人工智能的学术论文发表量

我国人工智能弯道超车走在世界前列，

近些年的科技方面在人工智能的的飞速发展，人工智能不仅给我们的日常生活带来了一些新鲜的亮点。神经猿很好的，该学校为全国高职高校提供人工智能、大数据领域实训及学分课程以及高校人工智能实训室、实验室建设。 ..

虽然“人工智能”(AI)已经成为一个几乎人人皆知的概念，但对人工智能的定义还没有达成普遍共识。传统的人工智能发展思路是研究人类如何产生智能，然后让机器学习人的思考方式和行为。现代人工智能概念的提出者约翰·麦卡锡认为，机器不一定需要像人一样思考才能获得智能，重点是让机器能够解决人脑所能解决的问题。第四次工业革命正在来临，而人工智能已经从科幻逐步走入现实。从1956年人工智能这个概念被首次提出以来，人工智能的发展几经沉浮。随着核心算法的突破、计算能力的迅速提高、以及海量互联网数据的支撑，人工智能终于在21世纪的第二个十年里迎来质的飞跃，成为全球瞩目的科技焦点。自从2016年AIphaGo战胜李世石之后，全球对于人工智能发展的兴奋与担忧交织难分。即使如此，世界各国已经认识到人工智能是未来国家之间竞争的关键赛场，因而纷纷开始部署人工智能发展战略，以期占领新一轮科技革命的历史高点。对于中国而言，人工智能的发展是一个历史性的战略机遇，对缓解未来人口老龄化压力、应对可持续发展挑战以及促进经济结构转型升级至关重要。本文从科技产出与人才投入、产业发展和市场应用、发展战略和政策环境等方面描绘中国人工智能的发展面貌。科技产出与人才投入1. 论文产出 : 中国人工智能论文总量和高被引论文数量都是世界第一。中国在人工智能领域论文的全球占比从 1997 年 4.26% 增长至2017 年的 27.68%，遥遥领先其他国家。高校是人工智能论文产出的绝对主力，在全球论文产出百强机构中，87家为高校。中国顶尖高校的人工智能论文产出在全球范围内都表现得十分出众。不仅如此，中国的高被引论文呈现出快速增长的趋势，并在 2013 年超过美国成为世界第一。但在全球企业论文产出排行中，中国只有国家电网公司的排名进入全球前 20 位。从学科分布看，计算机科学、工程和自动控制系统是人工智能论文分布最多的学科。国际合作对人工智能论文产出的影响十分明显，高水平论文里中国通过国际合作而发表的占比高达 42.64% 。2. 专利申请 : 中国专利数量略微领先于美国和日本，国家电网表现突出。中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家，数量略微领先于美国和日本，而中美日三国占全球总体专利公开数量的 74%。全球专利申请主要集中在语音识别、图像识别、机器人以及机器学习等细分方向。中国人工智能专利持有数量前 30 名的机构中，科研院所与大学和企业的表现相当，其技术发明数量占比分别为 52% 和48%。企业中的主要专利权人表现差异巨大，尤其是中国国家电网近五年的人工智能相关技术发展迅速，在国内布局专利技术量远高于其他专利权人，而且在全球企业排名中位列第四。

人工智能前景不错就业方向：科学研究，工程开发。计算机方向。软件工程。应用数学。电气自动化。通信。机械制造人工智能可以说是一门高尖端学科，属于社会科学和自然科学的交叉，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。研究范畴包括自然语言处理、机器学习、神经网络、模式识别、智能搜索等。应用领域包括机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等。

人工智能学术论文发表量

我觉得我国的人工智能处在快速发展的水平，因为现在已经有了很多人工智能的东西。

人工智能现在备受大家关注，各个国家的科技团队都开始并致力于钻研人工智能，人工智能产品层出不出，让我们大呼惊奇。在美国，人工智能的发展处于顶尖状态，而我国的人工智能也已经位于第一梯队，不管是从融资规模和新增企业数量上，中国排名仅位于美国之后位居第二。那么我们当前的人工智能的发展状况是什么样的呢？下面我们就给大家介绍一下这个问题。可以说中国的人工智能领域在世界排名第二，这是由于在人工智能领域的国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第二，依托于庞大的网络和用户，国内拥有先进的语音、视觉、传感等人工智能相关领域的技术优势。中国人工智能的产业十分的发达，并且有极大的优势可以发展人工智能。但是中国的人工智能还是存在着很多的瓶颈问题，这些问题包括人工智能原创性理论基础不强，重大原创成果不足；在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面，与以美国的人工智能发达国家相比还存在较大差距。当然，人工智能产业结构布局还不完善，人工智能人才队伍，特别是尖端人才不能满足发展需求等。可以用一个词来总结中国的人工智能，那就是大而不强。而中国的人工智能开始被很多国家限制，这是因为中国的人工智能发展前景十分好，好的让这些国家眼红，而美国政府正在考虑采取类似的措施，原因也是出于对中国可能获得珍贵的人工智能知识的担忧。中国对机器人和人工智能的兴趣尤其令人担忧，并扬言要对中国投资技术企业进行立法上的限制。在这里需要给大家说明的是，人工智能中的10%在于算法，20%在于技术，70%在于应用场景和落地。这一推断没错，但是如果在前面30%失去技术优势，后面的70%就没有了什么意义。因此，增强人工智能基础，必须在大数据分析、深度学习、自主协同等方面进行学科理论梳理和研究，开展类脑智能计算、生物仿真等基础技术的研究，以实验室和研究院等形式专注研究成果的产品转化。当然我们需要意识到一个问题，那就是基础理论是根本，基础技术是主干，应用是枝叶。只有根底深厚庞大，主干强劲，人工智能产业才能日益兴荣昌盛。目前人工智能共享技术包括知识计算引擎技术、自然语言处理技术、群体智能关键技术、自主无人系统智能技术、虚拟现实智能建模技术，以及智能计算芯片与系统等。中国人工智能的未来前景还是比较乐观的，但是这些乐观还是多少有一点悲观的，不过相信我们的国家会解决这些问题。

美国斯坦福大学的报告称，从学术期刊上的人工智能相关论文引用率看，2020年中国已经首次超过美国。中国所占比例为20.7%，超过了美国所占的19.8%。据悉，自2012年以来，中国的人工智能论文数量已达24万篇，远远超过美国的15万篇。中国在图像认知和生成等方面取得了优秀成果。

人工智能的论文发表量

文/陈根

人工智能，已经成为中美两国竞争的着力点。

作为一种变革性技术，人工智能是现代工业发展的产物，具有推动产业革新、提升经济效益和促进社会发展的巨大潜力。正是由于具备主导技术发展和推动社会形态转变的基本潜质，因此，人工智能不仅被视为未来创新范式的“技术基底”，更是被世界各国视为推动新一轮科技革命和产业变革的关键力量。

纵观历史，每一次科技革命、产业革命及军事变革的耦合与互动，都深刻影响乃至重塑了全球竞争格局。在人工智能的全球博弈中，中美两国作为领先大国，成为人工智能发展最为瞩目的两个国家。而中美两国对于人工智能高地的抢占，更关系着未来国际格局的重塑和全球人工智能的治理。

美国领先，中国跟进

2019年，美信息技术与创新基金会（ITIF）的数据创新中心曾发布百页研究报告《谁将在人工智能角逐中胜出：中国、欧盟或美国？》。报告对中、美、欧人工智能发展现状进行比较测算—— 美国以44.2分领先，中国以32.3分位居第二，欧盟则以23.5分位居第三。美国的人工智能领先地位彰显无疑，而中国则以追赶之势跟进。

事实上，美国之所以能够占据人工智能全球领先地位，与人工智能在美国的发展密切相关。 1956年，人工智能正式在美国诞生。卡内基梅隆天学、麻省理工学院、IBM公司成为美国最初的3个核心人工智能研究机构。

60年代至90年代初，美国人工智能相关程序设计语言、专家系统等已取得重大进展，产品化方面取得重要成就。比如，1983年，世界第一家批量生产统一规格电脑的公司诞生。并且，美国开始尝试应用Al研究成果，比如，利用矿藏勘探专家系统PROSPECTOR在华盛顿发现一处矿藏。

而同期的中国，人工智能才刚进入萌芽阶段。1978年，中国科学大会在北京召开。科学事业思想解放，为中国人工智能产业发展提供基础。同年，“智能模拟”被纳入国家研究计划，中国人工智能产业在国家层面的推动下正式发展。

从研究成果来看，美国在人工智能方面的研究成果在全球处于领先地位。根据全球最大的引文数据库Scopus的检索结果，2018年美国共发表了16233篇与人工智能有关的同行评审论文。论文数量的快速增长主要发生在2013年之后，5年内增长了2.7倍。

尽管同期中国和欧盟的人工智能论文数量也有类似的快速增长，并且每年发表论文的数量明显超过美国。但是，就论文质量而言，美国人工智能论文的质量一直大幅度领先于其他地区。 2018年，美国平均每篇论文被引用的次数为2.23次，而中国为1.36 次。美国每个作者被引用的次数也比全球平均水平高出 40%。

尤其是在深度学习领域，美国的发表论文数量远超过其他国家。2015至2018 年，美国共在预印本文库网站arXiv发表了3078篇相关论文，是中国同期的两倍。近几年，美国每年取得的人工智能专利数量更是占到全球总量的一半左右，专利引证数量占到全球的 60% 。

在关键技术上，美国的研究成果依旧居于世界领先地位。比如，在计算机视觉领域，谷歌公司和卡内基梅隆大学开发的 Noisy Student方法对图片进行分类的Top-1准确率达到 88.4%，比6年前提高了35个百分点；在云基础设施上训练大型图像分类系统所需的时间，已经从2017年的3个小时减少到 2019年的88 秒，训练费用也从 1112美元下降到12.6美元。

从产业发展来看，根据中国信息通信研究院数据研究中心的《全球人工智能产业数据报告（2019Q1）》研究报告，截至2019年3月底，全球活跃人工智能企业注达5386家。仅美国就多达2169家，数量远超过其他国家。中国大陆达1189家，排名第三的英国则为404家。

而从企业历史统计来看，美国人工智能企业的发展也早于中国5年。美国人工智能企业最早从1991年萌芽，1998进入发展期，2005后开始高速成长期，2013后发展趋稳。而中国人工智能企业则诞生于1996年，2003年产业进入发展期，在2015年达到峰值后进入平稳期。

美国公司在专利和主导性人工智能收购方面表现更为强劲。比如，在15个机器学习子类别中，微软和IBM在8个子类别中申请了比其他任何实体公司都更多的专利，包括监督学习和强化学习类。美国公司在20个领域中的12个领域的专利申请处于领先地位，包括农业（迪尔公司）、安全（IBM公司）以及个人设备、计算机和人机互动（微软公司）。

人才储备是美国在人工智能得以领先的又一关键原因。人工智能产业的竞争，可以说，就是人才和知识储备的竞争。只有投入更多的科研人员，不断加强基础研究，才会获得更多的智能技术。

根据 MacroPolo 智库的研究，在报告所圈定的顶级人工智能研究人才中，59% 在美国工作，中国占了 11%，与美国有四五倍的差距。剩下的人工智能人才则分布在欧洲、加拿大和英国，人才差异显而易见。

中美角逐，追赶和超越

尽管美国在研究成果和人才储备上具有先发优势，但中国作为后起之秀，在政策的引导和宽松的环境下，正以追赶之势加快跟进美国人工智能产业的发展。

经过多年的积累，中国已在人工智能领域取得了一系列重要成果，形成了自身独特的发展优势。不论是顶层的设计还是研发资源的投入，亦或是产业的发展，都呈加快追赶的态势，甚至在部分人工智能核心技术领域已可与美国比肩。尽管欲见成效仍需时日，但中美两国对于人工智能高地的抢占，已经开始。

从顶层设计来看，中美有近乎相仿的重视程度。美国和中国政府都已经把人工智能的发展上升至国家战略，出台发展战略规划，从国家战略层面进行整体推进。

早在2016 年 10 月，奥巴马政府就发布了两份与人工智能发展相关的重要文件，即《国家人工智能研发战略规划》和《为未来人工智能做准备》。中国政府也在2017年3月，将“人工智能”首次写入全国政府工作报告，并于同年7月发布《新一代人工智能发展规划》，人工智能全面上升为国家战略。

美国人工智能报告体现了美国政府对新时代维持自身领先优势的战略导向。作为最大的发展中国家，中国也在战略引导和项目实施上做了整体规划和部署。并且，美国和中国都在国家层面建立了相对完整的研发促进机制，整体推进人工智能发展。

从研发资源的投入来看，美国政府对研发的资金投入相对不足。纵向来看，在过去的几十年中，联邦政府用于研发的支出占国内生产总值（GDP）的百分比从1964年的1.86%下降到2018年的0.7%。

目前，美国联邦政府的年度财政赤字已超过1万亿美元，累积的政府债务相当于 GDP的107%。这些因素都会限制美国政府对人工智能及其相关基础研究的长期资金投入。

横向上看，美国政府对研发的投入正在被中国和欧盟追赶。美国在全球研发投入中所占的份额从1960年的69%下降到2016年的28%。2000-2015年，美国只占全球研发投入增长的 19%，而中国占到了31%。

2019年8月 31日，上海宣布设立人工智能产业投资基金，仅首期就投入了100亿元人民币，最终规模将达到千亿元人民币，美国联邦政府的投资则是相形见绌。

从产业发展来看，尽管中国AI产业基础层整体实力较弱，少有全球领先的芯片公司，但各大厂商正加快布局追赶，包括百度、阿里、腾讯及华为等厂商在基础层软硬件的加快布局。

对于技术层来说，中国企业则发展势头良好。百度、阿里、腾讯和华为等综合型厂商在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等核心技术领域均有布局，同时创业独角兽在垂直领域迅速发展。

应用层上，人工智能应用场景多样，中国人工智能企业已在教育、医疗、新零售等领域实现广泛布局，而金融、医疗、零售、安防、教育、机器人等行业亦有为数较多的人工智能企业参与竞争。

着眼未来，我国在人工智能发展方面仍然具有一定优势，包括对基础理论研究的重视、丰富的技术应用场景、完善的创新生态链、企业数量的规模优势，以及我国在发展人工智能方面的人才优势。

此外，大数据优势是中国发展人工智能的重要优势，人工智能技术发展需要有大量的数据积累进行训练。中国较为完备的工业体系和庞大的人口基数，也使得中国人工智能发展在数据积累方面优势明显。

人工智能的未来难以预测，但可以看到的是，世界的竞争格局将因人工智能而改变。在巨变的环境里，只有通过创新发展以人工智能为代表的新一轮战略前沿技术，成为新竞赛规则的重要制定者、新竞赛领域的重要主导者、新竞赛范式的重要引领者，才能制胜未来而不是尾随未来。

人工智能的本质让使计算机模拟人的意识、思维的信息过程。简单来说，就是能够做出和人类智能相似反应的智能机器，这个领域还包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。所以，人工智能的发展前景非常广阔，在各行各业会发挥重要作用。

经过多年的持续积累，我国在人工智能领域取得重要进展，国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第二，部分领域核心关键技术实现重要突破。

语音识别、视觉识别技术世界领先，自适应自主学习、直觉感知、综合推理、混合智能和群体智能等初步具备跨越发展的能力，中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶逐步进入实际应用，人工智能创新创业日益活跃，一批龙头骨干企业加速成长，在国际上获得广泛关注和认可。

加速积累的技术能力与海量的数据资源、巨大的应用需求、开放的市场环境有机结合，形成了我国人工智能发展的独特优势。

与此同时，我国人工智能整体发展水平与发达国家相比仍存在差距，缺少重大原创成果，在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面差距较大。

科研机构和企业尚未形成具有国际影响力的生态圈和产业链，缺乏系统的超前研发布局；人工智能尖端人才远远不能满足需求；适应人工智能发展的基础设施、政策法规、标准体系亟待完善。

人工智能领域技术能力全面提升为人机协同奠定基础

随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，人工智能领域科学与应用的鸿沟正在被突破。

图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术能力快速提升，技术的产业化进程得以开启，人工智能迎来爆发式增长的新高潮。机器在人工智能技术的应用下，在“视觉”“听觉”“触觉”等人体感官的感知能力不断增强。

例如计算机视觉领域中深受关注的Image Net图像识别挑战赛获奖结果表明，2015年，计算机对于图像的识别能力已经超过人类水平，这意味着计算机能够在多种场景下一定程度上替代人类视觉的工作，更高效地完成任务。

同时得益于深度学习算法能力的提升，语音识别、自然语言处理等人工智能算法的不断革新助推计算机视觉产业持续向前。

人工智能技术能力的不断成熟使得机器能够实现越来越人性化的操作。人工智能技术能力的全面提升为人机系统的能力实现奠定了坚实的基础。

人工智能的发展现状处于成长期，由于相关人才的数量比较少，人工智能的人才市场处于空缺，出现了供不应求的状况。加之国家发布相关政策促进人工智能的发展；一些省份也比较重视人工智能的发展

人工智能论文发表量

近年来我国人工智能产业呈现出了蓬勃发展的良好态势。一是部分关键应用技术特别是图像识别、语音识别等技术，处于全球相对领先的水平，人工智能论文总量和高倍引用的论文数量，也处在第一梯队，据全球相对前列。二是产业整体实力显著增强。全国人工智能产业超过一千家，覆盖技术平台、产品应用等多环节，已经形成了比较完备的产业链。京津冀、长三角、珠三角等地区的人工智能产业急剧发展的格局已经初步形成。三是与行业融合应用不断深入。人工智能凭借其强大的赋能性，正在成为促进传统行业转型升级的重要驱动力量，各领域智能的新技术、新模式、新业态不断涌现，辐射溢出的效应也在持续增强，人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的.top域名已经被注册。但也要看到，在快速发展过程当中，我国人工智能的基础技术，还有较大欠缺，能够真正创造商业价值的还比较少。传统行业与人工智能的融合还存在较高门槛，有数据显示，今年人工智能领域投融资比前两年特别是跟去年相比，也有比较大幅度的下调。中国人工智能应用具有领域广、渗透深的特点，在产业化方面具有独特优势，但也面临巨大挑战，尤其是在基础理论和算法方面，原始创新能力不足，在高端芯片、关键部件等方面基础薄弱，高水平人才也不足。随着全球人工智能加速发展，各国在认知智能、机器学习、智能芯片等方面将不断取得突破。

11700篇。经查询中国科学院公布的资料显示，日本发布的人工智能论文为11700篇，总量排名世界第三。人工智能是研究、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。

学习人工智能前景不错。人工智能是大趋势中关键环节，未来若干年中不可或缺。特别是我国人工智能弯道超车走在世界前列，技术这个东西是需要长期积累和探索验证的，后续才会有一个爆发过程，美国和日本都是如此。经过近几十年的积累，以后科技中国可能引领全球。

人工智能发表学术论文

《人工智能与机器人研究》是一本关于人工智能的期刊，该期刊杂志上发表的文章包含这些领域：智能机器人、模式识别与智能系统、虚拟现实技术与应用、系统仿真技术与应用、工业过程建模与智能控制、智能计算与机器博弈、人工智能理论、语音识别与合成、机器翻译、图像处理与计算机视觉、计算机感知、计算机神经网络、知识发现与机器学习、建筑智能化技术与应用、人工智能其他学科等等。另外，这本期刊就是一本开源期刊，与传统期刊相比，采用了同行评审的方法审稿，具体开源期刊的特点可以百度了解更多；而且发表了的文章传播范围更广，受众更多，文章的影响力也更大。

智能建筑中的智能化系统是新科技的代表，是顺应时代的产物。智能建筑成为一个整体出现时，智能化系统会有序的、科学的分布在建筑的应用中，发挥它应有的功能和作用。以下是我整理的人工智能的论文的相关文章，欢迎阅读!

建筑智能化设计的相关探讨

【摘要】智能建筑中的智能化系统是新科技的代表，是顺应时代的产物。智能建筑成为一个整体出现时，智能化系统会有序的、科学的分布在建筑的应用中，发挥它应有的功能和作用。智能化系统在智能建筑中起着重要的作用，在管理过程中，要科学管理、综合考究、有效安排、合理利用。以求达到最佳效果，确保建筑项目安全施工。本文将综合阐述有关智能建筑中智能化系统的设计概念、以及在设计和施工的过程中应该注意的相关问题。

【关键词】智能建筑;智能化系统;设计

一、建筑智能化系统的设计原则

(一)先进性。智能建筑的智能化系统是随着信息电子科学技术的发展而不断发展的，因此，在系统设计时应当分析智能化系统的发展状况，吸收开放的先进设计理念，以完善智能建筑功能的发挥。

(二)可靠性。在智能化系统设计时应当采用模块化设计理念，将智能化系统的各个子系统相互隔离，以确保在部分子系统发生故障的过程中不会影响其他子系统或链路的正常运行，由此提高系统运行的可靠性。

(三)标准化。随着智能化系统的快速发展，相关的系统设计标准也相继制定。在系统设计中应当严格按照系统标准进行设计，以方便系统的施工与维护。

(四)实用性。智能化系统的设计应当能够充分实现接收有线电视、图像、监控设备、多媒体通信、安全防范、语音、数据等功能，确保其在完善用户的信息沟通与娱乐的同时能够提高用户环境的安全性。

(五)经济性。智能化系统内部包含着多个子系统，其子系统又包含多种构件和设备，因此在系统设计过程中应当在考虑质量保证的同时尽量节省投资成本。

(六)扩展性。在电子信息技术的迅速发展状况下，当前的智能化系统设计内容会出现一定程度的约束与局限。所以，在进行智能化系统设计时应当考虑设计内容的可扩展性，确保智能建筑能够在未来的技术发展下得到更新扩展。

二、建筑智能化系统的设计

(一)供电系统设计

智能化系统的子系统通常需要进行单独供电，因此需要重视供电系统的设计。一般计算机网络系统会采用UPS 进行集中供电，在不间断电源机房其供电出线也需要进行集中供电，而供电进线则满足一定的容量要求即可;对于未使用不间断电源供电的的工作站，也应当采用单独回路进行供电，以避免电路混用危害系统运行，如安全防范系统应当使用单独回路进行集中供电，以保证其与消防联动系统在应对紧急情况时能够正常工作。

(二)接地系统设计

智能建筑的接地将直接影响到设备与工作人员安全、系统工作的可靠性与稳定性、信息传输的质量等。在建筑接地系统设计时应当根据建筑的功用与智能化系统工作要求进行设计，保证能够为其在应用部位提供响应接地端。其需要安装的有静电接地系统、辅助等电位铜排、防雷接地系统、安全保护接地系统、工作接地系统、直流接地系统等部分。其包括两种接地方式：

1、联合接地方式，其在应用中需注意：由于计算机等设备的抗雷击性能不高，且其系统包含超大规模的集成电路容易造成抗高频干扰差，很可能会受到其他系统的干扰，所以应当对计算的直流电源采用单独接地的方式;在使用联合接地方式时其接地电阻有可能会大于1Ω，所以对有特殊要求的智能化子系统均要采用单独接地。

2、单独接地方式，在使用统一接地时主要利用自然接地体，若不再使用人工接地体其应当满足以下条件：接地电阻应当在1Ω以下，即小于规定值;建筑基础内部的钢筋应当互相连接形成电气通路及闭合环，且闭合环英应当与地面保持0.7m以上的距离;建筑基础表面未设置绝缘防水层。由于单独接地方式具有施工简单方便、接地可靠、节省成本等优点，因此在智能建筑接地系统设计中得到了较广泛的应用。

(三)智能化管理间与智能化竖井

通常计算机网络系统对于数据通信线路有必要的长度与性能要求，在智能建筑智能化系统设计中，一般使用铜质双绞线作为计算机系统的水平线路，而铜质双绞线会影响到网络传输的带宽，所以根据布线标准与规范，应当保证网络交换机与计算机之间使用的铜质双绞线长度在100m的范围以内;根据管路的弯度与竖直条件，智能化管理间到建筑物的边缘距离应当在60m的范围内;在网络管理间应当安置相应的网络机柜，其周围要留设合理的安装与维护空间，其平面面积应当在5～10m2之间。

(四)综合布线系统设计

在综合布线系统设计中，一般的语音电缆或水平子系统数据电缆应当采用支持带宽100M的D级别系统和5e类的UTP电缆，以满足大量用户的扩展要求;其水平线缆的总长度应当在100m范围以内，其中水平布线电缆的最佳长度为90m，电信间配线架上的跳线与接线软线长度应当不小于5m，对于情况不明确的公共空间其电缆应当按照以下公式进行计算：

C=(102-H)/1.2 W=C-5

其中H表示水平电缆的长度;C表示设备电缆、工作区电缆与电信间跳线的长度总和;W表示工作区电缆的最大长度，其值应当在22m以下;D表示设备电缆与电信间跳线的总长度。

三、目前智能建筑存在的问题

(一)国产化系统集成产品

现在占据国内智能建筑市场的产品仍然属于国外的几家公司，如美国的江森自控、IBM、朗讯科技和Honeywell等。国产系统集成产品没有主动权，这就很难使智能建筑完全真正地适应中国国情。

(二)技术障碍

在整个智能建筑领域仍然存在着一些技术上的缺陷，比如网络频宽的限制：数据传输量迅速增加和多媒体的使用，要求有宽阔的通讯空间;使用天线局域网络也要重新分配宝贵的音波频律。在新网络科技如ATM、Frame-relay等问世后，通讯空间的问题可获部分解决，但缺乏全面而完整的数据模型，各个建筑物自动化和应用系统之间仍然无法有效地交换数据。另外数据安全性和无缝话音与数据通讯之间还存在着矛盾，很多机构非常关注其内部资讯系统的安全性，以及保护其电脑和话音系统免被非法接达的问题，但如果把某建筑物隔离起来提供保护的话，就会导致无法使用更先进的通讯工具。

(三)人才缺乏

从事智能建筑的人才包括设计专门管理人才、安防产品技术支持工程师、布线、安防产品开发高级工程师、销售工程师(负责安防、综合布线产品的区域市场销售工作)、防盗报警、监控产品、大屏幕开发高级工程师、软件开发工程师(主要负责楼宇自控系统软件开发)，而最为紧缺的是智能建筑系统设计管理人才。它需要懂得电子、通讯和建筑三方面专业知识的复合型人才。就智能建筑项目来说，工程的设计和施工是两个方面。而既懂工程设计，又懂施工方案的人，却是少而又少。设计与施工如何衔接和连贯好，关系到工程的进度与质量。

智能建筑是高科技的产物，智能建筑学科是多学科的交叉和融汇，人才培养应该是多层次、多方位的，只有强调理论与实践紧密结合，设计与技术紧密结合，施工与产品紧密结合，才能培养出新一代的智能建筑人才。

四、结束语

智能建筑设计中的智能化系统是一项科技水平高施工难度大的高科技建筑，无论是对智能化系统的规划还是对其进行管理，都要进行优化控制，以达到智能建筑的最优化设计。智能化系统施工设计质量好坏将直接关系着智能建筑整体质量和使用寿命。因此，相关研究和设计人员应当加强智能化系统的综合分析与管理，总结智能化系统施工中的经验与问题，以不断提高智能化系统施工设计水平和质量。

参考文献：

[1] 翟伟盛，浅谈智能化系统管理及维护，消费导刊，2009年10期

[2] 金红峰，浅谈智能化系统管理及维护的一点心得，艺术科技，2007年03期

[3] 邵胜华，智能化建筑智能化安装工程管理探究[J] 理论研究，2010(7)

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