摘要……………………………………………………………………………………Ⅰ
英文摘要………………………………………………………………………………Ⅱ
1“数字农业”的内涵…………………………………………………………1
2国外“数字农业”关键技术发展与应用……………………………………………1
2.1美国………………………………………………………………………………………1
2.2英国………………………………………………………………………………………2
2.3德国………………………………………………………………………………………2
3我国发展“数字农业”的紧迫性…………………………………………………2
4“数字农业”的发展趋势………………………………………………………………3
4.2农产品流通电商化发展将更加迅猛……………………………………………………3
5“数字农业”的实践策略……………………………………………………………4
5.1实现农业农村业务数字化和可视化……………………………………………………4
5.2推动数字农业技术创新…………………………………………………………………5
5.3提高农业农村经营管理数字化水平…………………………………………………5
结语…………………………………………………………………………………………6
致谢………………………………………………………………………………………7
参考文献……………………………………………………………………………………8
摘要
数字农业是将信息作为农业生产要素，用现代信息技术对农业对象、环境和全过程进行可视化表达、数字化设计、信息化管理的现代农业。数字农业使信息技术与农业各个环节实现有效融合，对改造传统农业、转变农业生产方式具有重要意义。本文总结了国外“数字农业”关键技术发展与应用,结合我国发展数字农业的紧迫性与当前数字农业的发展趋势,对我国“数字农业”的发展提出了几条实践策略。
关键词：数字农业；农业信息化；发展策略
Abstract
Content:Digitalagricultureisakindofmodernagriculturethattakesinformationasagriculturalproductionelements,usesmoderninformationtechnologytoexpressagriculturalobjects,environmentandthewholeprocessvisually,digitaldesignandinformationmanagement.Digitalagriculturemakestheinformationtechnologyandallaspectsofagricultureachieveeffectiveintegration,whichisofgreatsignificancetothetransformationoftraditionalagricultureandthetransformationofagriculturalproductionmode.Thispapersummarizesthedevelopmentandapplicationofthekeytechnologiesof"digitalagriculture"inforeigncountries.CombinedwiththeurgencyofdevelopingdigitalagricultureinChinaandthecurrentdevelopmenttrendofdigitalagriculture,severalpracticalstrategiesareputforwardforthedevelopmentof"digitalagriculture"inChina.
Keywords:Digitalagriculture;agriculturalinformatization;developmentstrategy
浅析“数字农业”发展趋势与策略
1“数字农业”的内涵
“数字农业”是农业数字经济的重要实践。当前，学术界和工业界尚未能够对数字农业形成统一的定义。通用名称包括信息农业，精确农业，“Internet+农业”等等。本文中提到的数字农业基于农业信息化，在农业链的所有环节中都强调了下一代信息技术的重要作用，代表了农业产业的新视野。现代农业与信息化的紧密结合使可以充分利用数字技术。数字技术在促进农业发展方面发挥着重要作用，并且不断的提高现代农业产业的数字化水平，支持农村战略的实施。
2国外“数字农业”关键技术发展与应用
2.1美国
美国完善的农业产业基础和数字技术体系促进农业发展。美国数字农业发展建立在农业生产高度专业化、规模化、企业化的基础上，已经建成了完善的现代农业技术应用与管理系统。自20世纪90年代起，美国已开始应用数字农业技术，包括应用遥感技术对作物生长过程进行检测和预报、在大型农机上安装GPS设备、应用GIS处理和分析农业数据等，对大田作物进行生产前、中、后期的全面监测与管理。在21世纪初已经实现“3S”技术、智能机械系统和计算机网络系统在大农场中的综合应用，智能机械已经进入商品化阶段。如JohnDeere公司的“绿色之星”精准农业系统，基于物联网技术与“3S”技术搭建的新型精准农业管理系统，用以进行精细农作、农机管理、农艺管理和计划管理，可绘制农场产量的“数字地图”，在机械化生产大农场中的市场占有率达到了65％以上。在大数据、物联网等数字技术飞速发展的助推下，美国数字农业技术已与农业生产的产前、产中、产后形成紧密衔接，应用范畴覆盖从作物生长的微观监测到宏观农业经济分析。此外，美国也已形成完善的技术服务组织网络，美国服务类企业与公益机构可为经营主体提供较为完善的技术服务，例如美国农业技术服务组织（FSA）为农民提供丰富的信息。
2.2英国
英国信息化技术应用助推精准农业。信息化技术推动英国农业向数字化、智能化、精准化的方向发展。英国农村地区信息化基础设施完备，互联网、4G信号已实现基本覆盖。在此基础上，精准农业技术得以实现在农业的全方位应用，如借助遥感技术进行作物生产监测与产量预报、农业资源调查、农业生态环境评价和灾害监测等；英国MasseyFerguson公司研发的“农田之星”信息管理系统，借助传感识别技术和GPS技术能够更为精准地进行种植和养殖作业、数据记录分析和制定解决方案；智能机械已基本装备卫星定位系统、电脑控制和软件应用系统，能够根据不同位置、不同质量的地块情形实现自动化、精准化、变量化作业，同时可以采集作物信息用以制作电子地图和调整生产策略。2013年英国启动《农业技术战略》，提出了应用大数据、物联网技术和智能技术进一步发展精准农业，从而提升农业生产效率，如借助GateKeeper专家系统提供辅助决策和农场管理、LELY挤奶机器人等智能化设备在养殖场中的应用、自动感知技术在施肥施药机械上的应用、二维码技术在农产品产销环节的广泛应用等。
2.3德国
德国关键技术与设备的积极研发与推广。在欧盟农业共同政策对数字农业的支持下，德国积极发展高水平数字农业，在农业生产高度机械化的基础上，建立完善的计算机支持和辅助决策系统，提供数字农业综合解决方案。德国投入大量资金与人力支持数字农业核心技术与智能设备研发，并由大型企业牵头，如德国拜耳公司投资2亿欧元支持数字农业布局，已在60多个国家提供数字化解决方案，并旗下Xarvio品牌推广数字农业，通过XarvioScouring识别系统高效识别和分析作物生长和病虫害信息，帮助农民优化田块单独管理和农田统筹优化。拥有百年历史的德国农业机械制造商CLAAS集团结合第四代移动通信技术和传感器技术，实现收割过程的全面自动化。
3我国发展“数字农业”的紧迫性
今年虽然受到疫情影响，但我国大部分农产品仍然是一个“大年”，怎样解决需求下降、部分市场关闭、物流受阻等难题，把农货顺利卖出去，让农民实现丰产又丰收？加速数字农业发展是不二法门。
农业长期保持着传统形态，技术进步一直较慢，特别是进入信息化时代后，农业技术滞后带来的产业发展差距愈发显著。随着数字经济的兴起，越来越多的领域引入互联网、大数据、人工智能等技术，实现了智能化、数字化重塑，生产率大幅度提高。2019年，我国服务业、工业数字经济渗透率分别为37.8%、19.5%，但农业只有8.2%，数字化改造的空间很大，需尽快赶上信息社会的发展步伐。
农业数字化转型是农业现代化的必然选择，也是破解目前农业难题的一剂良方，瞄准这个主攻方向，无疑将为农业高质量发展提供新动能，给予农民更多获得感。对广大农民来讲，农产品销售难的问题最头疼，常常遭遇“多收了三五斗”的尴尬。可以说，农业数字化水平滞后，农产品质量不稳定、难以标准化、产销信息不对称等是导致农产品销售难的主因。显然，加快技术与传统农业的融合，打造数字农业，对产业链进行全方位的数字化改造，使得传统农业脱胎换骨，插上科技的翅膀腾飞，已成为农业发展新趋势。
4“数字农业”的发展趋势
4.1农业生产全流程智能化将逐步成为现实
物联网技术在现代农业生产设施和设备领域中的应用极大地提高了现代农业生产设施和设备的数字和智能水平，实现了整个农业生产过程的数字化控制，实现了农业智能化生产和管理。它可以解决由托管服务流程引起的一系列问题。在种植业中，重点是如何精确控制生产环节，例如育苗，播种，施肥，灌溉和病虫害防治。当前，荷兰，日本，以色列和其他国家正在使用大数据，人工智能和信息技术来促进数字化，精确化和智能化作物种植的发展。
4.2农产品流通电商化发展将更加迅猛
值得欣喜的是，近年来，全国各地与各大电商平台纷纷投入大量资源，重构产业链，培植人才，发力促进农产品上行。以河北省为例，近年来积极引入农业电商龙头企业，与阿里巴巴、京东、拼多多等电商平台开展合作，持续在直播助农、农产品品牌孵化、新农商人才培养等领域，合力打造河北数字农业“新基建”。可以看到，利用大数据和分布式人工智能技术匹配优化资源，将需求传导给供给端，有效缓解了供需信息不对称造成的产销脱节。在互联网科技力量的加持下，传统农业的“痛点”也得到有效解决，进一步打开了农产品从田间到餐桌的通路。
随着电商农产品销量的快速增长，广大农民亦受益匪浅，农业生产模式发生重大变化，以需求引导生产、订单式农业逐渐成为主流，精准种植、数字营销提升了农民收入水平，促进更多农民融入数字农业的场景里。以往很多滞销农产品位于贫困地区，数字农业重塑产业链，帮助贫困户掌握技术、融入市场，实现了造血扶贫。实践证明，此种创新扶贫模式具有很强的活力。比如，拼多多的“农地云拼”模式得到国务院扶贫办的肯定，荣获了今年的“全国脱贫攻坚组织创新奖”。截至2019年底，拼多多平台直连的农业生产者超过1200万人，累计带贫人数超百万。
4.3农业多元化公共服务将更加完善
通过将移动互联网和大数据等顶尖技术运用在农业公共服务，农业服务也更加便利和灵活。这也是数字农业发展的重要趋势。一些国家为了促进数字农业的发展，在农业信息化和农业公共服务方面做出了很多努力。
5“数字农业”的实践策略
5.1实现农业农村业务数字化和可视化
加快建立涵盖农业资源，农村产业，生产管理，产品质量，农业机械设备和农村治理的数据库。利用地理空间信息技术和遥感技术整合空间数据，获取耕地资源，渔业水资源，粮食生产功能区，现代化农业园区，特色农产品优势区，特色鲜明的农业村庄，生产经营实体，村庄分布等数据。地图存储在数据库中，使农业和农村资源数据立体化。通过集成的农业调度系统，现场定点监控系统，集成的遥感信息，无人机观测和地面传感器网络，可以建立农作物的空间分布。通过农作物的空间分布，重大自然灾害和其他动态空间图，形成了一个一体化的全域地理信息图，为农业生产和管理的科学指导奠定了坚实的数据基础。
5.2推动数字农业技术创新
创新，始终是乡村振兴的内生动力。要实现乡村振兴，离不开“数字农业”助力。手机变成新农具、直播成了新农活、数据成为新农资，随着农业新业态新模式竞相涌现，数字经济发展红利惠及三农必将更加给力，而农业信息技术已然成为数字农业发展的关键支持。未来依靠农业科学院和大学等农业科学研究和技术开发机构来充分发挥农业科技企业作为创新主题的作用，促进数字农业领域的“产学研”合作，并着重于先进技术和核心技术。为了提高对关键技术的了解和研发，精确操作和智能决策的数字化管理，智能设备的变量修改和应用，农产品的灵活处理，区块链等技术，3S加速，智能识别，模型仿真，智能控制和其他软件和硬件产品数字农业的综合应用，了解数字农业技术标准和规范体系的建立，数字农业技术创新以及应用服务系统的持续改进。
5.3提高农业农村经营管理数字化水平
当前，就中国电子政务项目的发展而言，农业部门中的电子政务服务水平不能完全满足领导决策应用程序和公共商务应用程序的功能要求。农业信息服务的总体水平有待进一步提高。同时，这意味着中国农业信息服务具有巨大的发展和利用空间。因此，有必要进一步扩大移动互联网技术，云计算，大数据等先进技术在农业信息服务领域的应用，并通过建立灵活，便捷，高效，透明的农业生产经营管理体系，为农民提供更多便捷和信息服务。在信息公开，政府公共关系，信息服务，办公室工作等方面，充分利用农民信箱和便携式农业和农村地区的服务功能，提高了园艺，畜牧，水产品，田间管理和智能化管理水平。着眼于整个农业产业链的要求，以提高劳动生产率，研究和推广适用于不同地形和环境的农业机械，并进一步促进农业“机器换人”。
结语
致谢
同时也要感谢这篇论文所涉及到的各位学者，本文引用了数位学者的研究文献，如果没有各位学者的研究成果的帮助和启发，我将很难完成本篇论文的写作。
同时也要感谢我的领导、同事、同学和朋友，在我写论文的过程中给予我很多素材，还在论文的撰写和排版过程中提供给我很大的帮助。由于我的学术水平有限，所写论文难免有不足之处，恳请各位老师和学友不吝批评与指教。
参考文献
[1]周清波,吴文斌,宋茜.数字农业研究现状和发展趋势分析[J].中国农业信息,2019,30(01),第5-13页.
[2]施威,曹成铭.“互联网+农业产业链”创新机制与路径研究[J].理论探讨,2019(06),第110-114页.
就硬件来说，自主导航涉及高运算能力，测距法，传感技术(譬如：全球定位系统，激光测距仪，超声波，红外传感技术)和3D地图。从软件的角度看，自主导航涉及图像识别、色彩、特征、形状、障碍物信息收集以及为判断制定提供持续的统计分析。而这种技术未来在医疗、制造、能源、农业、环境或空间探索等领域都将起到主要作用。
在医疗领域，人工智能和图像处理会成为医疗诊断和外科手术的关键工具。计算算法能帮助识别受损的组织器官，并预测在一个生命周期中可能会出现什么情况。机器在处理大量的信息时表现会更好，在健康医疗领域提供多一种诊断方法可能会成为“实际上的标准”。随着机器人的敏捷度和准确性的提高，及其在高难度手术中可以辅助外科医生，未来手术治疗的效果将变得更好。
在制造业，图像处理技术将会重新构造现有的生产方案。随着计算机视觉的敏捷度变得更高，有望诞生新的生产模式和组装线/拆卸线。这些新的模式很可能补足工厂的劳动力，对于工厂的工作内容，机器人更适合从事生产类的工作，而人类更适合做质量检验、管理、产品设计和创新。
农业是另一个受人工智能影响很大的领域。随着世界人口的不断增加，我们需要寻找新的食物生产方式。举个例子，自动驾驶车辆的技术可以转化为能应用在农业领域的自动行走车。人工智能和图像处理技术能帮助实现拖拉机的自动控制，令其不间歇地在农场根据农作物生产情况执行灌溉、施肥、投放农药等任务。播种和灌溉将会成为自动农用机器的日常工作，同理，无人飞行器(UAVs)将在未来应用于农业检查、处理和制图。这些技术进步将促使农业的成本下降，从而降低粮食价格。
在航天机器人方面，太空探索的自动化程度将提高，这将使轨道机器人得以协助宇航员完成更多任务，譬如发射卫星，开启/关闭舱门或设备清洗等。
同样，机器人也可能成为废料收集和回收利用的重要工具。应用机器人和人工智能技术将使公园、甚至是海洋或其他区域的清洁成为现实，这样的功能会对环境产生积极影响。
看到这里，大家应该知道，当我们进行自主导航的研究时，受益的不仅是自动驾驶汽车，实际上，也在推动机器人和人工智能技术延伸到人类生活的其他方面。
〔关键词〕知识图谱；专家系统；发展轨迹
DOI：10．3969／j．issn．1008－0821．2012．02．040
Knowledge-basedExpertSystemDevelopmentOverviewMapLiaoYi
（PoliticalDepartment，NationalUniversityofDefenseTechnology，Changsha410073，China）
〔Abstract〕Artificialintelligenceexpertsystemisthemostimportantandmostactiveareasofanapplication,whichimplementstheartificialintelligenceresearchfromtheorytopractice,turningfromthegeneralreasoningstrategiesofamajorbreakthroughintheuseofexpertise.Thischronologicalorder,theexpertsystemintothe1980sbeforethe1980s,1990s,2000,afterfourstages.Articlesusingbibliometricmethods,analysisoftheexpertsystemdevelopmentprocess,developmentandtrends,pointingoutthatthecurrentphaseisthedevelopmentofexpertsystems,expertsystemsintoavarietyofcommercialoperation,needtoaddresstheknowledgeacquisitionbottleneck,matchingconflictsandotherissuesforexpertsystemstounderstandandmasterthesubjectstructure,evolution,developmentandsoprovideanuniqueperspectiveandknowledge.
〔Keywords〕knowledgemaps;expertsystems;thedevelopmenttrajectory
2012年2月第32卷第2期基于知识图谱的专家系统发展综述Feb.，2012Vol.32No.22专家系统前40年的发展
2.1专家系统起源时期
根据图2显示，这段时期有7个突出节点，既有7位代表人物。第一个节点代表的是“人工智能之父”――英国著名科学家阿兰麦席森图灵（AlanMathisonTuring），他于1950年在《心灵》杂志上《计算机器与智能》，提出了著名的“图灵测试”，探讨了机器智能的可能性，为后来的人工智能科学提供了开创性的构思［1］。
第二个节点代表的是美国工程院院士、加州大学扎德（LA.Zadeh）教授，他于1965年在《信息与控制》杂志第8期上发表题为《模糊集》的论文，提出模糊集合理论，给出了模糊性现象定量描述和分析运算的方法，从而诞生了模糊数学。1978年，扎德教授提出了“可能性理论”，将不确定性理解为可能性，为模糊集理论建立了一个实际应用上的理论框架，这也被认为是模糊数学发展的第二个里程碑。同年，国际性期刊《InternationalJournalofFuzzySetsandSystem》诞生，这使得模糊理论得到普遍承认，理论研究高速发展，实际应用迅速推广。
第三个节点代表的美国两院院士、卡内基-梅隆大学教授艾伦纽厄尔（AllenNewell），1972年，他出版了《人怎样解题》（HumanProblemSolving)一书，书中描述了他和西蒙试图建立一个计算机化的“通用问题求解器”的历程：20世纪50年代，他们发现，人类的问题解决，在一定知识领域内可以通过计算机实现，所以他们开始用计算机编程来解决问题，1956年，他们研发出了逻辑理论家和通用问题求解器（GeneralProblemSolver），并建立了符号主义人工智能学派。我们可以看出，这本书是对他以前所作工作的总结与归纳，而逻辑理论家和通用问题求解器正是专家系统的雏形，为专家系统的出现奠定了坚实的基础。
但是艾伦纽厄尔的尝试无法解决大的实际问题，也很难把实际问题改造成适合于计算机解决的形式，并且对于解题所需的巨大搜索空间也难于处理。为此，美国国家工程院院士、斯坦福大学教授费根鲍姆（E.A.Feigenbaum）等人在总结通用问题求解系统成功与失败的经验基础上，结合化学领域的专门知识，于1965年研制了世界上第一个专家系统dendral，可以推断化学分子结构。专家系统进入了初创期，其代表有dendral、macsyma（数学专家系统）等，第一代专家系统以高度专业化、求解专门问题的能力强为特点，向人们展示了人工智能应用的广阔前景［2］。
第四个节点代表人物是美国麻省理工学院著名的人工智能学者明斯基（Minsky）。1975年，他在论文《表示知识的框架》(AFrameworkforRepresentatingKnowledge，McGraw-Hill)中提出了框架理论，框架理论的核心是以框架这种形式来表示知识。理论提出后，在人工智能界引起了极大的反响，并成为了基于框架的专家系统的理论基础，基于框架的专家系统适合于具有固定格式的事物、动作或事件。
第五个节点代表人物是美国普林斯顿大学教授格伦谢弗（GlennShafer），他在1976年出版了《数学理论的证据》（Amathematicaltheoryofevidence）一书，介绍了由他和Dempster于1967年提出的D-S理论（即证据理论）。证据理论可处理由不知道因素引起的不确定性，后来，该理论被广泛应用于计算机科学和工程应用，是基于D-S证据理论的专家系统的理论基础。
第六个重要节点代表是美国斯坦福大学爱德华汉斯肖特利夫（ShortliffEH）教授，他于1975年在著名杂志《数学生物科学》上发表《Amodelofinexactreasoninginmedicine》（《在医学模型的不精确推理》）一文，他结合自己1972－1974年研制的世界第一个医学专家系统――MYCIN系统（用于诊断和治疗血液感染及脑炎感染，是第二代专家系统的经典之作），提出了确定性理论，该理论对专家系统的发展产生了重大影响。
第七个节点代表人物是美国麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室的戴维斯（RandallDavis）教授，他于1976年提出元知识的概念，并在专家系统的研制工具开发方面做出了突出贡献――研制出知识获取工具Teiresias，为专家系统获取知识实现过程中知识库的修改和添加提供了工具［3］，关Teiresias，他于1977年在《ArtificialIntelligence》杂志上中进行了详细介绍，而这也为本时期专家系统的快速增多和广泛应用奠定了坚实基础。
20世纪70年代后期，随着专家系统应用领域的不断开拓，专家系统研发技术逐渐走向成熟。但同时，专家系统本身存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一等问题也被逐渐暴露出来。人们从各种不同类型的专家系统和知识处理系统中抽取共性，人工智能又从具体研究逐渐回到一般研究。围绕知识这一核心问题，人们重新对人工智能的原理和方法进行探索，并在知识的获取、表示以及知识在推理过程中的利用等方面开始出现一组新的原理、工具和技术。
2.2专家系统发展的黄金时期
20世纪80年代是专家系统突飞猛进、迅速发展的黄金时代，根据图2显示，这段时期共有论文982篇，有7个突出节点。
1980年，出现了第一个节点代表――美国斯坦福大学计算机科学系系主任尼尔森（NILSJ.NILSSON），他出版的《人工智能原理》（《Principlesofartificialintelligence》）一书，表明了拉近理论和实践的距离的目标，书中对基于规则的专家系统、机器问题解决系统以及结构对象的代表等都进行了具体的论述。
1981年，出现了第二个节点代表――英国赫特福德大学教授Clocksin，威廉F，他出版的《PROLOG语言编程》一书，引起了计算机科学界的极大兴趣，并已被证明是一个重要的编程语言和人工智能系统的新一代基础，是专家系统的重要编程语言。
1982年，出现了第三个节点代表――美国匹兹堡大学教授米勒（MillerRA），他在《英格兰医药分册》上发表了《基于计算机的医学内科实验诊断顾问》（AnExperimentalComputerbasedDiagnosticConsultantforGeneralInternalMedicine.NEnglJMed,307,468-76,1982）一文，属当时诊断专家系统的代表力作，书中介绍了著名的内科疾病诊断咨询系统INTERNIST-1，之后将其不断完善成改进型INTERNIST-2，即后来的CADUCEUS专家系统，其知识库中包含了572种疾病，约4500种症状。
1983年，出现了第四个节点代表――美国的海斯罗斯（Hayes-Roth，F）教授，他于1983年发表著作《建立专家系统》，对专家系统建立的原则和要素、开发的生命周期等重要问题进行了详细讲解，为研究与开发各种类型的专家系统提供了理论依据。
1984年，出现了第五个节点代表――美国匹兹堡大学计算机科学、哲学和医学教授布鲁斯布坎南（BruceG.Buchanan），他于1984年发表著作《规则的专家系统：斯坦福启发式编程项目Mycin实验》（《RuleBasedExpertSystems:TheMycinExperimentsoftheStanfordHeuristicProgrammingProject》，这是有史以来关于医疗诊断系统MYCIN的实验规则库公布。基于规则的专家系统MYCIN是专家系统开发过程中一个里程碑，研究其开发思路与方法具有非常重要的意义。
1985年，出现了第六个节点代表――美国人工智能专家、加州大学教授哈蒙（HarmonP），他出版了《专家系统：人工智能业务》（《Expertsystems：artificialintelligenceinbusiness》）一书。书中阐述了专家系统如何解决问题，代表知识，并得出推论，并介绍了人工智能的具体制度，确定了专家系统的市场。
1986年，出现了第七个节点代表――著名的专家系统学者沃特曼（WatermanDA），他出版了《专家系统指南》一书，该书对专家系统的概念、组成、建立过程、建立工具、应用领域等做了深入浅出的系统介绍与论述，是当时全面介绍专家研发与应用的经典书籍。
20世纪80年代初，医疗专家系统占主流，主要原因是它属于诊断类型系统且容易开发。80年代中期，出现大量投入商业化运行的专家系统，为各行业带来了显著的经济效益。从80年代后期开始，大量新技术成功运用到专家系统之中，使得专家系统得到更广泛的运用。在这期间开发的专家系统按处理问题的类型可以分为：解释型、预测型、诊断型、设计型等。应用领域扩展到农业、商业、化学、通信、医学等多个方面，成为人们常用的解决问题的手段之一。
然而，与此同时，现有的专家系统也暴露出了自身严重的缺陷，使不少计算机界的知名学者对专家系统产生了怀疑，认为专家系统存在的问题有以下几点：（1）专家系统中的知识多限于经验知识，极少有原理性的知识，系统没有应用它们的能力；（2）知识获取功能非常弱。为了建造专家系统，必须依赖于专家获取知识，不仅费时，而且很难获取完备性和一致性的知识；（3）求解问题的方法比较单一，以推理机为核心的对问题的求解尚不能反映专家从认识问题到解决问题的创造性过程；（4）解释功能不强［4］。等到学者们回过头重新审视时，20世纪90年代的专家系统理论危机已然爆发。
390年代专家系统向多个方向发展
从图3中我们可以看出，全图的节点比较分散，没有形成大的聚类，这表示该阶段没有形成重点研究方向，也没有重大科研成果和标志性著作产生，专家系统的市场化进程严重牵引了研究者们的注意力，这是专家系统研究陷入低谷期的重要原因。
第二个研究方向是骨架专家系统，代表人物有美国斯坦福大学的爱德华汉斯肖特利夫（ShortliffEH）教授。1974年末，MYCIN系统基本建成后，MYCIN的设计者们就想到用其它领域的知识替换关于感染病学的知识，可能会得到一个新的专家系统，这种想法导致了EMYCIN骨架系统的产生。EMYCIN的出现大大缩短了专家系统的研制周期，随后，AGE、OPS5、KEE、KBMS、GESDE等骨架系统应运而生，它们在20世纪90年代专家系统的研究进程中，发挥着重要作用。
第三个研究方向是故障诊断专家系统，代表人物有美国麻省理工学院的兰德尔戴维斯（RandallDavis）教授。他于1984年在《人工智能》杂志上发表了《基于结构和行为的诊断推理》（《DiagnosticReasoningBasedonStructureandBehavior》）一文，该论文描述了一个利用知识结构和行为，在电子电路领域进行故障诊断排除的专家系统。之后，故障诊断专家系统在电路与数字电子设备、机电设备等各个领域已取得了令人瞩目的成就，已成为当今世界研究的热点之一。
第五个研究方向是知识工程在专家系统中的运用。代表人物是美国斯坦福大学的克兰西教授（ClancyWJ），他于1985年在《人工智能》杂志上发表了重要论文《启发式分类》（《Heuristisclassification》），启发式分类即对未知领域情况的类的识别过程。它是人类思维解决问题的重要方法，在人工智能、专家系统中可常用启发式设计计算机程序，模拟人类解决问题的思维活动。
第六个研究方向是机器学习在专家系统中的运用。代表人物是机器学习领域前辈、澳洲悉尼大学著名教授JohnRossQuinlan。他于1986年在《机器学习》（《Mach.Learn》）杂志上发表《决策树算法》（《InductionofDecisionTrees》）一文，文中他详细描述了决策树算法的代表――ID3算法。之后，有大量学者围绕该算法进行了广泛的研究，并提出多种改进算法，由于决策树的各类算法各有优缺点，在专家系统的实际应用中，必须根据数据类型的特点及数据集的大小，选择合适的算法。
第七个研究方向是神经网络专家系统，代表人物有人工智能专家StephanI.Gallant和美国加利福尼业大学教授巴特卡斯科（BartKosko）。Gallant于1988年在《ACM的通信》上发表了《连接主义专家系统》（《Connectionistexpertsystems》）一文，文中讲述Gallant设计了一个连接主义专家系统（Connectionistexpertsystem），其知识库是由一个神经网络实现的（即神经网络知识获取），开创了神经网络与专家系统相结合的先例。
第八个研究方向是遗传算法在专家系统中的运用。代表人物是遗传算法领域著名学者、美国伊利诺伊大学DavidGoldberg教授和人工智能专家L.Davis。1989年，Goldberg出版了专著《搜索、优化和机器学习中的遗传算法》，该书系统总结了遗传算法的主要研究成果，全面而完整地论述了遗传算法的基本原理及其应用；1991年，Davis编辑出版了《遗传算法手册》，书中包含了遗传算法在科学计算、工程技术和社会经济中的大量应用实例，该书为推广和普及遗传算法的应用起到了重要的指导作用。这些都推动了基于遗传算法的专家系统的研发推广。
第九个研究方向是决策支持系统在专家系统中的运用，代表人物是美国加利福尼亚大学伯克利分校教授埃弗雷姆特班（EfraimTurban）。他于1990年出版了《决策支持和专家系统的管理支持系统》（《Decisionsupportandexpertsystems:managementsupportsystems》）一书。20世纪80年代末90年代初，决策支持系统开始与专家系统相结合，形成智能决策支持系统，该系统充分做到了定性分析和定量分析的有机结合，将解决问题的范围和能力提高到一个新的层次。
第十个研究方向是各种理论知识在专家系统中的综合运用，代表人物是美国加利福尼业大学教授巴特卡斯科（BartKosko）和美国伊利诺伊州研究所教授Abdul-RahmanK.H。卡斯科（Kosko）于1992年出版《神经网络和模糊系统：一个拥有机器智能的动力系统方法》（《Neuralnetworksandfuzzysystems:adynamicalsystemsapproachtomachineintelligence》）一书，这是第一本将神经网络和模糊系统结合起来的读本，也是神经网络与模糊理论综合应用于专家系统建设的经典著作；Abdul-RahmanK.H教授于1995年，在美国电气和电子工程师协会的《电力系统及自动化》（《TransactionsonPowerSystems》）会议刊上发表了《人工智能模糊无功负荷的最优VAR控制方法》（《AIapproachtooptimalVARcontrolwithfuzzyreactiveloads》）一文，论文提出了一个解决无功功率（VAR）控制问题，这个方法包含了专家系统、模糊集理论和人工神经网络的重要知识。
421世纪专家系统进入稳定发展时期
进入21世纪，专家系统开始缓慢发展，这期间以“ExpertSystem/ExpertsSystem”为主题词的论文共5964篇。本文利用Citespace软件，设置参数为（6，6，20）（5，5，20）（5，5，20），获取了该时期论文的引文聚类图（如图4所示）。图4专家系统2000－2010年的论文引文聚类图
这个时期专家系统有3个主要研究方向：第一个是研究方向是节点明显的基于模糊逻辑的专家系统研究方向。90年代以来，模糊控制与专家系统技术相结合，进一步提高了模糊控制器的智能水平。基于模糊逻辑的专家系统有以下优点：一是具有专家水平的专门知识，能表现专家技能和高度的技巧以及有足够的鲁棒性（即健壮性）；二是能进行有效的推理，能够运用人类专家的经验和知识进行启发性的搜索和试探性的推理；三是具有灵活性和透明性。
第三个是研究方向是专家系统在电力系统中的运用。世界各国的专家们开始热衷于在电力生产的各个环节使用专家系统，代表人物有日本的福井贤、T.Sakaguchi、印度的SrinivasanD、美国伊利诺伊州研究所的Abdul-RahmanK.H、希腊雅典国立技术大学的ProtopapasC.A、和中国的罗旭，他们在美国电气和电子工程师协会的《电力传输》（《IEEEtransactionsonpowerdelivery）会议刊及《电源设备系统》会议刊（《OnPowerApparatusandSystems》）上发表了多篇有影响力的论文，内容涉及系统恢复、电力需求预测、变电站故障诊断和报警处理等多方面。
5专家系统发展趋势分析
（2）该时期的第二个特点是神经网络研究的复苏。神经网络是通过模拟人脑的结构和工作模式，使机器具有类似人类的智能，如机器学习、知识获取、专家系统等。我们从词频上可以看出神经网络（neuralnetwork）一词得以快速增长，1995年时位列第一，进入21世纪也是稳居第二位，神经网络很好地解决了专家系统中知识获取的瓶颈问题，能使专家系统具有自学习能力，它的出现为专家系统提供了一种新的解决途径［6］，同时也显示出他独有的生机与活力。
（3）该时期是模糊逻辑的发展时期。模糊理论发展至今已接近三十余年，应用范围非常广泛，它与专家系统相结合，在故障诊断、自然语言处理、自动翻译、地震预测、工业设计等方面取得了众多成果。我们从词频上可以看出，模糊逻辑（fuzzylogic）一词，除在1990－1994年期间位居第六位外，之后都位居前三甲，2000-2004年期间更是位列第一。模糊控制与专家系统技术相结合，进一步提高了模糊控制器智能水平，这种控制方法既保持了基于规则的方法的价值和用模糊集处理带来的灵活性，同时把专家系统技术的表达与利用知识的长处结合起来，能处理更广泛的控制问题。
6小结
专家系统是20世纪下半叶发展起来的重大技术之一，它不仅是高技术的标志，而且有着重大的经济效益。“知识工程之父”E.Feignbaum在对世界许多国家和地区的专家系统应用情况进行调查后指出：几乎所有的ES都至少将人的工作效率提高10倍，有的能提高100倍，甚至300倍［7］。
专家系统发展的近期目标，是建造能用于代替人类高级脑力劳动的专家系统；远期目标是探究人类智能和机器智能的基本原理，研究用自动机模拟人类的思维过程和智能行为，这几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科，远远超出了计算机科学的范畴。
随着人工智能应用方法的日渐成熟，专家系统的应用领域也不断扩大。有人类活动的地方，必将有智能技术包括专家系统的应用，专家系统将成为21世纪人类进行智能管理与决策的工具与助手。
［2］黄可鸣.专家系统二十年［J］.计算机科学，1986，（4）：26-37.
［3］路耀华.思维模拟与知识工程［M］.北京：清华大学出版社，1997．
［4］赵致琢.专家系统研究［J］.贵州大学学报：自然科学版，1990，（6）：40-48.
［5］邹光宇.专家系统发展现状及其应用前景［J］.电力勘测，1994，（3）：21-26.
【关键字】智能化楼宇，安防，自动监控，报警系统，研究
一．前言
智能楼宇(IntelligentBuilding)目前的提法很多，日本、美国、欧洲、新加坡等国家。以及国际智能工程学会的提法都不尽相同。我国与日本的情况比较相近．日本机电工业协会楼宇智能化分会把智能化楼宇定义为：综合计算机、信息通信等方面的最先进技术，使建筑物内的电力、空调、照明、防灾、防盗、运输设备等协调性的工作。实现建筑物自动化(BA)、通信自动化(CA)和办公自动化(OA)，将这三种功能结合起来的建筑，就是智能化楼宇。
二．智能化楼宇安防自动监控报警系统的必要性
1．随着计算机技术的不断发展．新观念和新技术不断更新．这些将对智能化楼宇的发展有了更高和更新的要求．也要求在智能楼宇的建设中要不断地增加新的目标和功能。楼字自动化系统也叫建筑设备自动化系统(BuidingAutomationSystem，BAS)，是智能楼宇建筑不可缺少的一部分，其任务是对建筑物内的能源使用、环境及安全设施进行监测、控制．以提供一个既安全可靠、节约能源、舒适宜人的工作或居住环境。
2．特别是随着我国国民经济的迅速发展，安防系统的相对滞后已经严重阻碍了我国国民经济的发展。伴随着我国各个行业的智能楼宇化。这种矛盾越来越突出嘲。因此，强调把安防自动报警系统纳入到建筑智能化楼宇系统中、提高楼宇自动化水平，迎合当前通过楼宇自控技术实现更多、更高要求的需要。是符合世界发展潮流的．也是当前发展的紧迫问题。
三．自动监控报警系统组成介绍
1．系统的组成
系统主要由前端信息采集系统、信息传输控制系统、远程拓展系统信息管理系统和自动报警系统组成，如图l所示。
图一控制中心设计原理框图
(一)前端信息采集系统：主要由图像信息采集和探头信息采集两部分组成。图像信息采集部分是监控系统的主要部分，是整个系统的“眼睛”．它把监视的内容变为图像信号传送到控制中心的监视器上显示并实时存储。探头信息采集通过各种监控探头(如红外线防盗探头、消防探头、门禁探头等1实时监控各个探头信息点的实时状态，通过信息传输控制系统送达信息管理系统判断处理。包括摄像机、镜头、云台、智能球形摄像机探头、红外探头．玻璃破碎感知器或门磁开关等。
(二)信息传输控制系统：主要传输前端各信息监视点的实时状态信息．并对所采集系统中各数据采集点控制，包括传输线缆、光纤传输、同轴电缆传输、网线传输、无线传输。
(三)远程拓展系统：包括IP监控、远程监控、网络监控、视频会议等技术交流。
(五)自动报警系统：对信息管理系统得出的警报事件．将需要处警的报警事件转发到110指挥中心或有关的处警单位。
2．设备配置
(一)控制中心需对前端监控探头等进行实时监控和记录。考虑到监控效果要求比较高、图像质量要求清晰稳定，控制中心采用3台全实时(回放、监视都是25帧，秒)的16路的嵌入式硬盘录像机进行实时监控、录像，嵌入式硬盘录像机是完全脱离PC平台设计的，彻底杜绝了病毒的入侵，启动迅速、性能稳定，系统参数及程序在断电时也不会丢失。
(三)可以自选配备l台音视频矩阵，由至少8台监视器组成电视墙．可以多点监控、指定监视器监控等。嵌入式硬盘录像机的输出信号首先输入到视频矩阵，然后通过视频矩阵输出到监控电视墙上。
(五)为了实现视频控制矩阵、主控计算机能够并行控制前端的摄像头和云台．需要一个系统协议转换器(BL—D322C)。
(六)考虑到多个用户同时访问网络将带来流量瓶颈等问题，使用视频服务器来进行中转。让视频服务器提供强大的负载能力。
3．报警功能
图二报警中心设计原理图
4．实现过程
位置。以便采取相应的接警对策。现代的防盗主机都采用微处理器控制，内有只读存储器和数码显示装置，普遍够编程并有较高的智能，主要表现为：
（一）以声光方式显示报警，以人工或延时方式解除报警：
（二）对所连接的防盗防侵入传感器，可根据需要而设置成布防状态或撤防状态．也可用程序编写控制方式和防区回路性能：
（三）可接多组密码键盘，可设置多个拥护密码，以进行保密防窃：
（四）遇有警报时，其报警信号可以经由通信线路。以自动或人工干预方式向上级部门和保安公司转发．以快速沟通信息或组网：
（五）可程序设置报警连动动作，即遇有报警时，防盗主机的编程输出端可通过继电器接点闭合执行相应的动作。
四．结束语
智能化楼宇安防自动监控报警系统对于楼宇的安全十分重要，因此对于这方面的研究具有重要的意义和价值。
参考文献：
[1]田思源;胡楠;矫亮;刘飞;姚玉霞智能化楼宇安防自动监控报警系统的研究农业网络信息2010-07-26期刊
[2]郑艳琼;马渝昆;李昂城市火灾自动报警监控系统发展应用中国消防产品年鉴2007/01/01年鉴
[3]张吉春高洁安全防范与智能楼宇(被引用4次)[期刊论文]《中国人民公安大学学报（自然科学版）》PKU-2006年1期
[4]任帅张华斌安防系统综合雷电防护研究[会议论文]2011-2011年第二十八届中国气象学会年会
[5]潘兴华魏东基子LonWorks技术的楼宇自控系统开发(被引用1次)[期刊论文]《仪器仪表标准化与计量》-2006年2期
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精确林业以3S技术、信息技术、智能化决策技术、可变量控制技术等为技术支撑体系，以生态学、造林学、工程学、系统学、控制学、测绘学为指导，能在自动化、智能化、一体化、时效性、准确性、可靠性等方面满足人们的需要，它的建立依赖于地球空间信息基础理论及其它高新科学技术的发展。
1.1全球定位系统
全球定位系统(GPS)是＿种可供全球享用的空间信息资源，具有全球性、全天候、高精度、用途多、可靠性好、覆盖范围广、定位速度快、抗干扰性强和自动化程度高等特点。在精确林业中，它主要实现对采集的林间信息进行空间定位，实时、快速地提供包括各类传感器(如CCD摄像头)和运载平台(如作业车辆、飞机等)目标的空间位置，辅助作业机械完成处方实施.
1.2地理信息系统
1.3遥感
遥感(RS)是一种多平台、多波段、高分辨率和全天候的对地观测技术，主要通过遥感器获取地球表面(层)自然界目标的波谱特征信息及对这些信息进行加工、处理，从而达到认识自然界的目的。在精确林业中，它主要用于实时地获取树木生长环境、生长状况和空间差异的大量时空变化信息，及时对GIS进行数据更新。
1.4数据库管理系统
数据库管理系统(DBMS)使存储和查找数据最优化，实现了﹁体化存储和初步的一体化查询，具有很好的完整性，避免了数据过于琐碎带来的不便。在精确林业中，它主要用于建立包含林木长势、自然条件和历史数据等信息的数据库，同时，它使GIS软件能充分利用商用数据库已经成熟的众多特性，如快速索引、数据完整性和一致性保证、安全和恢复机制及分布式处理机制，明显提高GIS软件管理空间数据的能力。
1.5决策支持系统
决策支持系统(DSS)综合了专家系统(ES)和模型系统(SS)，它根据专家在长期生产中积累的知识，建立作物栽培模型、统计趋势分析与预测模
1.6可变量控制技术
2、精确林业的基本操作过程
3、精确林业的研究现状
3.1国外研究动态
美国林务局为每个林管局和林业研究所配备了资源级GPS接收机，主要用于灾害监测和防治的飞机导航、林相图的自动更新和林区作业的定位服务。
美国林务局和伊利诺大学联合开发的SmartForest软件，实现了森林景观的可视化，以DTM三维显示技术为基础，使用GIS作为决策支持媒介来考察景观尺度的资源状况，在林业信息的支持下，可以从不同视角模拟观察森林景观及其变化。
美国太空成像公司对原有的利用卫星RS数据监测火灾的技术和方法进行了归纳、整理和合并，形成了一套基于Internet影像查询系统的、实用的火灾探测算法，该算法具有自适应和区域性敏感的特点，所以适合于区域和全球火灾监测，可以实时获取火灾位置等信息。
Reid等人(2001)研究开发了FIAMODEI。来存储和分析林业数据，主要具有森林现状分析、发展趋势预测、森林生态景观分析、观光风景区内的森林布局等功能，同时，它还可提供林道、河流、边界等数据的查询。
3.2国内研究动态
福建农林大学交通学院研究开发了基于GIS的木材运输决策支持计划系统，它综合运用线形规划和GIS技术，可以协助计划者确定最小费用集运材路径、确定最佳楞场空间位置和木材流分配，目标是在需材单位定货和森林资源条件的约束下，木材集运综合成本最低。
东北林业大学完成了基于WEB和3S技术的森林防火智能决策支持系统的研究，实现了林火数据库、林火预报预防、林火蔓延模型、扑火指挥决策等方面的智能化、网络化管理，使系统能够在互联网上实现运行和信息传输，自动优化系统参数和自动修正模型参数，形成扑火指挥决策支持专家系统。
南京林业大学机电学院开展了利用以机器视觉、图像处理、GPS、GIS、DBMS、DSS、VRT为代表的高新技术从事精确林业的构成、实现、应用等研究，开发了基于机器视觉的室内农药自动精确施用系统。该系统以实验室环境中所建的试验模型为研究对象，模拟农药施用的真实情况，用总结出的一套算法进行图像处理，并以此为依据做出决策控制喷头实现农药的精确施用，分析和探索了在自然环境中基于实时视觉传感技术的农药精确施用的可行性和效果。在实验室内开展了一系列的试验和研究，对施药过程中的运动模拟、树木图像采集、图像分割、施药决策、数据交换、喷雾执行等主要问题和技术难点做了较为深入的探讨和研究，涵盖了基于实时视觉传感技术的农药精确施用的主要技术要点。实验室测试表明，该系统运行良好并有很好的户外应用前景，特别适用于路旁树木的病虫害防治，林木栽植株距较大时，和常规施药方法相比，可节省50%以上的用药量。
4、精确林业在我国的发展前景
我国已经进行了一定规模的精确农业试点工作，部分技术、产品已趋成型，如由北京农业信息技术中心承担的北京市小汤山精确农业示范工程已进行了谷物测量、水分在线测量、田间信息采集、RS监测作物长势、水分、病虫草害、防治环境监测、GPS采样定位、导航、农业ES分析、农业机械的实时在线控制等试验。林业与农业相比有诸多不同，如森林资源类型多、区域差异大、周期长、干扰多、变化快、条件复杂，决定了精确林业实现的难度要比精确农业大。
在我国，精确林业的理论框架逐步完善，技术体系初步建立，应用领域进一步扩大，产业部门逐渐形成。3S技术及其它高新技术现已经广泛应用于森林资源清查、林地面积实时测量、林界划分、护林防火、飞播造林、荒漠化监测等方面。目前，北京市精确林业示范地建设已经启动，2001年，国家高新技术发展计划(863计划)批准了精确林业课题立项，这标志着精确林业的研究进入了系统集成与平台建立阶段。随着一些经济发达地区精确林业示范地的建立，我国精确林业将由实验转向生产，由技术形成产业，必将拥有广泛的应用前景和强大的生命力。