人工智能在机器人领域的应用

第一篇：人工智能在机器人领域的应用

人工智能的应用

课 程： 人工智能

专业班级： 计科11001班 学 号： 201003647 姓 名： 刘雄

报告日期： 2013-5-29

人工智能在智能机器人领域中的应用

在现代的工业制造，航空航天，交通矿业等领域，机器人越来越发挥着重要的作用。一些日本的专家预测，到2010年，只有5%的体力劳动需要由人来完成，其余大量的体力劳动要由机器人来承担。随着机器人的普及，机器人安全，规划，控制等领域也日益承受着巨大的挑战。

那何谓人工智能呢？

“人工智能”(Artificial Intelligence)简称AI它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人们认为“人工智能”是计算机科学技术的前沿科技领域。因此,“人工智能”与计算机软件有密切的关系。人工智能是“类人”机器人所需要的算法和技术，也就是说我们研究的主题是高级智能的本质，而不是其外在表现和辅助部件。一方面,各种人工智能应用系统都要用计算机软件去实现,另一方面,许多聪明的计算机软件也应用了人工智能的理论方法和技术。例如,专家系统软件,机器博奕软件等。但是,“人工智能”不等于“软件”,除了软件以外,还有硬件及其他自动化的通信设备。人工智能是从思维、感知、行为三层次和机器智能、智能机器两方面研究模拟、延伸与扩展人的智能的理论、方法、技术及其应用的技术学科。

例如,用计算机打印常用的报表,进行一些常规的文字处理,都是程序化的操作,谈不上有智能。但是,用计算机给人看病,进行病理诊断和药物处方,或者,用计算机给机器看病,进行故障诊断和维修处理,就需要计算机有人工智能。人工智能学科领域中有一个重要的学科分支是“专家系统”(Expert System),简称代写论文ES。就是用计算机去模拟、延伸和扩展专家的智能。基于专家的知识和经验,可以求解专业性问题的、具有人工智能的计算机应用系统。如:医疗诊断专家系统,故障诊断专家系统等。

人工智能要解决的问题主要是以下几个方面：

一、识别过程，外界输入的信息向概念逻辑信息转译，将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化（大脑中的信息存储形式）的概念逻辑信息。

二、智能运算过程，输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反应。

三、控制过程，将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。

实用机器人在第三个方面做得比较多，而识别和智能运算是很弱的，尤其是概念知识的存储形式、逻辑判断和决策这些方面更是鲜有成果，这正是人工智能要重点解决的问题。

在机器人控制中常用的智能控制方式是模糊控制。如图1所示。

图1： 机器人控制中的模糊控制

十几年来，用神经元网络来控制机器人变得非常流行从控制的角度来考虑，神经元控制具有如下一些特性:(l)分布式的非线性。(2)从经验进行学习的能力。(3)强壮的平行多处理能力。(4)在尚未进行训练情况下的表现。常见的神经元机器人控制器如图2所示。

图2： 神经元机器人控制器

神经元网络采用不同的结构可用于不同的应用，因此它引起了人们广泛的兴趣。从控制的角度来看，神经元网络在非线性控制方面的表现是最突出的。由于神经元网络不是基于模型的，因此他被看作是机器人传统控制之外的另一个可行的控制方法。他可以模拟人类的思维方式。在机器人控制方面，神经元网络还有一些很特别的优点。它可以被训练来进行运动学的正解和逆解。可以来表示n个关节的机械臂的各种输人与输出关系。关于用神经元网络控制机械臂，许多人已经进行的大量的研究。

人工智能在智能机器人中应用所要经过的过程为：

1、人工智能实体将首先在精确思维能力上超过人，然后在模糊思维能力上超过人。

2、由于创造力是个性化的产物，较高的创造力不是复制及经验的吸收所能产生的，它需要通过个性化的学习来获得，而个性化的学习不是短时间内所能完成的，因而人工智能实体在创造力上全面超过人将需要较长的时间。一旦人工智能实体的创造力超过人其智力水平也就能远远超过人。

不难看出，不久的将来，“智能机器人”将在工业、服务业、军事、航空航天等领域发挥越来越重要的作用。今天，尽管我们的机器人已经具备了一定的智能，但距离真正的“智能机器人”还有相当大的差距。随着生理学，行为学等学科的发展，随着我们对人脑的工作方式的理解进一步的加深，随着机器视觉和自然语言理解等人工智能领域在机器人上的应用，机器人终将成为真正意义上的“智能机器人”。这是充满了生机与活力科研领域。研制机器人的最初目的是为了帮助人们摆脱繁重劳动或简单的重复劳动，以及替代人到有辐射等危险环境中进行作业，因此机器人最早在汽车制造业和核工业领域得以应用。随着机器人技术的不断发展，工业领域的焊接、喷漆、搬运、装配、铸造等场合，己经开始大量使用机器人。另外在军事、海洋探测、航天、医疗、农业、林业甚到服务娱乐行业，也都开始使用机器人。

从机器人的用途来分，可以分为两大类：军用机器人和民用机器人。军用机器人主要用于军事上代替或辅助军队进行作战、侦察、探险等工作。根据不同的作战空间可分为地面军用机器人、空中军用机器人(即无人飞行机)、水下军用机器人和空间军用机器人等。军用机器人的控制方式一般有自主操控式、半自主操控式、遥控式等多种方式。

在民用机器人中，各种生产制造领域中的工业机器人在数量上占绝对多数，成为机器人家族中的主力军；其它各种种类的机器人也开始在不同的领域得到研究开发和应用。总体看来，若按用途分，民用机器人可以分为以下几个主要类别：

工业机器人

制造工业部门应用机器人的主要目的在于削减人员编制和提高产品质量。机器人无论是否与其它机器一起运用，与传统的机器相比，它具有两个主要优点：

1．生产过程的几乎完全自动化。2．生产设备的高度适应能力。

现在工业机器人主要用于汽车工业、机电工业（包括电讯工业）、通用机械工业、建筑业、金属加工、铸造以及其它重型工业和轻工业部门。

机器人的工业应用分为四个方面，即材料加工、零件制造、产品检验和装配。其中，材料加工往往是最简单的。零件制造包括锻造、点焊、捣碎和铸造等。检验包括显式检验（在加工过程中或加工后检验产品表面图像和几何形状、零件和尺寸的完整性）和隐式检验（在加工中检验零件质量上或表面上的完整性）两种。装配是最复杂的应用领域，因为它可能包含材料加工、在线检验、零件供给、配套、剂压和紧固等工序。在农业方面，已把机器人用于水果和蔬菜嫁接、收获、检验与分类，剪羊毛和挤牛奶等。这是一个潜在的产业机器人应用领域。

服务机器人

在一些科幻影片、电视片或影碟中，多少具有外形的机器人常被用来协助或代替人去执行人不乐意做或危险和困难的任务。今天在现实生活中能够看到的最接近于人类的机器人可能要算家用机器人了。家用机器人能够清扫地板而不碰到家具。不过它的价格目前还较高，影响到它的推广应用。随着家用机器人造价的大幅度降低，它将获得日益广泛的应用。

服务机器人尚处于开发及普及的早期阶段，目前国际上对它还没有普遍承认的严格定义，它的定义是由操作型工业机器人引伸而来的。根据国际机器人联合会（IFR）采用的初步定义，所谓服务机器人是一种半自主或全自主工作的机器人，它完成的是有益于人类健康的服务工作，但不包括那些从事生产的设备。另一种定义把服务机器人看做一种可自由编程的移动装置，它至少有三个运动轴，可以部分地或全自动地完成服务工作。这些服务工作为个人或单位完成的，不指工业生产服务。

根据这个定义，操作型工业机器人也可以看作是服务机器人，如果它们装备在非制造业的话。服务机器人往往是可以移动的（并非总是移动的）。在某些情况下，服务机器人是由一个移动平台构成，在它上面装有一只或几只手臂，其控制方式与工业机器人手臂的控制方式相同。

研制用来为病人看病、护理病人和协助病残人员康复的机器人能够极大地改善伤残疾病人员的状态，以及改善瘫痪者（包括下肢及四肢瘫痪者）和被截肢者的生活条件。医用机器人已应用于下列几方面：

（1）诊断机器人，即配备有医疗诊断专家系统的机器人

（2）护理机器人，是一些具有丰富护理经验的机器人护士或护师。（3）伤残瘫痪康复机器人，包括假肢、矫形以及遥控等技术。

（4）家用机器人，机器人已开始进入家庭和办公室，用于代替人从事清扫、洗刷、守卫、煮饭、照料小孩、接待、接电话、打印文件等。酒店售货和餐厅服务机器人、炊事机器人和机器人保姆已不再是一种幻想。（5）娱乐机器人，包括文娱歌舞和体育机器人。（6）医疗手术机器人近年来有所突破。

服务机器人还有送信机器人、导游机器人、加油机器人、建筑机器人、农业及林业机器人等。其中，爬壁机器人既可用于清洁，又可用于建筑。中国作为亚洲第三大的工业机器人需求国，市场发展稳定，汽车及其零部件制造仍然是工业机器人的主要应用领域，随着我国产业结构调整升级不断深入和国际制造业中心向中国的转移，我国的机器人市场会进一步加大，市场扩展的速度也会进一步提高。

近年来，我们在研究文化创造性产业时，发现国外正在兴起一个与文化产业、科学技术有紧密关系的未来产业——机器人的研究、开发及制造，参与者除了传统从事学术研究的科技工作者、大学研究梯队、企业产品的专门研究人员之外，更有一大批的青少年积极加入此一新兴的科学技术新潮流之中。中国工业机器人经过“七五”攻关计划、“九五”攻关计划和863计划的支持已经取得了较大进展,工业机器人市场也已经成熟,应用上已经遍及各行各业,但进口机器人占了绝大多数。我国在某些关键技术上有所突破,但还缺乏整体核心技术的突破,具有中国知识产权的工业机器人则很少。目前我国机器人技术相当于国外发达国家20世纪80年代初的水平,特别是在制造工艺与装备方面,不能生产高精密、高速与高效的关键部件。我国目前取得较大进展的机器人技术有:数控机床关键技术与装备、隧道掘进机器人相关技术、工程机械智能化机器人相关技术、装配自动化机器人相关技术。现已开发出金属焊接、喷涂、浇铸装配、搬运、包装、激光加工、检验、真空、自动导引车等的工业机器人产品,主要应用于汽车、摩托车、工程机械、家电等行业。

我国机器人技术主题发展的战略目标是:根据2l世纪初我国国民经济对先进制造及自动化技术的需求,瞄准国际前沿高技术发展方向创新性地研究和开发工业机器人技术领域的基础技术、产品技术和系统技术。未来工业机器人技术发展的重点有:第一,危险、恶劣环境作业机器人:主要有防暴、高压带电清扫、星球检测、油汽管道等机器人;第二,医用机器人:主要有脑外科手术辅助机器人,遥控操作辅助正骨等;第三,仿生机器人:主要有移动机器人,网络遥控操作机器人等。其发展趋势是智能化、低成本、高可靠性和易于集成

机器人的发展前景

从近几年世界机器人推出的产品来看，工业机器人技术正在向智能化、模块化和系统化的方向发展，其发展趋势主要为：结构的模块化和可重构化；控制技术的开放化、PC化和网络化；伺服驱动技术的数字化和分散化；多传感器融合技术的实用化；工作环境设计的优化和作业的柔性化以及系统的网络化和智能化等方面。

机器人是先进制造技术和自动化装备的典型代表，是人造机器的“终极”形式。它涉及到机械、电子、自动控制、计算机、人工智能、传感器、通讯与网络等多个学科和领域，是多种高新技术发展成果的综合集成，因此它的发展与众多学科发展密切相关。当今工业机器人的发展趋势主要有：

1工业机器人性能不断提高(高速度、高精度、高可靠性、便于操作和维修)，而单机价格不断下降。

2机械结构向模块化可重构化发展。例如关节模块中的伺服电机、减速机、检测系统三位一体化；有关节模块、连杆模块用重组方式构造机器人。3工业机器人控制系统向基于PC机的开放型控制器方向发展，便于标准化，网络化；器件集成度提高，控制柜日渐小巧，采用模块化结构，大大提高了系统的可靠性、易操作性和可维修性。

4机器人中的传感器作用日益重要，除采用传统的位置、速度、加速度等传感器外，视觉、力觉、声觉、触觉等多传感器的融合技术在产品化系统中已有成熟应用。

5机器人化机械开始兴起。从94年美国开发出“虚拟轴机床”以来这种新型装置已成为国际研究的热点之一，纷纷探索开拓其实际应用的领域。总体趋势是，从狭义的机器人概念向广义的机器人技术概念转移，从工业机器人产业向解决方案业务的机器人技术产业发展。机器人技术的内涵已变为灵活应用机器人技术的、具有实际动作功能的智能化系统。机器人结构越来越灵巧，控制系统愈来愈小，其智能也越来越高，并正朝着一体化方向发展。

随着我国经济的快速发展，我国工业机器人的市场将不断扩大，这一点无容置疑。这也从另一个侧面说面了为什么世界各大机器人公司纷纷登陆中国市场。

市场有了，但多是国外的，拥有了自主知识产权的机器人还很少，这一点要引起我们的高度重视。一方面国家要对国产工业机器人给予更多的扶持；另一方面也望企业使用国产机器人给国产工业机器人行业一个机会。

由于国产工业机器人的功能已经与国外相当，只要有批量，一定能够造就一个或几个中国品牌的工业机器人。

在我国，工业机器人市场份额大部分被国外工业机器人企业占据着。在国际强手面前，国内的工业机器人企业面临着相当大的竞争压力。如今我国正从一个“制造大国”向“制造强国”迈进，中国制造业面临着与国际接轨、参与国际分工的巨大挑战，对我国工业自动化的提高迫在眉睫，政府务必会加大对机器人的资金投入和政策支持，将会给工业机器人产业发展注入新的动力。

参考文献：

【1】智能化焊接机器人技术——机械工业出版社出版基金资助项目 陈善本、林涛等编著机械工业出版社出版

【2】机器人技术及其应用——高等学校机械电子工程规划教材 华南理工大学 谢存禧 张铁 主编 机械工业出版社出版

【3】机器人探索——工程实践指南（国外计算机科学教材系列）【美】Fred G.Martin 著 刘荣 等译 宗光华 审校 电子工业出版社

【4】机器人学 : 控制、传感技术、视觉、智能 /(美)付京逊,R.C.冈萨雷斯,C.S.G.李 著 中国科学技术出版社 1989年

【5】机器人技术导论 /(法)科依费特, F.,奇罗兹,M.著 国防科技大学出版社 1991年

【6】机器人概论 /()霍兰(Holland,J.M.)著 新世界出版社 1985年 【7】顾震宇．全球工业机器人产业现状与趋势Ⅱ．机电一体化．2006年

第二篇：人工智能AI在呼叫中心领域的应用

人工智能AI在呼叫中心领域的应用

最近很火的话题：“许多研究数据也说明在未来社会，人类的工作机会将被不断进化的机器人取代，从而沦为劳动力市场上的弱者。”科技的发展一直在呼叫中心行业发展中占据举足轻重的位置，每一个技术的革新，也对行业带来新气象。因为科技变化，对行业所带来的影响，与其说是威胁，不如说是技术在积极推动行业的更新迭代。

使用过呼叫中心或者本就是呼叫中心提供商的人都知道，呼叫中心业务场景是随着技术的变革一直在丰富和完善。

从最初单纯解决方案客户咨询、投诉问题的人工热线外呼，到预览式外呼，再到电话销售、金融贷款、催收的预测式外呼和自动外呼，细心的人会发现其实呼叫中心的这些变化一直是技术在推动着呼叫中心业务场景的变化，反过来客户业务的痛点也促进技术的发展迭代。

那么和呼叫中心相关的人工智能技术有哪些呢？人工智能技术究竟在呼叫中心行业如何落地？能带来什么样的价值？ 技术一----智能IVR和智能知识库

相信你可能会有过这样的体验，你打电话咨询某公司客服，首先听到的是一段标准的语音，接着就是语种选择，接着业务选择，再接着业务细分选择，最后可能听了老半天得到的就是一段官方的对话。自己的问题还是没有得到解决。倒不如直接选择人工，解决的快。

这个时候我们的智能IVR能通过语音识别和自然语言处理，快速并且高效的理解你的需求，并通过该公司业务系统的智能知识库，进行关键词检索，锁定该业务的答案，并通过TTS、系统录音或者最原始的短信将当前业务的答案发送或者触达给你。

有人曾经做过一个实验，同样的一个这样的电话，智能IVR和智能知识库的组合能节省客户43秒。主要是表现在智能知识库能根据大数据算法，按照设定的规则，进行阶段性重点关键问题的智能排序，和报表生成，有助于企业实时关注客户痛点和关注点的变化，并采取针对性的措施。

技术二----智能全量质检 在呼叫中心运营中各项数据都非常重要，如接通率、通话时长、投诉、客户满意度等等。与这些数据相关的就是客服或者电销人的业务素养。

人与人的素养之间的差别不是仅仅依靠培训就能解决的。从过去到现在客户的监督机制一直存在，但是长久以来质检的结果总是差强人意。

一个50——100人之间的中等规模呼叫中心，一般公司需要安排2-5个质检人员，从大数据来看，一天的质检数据其实也就是话务量的3%-5%，而且这是建立在理论基础之下的，如果在实际中，效率可见是非常低的。

人工智能技术就可以很好的解决这个问题。具体是先通过技术转成文本，然后依托大数据进行关键词匹配，这样就能够清楚的知道整个呼叫中心现场的话务质量统计和趋势，同样这样可适用于单个话务员的话务质量分析。

人工智能技术在呼叫中心落地

人工智能呼叫中心可以实现语音导航、来电弹屏、呼叫记录管理、统计分析、寻求他人帮助等多项功能，让客服组长和主管更好的监督、统计、指导客服工作过程，帮助客服代表更快的解决客户需求，更快提升个人服务技能，并为客户提供更快、更准确的支持，改善了呼叫中心员工满意度，并且强化了自助服务模式。

借助人工智能支持下的客服中心，客服管理人员，可通过系统提供的报表，掌握客服系统运营情况、公司的管理水平、员工的工作情况，并用于反馈问题以及提高服务水平和服务人力预测。

AI技术应用会对呼叫中心带来的价值

根据第三方权威机构GARTER的评估，到2020年止，全球85%的呼叫中心将会进行数字化变革。智能机器人将依托于强大的技术力进入到另外一个更成熟的阶段。

呼叫中心的价值创造除了常态内部外部关键绩效指标（KPIs）以外，就是衡量对企业营收与毛利率的贡献度。成本的节省如单呼成本的下降、重复来电量的减少等，也是一个可量化的指标。

举一个例子，某公司在采用了智能机器人解决方案后，通过与机器人与客户互动的信息中抓取到客户潜在的需求，并通过进一步的数据分析，发现了40亿美元的商机。而通过在Apps中植入的机器人服务，应用场景是在鲜花预订、酒店预订、机票预订等情况的，即时所产生的订单，则是企业即时可以计量的营业收入。

第三篇：人工智能在游戏中的应用

人工智能在游戏中的应用

专业：计算数学 姓名：XXX 学号：XXX

人工智能在游戏中的应用

人工智能在游戏中的目标主要有五个：一是为玩家提供适合的挑战；二是使玩家处于亢奋状态；三是提供不可预知性结果；四是帮助完成游戏的故事情节；五是创造一个生动的世界。这个生动的世界可以是类似现实生活中的世界，也可以是与现实世界完全不同的世界。但不管何种世界都要求有一整套能够自圆其说的游戏规则。

在游戏制作过程中，实现人工智能的关键主要有：虚拟现实与拟人化、动画效果与机器角色场景感知、机器角色的机器学习和进化、玩家与机器角色之间的平衡性、人工愚蠢技术、确定性人工智能技术与非确定性人工智能技术的互补。

人工智能在游戏中应用的技术非常之多，如：有限状态自动机(Finite State Machines)、模糊逻辑(Fuzzy Logic)、产生式系统（production system）、脚本设计(Scripting)、基于规则的人工智能和系统(Rules-based AI and Systems)、贝叶斯推论(Bayesian Inference)和非确定性贝叶斯网络(Bayesian Networks for Uncertainty Decisions)、人工生命(Artificial life)、决策树（Decision Tree）、专家系统（Expert system）、神经网络(Neural Networks)、遗传算法(Genetic Algorithms)等。限于文章篇幅，下面只具体介绍这八种较容易理解的技术：有限状态自动机、模糊逻辑、产生式系统、决策树、人工生命、专家系统、神经网络和遗传算法。有限状态自动机 ：

有限状态自动机（FSM “finite state machine”）是为研究有限内存的计算过程和某些语言类而抽象出的一种计算模型。有限状态自动机拥有有限数量的状态，每个状态可以迁移到零个或多个状态，输入字串决定执行哪个状态的迁移。有限状态自动机可以表示为一个有向图。

有限状态自动机有多种类型：接受器判断是否接受输入；转换器对给定输入产生一个输出。常见的转换器有Moor机与Mealy机。Moore 机对每一个状态都附加有输出动作，Mealy 机对每一个转移都附加有输出动作。

有限状态自动机还可以分成确定与非确定两种。非确定有限状态自动机可以转化为确定有限状态自动机。有限状态自动机识别的语言是正规语言。有限状态自动机除了它在理论上的价值，还在数字电路设计、词法分析、文本编辑器程序等领域得到了应用。模糊逻辑：

模糊逻辑（Fuzzy Logic），模仿人脑的不确定性概念判断、推理思维方式，对于模型未知或不能确定的描述系统，以及强非线性、大滞后的控制对象，应用模糊集合和模糊规则进行推理，表达过渡性界限或定性知识经验，模拟人脑方式，实行模糊综合判断，推理解决常规方法难于对付的规则型模糊信息问题。模糊逻辑善于表达界限不清晰的定性知识与经验，它借助于隶属度函数概念，区分模糊集合，处理模糊关系，模拟人脑实施规则型推理，解决因“排中律”的逻辑破缺产生的种种不确定问题。

模糊逻辑通常使用 IF/THEN 规则，或构造等价的东西比如模糊关联矩阵。规则通常表达为如下形式: IF 模糊变量 IS 模糊集合 THEN 动作

例如，一个非常简单的使用风扇的温度调节器:IF 温度 IS 非常冷 THEN 停止风扇IF 温度 IS 冷 THEN 减速风扇IF 温度 IS 正常 THEN 保持现有水平IF 温度 IS 热 THEN 加速风扇注意没有 “ELSE”。所有规则都被求值，因为温度在不同程度上可以同时是“冷”和“正常”。产生式系统 ：

一个产生式系统（production system）由下列3部分组成： 一个总数据库(global database)，它含有与具体任务有关的信息。一套规则，它对数据库进行操作运算。每条规则由左右两部分组成，左部鉴别规则的适用性或先决条件，右部描述规则应用时所完成的动作。应用规则来改变数据库。

一个控制策略，它确定应该采用哪一条适用规则，而且当数据库的终止条件满足时，就停止计算。

产生式规则是对数据库进行操作的一系列规则。规则的一般形式是： IF 条件 THEN 操作

即满足应用的先决条件后，就对数据库实行后面的操作。

控制策略规定了操作的顺序，即在任何条件下用什么规则进行操作，什么条件下停止运行，它规定了问题的求解的搜索策略和路线。控制策略一般可分为不可撤回方式和试探法两大类，试探法又包括回溯法和图搜索法两种。决策树：

决策树（Decision Tree）一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件（即自然状态）都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法。比如，在贷款申请中，要对申请的风险大小做出判断，图是为了解决这个问题而建立的一棵决策树，从中我们可以看到决策树的基本组成部分：决策节点、分支和叶子。

决策树中最上面的节点称为根节点，是整个决策树的开始。本例中根节点是“收入>￥40,000”，对此问题的不同回答产生了“是”和“否”两个分支。

决策树的每个节点子节点的个数与决策树在用的算法有关。如CART算法得到的决策树每个节点有两个分支，这种树称为二叉树。允许节点含有多于两个子节点的树称为多叉树。

每个分支要么是一个新的决策节点，要么是树的结尾，称为叶子。在沿着决策树从上到下遍历的过程中，在每个节点都会遇到一个问题，对每个节点上问题的不同回答导致不同的分支，最后会到达一个叶子节点。这个过程就是利用决策树进行分类的过程，利用几个变量（每个变量对应一个问题）来判断所属的类别（最后每个叶子会对应一个类别）。人工生命：

人工生命(Artificial life)是通过人工模拟生命系统,来研究生命的领域。人工生命的概念，包括两个方面内容：1）、属于计算机科学领域的虚拟生命系统，涉及计算机软件工程与人工智能技术，以及2）、基因工程技术人工改造生物的工程生物系统，涉及合成生物学技术。

虽然人工生命(AL)领域与人工智能(AI)领域的确有明显的重叠区,但他们有截然不同的初衷和演生史.以研究是否以及如何实现模拟智能的人工智能研究,早在计算机诞生后的初期就已经兴起,然而以试图澄清emergent behaviors的本质的人工生命的研究者们,可以说一直不知其他人在做类似的工作而孤军作战,直到80年代末,这个领域才正式的诞生。人工生命分为以下两种主导观念 强人工生命:主张“生命系统的演化过程,是一个可以从任何特殊媒介物中抽象出来的过程.”(John Von Neumann).Notably, Tom Ray 在Tierra模拟试验中第一次展示了,进化过程在有着抢占计算机存储空间之争的计算机程序的某种群体中极易发生。

弱人工生命:认为不通过基于碳“生命过程”的生成是不可能的.他们的研究不是去模拟这一过程,而是试图去理解单个的现象。通常通过agent based model进行研究,它通常可提供最简的可能结论,就是: 我们不知道自然界中的什么生成了这种现象,但是通过模拟也许可以找到复杂生物现象的原理。专家系统：

专家系统(expert system)是人工智能应用研究最活跃和最广泛的课题之一。运用特定领域的专门知识，通过推理来模拟通常由人类专家才能解决的各种复杂的、具体的问题，达到与专家具有同等解决问题能力的计算机智能程序系统。它能对决策的过程作出解释，并有学习功能，即能自动增长解决问题所需的知识。专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。神经网络：

神经网络（Neural Networks）首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。

网络学习的准则是：如果网络做出错误的的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图像模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能做出正确的判断。

如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够作出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。遗传算法：

遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它的主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中的关键技术。遗传算法的基本运算过程如下: a)初始化:设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数T，随机生成M个个体作为初始群体P(0)。

b)个体评价:计算群体P(t)中各个个体的适应度。

c)选择运算:将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。

d)交叉运算；将交叉算子作用于群体。所谓交叉是指把两个父代个体的部分结构加以替换重组而生成新个体的操作。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。

e)变异运算:将变异算子作用于群体。即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。

群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t 1)。f)终止条件判断:若tT,则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出，终止计算。

本文主要简介了电脑游戏中的人工智能技术，提出了通过了“游戏中的图灵测试”的游戏是最适合玩家娱乐的理念，介绍了目前网络游戏中流行的外挂技术以及部分人工智能在游戏中应用的技术。

参考文献

[1]顶级游戏设计[M].北京:电子工业出版社,2004年5月

[2]John David Funge.人工智能在计算机游戏和动画中的应用——认知建模方法[M].北京:清华大学出版社,2004年6月

[3]David M.Bourg, Glenn Seeman.游戏开发中的人工智能[M].南京:东南大学出版社,2006年9月

第四篇：人工智能在游戏中的应用

人工智能在游戏中的应用

摘要

人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，研究成果已经广泛地用于了各行各业，当然也包括游戏。

本文主要简介了电脑游戏中的人工智能技术，提出了通过了“游戏中的图灵测试”的游戏是最适合玩家娱乐的理念，介绍了目前网络游戏中流行的外挂技术以及部分人工智能在游戏中应用的技术。

关键字 人工智能 电脑游戏 遗传算法 应用

1.电脑游戏与人工智能的关系

电脑游戏从诞生以来，由于其强大的模拟现实作用，越来越受到人们的喜爱。随着现代计算机、网络、虚拟现实、人工智能等技术的发展，游戏的拟人化越来越逼真。高度的拟人化使得现代电脑游戏能够模仿人类社会中的各种情形，并把这些情形通过视觉、听觉、甚至触觉等多种感官反映到人的大脑，从而对人们的现实生活产生巨大冲击。

无论是什么游戏，游戏玩家都希望在游戏中能够体验到现实中无法体验到的刺激，得到现实中无法得到的满足。这些刺激和满足主要表现在特定的挑战、社会化、幻想、情感等方面。

人们在玩电脑游戏的时候，也希望游戏中的其他角色能够拥有某些程度上的智能。这些智能可以使得人们能够在游戏的同时得到满足，它可以使人在进行游戏中不觉得孤单。然而，这种智能必须得到控制。如果游戏中的机器角色的智能明显高于玩家的能力，玩家会有很强烈的挫败感，之后便会放弃这样的游戏。所以，人工愚蠢(Artificial Stupidity)技术也是必不可少的。在游戏中，太强或太弱的人工智能都是不合适的。

那何种程度的人工智能才是合适的呢？回答这个问题首先要考虑怎样的机器可以算作智能机器。这里就不能不提人工智能之父图灵。图灵在1950年提出了“图灵实验”的概念，他认为能够通过图灵实验的机器是具有智能的。其实，在游戏中也是一样的。“图灵实验”在游戏中可以这样描述：当玩家和其他玩家同诸多机器在同时游戏时，如果这个玩家通过游戏规则中的任何方式都无法分辨游戏中的其他角色哪个是其他玩家，哪个是机器的线程，那么我们可以说这个游戏通过了“游戏中的图灵测试”。一般来说，通过了“游戏中的图灵测试”的游戏是最适合玩家娱乐的。

最近网络游戏大量流行，我觉得，网络游戏也许是人工智能最佳的实验场合。因为网游是现实社会的一个简化版本，这在里，大量需要各种处理问题的知识与技巧，需要各种类型的知识表示与处理结构，其复杂度远比操作系统或编译原理要高得多。在网游中，目前人工智能的应用主要集中在外挂上，在游戏开发者手里，人工智能反而应用的不多，最多只有寻径算法等少数算法，而外挂中，各种自动化技术的应用，可以明显将玩家从复杂的操作中解放出来。可以这么说，任何正常玩家能够实现的功能，外挂全都可以实现，除非玩家本身就不知道如何玩。外挂不但可以模拟单个玩家的行为，甚至可以模拟团队活动。所以说，外挂在表达智能行为方面是足够的。在知识表示、知识发现与知识传播等等方面也远比现实中要简单的多。我们甚至可以这样改进图灵实验，如果在网游中，你不能成功区别哪些角色是普通玩家，哪些又是外挂角色的话，那么就可以认为该外挂掌握了足够的智能了。

2.人工智能在游戏中的应用

人工智能在游戏中的目标主要有五个：一是为玩家提供适合的挑战；二是使玩家处于亢奋状态；三是提供不可预知性结果；四是帮助完成游戏的故事情节；五是创造一个生动的世界。这个生动的世界可以是类似现实生活中的世界，也可以是与现实世界完全不同的世界。但不管何种世界都要求有一整套能够自圆其说的游戏规则。

在游戏制作过程中，实现人工智能的关键主要有：虚拟现实与拟人化、动画效果与机器角色场景感知、机器角色的机器学习和进化、玩家与机器角色之间的平衡性、人工愚蠢技术、确定性人工智能技术与非确定性人工智能技术的互补。

人工智能在游戏中应用的技术非常之多，如：有限状态自动机(Finite State Machines)、模糊逻辑(Fuzzy Logic)、产生式系统（production system）、脚本设计(Scripting)、基于规则的人工智能和系统(Rules-based AI and Systems)、贝叶斯推论(Bayesian Inference)和非确定性贝叶斯网络(Bayesian Networks for Uncertainty Decisions)、人工生命(Artificial life)、决策树（Decision Tree）、专家系统（Expert system）、神经网络(Neural Networks)、遗传算法(Genetic Algorithms)等。限于文章篇幅，下面只具体介绍这八种较容易理解的技术：有限状态自动机、模糊逻辑、产生式系统、决策树、人工生命、专家系统、神经网络和遗传算法。

2.1有限状态自动机

有限状态自动机（FSM “finite state machine”）是为研究有限内存的计算过程和某些语言类而抽象出的一种计算模型。有限状态自动机拥有有限数量的状态，每个状态可以迁移到零个或多个状态，输入字串决定执行哪个状态的迁移。有限状态自动机可以表示为一个有向图。

有限状态自动机有多种类型：接受器判断是否接受输入；转换器对给定输入产生一个输出。常见的转换器有Moor机与Mealy机。Moore 机对每一个状态都附加有输出动作，Mealy 机对每一个转移都附加有输出动作。

有限状态自动机还可以分成确定与非确定两种。非确定有限状态自动机可以转化为确定有限状态自动机。

有限状态自动机识别的语言是正规语言。有限状态自动机除了它在理论上的价值，还在数字电路设计、词法分析、文本编辑器程序等领域得到了应用。

2.2 模糊逻辑

模糊逻辑（Fuzzy Logic），模仿人脑的不确定性概念判断、推理思维方式，对于模型未知或不能确定的描述系统，以及强非线性、大滞后的控制对象，应用模糊集合和模糊规则进行推理，表达过渡性界限或定性知识经验，模拟人脑方式，实行模糊综合判断，推理解决常规方法难于对付的规则型模糊信息问题。模糊逻辑善于表达界限不清晰的定性知识与经验，它借助于隶属度函数概念，区分模糊集合，处理模糊关系，模拟人脑实施规则型推理，解决因“排中律”的逻辑破缺产生的种种不确定问题 模糊逻辑通常使用 IF/THEN 规则，或构造等价的东西比如模糊关联矩阵。规则通常表达为如下形式: IF 模糊变量 IS 模糊集合 THEN 动作

例如，一个非常简单的使用风扇的温度调节器:IF 温度 IS 非常冷 THEN 停止风扇IF 温度 IS 冷 THEN 减速风扇IF 温度 IS 正常 THEN 保持现有水平IF 温度 IS 热 THEN 加速风扇注意没有 “ELSE”。所有规则都被求值，因为温度在不同程度上可以同时是“冷”和“正常”。

2.3产生式系统一个产生式系统（production system）由下列3部分组成：

一个总数据库(global database)，它含有与具体任务有关的信息。

一套规则，它对数据库进行操作运算。每条规则由左右两部分组成，左部鉴别规则的适用性或先决条件，右部描述规则应用时所完成的动作。应用规则来改变数据库。一个控制策略，它确定应该采用哪一条适用规则，而且当数据库的终止条件满足时，就停止计算。

产生式规则是对数据库进行操作的一系列规则。规则的一般形式是：

IF 条件 THEN 操作

即满足应用的先决条件后，就对数据库实行后面的操作。

控制策略规定了操作的顺序，即在任何条件下用什么规则进行操作，什么条件下停止运行，它规定了问题的求解的搜索策略和路线。控制策略一般可分为不可撤回方式和试探法两大类，试探法又包括回溯法和图搜索法两种。

2.4 决策树

决策树（Decision Tree）一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件（即自然状态）都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。

决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法。比如，在贷款申请中，要对申请的风险大小做出判断，图是为了解决这个问题而建立的一棵决策树，从中我们可以看到决策树的基本组成部分：决策节点、分支和叶子。

决策树中最上面的节点称为根节点，是整个决策树的开始。本例中根节点是“收入>￥40,000”，对此问题的不同回答产生了“是”和“否”两个分支。

决策树的每个节点子节点的个数与决策树在用的算法有关。如CART算法得到的决策树每个节点有两个分支，这种树称为二叉树。允许节点含有多于两个子节点的树称为多叉树。

每个分支要么是一个新的决策节点，要么是树的结尾，称为叶子。在沿着决策树从上到下遍历的过程中，在每个节点都会遇到一个问题，对每个节点上问题的不同回答导致不同的分支，最后会到达一个叶子节点。这个过程就是利用决策树进行分类的过程，利用几个变量（每个变量对应一个问题）来判断所属的类别（最后每个叶子会对应一个类别）。举例如下：

假如负责借贷的银行官员利用上面这棵决策树来决定支持哪些贷款和拒绝哪些贷款，那么他就可以用贷款申请表来运行这棵决策树，用决策树来判断风险的大小。“年收入>￥40,00”和“高负债”的用户被认为是“高风险”，同时“收入<￥40,000”但“工作时间>5年”的申请，则被认为“低风险”而建议贷款给他/她。

2.5人工生命

人工生命(Artificial life)是通过人工模拟生命系统,来研究生命的领域。人工生命的概念，包括两个方面内容：1）、属于计算机科学领域的虚拟生命系统，涉及计算机软件工程与人工智能技术，以及2）、基因工程技术人工改造生物的工程生物系统，涉及合成生物学技术。

虽然人工生命(AL)领域与人工智能(AI)领域的确有明显的重叠区,但他们有截然不同的初衷和演生史.以研究是否以及如何实现模拟智能的人工智能研究,早在计算机诞生后的初期就已经兴起,然而以试图澄清emergent behaviors的本质的人工生命的研究者们,可以说一直不知其他人在做类似的工作而孤军作战,直到80年代末,这个领域才正式的诞生。人工生命分为以下两种主导观念

强人工生命:主张“生命系统的演化过程,是一个可以从任何特殊媒介物中抽象出来的过程.”(John Von Neumann).Notably, Tom Ray 在Tierra模拟试验中第一次展示了,进化过程在有着抢占计算机存储空间之争的计算机程序的某种群体中极易发生。

弱人工生命:认为不通过基于碳“生命过程”的生成是不可能的.他们的研究不是去模拟这一过程,而是试图去理解单个的现象。通常通过agent based model进行研究,它通常可提供最简的可能结论,就是: 我们不知道自然界中的什么生成了这种现象,但是通过模拟也许可以找到复杂生物现象的原理。

2.6专家系统

专家系统(expert system)是人工智能应用研究最活跃和最广泛的课题之一。运用特定领域的专门知识，通过推理来模拟通常由人类专家才能解决的各种复杂的、具体的问题，达到与专家具有同等解决问题能力的计算机智能程序系统。它能对决策的过程作出解释，并有学习功能，即能自动增长解决问题所需的知识。

专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。

2.7神经网络 神经网络（Neural Networks）首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。

网络学习的准则是：如果网络做出错误的的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图像模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能做出正确的判断。

如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够作出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。

2.8遗传算法

遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它的主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中的关键技术。遗传算法的基本运算过程如下:

a)初始化:设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数T，随机生成M个个体作为初始群体P(0)。

b)个体评价:计算群体P(t)中各个个体的适应度。

c)选择运算:将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。

d)交叉运算；将交叉算子作用于群体。所谓交叉是指把两个父代个体的部分结构加以替换重组而生成新个体的操作。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。

e)变异运算:将变异算子作用于群体。即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。

群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t 1)。

f)终止条件判断:若tT,则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出，终止计算

3.结论与展望

我们玩电脑游戏，主要是为了得到一种放松、一种享受、以及在现实生活中无法得到的一种快感。这需要电脑游戏能制作得符合玩家的口味，游戏的主题能够吸引玩家深入，游戏的规则和结果能够使得玩家满意。而在这一切中，人工智能技术扮演了相当重要的角色。

就目前来说，技术上的困难主要来源于两个方面：一是游戏中的非确定状态实在太多，人的情感是极其复杂的，并非是简单的数理关系就能表现出来的；二是现有的硬件和计算机网络水平还不是很高。

目前要解决这些困难，在技术上来说还是不成熟的。对于数量极多的非确定状态来说，尽可能地提高硬件和计算机网络的速度，可能是一个解决方法。但是要提高硬件和计算机网络的速度也并非易事，而更有效的办法是提高软件的执行速度。比如使用更有效的算法或神经网络等新技术。

随着游戏制作技术和计算机技术日趋发达，这些问题终将被解决，我们未来的游戏也将会更加完善。我曾经见过很多这样的玄幻小说，就是带着个头盔便可以进入一个虚拟的游戏世界，人在里面的感觉和真实世界一样，例如游戏里挨打身体真的会疼。也许，在不久的将来，游戏中的一串代码和人的感觉会具有相似的效果。

参考文献

百度百科 http://baike.baidu.com/ 维基百科 http://zh.wikipedia.org/ Tom Meigs.顶级游戏设计[M].北京:电子工业出版社,2004年5月

John David Funge.人工智能在计算机游戏和动画中的应用——认知建模方法[M].北京:清华大学出版社,2004年6月

David M.Bourg, Glenn Seeman.游戏开发中的人工智能[M].南京:东南大学出版社,2006年9月

第五篇：碳化硅在其他领域的应用

碳化硅材料的研究在近20年中取得了令人注目的成就,在各种先进设备与工艺技术的推动下,材料的性能得到了充分的发掘与应用,制成了能够满足各种极端工况条件的陶瓷构件,为高新技术的发展以及工程陶瓷在未来技术领域的应用打下了坚实的基础.虽然与其它工程结构陶瓷一样,使用过程的可靠性、性能可重复性等方面存在的问题仍然是影响碳化硅材料得到广泛应用的主要障碍

由于碳化硅陶瓷所具有的高硬度、高耐腐蚀性以及较高的高温强度，使得碳化硅陶瓷得到了广泛的应用。主要有以下几个方面：

密封环碳化硅陶瓷的耐化学腐蚀性好、强度高、硬度高，耐磨性能好、摩擦系数小，且耐高温，因而是制造密封环的理想材料。它与石墨材料组合配对时，其摩擦系数比氧化铝陶瓷和硬质合金小，因而可用于高PV值，特别是输送强酸、强碱的工况中使用。

研磨介质（磨介）碳化硅陶瓷,由于其高硬度的特点而广泛用于耐磨机械零件中，特别是球磨机中的研磨介质（磨介）。球磨机中所用的磨介对研磨效率有着重要的影响，其基本要求是硬度高、韧性好，以保证研磨效率高、掺杂少的要求。SIC-1型碳化硅陶瓷磨介适合于普通球磨机中使用，它具有硬度高、强度高、价格适中的特点。而SIC-2型碳化硅陶瓷磨介则由于强度高、韧性好，适合于振动球磨机和搅动球磨机中使用。合理地选择磨介可保证你以最低的成本获得较高的研磨效率和最少的掺杂。

防弹板碳化硅陶瓷由于硬度高、比重小、弹道性能较好、价格较低，而广泛用于防弹装甲中，如车辆、舰船的防护以及民用保险柜、运钞车的防护等。碳化硅陶瓷的弹道性能优于氧化铝陶瓷，约为碳化硼陶瓷的70-80%，但由于价格较低，特别适合用于用量大，且防护装甲不能过厚、过重的场合。

喷嘴用作喷嘴的陶瓷材料有多种，常用的是氧化铝、碳化硅和碳化硼陶瓷等。氧化铝陶瓷喷嘴的价格低，但由于硬度低，其耐磨性较差，多用于喷砂工作量不大的场合。

碳化硅陶瓷的使用寿命是氧化铝陶瓷的３－５倍，与硬质合金相当，多用于硬质合金的替代品，特别是在手持喷枪的工况中使用。SIC-２型碳化硅陶瓷的韧性好，可用于有冲击和振动的喷砂的工况。

研磨盘是半导体行业中超大规模集成电路用硅片生产的重要工艺装备。通常使用的铸铁或碳钢研磨盘其使用寿命低，热膨胀系数大。在加工硅片过程中，特别是高速研磨或抛光时，由于研磨盘的磨损和热变形，使硅片的平面度和平行度难以保证。采用碳化硅陶瓷的研磨盘由于硬度高研磨盘的磨损小，且热膨胀系数与硅片基本相同因而可以高速研磨、抛光。特别是近几年来的硅片尺寸越来越大，对硅片研磨的质量和效率提出了更高的要求。碳化硅陶瓷研磨盘的使用将使硅片研磨的质量和效率有很大的提高。同时碳化硅陶瓷研磨盘还可用于研磨、抛光其它材料的片状或块状物体的平面。

磁力泵泵件随着工业化的发展，特别是ISO14000国际标准的贯彻执行，对不利于环境保护液体的输运提出了更高的要求。磁力泵由于采用静密封代替机械密封、填料密封等动密封，因而泄漏更小、可靠性更高、使用寿命更长。对于磁力泵一般要求免维护的时间为八年，即要求连续运转八年不得拆卸，因而对磁力泵件的选材提出了极为苛刻的要求。如泵中的泵轴、止推盘、轴套等，必须耐磨损、耐腐蚀。而目前能满足上述条件的材料只有碳化硅陶瓷最适合。

高温耐蚀部件碳化硅陶瓷最重要的特性之一是它的高温强度，即在1600°C时强度基本不降低，且抗氧化性能非常好，因而可在高温结构件中使用。如高温炉的顶板、支架，以及高温实验用的卡具等。

碳化硅制品的用途

一、有色金属冶炼工业的应用：利用碳化硅具有耐高温、强度大、导热性能良好、抗冲击、作高温间接加热材料，如竖罐蒸馏炉、精馏炉塔盘、铝电解槽、铜融化炉内衬、锌粉炉用弧形板、热电偶保护管等。常规的锌粉冶炼需要的塔盘型号有：

一、塔式炉：600、990、1088、1260、1350；

二、卧式炉：1300、1160、928。

二、钢铁行业方面的应用：利用碳化硅的耐腐蚀、抗热冲击、耐磨损、导热好的特点，用于大型高炉内衬提高了使用寿命。

三、冶金选矿行业的应用

碳化硅硬度仅次于金刚石，具有较强的耐磨性能，是耐磨管道、叶轮、泵室、旋流器、矿斗内衬的理想材料，其耐磨性能是铸铁、橡胶使用寿命的5-20倍，也是航空飞行跑道的理想材料之一。

四、建材陶砂轮工业方面的应用：

利用其导热系数、热辐射、高温强度大的特性，制造薄板窑具，还提高了窑炉的装容量和产品质量，缩短了生产周期，是陶瓷、搪瓷釉面烘烤烧结理想的间接材料。

五、节能方面的应用

利用其良好的导热和热稳定性，作热交流器，燃耗减少20%，节约燃料35%，使生产率提高20%-30%

摘要：用涂层和其他表面改性处理方法制取的碳化硅／碳复合材料兼有碳化硅的硬度高、耐热性、抗磨损、耐腐蚀和碳素材料可加工性等优良特性，在滑动摩擦材料，电子元件热处理用夹具、单晶硅提拉用加热器、坩埚硅片外延生长用感受器、高温材料等方面获得广泛应用。其应用范围不断扩大，被雀为划时代的新材料。由无机材料和有机高分子所组成的有机-无机杂化材料是近年来国内外研究较多的一种新型复合材料，它同时具有有机高分子和无机材料的优点。SiC陶瓷具有硬度高、高温强度大、抗蠕变性能好、耐化学腐蚀、抗氧化性能好、热膨胀系数小及高热导率等优异性能，是一种在高温和高能条件下极具应用前景的材料。SiC用于制备金属基、陶瓷基和聚合物基复合材料，已经表现出优异的性能。此外，SiC在隐身吸波材料方面也有重要的应用。本文综述了SiC在聚合物中的应用。

近年来研究发现，聚合物基复合材料用少量坚硬的无机物改性就可以显著地提高其力学性能和热学性能。SiC有机-无机复合材料就是一类用SiC陶瓷改性的聚合物基复合材料。现在这类复合材料被厂泛地应用在包装工业、涂料工业电子工业、汽车工业及舫空航天等工业。相信在不久的将来，随着SiC有机－无机复合材料应用领域的不断拓宽改性研究的不断深人,SiC陶瓷将在更多领域发挥更大的作用。

碳化硅半导体材料的应用

碳化硅优越的半导体特性将为众多的期间所采用，利用其高热导，高绝缘性目前在电子工业中做大规模集成电路的基片和封装材料，在冶金工业中做高温热交换材料和脱氧剂，碳化硅的用途主要有：

(1)作为磨料，可用来做磨具，如砂轮、油石、磨头、砂瓦类等。(2)作为冶金脱氧剂和耐高温材料。碳化硅主要有四大应用领域,即: 功能陶瓷、高级耐火材料、磨料及冶金原料。目前碳化硅粗料已能大量供应, 不能算高新技术产品,而技术含量极高 的纳米级碳化硅粉体的应用短时间不可能形成规模经济。

(3)高纯度的单晶，可用于制造半导体、制造碳化硅纤维。

主要用途：用于3—12英寸单晶硅、多晶硅、砷化钾、石英晶体等线切割。太阳能光伏产业、半导体产业、压电晶体产业工程性加工材料。磨料磨具

主要用于制作砂轮、砂纸、砂带、油石、磨块、磨头、研磨膏及光伏产品中单晶硅、多晶硅和电子行业的压电晶体等方面的研磨、抛光等。化工

可用做炼钢的脱氧剂和铸铁组织的改良剂，可用做制造四氯化硅的原料，是硅树脂工业的主要原料。碳化硅脱氧剂是一种新型的强复合脱氧剂，取代了传统的硅粉碳粉进行脱氧，和原工艺相比各项理化性能更加稳定，脱氧效果好，使脱氧时间缩短，节约能源，提高炼钢效率，提高钢的质量，降低原辅材料消耗，减少环境污染，改善劳动条件，提高电炉的综合经济效益都具有重要价值。耐磨、耐火和耐腐蚀材料

利用碳化硅具有耐腐蚀、耐高温、强度大、导热性能良好、抗冲击等特性，碳化硅一方面可用于各种冶炼炉衬、高温炉窑构件、碳化硅板、衬板、支撑件、匣钵、碳化硅坩埚等。另一方面可用于有色金属冶炼工业的高温间接加热材料,如竖罐蒸馏炉、精馏炉塔盘、铝电解槽、铜熔化炉内衬、锌粉炉用弧型板、热电偶保护管等；用于制作耐磨、耐蚀、耐高温等高级碳化硅陶瓷材料；还可以制做火箭喷管、燃气轮机叶片等。此外，碳化硅也是高速公路、航空飞机跑道太阳能热水器等的理想材料之一。有色金属

利用碳化硅具有耐高温&def强度大&def导热性能良好&def抗冲击&def作高温间接加热材料&def如坚罐蒸馏炉&def精馏炉塔盘&def铝电解槽&def铜熔化炉内衬&def锌粉炉用弧型板&def热电偶保护管等.钢铁

利用碳化硅的耐腐蚀&def抗热冲击耐磨损&def导热好的特点&def用于大型高炉内衬提高了使用寿命.冶金选矿

碳化硅硬度仅次于金刚石&def具有较强的耐磨性能&def是耐磨管道&def叶轮.泵室.旋流器&def矿斗内衬的理想材料&def其耐磨性能是铸铁.橡胶使用寿命的5--20倍&def也是航空飞行跑道的理想材料之一.建材陶瓷砂轮工业

利用其导热系数.热辐射&def高热强度大的特性&def制造薄板窑具&def不仅能减少窑具容量&def还提高了窑炉的装容量和产品质量&def缩短了生产周期&def是陶瓷釉面烘烤烧结理想的间接材料.节能

利用良好的导热和热稳定性&def作热交换器&def燃耗减少20%&def节约燃料35%&def使生产率提高20-30%&def特别是矿山选厂用排放输送管道的内放&def其耐磨程度是普通耐磨材料的6--7倍.②磨料粒度及其组成按GB/T2477--83。磨料粒度组成测定方法按GB/T2481--83。珠宝

合成碳化硅（Synthetic Moissanite）又名合成莫桑石、合成碳硅石（化学成分SiC），色散0.104比钻石(0.044)大，折射率2.65-2.69(钻石2.42)，具有与钻石相同的金刚光泽，“火彩”更强，比以往任何仿制品更接近钻石。这是由美国北卡罗来那州的C3公司制造生产的，已拥有世界各国生产合成碳化硅的专利，正在向全世界推广应用。