的数字信号，则必须采用光纤来进行。实际上，人类社会积累的所有知识，只需要在一条单模光纤里，并使用三到五分钟的时间就能够传输完毕。早在1966年，博士高锟就曾建议使用带色层玻璃丝（即光纤）来作为现代通信传输的线路。很快，这个建议就得到了很好的实现。在后来的二、三十年的时间里，光纤通信技术的发展极为迅猛。据有关统计资料显示，到上个世纪九十年代初期，世界范围内所铺设的光缆就已经达到了560余万公里。到九十年代中期，全球所铺设的光缆总长度已经达到了1000万公里以上。
1.2综合化
在现代社会，综合发展已经成为了现代通信技术的重要特征之一。实际上，综合化就是把各种通信业务、网络以及技术有机结合在一起，使得了现代通信技术的种类、业务、内容及范围比较繁多，同时也具有视频、语音、数据等方面的通信业务。当我们把这些具体业务进行数字化处理以后，而且在现代通信设备比较容易进行大规模生产和集成化管理，所以在技术上就比较方便人们把其同微处理器结合起来，并采用相关软件进行处理、管理与控制。在国际上，已经一致认为了未来通信技术及网络技术的发展方向，就是实现通信网络业务的综合化、数字化发展。
1.3个人化
在现代通信中，个人化特征就是指可能达到在任何时间、任何地点，人们都可以同其他任何人之间进行实时通信。只要人们把一个有识别号，但并不是终端设备（包括电话、传真等）有一个号码。目前，人们进行通信时，比如打电话、发传真等，只需要拨向某一设备（包括电话、传真等），而不是拨向某一具体的个人。要全面实现通信技术的个人化，往往需要有一些相应的终端设备和智能化的网络技术。
1.4智能化
所谓智能化，就是指建立现代的、先进的智能型通信网络。通常而言，智能化通信网络都能够比较灵活、方便、快捷地开展和提供一些新的通信业务和服务。在现存通信网络中，智能化网络是其中的子网之一，且并不是脱离现有通信网络及技术而独立的智能网络，而是在现有通信网络中添加一些技术、功能及业务。实际上，在没有智能化网络时，假如用户需要增加一些新的业务、功能、技术或者改变有关功能、业务及种类时，通常需要电信管理部门来进行，而电信管理部门往往需要改造一些相关的通信设备，不仅费时费钱，而且用户也很难接受。智能化网络出现以后，上述困难及问题就得到了很好的解决。这是因为，只需在网络系统中增加一些功能模块，即可解决了相关问题，而且通常仅需几分钟的时间。此外，如果通信网络出现故障而中断服务时，智能化网络可以自动进行故障诊断、修复，进而实现相关服务的持续提供。
二、现代通信技术的发展趋势
2.1数字化发展
数字化发展作为现代通信技术的必然发展趋势之一，特别是那些大容量、高质量的数字微波中继通信技术，必然成为了近年来干线通信技术发展的主要趋势与方向。同时，为了实现现代通信技术多点对多点间的对接，以数据传输为主要手段的计算机通信技术，自然成为了现代通信技术向自动化方向逐步发展的重要渠道之一。这样一来，就使得了基于计算机通信技术的通信综合业务日渐发展起来，诸如通信业务数字网（即B-iSDn、n-iSDn等）就成为了现代通信综合技术发展的重要趋势。此外，移动通信往往具有灵活、机动、方便等基本特征，能够实现多区域间的通信需要，也较为方便建网。所以，数字移动通信系统成为了现代通信技术的发展趋势之一。
2.2智能化发展
智能化发展，是现代通信技术发展的重要趋势。比如，采用卫星通信技术，就能够实现全球范围内的实时通信，也目前较为理想的通信手段及渠道之一。尤其是数字卫星通信技术，必然成为了未来卫星通信技术的重要方向。当前，数字卫星通信技术的发展和应用主要体现在卫星电视直播、卫星应用、军用、民用等产业方面。值得一提的是，卫星通信与互联网等的有机融合，逐步扩展、丰富了现代通信技术的领域、范围及内容。
2.3综合化发展
未来的干线通信及多种有线通信技术，都现代通信技术发展的必然趋势。而以高速光传输、节点光交换、宽带光接入及智能光联网等技术为核心，且面对ip互联网应用的光波技术，已成为了光纤通信技术研究的热点及方向。从现代通信技术发展的趋势来看，wDm技术将会向着更高的信道速率、更多的信道数及更密的信道间隔等趋势发展。而从现代通信应用的角度而言，光纤通信网络则是向着ip互联网方向发展，业务融入更多、资源配置更灵活和生存性能更优越。特别是为了同近期现代通信技术的需求相一致，光纤通信技术基本实现了超高速、长距离、大容量等传送功能，并在此基础上，正向着智能化、综合化等方向发展。
2.4普遍化发展
一般而言，现代通信除上述发展趋势外，还日益向普遍化方向发展着。这就要求发展一种抗干扰能力极强、能够充分利用有限无线电频资源以及军用战术通信等为主要手段，也在民用通信中有发展前景的扩频现代通信技术，将成为今后现代通信技术发展的重要趋势。目前，这种通信技术正在迅速发展起来，从而真正实现了在任何时间、任何地点、任何空间和任何对象之间以任何方式进行通信信息交换、传输，也是现代通信技术重要的发展趋势之一。
三、结束语
总之，现代通信技术日益全面快速发展，这就要求人们必须采用一些先进的技术和手段，逐步扩大现代通信技术的内容、范围、空间及时间等，不断丰富人们的信息量，努力现代通信技术的宽带化、综合化、个人化、数字化和普遍化发展。
参考文献
[1]张焱鑫，李灿平，浅析现代通信的发展趋势[J]，网络导报・在线教育，2012（02）
智能时代的特征篇6
一
传统的语文教学方法多以传授现成知识为主要目的，视学生为单纯接受知识和记忆储存的容器，因而主要是注入式教学法。它的特征被概括为“三中心”，即以教师为中心，教材为中心，课堂教学为中心。其致命弱点是：强调教师如何去教，束缚了学生主动性和积极性的发挥；忽视了学生在教学这一特殊认识过程中的主体作用。新时期广大语文教师正是以纠正这种错误偏向为突破口，进行不断实践，创造出许许多多富有时代色彩的教学方法。对此进行综合考察发现，新时期语文教学方法具有以下一些共同特征：
1.强调教与学并重
新的教学观念认为，学生也是教学方法的主体，教师的教法归根到底是通过学生主体活动来获得效能。学生这种主体地位的确立，引起人们对学法和学法指导的重视。许多语文教师都重视学生在教学活动中的重要地位和作用，强调教师引导下学生积极主动地学习，从而使学生学会学习。象钱梦龙教师的“‘三主’‘四式’语文导读法”、魏书生老师的“课堂六步教法”等，既重视发挥教师的主导作用，又注重调动学生主动学习和探索的精神。教师的教法和学生的学法是紧密联系在一起的，学生的学法，也是教师教法的体现。在教学过程中，教师不是给学生现成结论，而是给学生激励、点拨、启发、引导，教会学生如何学。教和学不是割裂的，而是统一的，是教学并重。强调教与学的辩证统一，既重视教师教的方法，也重视学生学的方法，这是新时期语文教学方法的首要特征。
2.注重智力与创造力的培养
新时期语文教学方法是以发展学生智能为出发点，它的核心是发展学生的创造力。为创造力而教，为创造力而学，是现代与未来社会对人才质量的规定。广大语文教师顺应这一社会发展的要求，把开发学生智力、培养创造力放在教学方法改革的重要位置。如陈钟梁老师的“问题教学法”、洪镇涛老师的“语文教学八字法”等等，都是通过创设一定的情境和活动，激发和引导学生积极思维，主动探索、发现，尽量地发展学生认识的可能性，提高学生的智慧潜力，培养他们在掌握知识的过程中进行研究、探讨和创造的能力。发展学生的智力和创造力是新时期语文教学方法的基本特征。
3.突出教学方法的情趣性
教学方法本身具有“刺激”功能。它的用途不仅在于传授知识，还在于激发学生的求知欲，引起他们对解决各种问题的兴趣，刺激学生思维的积极性。新时期语文教学方法注重激发学生学习兴趣，培养学生积极的参与意识，变苦学为乐学。同时，还十分重视学生的学习情绪、体验在学习中的作用。在教学中教师创设一定的情境，或利用一定教材内容和艺术形式，使学生通地体验客观事物的真、善、美来陶冶性情。比如李吉林老师的“情境教学法”就是借助各种手段，让学生在一种愉快的环境中充分调动有意识和无意识的和谐作用，造成一种最佳的心理状态，发挥学生潜力，高效率地学习，从而“带来儿童知识、能力及心理品质的协同发展和令人愉快的效果”。重视学生学习兴趣和情趣生活是新时期语文教学方法的一个显著特征。
4.重视教学方法的综合优化
传统的讲授法、谈话法等都只是一种单一的具体方法，教师在教学过程的某一阶段单独使用。从整体观点看，传统教学方法的单一性，难以适应当代语文教学任务的多方面性和综合性。因此，教学方法必须由多因素构成，使具体的不同的教学方法按教学的需要和一定规律排列组合，使之互相取长补短，以发挥整体综合效应。如黎世法老师的“六课型单元教法”、上海育才中学的“八字四步教法”等等，都是把多种教学方法综合运用，构成一个完整的整体方法。新时期语文教学方法的这种“整体化”特征，使其与传统教学方法的单一性、具体性区别开来，成为自身的又一重要特征。
二
随着教学改革的不断深化，人们会从不同角度、不同方面对教学方法进行新的探索，但就宏观而言，以下几方面值得注意，它们将是未来语文教学方法发展的大趋势。
1.追求教学方法运用过程中的教学民主性
教学方法是一种教学主体相互作用的活动方式。教学方法主体（学生和教师）间相互作用表现为两者之间对教学方法使用和控制的互动性。师生都有主观能动性，他们互为认识的主体，他们互相认识、互相合作对教学方法的实践和运用起决定作用。教学方法主体间的互动性使人们认识到只有当师生配合默契、合作和谐时，教学方法才能最有效地实现“教学相长”。而教学主体间相互合作和谐则表现为教学方法运用过程中的教学民主性，即师生在教学方法的运用上相互尊重、相互信任、相互配合、相互协调和相互促进。民主合作精神的发扬，能促进教学方法更适用于学生创新和探求能力的培养。魏书生老师民主化教学的探索表明，师生之间相互作用的和谐性，直接影响教学方法运用的效益，乃至影响整个教学效果。因此，探索如何建立和谐的师生关系，创设融洽的民主气氛，追求教学主体相互作用的和谐性，将是今后语文教学方法研究的主题之一。
2.重视智力因素与非智力因素的协调发展
教学方法研究十分关注智力因素在学生智能发展中的作用，而对教学过程中的情意侧面重视不够。近年来，心理学家、教育学家对非智力因素进行了深入地研究和探讨，认为人的意志力、兴趣、情感、性格等非智力因素，对学生能力和智力的发展具有重要作用。新时期语文教学方法开始重视非智力因素对学生智力活动所起的动力、定向、维持和强化等一系列相互联系的作用。特别是随着教育观由“智能教育”向“人格教育”的转变和人们对语文学科人文特性认识的加深，人们会更多地关注语文教学方法的情意性。这一点我们会从于漪老师的情感教学中得到启示。可以说，如何使智力因素与非智力因素协调发展，实现理智和情感的统一，是今后语文教学方法研究的又一重要课题。
智能时代的特征篇7
关键词：智能视频监控；物联网；公共安全
中图分类号：tp31文献标识码：a文章编号：1006-8937（2016）11-0077-02
1概述
近年来，视频监控技术取得飞速的发展，其中视频监控系统设备虽然拥有了较好的性能，但仍存在一些因素限制，使得视频监控出现一些误差缺陷，导致整个系统的安全性和实用性大大降低。此外，社会的不断发展和人口数量的不断增多使得人们对安全性要求越来越高，监控摄像的覆盖面不断扩大，传统的视频监控技术只能实现监控记录实况，无法实现预测和报警，而实现实时监控，就需要人工监看视频，时间过久就会出现疲劳，甚至在面对多路视频监控时容易出现错误，无法及时对异常情况作出反应。这些问题的解决就需要将智能监控技术引入视频监控系统中，辅助视频监控人员做好监察工作。
目前，计算机的视觉进步使得智能监控技术得到广泛的重视和研究，也使得智能视频监控技术成为研究的热点。为从众多数据中高效提取出有用的信息，监控工作就需要充分应用智能视频监控技术。具体来讲，智能视频监控技术就是由计算机储存摄像图像并对图像序列内容进行理解和分析，及时检测出异常情况，进行自动预警和报警。
2智能视频监控技术的发展史
视频监控技术的研究有助于相关人员做好安全防范工作，尽可能地从被监控的区域用最短时间获取有用的信息。最初我国监控是完全依赖人工获取信息和处理信息的，比如清朝的东厂，以及飞鸽传书、守门之犬。乔家大院的“万人球”是中国历史上最早被采用来进行监控的外部设备，本质上是水银玻璃制作的镜子，主要用它来监视房间内的一举一动。到了19世纪70年代才真正出现了现在的视频监控，人类开始采取摄像来获取信息，这也是智能视频监控技术的最初萌芽时期。鉴于信息科技的不断发展和市场需求得不断提高，现代的视频监控技术发展大体上三个阶段：模拟化、数字化和智能化。本部分将具体对这三个阶段进行阐释。
2.1模拟化的视频监控技术
在20世纪70年代开始，光学成像技术飞速发展，电子技术也取得了较大的成就。这些成果都使得视频监控设备制作和使用可能性加大。为了实现这样的目标，世界出现了电子监控系统，满足了利用电子设备进行监控的需要。此阶段主要是以CCtV监控为主，这也就是早期的模拟视频监控系统。CCtV的工作原理就是采用同轴电缆进行传输信息，信息由模拟监视器显示、由磁带录像机进行信息储存。模拟视频监控技术的价格较为低，安装简易，主要广泛被采用到规模较小的安全防范系统中。
2.2数字化的视频监控技术
到了20世纪90年代，数字压缩编码技术和芯片技术取得了较为突出的进步。再者模拟化的视频监控技术出现了一些缺陷，比如磁带录像机的储存量较小，监控范围有限等。初期主要采用nVR，被称为半数字时代，慢慢发展到后期主要采用DVR进行监控，这才真正实现了数字化的视频监控。DVR最显著的特点就是可以使得监控系统储存较多的视频信息，容纳较多的摄像头，从而解决了模拟视频监控系统的储存量问题。数字化的视频监控技术应用广泛，具有良好的扩展性，使用维护较为简单容易。数字化的视频监控技术发展为以后智能化的视频监控发展奠定了基础。
2.3智能化的视频监控技术
进入21世纪，计算机视觉和模式识别技术获得了飞速的发展，使得第二代的数字化视频监控技术取得较大进步。因此，大规模的布置监控系统的可能性加大。目前全球对视频监控系统需要迫切，各区域的摄像头越来越多，这样方便了大规模的安全防范工作，可以及时获取大量的数据信息进行实时监控，但是也给人类带来较大的挑战。鉴于这些问题，世界上出现了智能化的视频监控系统，主要利用计算机视觉和模式识别技术对视频图像利用各种算法进行分析，依据事先设置好的安全程序及时发出报警信号，做好事中分析和预警工作。
3智能视频监控技术的核心算法
作为智能化的视频监控系统，最大的特点就是可以自动化运行，全天二十四小时对监控画面进行实时分析和报警。这样既能及时识别异常情况，还能提醒安保人员做好准备工作。智能化应用于视频监控技术得到了各界的认可，本部分主要介绍从底层、中层和高层三个层次智能视频监控技术的核心算法。
3.1目标检测算法
目标检测算法主要是在底层对视频图像进行采集获取终端上的图像序列，对异常情况目标进行检测，跟踪目标以便及时对目标做好后续的处理分析工作，其中关键就是确定目标的位置和储存量。
目前根据处理对象不同可将目标检测分为两种：基于目标建模的目标检测和基于背景建模的目标检测。前者主要特征就是应用场景较为广泛：既能对固定摄像机记录的视频图像进行分析，还能对静态图像和移动摄像机记录的视频图像进行分析。主要应用于检测速度较慢、扫描视频图像较多的区域，此检测方法实时性较差，且对受遮挡影响较大，容易漏检。后者只能适用于背景不变的运动目标，若背景发生变化时无法检测。此检测方式主要针对视频进行较快的处理，对受遮挡部分的影响较小，一般实时性较强，广泛应用于固定摄像机检测。
3.2目标跟踪算法
目标跟踪算法主要是针对底层阶段确定好的目标进行跟踪，确定目标的具体轨迹。目标跟踪问题的解决关键点在于处理好计算机视觉的问题，这也是实现智能视频监控技术的关键环节，应用性较为广泛。目前依据应用场景的差别将目标跟踪算法分为两种：单一场景目标跟踪和综合场景目标跟踪，前者具体细分为跟踪单个目标和跟踪多个目标，后者具体细分为重叠场景目标跟踪和非重叠场景目标跟踪。在单个场景中，一个目标可以在连续的空间里非常相似；而在重叠场景中的目标跟踪时较为复杂，目标可以从一个场景进入另一个场景，需要在连续的空间里确定好新进入场景的目标的具体信息；在非重叠场景的目标跟踪算法中，鉴于场景间相互存在盲区，不同场景会影响到同一目标的观测数据信息。
3.3目标的分类识别算法
目标的分类和识别主要是在中层阶段以底层上获取的信息为基础，对其进行判断识别，具体认知目标，做好定位目标的工作。简单来说，就是判断识别视频图像中的物体类别，以识别目标的具体情况。这也是高层计算机视觉得到广泛应用的前提。近十年来主要有词袋模型和深度学习模型这两种算法得到广泛的应用。前者主要是将大量的工作集中在特征编码和特征汇聚上，主要是由特征提取出来数据信息，接着对其进行特征聚类、编码和汇聚，最后由分类器做好分类工作。而后者主要是模拟人脑的神经元处理结构听过学习层次化的方式将目标由底层到中层再到高层的特征进行记录，最终建立反馈机制并形成认知。
3.4行为分析算法
行为分析主要是在高层充分应用计算机视觉信息对行为主体即目标的具体运动进行分析的算法。根据信息的复杂度不同可将行为分析分为静态姿态识别、运动行为识别和复杂事件分析方法三种。第一种主要是将静态图像作为研究对象，根据时空特征对其进行识别，分析目标的时空体特征、局部特征和轨迹特征。第二种主要是利用时序推理其行为，并利用统计模型和句法模型对目标的行为进行分析。第三种主要是分析目标的交互行为和群体行为。
4物联网时代下的智能视频监控的挑战及发展方向
4.1跨场景挑战
目前全球的摄像头数量越来越多，急需智能视频监控技术可以跨各个场景适用。同时监控使用的摄像机不单单包括固定摄像机，还包括移动摄像机等，这些都是的监控摄像机在全球各场景下广泛分布，而如何将这些设备建立成一个系统的体系是将来智能视频监控技术面临的一大挑战。
4.2跨空间挑战
从视频监控系统开始发展至今，监控数据种类也由单一变得复杂多样，很多信息都可以作为监控数据的载体，进行数据储存。这使得处理数据工作也变得繁琐复杂，因此如何处理好各个载体中的信息，获取有效的信息，将大数据转变成为小数据是未来智能视频监控技术面临的一大问题。
4.3发展方向
基于物联网时代的迅速发展，智能视频监控技术将面临巨大的机遇和挑战。物联网时代下，信息的传送和集中可以实现跨空间获取有用的数据，还可以扩展到多样化的智能分析。大体上将来的智能视频监控技术具有三大特性：高效视觉网、主动视觉网和协同视觉网。这也是将来智能视频监控系统发展研究的主要方向。
5结语
综上所述，智能视频监控技术的发展时间较长，且具有广阔的发展空间；智能视频监控的核心算法还处于积累阶段，需要不断应用验证技术，做好研究工作。物联网时代下的智能视频监控技术面临着巨大的机遇和挑战。我们坚信在未来智能视频监控技术将为监控系统发挥最大的作用，适应时代的发展。
参考文献：
[1]韩国强.浅谈智能视频监控技术及其主要应用[J].计算机与网络，2014，（2）.
智能时代的特征篇8
原先做好标志的时候本是可以安全涉水、顺利过河的，如今河水暴涨，情况已经发生根本性变化，楚国人还是按着原来的标志涉水过河，这就是他们失败的原因。再来看一个楚国人的故事。
楚国有个渡江的人，他的剑从船上掉进了水里。他急忙在船沿上刻上一个记号，说：“这儿是我的剑掉下去的地方。”船靠岸后，这个人顺着船沿上刻的记号下水去找剑。
船已经在水面上行驶了很远，而剑还在原来的地方，它不会随着船前进而自己前进。用这样的办法来找剑，楚人能找到吗？不失败就是“神迹”！
做什么事情都这样，看清楚变化、把握住趋势很很重要，都要重视大环境的变迁和更迭，及时知道河水的“涨跌”，船剑相对位置的“变化”，简而言之就是，“做大事”需“顺大势”，“势”就是趋势、变化、规律。
有些茶人或茶企逆势而行或逆天而行，也换来了阳光灿烂、繁荣一片，这种现象的实质，要么是泡沫而已，破裂是必然的事情；要么是表面上的“逆势”、“逆天”而已，其实质却在悄悄地顺势而行、顺天而行。
茶叶从发现到发展，至今已经有几千年的历史了，远卓品牌策划公司谢付亮认为，今天，中国茶叶行业已经进入了“三圈时代”。何为“三圈时代”？即：“圈地时代”、“圈钱时代”、“圈智时代”等三个时代并存的时代，同时，“圈智时代”越来越占据主导地位。
为何要在今天首次提出“三圈时代”？这是中国茶叶行业的大势，每位茶人、每个茶企、每个品牌都要认清“三圈时代”的特征，把握住“三圈时代”的风险与机遇，否则必将像寓言中的楚国人一样“溃不成军”。下面，我们简要阐述三个时代的特征。
首先，我们来看看“圈地时代”。远卓品牌策划公司谢付亮认为，“圈地时代”的第一特征是土地为王，以“土地”论英雄，谁控制具备历史优势的土地资源，占据核心的“产地优势”，谁就能独享一方风水和地利。例如，优良的土壤环境，合宜的气候环境，有机的草木环境，历史沉淀的文化环境等等，大多是“唾手可得”的免费因素。
这一时期持续了极长时间，早些时候是因为交通和通讯都受限制，运输主要以马拉肩扛为主，传播主要以口口相传为主，茶商数量有限，只要你圈得了土地，就有很大的胜算把握；近些年来，只要你“占山为王”，赢得了地利，选育好茶种，用心种好茶，政府也会给出很多政策支持，其他的事情则不用“太操心”。
再次，我们来看看“圈钱时代”。远卓品牌策划公司谢付亮认为，“圈钱时代”的第一特征是资金为王，以“资金”论英雄，谁的资金丰厚，谁就能在茶叶市场“呼风唤雨”，例如，凭借强大的资金做后盾，你可以大举建设茶园，吞进茶叶良品，快速扩建网络，也可以根据战略需求，强势兼并成熟茶企，直接控制茶叶品牌，获得所购茶叶品牌的综合优势。简言之，资金可以协助企业或投资人大刀阔斧劈开障碍，以迅雷不及掩耳之势，迅速进入茶叶行业，占据一定的制高点。
“圈钱时代”的第二特征是通过连锁加盟或招募商，借助加盟商或商的力量，快速建设销售网络，快速回笼资金，实现多重目的，例如，改良茶叶种植环境和运输环境，购进先进的生产设备，扩大茶叶的规模化生产，延伸到茶叶的相关产业，为企业规模的再次壮大夯实基础，进入下一个增长循环。
最后，我们看看“圈智时代”。有了足够的资本，没有合适的智力也是枉然，“圈智时代”的第一特征“智力为王”，以“智力”论英雄，凭借智力进一步整合资本及相关要素，让智力和财力紧密握手，充分发挥资本的力量，让“财智”携手打天下，开创“财智双赢”的茶叶时代。
例如，为了帮助茶企抢占“圈智时代”的机遇，远卓品牌策划公司不仅举办“茶金会”，与茶企决策人深入交流茶叶品牌运作策略和卖茶策略，现场解答茶企困惑，为茶企提供即学即用的卖茶策略，而且决定在《茶翅高飞——中国茶叶品牌快速崛起之道》、《点茶成金——快速卖茶72招》的基础上，陆续推出八部茶叶商业运作著作，简称为“《茶商八部》”。
“圈智时代”的第二特征“心智为王”。茶企必须以整合智力资源为前提，在品牌、营销、销售和管理上广纳贤才，尤其是要在品牌塑造上“捷足先登”，“抢占先机”，抢先占领消费者的心智资源。
为什么要在心智资源上抢占先机呢？因为，一方面，心智资源是稀缺资源，就像一个城市黄金地段的房产，谁最先买进，谁就占领了这个资源，后来者要想获得，不仅要付出更高的代价，而且还要有“机会”，如果占有者不愿卖出，你就很难拥有。
另一方面，心智资源又是很难再生的资源，就像你的初恋女友为什么难忘，主要原因不是她可爱漂亮，也不是她才华横溢，主要原因而是初恋女友是第一个进入你爱情世界的女人，所以，后来的女人再漂亮、再可爱、再有才华，也很难抢占这个“心智资源”。
智能时代的特征篇9
摘要：
保证人身、电网和设备安全稳定运行是变电站安全生产工作的重心，也是供电企业发展的基本要求。随着经济的发展，地区配电网络得到了飞速发展，然而，各类检修、抢修、急修、现场问题的不断增多，使各变电站现场作业的安全管理成为配电网管理中的重中之重。通过在变电站内智能视频安全帽识别技术的应用，实现对人员越权穿越分析、进出站内人员情况分析、操作人员现场作业情况分析，从而有效的提高了变电站视频监控系统的利用率，还为变电站现场作业管控提供了有力的动态见证资料。
1.引言
随着电网规模的扩大，变电站建设的全面展开，对变电站“五遥”功能的要求越来越高，传统的遥视监控系统完全依靠人工从海量画面中检索异常信息来实现监控功能，检索难度大，监控效果差，监控系统所具备的录像功能，用大容量的数据存储设备来代替监控功能的不足，给异常事件发生后的调查取证带来很大的难度，从管理和技术上都无法满足电力行业发展的需要。与传统的视频监控相比，智能视频监控系统是采用图像处理、模式识别和计算机视觉技术，通过在监控系统中增加智能视频分析模块，借助计算机强大的数据处理能力过滤掉视频画面无用的或干扰信息、自动识别不同物体，分析抽取视频源中关键有用信息，从而通过智能分析技术来代替人工监视的安全管控。
变电站现场施工作业中，要面对高压危险设备，工作人员进入现场作业区佩戴安全帽是必要的安全措施。在南方电网系统中，安全帽有严格的佩戴等级之分，按照视觉识别系统Vi规定：白色安全帽代表领导、，蓝色安全帽代表管理人员，黄色安全帽代表施工人员，红色安全帽代表外来人员。在变电站的安全生产规范中，对进入变电设备施工现场的要求非常严格，如不允许不佩戴安全帽进入现场，也不允许不同身份的人越界非法操作等。但违反安全规定不佩戴安全帽的情况也时有发生，带来是安全隐患。如何应用视频监控有效的实现智能监管，规范变电站各种生产作业的现场管控机制。通过对变电站内智能视频安全帽识别的研究，实现了对人员越权穿越分析、进出站内人员情况分析、操作人员现场作业情况分析，从而有效的提高了变电站视频监控系统的利用率，还为变电站现场作业管控提供了有力的动态见证资料。规范了变电站各种生产作业的现场管控机制，充分响应了南方电网公司“十二五”科技发展的总体目标，以“保安全、优电网、添绿色、强基础、重和谐”五大关键需求为导向，为智能变电站奠定了良好的技术支撑，为输电、变电、配电、调度等各个重要领域发展提供有力的安全生产保障。
国内外现状：
安全帽识别的难度较大，目前还未见到实用的产品出现，有关安全帽识别的研究及文献也极其少见。这主要是由于安全帽表面颜色爱噪声干扰而产生颜色失真，安全帽颜色随光照条件和入射角度等变化而变化，安全帽颜色识别面临尚未解决的物体颜色恒常性等的问题。以国内外现有技术，一般识别方法都是基于颜色特征进行识别的。安全帽颜色识别的目的在于利用所获得的安全帽图像，提取安全帽颜色所需的颜色特征信息，并根据这些特征将主体颜色分类到指定的颜色类别中。识别过程中所涉及的图像处理方法大多都是基于彩色图像的，而目前的图像处理方法大都是针对灰度图像进行的，而对彩色图像的研究相对较少。
智能视频安全帽识别算法实现
第一步，安全帽检测目标跟踪：
目标跟踪技术就是基于视频中图像帧序列来通过目标检测技术确定目标在不同帧中的对应位置和大小，以获取相应的运动轨迹，并给出运动目标的运动轨迹趋势，实现对运动目标连续、准确的跟踪。本方案中使用的目标跟踪技术主要有：基于区域法跟踪、基于特征法跟踪、基于贝叶斯法跟踪。
基于区域法的跟踪又包括基于小区域的跟踪和基于模板匹配的目标跟踪。
基于小区域的跟踪即利用图像灰度、颜色、物体运动特征、纹理或颜色直方图等特征将每帧图像分割为不同区域，这类算法也可以说是基于图像分割的跟踪。但由于图像分割本身就存在一些难以解决的问题，有时因为会产生过度分割，用这个方法进行运动目标跟踪是无法进行的。其优点是对于运动目标中存在的遮挡问题不太敏感。
基于模板匹配的目标跟踪的基本思想是，首先得到包含目标的模板，该模板可以通过图像分割获得或是人为给定，然后在视频序列中利用特征直接做匹配运算。这种方法的优点在于当目标未被遮挡时跟踪精度高且稳定；但缺点是很费时，尤其当搜索区域较大时，其次算法要求目标变形不大且不能有太大遮挡，否则相关精度下降会造成目标的丢失，且相似性度量值受噪声影响较大。本方案中采用改进的模板匹配算法以及基于模板匹配的自适应目标跟踪算法。
在本方案采用改进的模板匹配的目标跟踪算法，通过距离加权、模板更新及局部匹配的方法来提高不同光照条件及变形情况下得鲁棒性，不再采用简单的平方差度量、相关匹配度量和相关系数度量，而是采用如式(5)所示的相似性度量函数：
其中：为原始模板图像同待匹配图像在位置处的匹配值，为更新模板图像同待匹配图像在位置处的匹配值，与采用传统的相似性度量函数；为位置同前一帧最优匹配点位置间的欧氏距离；为相应的权重系数；为最终的匹配结果。
本方案采用的基于模板匹配的自适应目标跟踪算法在图片检索的过程中根据评价函数来自适应的调整模板，从而提高目标跟踪的速度和可靠性。自适应模板匹配算法是在传统的模板匹配的基础上采用相关的评价函数，以当前的匹配位置为中心，根据给定的初始化模板构造一个图像邻域，以此邻域作为被跟踪目标的模板，作为下一帧和后续帧的匹配模板。匹配图像中的目标由于视角或是非刚性运动造成的形状和光照强度等信息的变化，可以利用与前一帧相关的模板来构造与当前帧相关的匹配模板。虽然目标的形状信息在不同帧之间是变化的，但是总体结构信息会保持不变，且连续两帧之间的运动和变形不大，基于这样的假设，可以使用当前帧的信息为下一帧提供合理的初始化信息。在目标跟踪过程中可以结合图像梯度、帧间运动和区域相关来定义一个归一化的评价函数。当评价函数值的变化量小于指定阈值时，更新匹配模板为自适应模板。
第二步，基于特征法目标锁定：
基于特征的跟踪不考虑运动目标的整体特征，而只通过目标图像的一些显著特征来跟踪目标。将通过变电站现场作业员安全帽颜色和形状来确定人物的运动行为。当然也可通过一个特征集合中的多个特征进行检测。基于特征法的跟踪主要包括以下两个步骤组成：a)特征提取；b)特征匹配。
常常需要利用一些先验信息或加入某些约束来解决，在基于多帧图像的特征点跟踪算法中，常假设相邻帧图像中的特征点在运动形式上的变化不会很大并以此为约束来建立特征点对应关系。
特征提取
特征提取即是从视频图像中提取出能够标志运动目标对象的描绘特征，该特征应该具有以下特点：直观性、易分性、简单性以及不变性。直观性即是指提取的特征符合人的人的视觉感官或是意识理解，易分性即是指提取的特征能够将运动目标进行分类，简单性即是指基于该提取特征的计算应尽量小，不变性即是指图像进行平移、旋转以及拉伸等变换不会影响通过特征提取来识别出目标对象。常用的目标特征有：颜色、纹理、边缘、块特征、光流特征、周长、面积等。特征提取算子有：Canny算子、SUSan算子、哈里斯角点算子等。
特征匹配
基于特征法的目标跟踪在使用特征提取算子从视频序列中抽取出显著特征后，再在不同图像上寻找特征点的对应关系即匹配来跟踪目标。已有的技术包括模板匹配、结构匹配、约束松弛匹配和假设检验匹配等。这类方法需要大量的执行时间；优点在于即使目标的某一部分被遮挡，只要还有一部分特征可以看到就可以完成跟踪任务。
第三步，安全帽颜色识别：
颜色样本提取：
安全帽颜色样本的提取在安全帽颜色识别中是非常重要的，它是基本颜色特征匹配的基础和关健。现场安全帽颜色分为红色、白色、蓝色、黄色这4种。具体操作如下：
分别采样晴天、阴天、雨天、雪天、雾天变电站内现场视频素材各5000次穿越，每次穿越，人员在场景内停留3-5秒。对每一帧的视频帧取样并标定，如下图。
颜色识别算法实现：
实现步骤如下：
(1)通过对样本分析，提取图象特征
通过对大量样本素材的分析，提取视频图像信息中的图像特征。三大底层特征即：颜色、纹理和形状特征。颜色特征常用的特征提取与匹配方法。
图像的特征可以分为低层图像特征和高层图像特征。低层特征主要指图像的颜色、形状、y理和空间关系等特征。图像的高层特征即语义特征，则是指人对图像内容及含义的理解和反映。对图像提取的特征可以是图像的全局特征，也可以是图像中的某个目标或某个对象等局部特征。特征提取是CBiR技术的核心，图像特征提取的好坏，决定着图像检索的最终效果好坏。所以图像的特征提取是我们研究的关键环节。
(2)通过图像特征，进行图像相似度匹配
在提取完图像的特征之后，需要做的便是选取合适的方法利用图像的这些特征来进行图像间的相似性判别，判断出检索图像与数据库中的哪些图像最接近，也就是度量它们的相似度。目前用的比较多的相似度度量准则主要有：欧氏距离、直方图相交距离、二次式距离、相关系数和马氏距离等。它们各有各的优缺点，各有各的适用范围，在进行检索时，应根据所提取的特征的特点，来选择合适的相似度度量方法。
(3)优化图像检索速度
索引机制是提高图像检索的速度而建立的。在提取的图像特征之间可能具有一定的相关性，因此在图像检索系统中选用合适索引机制可以提高图像检索的速度。
(4)设置阀值，输出匹配样本
通过大量实验，得出最合理的阀值。按照所设置的合理阀值，将检索到的图像相似度排序，将相似度符合的图像输出。
结论
本文提出一种基于安全帽颜色识别的算法，在云南电网视频智能作业管控项目中已经成功的运用，通过此算法来解决在智能监控中如何判断监控人员身份的问题。该算法在人员检测算法的基础上，识别检测出来的行人的头部，并根据头部的颜色值，得到该行人所佩戴安全帽的颜色，然后根据生产规范中得到对应人的身份。实现对人员越权穿越分析、进出站内人员情况分析、操作人员现场作业情况分析。通过视频智能监控的有效运用，促进变电站的运行管理水平提高，保障了变电站内作业的安全稳定运行。
参考文献：
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智能时代的特征篇10
【关键词】智能电网；动态无功补偿；谐波治理
1.引言
电压和谐波是电能质量的重要指标。电压水平直接反映为无功的平衡程度。机械式投切电容器和电抗器为代表的第一代静态无功补偿装置以及同步调相机为代表的第一代动态无功补偿装置，具有结构简单、经济方便的优点，在国内外获得广泛应用。由于机械开关响应速度（10-30s）无法跟踪负荷无功电流的快速变化，且易引起冲击涌流和操作过电压，70年代晶闸管等电力电子器件取代机械开关，诞生了第二代无功补偿装置，代表设备有晶闸管投切电容器tSC、晶闸管控制电抗器tCR和磁控电抗器mCR。第二代装置在调节响应速度上大大提升，但仍属于阻抗型装置，补偿性能受制于系统参数，且tCR/mCR本身就是谐波源，易产生谐波振荡放大等严重问题。70年代末，通过大功率电力电子器件高频开关实现无功能量变换的第三代无功补偿装置—自换相技术静止无功补偿装置（StaticVarGenerator，SVG）诞生，实现了无功补偿功能的飞跃。
智能电网（SmartGrids）是应用智能传感和测量技术、设备技术、控制方法及决策支持系统技术，以实现电网可靠、安全、经济、高效、环境友好和使用安全为目标的电网智能化，其主要特征包括自愈、激励用户、抵御灾害、满足用户高电能质量需求、容许各种不同发电形式的接入、资产的优化高效运行等。无功补偿和谐波问题在智能电网环境下面临了新挑战：1）电力电子器件和智能组件大量应用，使得无功补偿和谐波问题更加复杂；2）电力负荷对电压和谐波指标提出了更高要求；3）智能电网特性要求无功补偿和谐波治理设备更智能、更快速响应、更高效。因此，研究智能电网环境下典型行业的动态无功补偿与谐波治理具有重要现实意义。
本文选取了智能电网最具代表性的风力发电、电动汽车和轨道交通3个行业领域，对其发电或负荷特征、需求分析、经济技术分析3个内容进行了详细讨论。分析结果表明，SVG型无功补偿装置和apF型谐波装置在综合性能和经济性上的平衡优势，是建设智能电网的关键组件。
2.风力发电
2.1发电特征
风速、风向的不确定性以及风电机组的运行特性（风电机组类型复杂多样，其中感应异步电机型风电机组数量众多），使得风电机组输出功率是随机波动的，导致并网功率因数不合格、电压波动和稳定性差等问题，严重时可导致节点电压暂降。辅助组件大量采用电力电子器件，产生大量谐波电流。
2.2智能电网环境下的需求分析
风力发电是世界各国智能电网战略的重要内容之一。智能电网环境将极大促进各类型、各规模风电场快速发展（发电容量比重超过10%），因此目前风力发电的低效、脆弱和低可靠性问题必须得以解决，使得：
1）满足风电场接入系统的稳定性要求，补偿传输线路、升压变压器和风电机组无功损耗，保持功率因数在0.95以上；
2）减少系统电压的波动对风机的影响，减少切机次数；
3）使风电场具有较好的低电压穿越能力；
4）配套装置成熟高效、维护简单、成本适中。
2.3经济技术分析
可供风电场选择的无功补偿装置主要有以下几类：①分组电容器；②串联电抗器；③tCR型或mCR型可调式电容器组（SVC）；④SVG；⑤SVG+FC（补偿电容器组）5种类型。此5种类型无功补偿装置的经济技术分析对比如表1所示。在目前工程实际中，通常取方案②或取经济技术指标折中的方案⑤，进而根据需要合理设计补偿装置容量：
1）对于接入节点为电网关键节点的风电场或大型风电场，须以潮流计算为依据，并充分考虑系统现有补偿能力和风机无功调节能力，以确定无功补偿容量，目前我国西北风电基地常用的补偿方案为SVC+FC，SVC单独运行。
2）对于中小型风电场，考虑到其对电网影响相对较小，可按以下原则设计：对于恒速恒频风电机，补偿容量可按风电场装机容量的50%-60%设计；对于变速恒频风电机，补偿容量可按风电场装机容量的30%-40%设计；对于直驱同步风电机，补偿容量可按风电场装机容量的20%-30%设计；补偿方案通常选较经济的mCR型SVC。
3.电动汽车
3.1负荷特征
主要负荷为电动汽车充电机和充电站系统。其负荷特征主要有：
1）电动汽车充电机和充电站系统为非线性负载，充电过程中将给电网注入较大谐波电流，谐波次数主要为次，1，2，3，…，即5次、7次、11次、13次等奇次谐波，次数越高，谐波幅值越小。
2）谐波与基波关系不固定，负载越轻，则谐波越大，基波越小；滤波电感越大，则谐波越小，基波越大。
3）大规模保有量的电动汽车实际充电行为是随机的，导致电力系统多个变电站负载率随机波动，常规无功补偿难以应对。
3.2智能电网环境下的需求分析
目前常用电动汽车充电设备主要有以下两类：
1）不控整流设备+DC/DC变换器。优点是体积小、直流侧电压纹波小、动态响应快、高频隔离，缺点是变换效率低、电网侧电流总畸变率大（在30%左右），5次、7次、11次和13次等奇次谐波超出国标要求。
2）pwm整流设备+DC/DC变换器。优点是体积小、输出纹波低、动态性能好、功率因数高、变换效率高、电网侧电流总畸变率低，不需要配置的谐波治理装置，但由于目前价格昂贵，应用较少。
电动汽车是世界各国智能电网战略的重要内容之一。电动汽车与智能电网相互影响、共同推动。智能电网环境极大促进电动汽车以及各规模充电机（站）快速发展（我国规划目标是2020年电动汽车保有量达到500万辆以上）；电动汽车充放电特性可有效平抑电网负荷峰谷波动、接纳间歇性能源以及提高电网利用效率。因此目前电动汽车充电的低效、低可靠性、对电网电能质量影响大、造价昂贵等问题必须得以解决。
3.3经济技术分析
可供电动汽车充电机（站）选择的谐波防治装置主要有以下几类：①无源滤波器；②有源滤波器（apF）；③无源+有源混合性滤波器3种类型。此3种类型谐波防治装置的经济技术分析对比如表2所示。
在目前工程实际中，基于经济技术性能的综合考虑，通常取方案②或取经济技术指标折中的方案③，进而根据需要合理设计补偿装置容量，其容量设计公式为：
（式2-1）
式中：为可靠系数，取1.05-1.20；为充电机充电效率；为充电机在交流电源输入端产生的谐波电流含有率；为单台充电机功率。
对于充电容量较大的充电站，还需考虑电力系统周边电容性补偿容量引发5次、7次谐振的可能，在规划工作中需做进一步做测试分析，必要时需考虑对电容性补偿容量进行改造（改为4.5%或6%电抗率）。
4.轨道交通
4.1负荷特征
主要负荷为轨道交通的牵引和辅助供电系统。其负荷特征主要有：
1）行车频率的不连续性引起牵引负载率变化大，主变无功损耗和负荷电流变化大，因此，主变所需补偿容量变化范围大，需采用可靠的动态无功补偿装置。
2）在负载率较轻时（行车间隙），无功功率过剩，功率因数低；在负载率较重时（行车期），无功功率不足，功率因数同样低。
3）列车在行车过程中加速、制动、乘客人数、坡度、操作等因素亦使得牵引负荷随机波动。
4）轨道交通普遍存在多条线路由同一变电站供电的现象，受各条线路规划先后影响，供电网络规模和供电线路长度逐年增长，供电网络充电功率变化导致无功补偿需求变化。
5）城市轨道交通供电系统通常采用环网方式，且运行方式复杂，对无功补偿要求高。
4.2智能电网环境下的需求分析
轨道交通是电动汽车在有轨公共交通领域的延伸，在欧洲、美国和我国有着重要战略地位。近年来，我国城市轨道交通迅猛发展，截止2012年，城市轨道线路五十余条，运营里程约1600公里，预计到2015年全国22个城市拥有79条城市轨道线路，运营里程2259.84公里。因此轨道交通的高速发展、高速大牵引力机车对电网的影响、合理控制造价等问题必须得以解决，使得：
1）经济且合理地补偿轨道交通的牵引和辅助供电系统的无功需求；
2）不对接入的城市电网产生谐波污染；
3）运行损耗小，节能降耗效果显著；
4）占地、电磁干扰等满足城市设施建设指标。
4.3经济技术分析
可供轨道交通选择的无功补偿装置主要有以下几类：①分组电容器；②tCR型或mCR型SVC；③SVG；④SVG+FC；⑤有源电力滤波器（apF）5种类型，类型①-④的经济技术分析详见表1-1，类型⑤是一种特殊的SVG，经济技术性能可参考③。
在目前城市轨道交通工程实际中，由于SVG占地面积小、布置和扩展灵活、无需配套加装滤波设备的优点，使得采用SVG设备的方案在施工建设总投资费用上要优于采用SVC设备方案。
此外，SVG具有不产生谐波；运行损耗小；运行噪声低；电磁干扰小；具有快速电压支撑能力，可以充分提高牵引供电能力、提高牵引变压器等设备的利用率等突出优点，因此，不同于风力发电领域补偿方案选择的多样化，采用SVG设备的方案是城市轨道交通领域的最优选择。
5.结论
本文选取了智能电网最具代表性的风力发电、电动汽车、轨道交通3个行业领域，对其发电或负荷特征、需求分析、经济技术分析3个内容进行了详细讨论。分析结果表明，非线性、随机型负荷大量涌现是智能电网重要特征，现有传统无功补偿装置和谐波治理装置难以应对，SVG型无功补偿装置和apF型谐波治理装置在响应速度、可靠性等综合性能以及土地和空间占用、损耗、运行维护费用等经济性指标上的具有更好的平衡优势，可作为智能电网建设的关键组件。
本文目前仅就典型行业动态无功补偿和谐波治理中的负荷特征、需求分析、经济技术分析等问题进行了综述。事实上，在行业规模（如不同规模风电场的差异、电动汽车充电站规模差异）、设计差异（如周边电容性补偿容量对电动汽车充电站谐波治理装置容量设计的影响、城市空间对轨道交通补偿设备土地和空间的限制）、需求差异（如电动汽车分散式充电桩和集中式充电站）等问题上，动态无功补偿和谐波治理的规划设计工作存在差别，其研究对于工程实际具有重大价值，本文因篇幅问题留作后续详细讨论分析。
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