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机电自动化在工程机械制造中的应用
Application of Electromechanical Automation in Engineering Machinery Manufacturing

技术必须依靠软件、硬件资源的硬性支撑，这就带来了相应的成本提高，无法在
大面积的范围之内对计算机人工智能识别技术进行普及。例如在家用电器领域当
中，带有智能识别技术的家用电器在售价上明显高于一般的家电，导致此类家电
无法获得大面积的推广和使用。为了解决这一问题，计算机人工智能识别技术应

当对自身的技术上进行创新和优化，技术得到优化才能使成本下降。以智能手机
为例，在智能手机诞生初期，品牌机的价格一般在 4000 元以上，但是随着技术
的发展以及人工智能的普及，品牌智能手机的价值降至 3000 元以下，这就是技
术的创新带来的售价降低。

2. 人工智能的安全性
当前，计算机人工智能识别技术的安全可靠性也是人们有所顾虑的问题之一。
一方面，是由于计算机技术固有缺陷，可能在使用的过程当中会存在着信息泄露
等安全隐患；另一方面，是由于噪声等环境因素的干扰，可能会造成语音和面部

识别的结果出现错误，影响到人工智能识别技术的应用准确性。例如在用户面部
识别的过程当中，很容易由于被识别者的发型、妆效等因素变化造成识别结果的
不一致。又如在指纹识别当中，如果用户的手指上存在异物，就有可能会造成指
纹识别的不清晰，干扰到指纹识别系统的正常使用。针对以上问题，首先应当继

续加强对于人工智能识别技术的研究，提高信息数据库的建设和 AI 资源的采集
质量。另外，可以从多个角度对于人工智能识别技术进行扩展和延伸，采用如利
用虹膜识别的方式增加人工智能识别技术的准确性，提高人工智能识别技术的安
全可靠性，便于用户在多个领域都能够安全地使用。除此之外，人工智能识别技

术在使用的过程当中非常注重数据知识库内涵的使用，只有人工智能数据知识库
的信息数据较为完备，才能在识别过程当中更加准确地匹配到被识别对象的个人
信息。当前，人工智能识别技术的数据知识库建设还有待进一步的丰富和完善。
因此，在具体操作当中应当突破传统的智能数据库的瓶颈和局限性，构建庞大的

知识库，丰富信息的多样化程度，对识别领域内的对象案例进行大范围的信息采
集，不断地优化人工智能数据知识库的使用便捷程度。
（三）计算机人工智能识别技术的发展方向
在当前的大数据背景下，云计算技术、互联网技术的发展使计算机人工智能

识别技术有了更广阔的发展空间，从而也对大数据背景下计算机人工智能识别技
术的功能提出了新的要求，需要行业内认识到这项技术在为社会发展带来便利的

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