2019年中国智能制造十大发展趋势

2019年中国智能制造十大发展趋势

装备制造业是国之重器，是制造业的基石，在实现中国制造由大到强的转变中肩负重要使命。随着智能制造领域政策的持续出台，中国制造业逐渐向智能制造方向转型，并开始大量应用云计算、大数据、机器人等相关技术。

在国家政策推动，制造业技术转型升级等背景下，中国智能制造产业发展迅速，对产业发展和分工格局带来深刻影响。数据显示，2017年中国智能制造行业市场规模为15150亿元，增长率为22.6%，伴随着技术的逐渐完善，应用产业的不断拓展，市场规模将持续增长，预计2019年市场规模将超19000亿元。

智能制造行业作为中国制造业的主要驱动力之一，利好政策的不断出台，行业将持续稳定增长，在中国制造业中所起到的地位将会越来越重要。从发展前景、技术融合、商业模式等方面来看2019中国智能制造将迎十大发展趋势。

一：短期阴霾难挡智能制造发展持续升温的步伐

目前，我国工业机器人在汽车制造、电子产品制造等成熟度高的领域应用率逐渐饱和。随着企业数字化、网络化、智能化改造的内生需求和动力逐渐增长，智能制造将逐渐向以冶金、石化、纺织、工程机械等传统领域渗透，智能制造发展将持续升温。

二：技术纵深程度高的工业场景有望成为“AI+”广泛应用的突破点

人工智能与工业的深度融合将逐步从通用性技术领域向技术纵深程度高的专业技术场景转变，实现从上游设计、原料投递，到中游制造、人机协作，再到下游服务、监测运维，最终再指导工业设计和技术升级的应用闭环。

三：构建精准数据流闭环将成为打造智能制造生态体系的关键

随着工业数据属性发生根本性改变，工业大数据价值越来越被重视。未来工业数据将呈现从消费数据、工业大数据到精准数据流的转变，构建从采集、分析、转化、反馈等环节的精准数据流闭环将成为打造智能制造生态体系的关键。

四：行业及场景的聚焦将引领互联网企业进军工业领域

互联网企业进军工业领域具有天然的技术和平台优势，我国“互联网+智能制造”已取得初步成效。未来聚焦智能制造具体行业及场景，将成为互联网企业发展智能制造的重要切入点。

五：行业级工业互联网平台将率先探索出市场化商业模式

通用性行业平台由于纵深程度有限，市场供给与需求并不匹配，使得企业上云意愿不强，尚未探索出成熟的市场化模式。行业级工业互联网平台由于兼具聚焦和普适双重特性，面对智能制造各行业不同需求，有望率先探索出可行的市场化商业模式。

六：工业企业附加值提升关键点将由设备价值挖掘转向用户价值挖掘

工业发展进程正在从企业产品牵引用户需求转变为用户需求引领企业生产，智能制造对于工业领域附加值的提升也应该逐步从生产制造环节的降本增效，转向提供高附加值衍生服务，即“智能制造“生产的”智能产品”提供的“智能服务”，将成为工业企业附加值提升的关键。

七：安全性将成为企业智能化升级决策的重要依据

工业核心数据、关键技术专利、企业用户数据等数字化资产已成为企业核心资产。目前我国数据安全法规体系和监督机制尚不健全，一定程度上抑制了企业智能化升级步伐。未来，提高数据全生命周期安全性，增加企业上云信任度和意愿，将成为中国企业智能化升级决策的重要依据。

八：智能制造系统集成发展将深度根植行业

智能制造系统解决方案作为综合性集成服务，既要面对“两头占款”带来的资金压力，还要满足团队对于专业人才的高需求，多领域“全面出击”的发展路线将给企业来带沉重的包袱。未来，深度聚焦细分行业的系统集成商有望扛起产业发展大旗。

九：超高附加值制造领域将成为增材制造在工业领域的最优切入点

增材制造技术具有生产成本下限高、上限低的特性，在桌面级应用及简单工艺大规模制造场景都不具备成本优势，规模化商用迟迟不能铺开，而以发动机、风电叶片、潜艇螺旋桨等为代表的超高附加值、超大型定制化单品制造领域，有望成为增材制造技术在工业领域的最优切入点。

十：汽车、3C等行业将引领数字孪生技术加速普及

数字孪生技术作为企业数字化升级和智能工厂建设的第一选择，将从数字产品孪生、生产制造流程数字孪生和设备数字孪生三个层面，优先在工艺成熟度较高的汽车制造、电子制造领域铺开。预计到2020年，至少50%年收入超过10亿元的制造商将为其产品或资产启动至少一项数字孪生项目

智能制造系统解决方案和智能工厂发展趋势

智能制造系统解决方案和智能工厂发展趋势 当前，我国大多数企业、行业智能制造系统都还处于局部应用阶段，只有少数大企业单项业务信息技术覆盖面较高，关键业务环节应用系统之间实现了一定的协同和集成。从制造企业生产力水平来看，大量企业处于工业2.0要补课，有些企业处于工业3.0待普及，有个别企业处于工业4.0要示范。 智能制造系统解决方案发展趋势 据行业专业人士分析，今后国内智能制造系统解决方案将面临三大发展趋势。 第一大趋势：智能制造是一项系统性工程，系统解决方案领域的合作将更加活跃。 智能制造发展具有复杂性、系统性，涉及设计、生产、物流、销售、服务等产品全生命周期，涉及执行设备层、控制层、管理层、企业层、云服务层、网络层等企业系统架构，需要实现横向集成、纵向集成和端到端集成。限于资金投入不足、技术研发周期较长以及工艺壁垒等因素，单个系统解决方案商很难满足各个细分行业的智能制造发展需要，企业间将不断加强协同创新，以强化智能制造系统解决方案供应能力。 第二大趋势：智能制造系统架构将进一步完善，工业软件领域的集成与发展将成为重点。 从企业系统架构来看，国内目前还没有出现能够打通整个架构体系的智能制造解决方案商，但随着技术水平的不断进步，系统解决方案提供商将不断完善架构体系。智能制造系

统解决方案主要依托于软硬件产品及系统，实现制造要素和资源的相互识别、实时交互、信息集成。从硬件层面来看，基于成本大幅降低的现实需要，硬件中通用性强的部分将日趋模块化、标准化发展。从软件层面来看，工业软件存在于智能制造的每个角落，智能制造解决方案将更加倚重于与硬件层关系密切的软件部分（SFC、MES、ERP、PLM）的集成与发展，其中MES是软件层中最核心部分。 我国智能工厂发展趋势分析 当前，智能制造热度高企，石化、钢铁、机械装备制造、汽车制造、航空航天、飞机制造等行业纷纷开始探索建设智能工厂。《中国制造2025》明确提出要推进制造过程智能化，在重点领域试点建设智能工厂/数字化车间，这必将加速智能工厂在工业行业领域的应用推广。预计未来3-5年，全国将涌现出一批智能工厂。 智能工厂的内涵及建设重点 智能工厂是实现智能制造的重要载体，主要通过构建智能化生产系统、网络化分布生产设施，实现生产过程的智能化。企业基于CPS和工业互联网构建的智能工厂原型，主要包括物理层、信息层、大数据层、工业云层、决策层。其中，物理层包含工厂内不同层级的硬件设备，从最小的嵌入设备和基础元器件开始，到感知设备、制造设备、制造单元和生产线，相互间均实现互联互通。以此为基础，构建了一个“可测可控、可产可管”的纵向集成环境。信息层涵盖企业经营业务各个环节，包含研发设计、生产制造、营销服务、物流配送等各类经营管理活动，以及由此产生的众创、个性化定制、电子商务、可视追踪等相关业务。在此基础上，形成了企业内部价值链的横向集成环境，实现数据和信息的流通和交换。

智能制造技术的发展论文

智能制造技术的发展 (共10页) 姓名：陈加定 学号：SF1105006 南京航空航天大学 2011/12/23

智能制造技术的发展 摘要：介绍了智能制造提出的背景、主要研究内容和目标, 人工智能与 I M T、 I M S的 关系, I M S 和 C I M S, 智能制造的物质基础及理论基础, 智能制造系统的特征及框架 结构, 并简要介绍了智能加工中心 IMC, 智能制造技木的发展趋势，以及智能制造系统研 究成果及存在问题。 关键词：智能制造，智能制造技术，IMS，IMC，IMT。 一、智能制造技术提出的背景 制造业是国民经济的基础工业, 是决定国家发展水平的最基本因素之一。从机械制造业发展的历程来看, 经历了由手工制作、泰勒化制造、高度自动化、柔性自动化和集成化制造、并行规划设计制造等阶段。就制造自动化而言, 大体上每十年上一个台阶: 50～60年代是单机数控, 70 年代以后则是CNC机床及由它们组成的自动化岛，80年代出现了世界性的柔性自动化热潮。与此同时, 出现了计算机集成制造, 但与实用化相距甚远。随着计算机的问世与发展, 机械制造大体沿两条路线发展: 一是传统制造技术的发展, 二是借助计算机和自动化科学的制造技术与系统的发展。80年代以来, 传统制造技术得到了不同程度的发展，但存在着很多问题。先进的计算机技术和制造技术向产品、工艺和系统的设计人员和管理人员提出了新的挑战, 传统的设计和管理方法不能有效地解决现代制造系统中所出现的问题, 这就促使我们借助现代的工具和方法, 利用各学科最新研究成果, 通过集成传统制造技术、计算机技术与科学以及人工智能等技术, 发展一种新型的制造技术与系统, 这便是智能制造技术 ( Intelligent Manufacturing Technology, IMT) 与智能制造系统( Intelligent M anufacturing System，IMS)。 90 年代以后, 世界各国竞相大力发展 I M T 和I M S 的深层次原因有：(1)集成化离不开智能；(2)机器智能化比较灵活；(3)智能化的经济效益较高；

2020年公需课考试——人工智能技术及其发展趋势(93分)

单选题： 1.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 2.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（ 3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：B√答对 3.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案：C√答对

4.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（3.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案：C√答对 5.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 6.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案：D√答对

7.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（3.0分） A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日 我的答案：B√答对 8.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：A√答对 9.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对

专业技术人员继续教育《人工智能技术发展趋势和应用》试题和答案涵盖80%内容

《人工智能技术发展趋势及应用》试题及答案 (一) 单选题，每题 2 分，共 20 题。 1. 下列有关人工智能的说法中，不正确的是（）。 (A)人工智能是以机器为载体的智能 (B)人工智能是以人为载体的智能 (C)人工智能是相对于动物的智能 (D)人工智能也叫机器智能 2. 以下属于素养性知识的是（）。 (A)为人处事方面的知识 (B)行业性知识 (C)分析性知识 (D)创造性知识 3. 本课程提到，人工智能皇冠上的明珠是（）。 (A)数据智能 (B)读写智能 (C)逻辑智能 (D)语言智能 4. 根据本课程，以下哪项不属于情感分析四维模型的内容（）。 (A)读音知情 (B)读脸知情

(C)读搏知情 (D)读书知情 5. 人工神经网络发展的第一次高潮是（）。 (A)1986年启动“863计划” (B)1977年，吴文俊创立吴方法 (C)1957年，罗森布拉特提出感知机神经元关系 (D)1985-1986年提出误差反向传播算法 6. 人工智能在围棋方面的应用之一是AlphaGo通过（）获得“棋感”。 (A)视觉感知 (B)扩大存储空间 (C)听觉感知 (D)提高运算速度 7. 以下哪项不属于教育信息化的三个阶段（）。 (A)教育创新化 (B)教育技术化 (C)教育智能化 (D)教育智慧化 8. 以下不属于人工智能对当前经济社会冲击最大的四个领域的是（）。 (A)制造 (B)教育

(C)艺术 (D)金融 9. 2013年，麻省理工学院的基础评论把（）列为第一大技术突破。 (A)机器学习 (B)人工智能 (C)智能围棋 (D)深度学习 10. 根据本课程，过去生产一台哈雷机车需要21天，但在工业4.0时代，只需要（）就可以把私人定制的摩托车交给客户，极大提高了生产效率，同时满足用户的个性化需求。 (A)2天 (B)24小时 (C)12小时 (D)6小时 11. 根据本课程，根据相关机构数据分析，中国制造业总体成本与美国相比（） (A)远远低于美国 (B)远远高于美国 (C)已经几乎相等同 (D)无法判断 12. 根据本课程，高速公路自动驾驶属于智能网联汽车的哪个发展阶段？（） (A)驾驶辅助 (B)部分自动驾驶

智能制造系统解决方案

智能制造系统解决方案 据行业专业人士分析，今后国内智能制造系统解决方案将面临三大发展趋势。 第一大趋势：智能制造是一项系统性工程，系统解决方案领域的合作将更加活跃。 智能制造发展具有复杂性、系统性，涉及设计、生产、物流、销售、服务等产品全生命 周期，涉及执行设备层、控制层、管理层、企业层、云服务层、网络层等企业系统架构，需要实现横向集成、纵向集成和端到端集成。限于资金投入不足、技术研发周期较长以及工艺壁垒等因素，单个系统解决方案商很难满足各个细分行业的智能制造发展需要，企业间将不断加强协同创新，以强化智能制造系统解决方案供应能力。 第二大趋势：智能制造系统架构将进一步完善，工业软件领域的集成与发展将成为重点。 从企业系统架构来看，国内目前还没有出现能够打通整个架构体系的智能制造解决方案 商，但随着技术水平的不断进步，系统解决方案提供商将不断完善架构体系。智能制造系统解决方案主要依托于软硬件产品及系统，实现制造要素和资源的相互识别、实时交互、信息集成。从硬件层面来看，基于成本大幅降低的现实需要，硬件中通用性强的部分将日趋模块化、标准化发展。从软件层面来看，工业软件存在于智能制造的每个角落，智能制造解决方案将更加倚重于与硬件层关系密切的软件部分（SFC、MES、ERP、PLM）的集成与发展，其 中MES是软件层中最核心部分。 第三大趋势：凭借技术积累和对行业的深刻理解，领先制造企业逐渐将行业系统解决方 案作为新增长点。

近年来，领先制造企业积累了行业内相当程度的专业化知识、技术、能力，同时凭借其 自身对行业工艺的深入理解，自用智能制造系统解决方案日趋成熟。面对智能制造巨大的 市场空间，这些领先制造企业趋向于将自用解决方案提供给具有共性需求的同行业其他用户，寻求新的业务增长点。当前，已有深圳雷柏科技、陕鼓集团、企业将自身较为成熟的解决 方案作为独立业务对外提供，也有徐工集团、大型制造企业，将内部信息技术部门转型为外 部专业化的智能制造系统解决方案提供商。

我国智能制造装备产业发展现状及未来趋势分析

我国智能制造装备产业发展现状及未来趋势分析 中国智能制造装备产业发展分析 （一）产业发展状况 1、核心智能测控装置与部件进入产业化阶段 目前，我国智能测控装置和部件在仪器仪表、包装和食品机械、工程机械、环保机械、重机、印机等 智能制造装备产业重点领域取得突破性进展，核心智能测控装置与部件进入产业化阶段。其中，仪器仪表 领域、包装和食品机械领域发展较为突出，但智能测控装置与部件整体技术水平依然较低，关键核心部件 亟待突破。以工业机器人为例，我国工业机器人产业发展尚处于起步阶段，因缺少核心技术，使之仍处于 单件小批量的生产状态，产品性价比较低。 2、重大智能制造成套设备取得标志性成果 我国在石油石化、机械加工、食品制造等领域的重大智能制造成套设备取得标志性成果。如，在石油 石化智能成套设备领域，国产全自动油田固井车研制成功、国内首套褐煤提水装置试验成功、国内首套年 产1万吨烷基化废酸再生装置实现高水平中交、自主研发“千万吨级炼油加氢装置循环氢压缩机高压干气 密封及其控制系统”和“大型煤化工煤制丙烯装置丙烯制冷压缩机大轴径干气密封”两项科技成果问世。 在智能化食品制造生产线领域，乳品无菌化数字示范车间年产无菌包装乳品9000万瓶，减少乳品加工环节 的原料及成品损耗约15%，节省加工过程中的能源消耗约20%，降低消毒液用量约70%。无菌化饮料吹灌 旋数字化车间可为客户产品质量提升约10%，生产效率提高约15%，降低能源消耗约20%，降低人工约20%，降低设备成本、占地成本约20%。在智能化纺织成套装备领域，我国开发出现场“无人化”操作的染色工 艺、智能染色系统、筒子纱微波烘干机、元明粉自动称量系统、装卸纱机器人、自动物流系统、中央控制 软件系统等，研制出新产品三类18种84台/套。 3、智能制造装备产业正积极寻求创新发展 近年来，智能制造装备产业重点领域已初步建立了产学研用相结合的产业创新体系。电工电器、液压 气动密封件、工程机械和重机等重点领域已建立六个公共服务平台。同时，江苏、上海、广东、洛阳等一 些省市相继成立工业机器人产业技术创新联盟。2013年4月，由中国机械工业联合会牵头的“中国机器人 产业联盟”成立。另外，骨干企业的研发经费逐年提升，重点企业研发经费占销售收入的比重已超过5%。如，湖北力帝机床、中国重型机械研究院、深圳精密达、上海派芬自动控制技术和深圳正弦电气的研发经 费占销售收入比重均达8%以上。北人集团、上海电气、辽宁大族冠华、杭州科雷机电、湖北力帝机床、西 安西电电力等企业新产品产值率达80%以上。 （二）产业布局

关于人工智能技术及其发展趋势2020考试答案

人工智能技术及其发展趋势 1.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（10.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D√答对 2.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（10.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：A√答对 3.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（10.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别

D.虹膜识别 我的答案：C√答对 4.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（10.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案：C√答对 1.一般说来，人工智能技术包括（）。（10.0分）） A.深度学习、机器学习 B.计算机视觉、自然语言处理 C.人机交互、生物信息技术、智能芯片 D.虚拟现实/增强现实、机器人技术 我的答案：ABCD√答对 2.指纹识别是通过（）等物理传感器获取指纹图像，经过数据处理进行分析判别。（10.0分）） A.光 B.电 C.力 D.热

我的答案：ABCD √答对 1.机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。（10.0分） 我的答案： 正确 √答对 2.卷积神经网络是一种常用来处理具有网格结构拓扑数据的神经网络，如处理时序数据和图像数据等，广泛应用于人脸识别、物品识别等领域。（10.0分） 我的答案： 正确 √答对 3.人工智能是科学交叉的结果，它由不同领域多学科综合发展而来。（10.0分） 我的答案： 正确 √答对 4.机器人一般由执行机构、驱动装置、检测装置、控制系统和复杂机械等组成，涉及到控制论、机械电子、计算机、材料、仿生等学科，在工业、医学、农业、建筑业甚至军事等领域中均有重要用途。（10.0分） 我的答案： 正确 √答对 1、最困难的事就是认识自己。20.7.57.5.202008:2708:27:50Jul-2008:27 2、自知之明是最难得的知识。二〇二〇年七月五日2020年7月5日星期日 3、越是无能的人，越喜欢挑剔别人。08:277.5.202008:277.5.202008:2708:27:507.5.202008:277.5.2020 4、与肝胆人共事，无字句处读书。7.5.20207.5.202008:2708:2708:27:5008:27:50 5、三军可夺帅也。Sunday, July 5, 2020July 20Sunday, July 5, 20207/5/2020 6、最大的骄傲于最大的自卑都表示心灵的最软弱无力。8时27分8时27分5-Jul-207.5.2020 7、人生就是学校。20.7.520.7.520.7.5。2020年7月5日星期日二〇二〇年七月五日 亲爱的用户： 烟雨江南，画屏如展。在那桃花盛开的地方，在这醉 人芬芳的季节，愿你生活像春天一样阳光，心情像桃花一 样美丽，感谢你的阅读。

智能制造技术

人机一体化智能系统 车辆15-2 班刘博洋智能制造，源于人工智能的研究。一般认 为智能是知识和智力的总和，前者是智能的基 础，后者是指获取和运用知识求解的能力。智能 制造应当包含智能制造技术和智能制造系统，智 能制造系统不仅能够在实践中不断地充实知识 库，而且还具有自学习功能，还有搜集与理解环境信息和自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力。 一、智能制造的制造原理 从智能制造系统的本质特征出发，在分布式制造网络环境中，根据分布式集成的基本思想，应用分布式人工智能中多Agent 系统的理论与方法，实现制造单元的柔性智能化与基于网络的制造系统柔性智能化集成。根据分布系统的同构特征，在智能制造系统的一种局域实现形式基础上，实际也反映了基于Internet 的全球制造网络环境下智能制造系统的实现模式。 二、智能制造系统 智能制造系统是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化系统，它突出了在制造诸环节中，以一种高度柔性与集成的方式，借助计算机模拟的人类专家的智能活动，进行分析、判断、推理、构思和决策，取代或延伸制造环境中人的部分脑力劳动，同时，收集、存储、完善、共享、继承和发展人类专家的制造智能。由于这种制造模式，突出了知识在制造活动中的价值地位，而知识经济又是继工业经济后的主体经济形式，所以智能制造就成为影响未来经济发展过程的制造业的重要

生产模式。智能制造系统是智能技术集成应用的环境，也是智能制造模式展现的载体。 一般而言，制造系统在概念上认为是一个复杂的相互关联的子系统的整体集成，从制造系统的功能角度，可将智能制造系统细分为设计、计划、生产和系统活动四个子系统。在设计子系统中，智能制定突出了产品的概念设计过程中消费需求的影响；功能设计关注了产品可制造性、可装配性和可维护及保障性。另外，模拟测试也广泛应用智能技术。在计划子系统中，数据库构造将从简单信息型发展到知识密集型。在排序和制造资源计划管理中，模糊推理等多类的专家系统将集成应用； 智能制造的生产系统将是自治或半自治系统。在监测生产过程、生产状态获取和故障诊断、检验装配中，将广泛应用智能技术；从系统活动角度，神经网络技术在系统控制中已开始应用，同时应用分布技术和多元代理技术、全能技术，并采用开放式系统结构，使系统活动并行，解决系统集成。 由此可见，IMS理念建立在自组织、分布自治和社会生态学机理上，目的是通过设备柔性和计算机人工智能控制，自动地完成设计、加工、控制管理过程，旨在解决适应高度变化环境的制造的有效性。 三、智能制造系统的综合特征 （1）自律能力 即搜集与理解环境信息和自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力。具有自律能力的设备称为“智能机器”，“智能机器”在一定程度上表现出 独立性、自主性和个性，甚至相互间还能协调运作与竞争。强有力的知识库和基于知识的模型是自律能力的基础。

人工智能技术及其发展趋势

人工智能技术及其发展趋势 1.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：A√答对 2.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（ 3.0分） A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日 我的答案：B√答对 3.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别

D.虹膜识别 我的答案：C√答对 4.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案：D√答对 5.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 6.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（3.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题

D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D√答对 7.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 8.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对 9.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片

智能制造技术的发展论文

智能制造技术的发展论 文 TPMK standardization office【 TPMK5AB- TPMK08- TPMK2C- TPMK18】

智能制造技术的发展 (共10页) 姓名：陈加定 学号：SF1105006 南京航空航天大学 2011/12/23 智能制造技术的发展 摘要：介绍了智能制造提出的背景、主要研究内容和目标, 人工智能与 I M T、 I M S的关系, I M S 和C I M S, 智能制造的物质基础及理论基础, 智能制造系统的特征及框架结构, 并简要介绍了智能加工中心 IMC, 智能制造技木的发展趋势，以及智能制造系统研究成果及存在问题。 关键词：智能制造，智能制造技术，IMS，IMC，IMT。 一、智能制造技术提出的背景 制造业是国民经济的基础工业, 是决定国家发展水平的最基本因素之一。从机械制造业发展的历程来看, 经历了由手工制作、泰勒化制造、高度自动化、柔性自动化和集成化制造、并行规划设计制造等阶段。就制造自动化而言, 大体上每十年上一个台阶: 50～60年代是单机数控, 70 年代以后则是CNC 机床及由它们组成的自动化岛，80年代出现了世界性的柔性自动化热潮。与此同时, 出现了计算机集成制造, 但与实用化相距甚远。随着计算机的问世与发展, 机械制造大体沿两条路线发展: 一是传统制造技术的发展, 二是借助计算机和自动化科学的制造技术与系统的发展。80年代以来, 传统制造技术得到了不同程度的发展，但存在着很多问题。先进的计算机技术和制造技术向

产品、工艺和系统的设计人员和管理人员提出了新的挑战, 传统的设计和管理方法不能有效地解决现代制造系统中所出现的问题, 这就促使我们借助现代的工具和方法, 利用各学科最新研究成果, 通过集成传统制造技术、计算机技术与科学以及人工智能等技术, 发展一种新型的制造技术与系统, 这便是智能制造技术 ( Intelligent Manufacturing Technology, IMT) 与智能制造系统 ( Intelligent M anufacturing System，IMS)。 90 年代以后, 世界各国竞相大力发展 I M T 和I M S 的深层次原因有：(1)集成化离不开智能；(2)机器智能化比较灵活；(3)智能化的经济效益较高；(4)白领化使得有丰富经验的机械工人和技术人员日益缺少，产品制造技术越来越复杂, 促使使用人工智能和知识工程技术来解决现代化的加工问题；(5)工厂生产率的提高更多地取决于生产管理和生产自动化。总之，以计算机信息技术为基础的高新技术得到迅猛发展，为传统的制造业提供了新的发展机遇。计算机技术、信息技术、自动化技术与传统制造技术相结合，形成了先进制造技术概念。近年来由发达国家倡导的面向21世纪的“智能制造系统”、“信息高速公路”等国际研究计划，无疑是该背景下的产物，也是国际间进行高科技研究开发的具体表现和积极占领 21 世纪高科技制高点的象征。 二. 主要研究内容和目标 智能制造技术在国际上尚无公认的定义。目前比较通行的一种定义是, 智能制造技术是指在制造工业的各个环节, 以一种高度柔性与高度集成的方式,通过计算机来模拟人类专家的制造智能活动。因此, 智能制造的研究开发对象是整个机械制造企业, 其主要研究开发目标有二: ①整个制造工作的全面智能化, 它在实际制造系统中首次提出了以机器智能取代人的部脑力劳动作为主要

2020年继续教育答案人工智能技术及其发展趋势

单选题 1.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A √答对 2.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（ 3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案：D √答对 3.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C √答对 4.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案：C √答对

5.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：A √答对 6.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（3.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D √答对 7.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A √答对 8.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习

中国智能制造系统解决方案供应商联盟章程

中国智能制造系统解决方案供应商联盟章程 为大力发展智能制造，充分发挥智能制造系统解决方案供应商的重要作用，加快推动制造业转型升级，培育制造业竞争新优势，由从事智能制造相关领域的系统解决方案供应商、行业用户和研究院所共同发起成立中国智能制造系统解决方案供应商联盟。 第一章总则 第一条本联盟名称是中国智能制造系统解决方案供应商联盟，英文名称是“China Intelligent Manufacturing System Integrator Consortium”。 第二条本联盟是以从事智能制造相关领域研究的系统解决方案供应商为核心，联合行业用户和研究院所等共同发起、自愿组成的行业性、非赢利性社会组织。 第三条联盟的宗旨是培育和壮大智能制造系统解决方案供应商，搭建智能制造系统集成技术研发、行业应用和市场推广的一体化公共服务平台，促进智能制造系统集成共性技术和核心技术的交流与研究，为政府制定相关战略、规划和政策提供支撑服务，为国内各类智能制造项目的实施提供咨询服务和解决方案，带动国产智能制造装备发展，推动制造业转型升级。

第四条本联盟在业务上接受行业主管部门的指导与监督管理。 第二章业务范围 第五条本联盟的业务范围是： （一）协助政府做好智能制造系统解决方案供应商企业生产、经营数据等的统计工作，向有关政府部门上报智能制造系统解决方案供应商运行分析报告，研究编制中国智能制造系统解决方案供应商行业发展报告。 （二）研究提出优秀智能制造系统解决方案供应商评选规则，开展优秀系统解决方案供应商推荐工作，组织制作并宣传推广优秀系统解决方案案例集。 （三）搭建公共服务平台，组织举办智能制造系统解决方案相关的会议、论坛，搭建系统解决方案供应商与用户交流平台。 （四）组织形成智能制造系统解决方案供应商联合体，为国内各类智能制造工程项目的实施提供咨询服务和解决方案，联合申报有关政策支持项目。 （五）研究智能制造系统集成共性技术和核心技术，促进智能制造系统集成技术的发展。组织开展智能制造系统集成相关标准的预研，积极推广应用相关标准。 （六）协助成员单位解决发展中遇到的共性问题，采用集

智能制造系统解决方案和智能工厂发展趋势

智能制造系统解决方案和智能工厂发展趋势 内容来源网络，由“深圳机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展. 智能制造系统解决方案和智能工厂发展趋势 当前，我国大多数企业、行业智能制造系统都还处于局部应用阶段，只有少数大企业单项业务信息技术覆盖面较高，关键业务环节应用系统之间实现了一定的协同和集成。从制造企业生产力水平来看，大量企业处于工业2.0要补课，有些企业处于工业3.0待普及，有个别企业处于工业4.0要示范。 智能制造系统解决方案发展趋势 据行业专业人士分析，今后国内智能制造系统解决方案将面临三大发展趋势。 第一大趋势：智能制造是一项系统性工程，系统解决方案领域的合作将更加活跃。 智能制造发展具有复杂性、系统性，涉及设计、生产、物流、销售、服务等产品全生命周期，涉及执行设备层、控制层、管理层、企业层、云服务层、网络层等企业系统架构，需要实现横向集成、纵向集成和端到端集成。限于资金投入不足、技术研发周期较长以及工艺壁垒等因素，单个系统解决方案商很难满足各个细分行业的智能制造发展需要，企业间将不断加强协同创新，以强化智能制造系统解决方案供应能力。 第二大趋势：智能制造系统架构将进一步完善，工业软件领域的集成与发展将成为重点。

从企业系统架构来看，国内目前还没有出现能够打通整个架构体系的智能制造解决方案商，但随着技术水平的不断进步，系统解决方案提供商将不断完善架构体系。智能制造系统解决方案主要依托于软硬件产品及系统，实现制造要素和资源的相互识别、实时交互、信息集成。从硬件层面来看，基于成本大幅降低的现实需要，硬件中通用性强的部分将日趋模块化、标准化发展。从软件层面来看，工业软件存在于智能制造的每个角落，智能制造解决方案将更加倚重于与硬件层关系密切的软件部分（SFC、MES、ERP、PLM）的集成与发展，其中MES是软件层中最核心部分。 我国智能工厂发展趋势分析 当前，智能制造热度高企，石化、钢铁、机械装备制造、汽车制造、航空航天、飞机制造等行业纷纷开始探索建设智能工厂。《中国制造2025》明确提出要推进制造过程智能化，在重点领域试点建设智能工厂/数字化车间，这必将加速智能工厂在工业行业领域的应用推广。预计未来3-5年，全国将涌现出一批智能工厂。 智能工厂的内涵及建设重点 智能工厂是实现智能制造的重要载体，主要通过构建智能化生产系统、网络化分布生产设施，实现生产过程的智能化。企业基于CPS和工业互联网构建的智能工厂原型，主要包括物理层、信息层、大数据层、工业云层、决策层。其中，物理层包含工厂内不同层级的硬件设备，从最小的嵌入设备和基础元器件开始，到感知设备、制造设备、制造单元和生产线，相互间均实现互联互通。以此为基础，构建了一个“可测可控、可产可管”的纵向集成环境。信息层涵盖企业经营业务各个环节，包含研发设计、生产制造、营销服务、物流配送等各类经营管理活动，以及由此产生的众创、个性化定制、电子商务、可视追踪等相关业务。在此

2019年西门子杯中国智能制造挑战赛

2019年“西门子杯”中国智能制造挑战赛 智能制造创新研发类赛项：企业命题方向 企业A命题1：自行车车架研磨、抛光设备研发 企业A命题2：整箱自动检重、记录设备研发 一、题目背景 企业A为浙江德清久胜车业有限公司，是国内著名的大型自行车生产企业，年产自行车200万辆，主要经营范围包括自行车、童车及相关配件的生产等。 题目来源于该企业的生产线，为了提高产品的质量、生产效率、降低人工成本，需要对该生产线进行升级改造。参赛队员需根据生产工艺与企业具体要求，设计一套完整的解决方案并进行样机研发、验证。 该题目要求参赛团队具备扎实的理论功底和娴熟的开发能力，遵循实际生产设备改造、研发规律，严格按照相关工业标准和流程，设计、开发出满足企业要求的设备、产品，在此基础上鼓励在性能、效率、功能等方面的创新。 二、比赛要求 1、企业面临/急需解决的问题 目前年产200万台自行车，人工成本越来越多，希望进行自动化产线升级。目前是600-700人实现200万台产量，他们希望能达到100-200人实现200万台的产量。 2、比赛要求 针对企业实际问题与需求，参赛队选取以下2个任务中的一个，完成比赛。 （1）自行车车架自动研磨、抛光设备研发。目前的研磨、抛光是由人工进行，效率较低且质量难以保证（具体研磨、抛光过程参见视频：《车架研磨抛光》）。要求设计一台可自动对毛坯车架进行表面研磨、抛光的设备，实现自动或者辅助人进行研磨、抛光的操作。针对车架整体抛光，主要抛光面为A/B 面，抛光精度达到涂装工艺要求，抛光设备必须简易灵活，适用不同产品的规格和构造，适用材料便宜易购买。（对毛坯车架表面的毛刺、磕碰伤、焊渣、划痕等做研磨、抛光处理）。 具体要求： ?该设备类似自动汽车洗车机的设备。类似于视频中自行车车架，从头管处进入设备抛光入口，从设备出口处自动流出来，即抛光、研磨完成，可以试用于自行车多种型号。 ?需要考虑研磨效果（钢丝毛刷刷产品的距离、力度、抛光效果（目数/粗细）需满足喷涂要求）。 ?使用的抛光钢丝刷市场上易购得、价格低等特点。毛刷重复使用性较好，重复研磨品质能保证。 ?因产品结构、种类和大小较多，需综合考虑设备工作面大小尺寸，设备快速换模易实现（例：1-2分钟完成换模）。设备设计控制PLC为集成统一控制单元，配有人机交互界面，适用于多品种、多尺寸规格，快速换线、快速调节，系统存储1000种以上尺寸、重量规格，换线时采取程序调

人工智能技术的发展趋势

人工智能技术的发展趋势 人工智能，简称AI。是当今世界炙手可热的行业之一。众所周知，人工智能自提出以来，到发展至今天，一直为大众所看好。下面给大家带来人工智能技术的发展趋势，喜欢人工智能专业的高考生可以参考参考! 人工智能技术的发展趋势 更多高级AI助手 随着亚马逊的Alexa，苹果的Siri以及其他类似设备的推出，人们看到了在家中从AI助手中受益匪浅的消费者。此类AI助手可用于获取天气报告，播放歌曲，关闭房间的灯，在线查找一些信息等等。 新的人工智能技术正在受到消费者的欢迎。根据Adobe Analytics的研究，据说拥有智能扬声器的人中约有71%的人每天至少使用一次，而拥有智能扬声器的人中约有44%的人每天承认多次使用智能扬声器。因此，在2019年，我们将能够看到更多高级AI助手帮助家庭和工作场所以及影响其他生活领域。 如今，用户使AI助手执行基本任务，例如在线搜索信息或播放歌曲。在未来几年中，随着AI助手将执行更大的任务，变

化将很大。仅通过识别用户的声音，他们就能为用户提供个性化的体验。 因此，不久后，您将与电视或冰箱通话，而不仅仅是像今天这样与人工智能设备通话。 人工智能支持的招聘工具 根据Indeed进行的调查，有42%的雇主不确定要找到合适的人才。对于企业而言，招聘过程是一项既费时又繁琐的任务。人工智能可以改变一切。这意味着在2019年，企业将能够使用基于AI的招聘工具，这将有助于他们进行招聘。 例如，像Mya这样的聊天机器人招聘代理(我的招聘助手)可以通过文本，电子邮件或Skype与候选人沟通。该应用程序可以帮助您完成第一级任务，并为您确定或拒绝候选人。 随着使用AI驱动的候选人交流和筛选工具的出现，大量的AI工具应运而生，这将帮助公司和组织节省更多的时间来选择候选人。 对话式AI搜寻 随着越来越多的人使用人工智能支持的助手，未来的趋势将是使用高级对话人工智能支持的搜索。随着语音搜索的推出，消费者在线搜索事物和答案的方式已经发生了很大变化。用户不必在搜索栏中输入单词，而是可以对设备说出搜索查询，而可以构

智能制造发展趋势及机遇

智能制造发展趋势及机遇 智能制造是基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。 工业发达国家经历了机械化、电气化、数字化三个历史发展阶段，具备了向智能制造阶段转型的条件。未来必然是以高度的集成化和智能化为特征的智能化制造系统，取代制造中的人的脑力劳动为目标，即在整个制造过程中通过计算机将人的智能活动与智能机器有机融合，以便有效地推广专家的经验知识，从而实现制造过程的最优化、自动化、智能化。 当今世界制造业智能化发展的五大趋势： 趋势一：制造全系统、全过程应用建模与仿真技术 建模与仿真技术是制造业不可或缺的工具与手段。基于建模的工程、基于建模的制造、基于建模的维护作为单一数据源的数字化企业系统建模中的三个主要组成部分，涵盖从产品设计、制造到服务完整的产品全生命周期业务，从虚拟的工程设计到现实的制造工厂直至产品的上市流通，建模与仿真技术始终服务于产品生命周期的每个阶段，为制造系统的智能化及高校眼珠与云顶提供了使能技术。 趋势二：重视使用机器人和柔性化生产 柔性与自动生产线和机器人的使用可以积极应对劳动力短缺和用工成本上涨。同时，利用机器人高精度操作，提高产品品质和作业安全，是市场竞争的取胜之道。以工业机器人为代表的自动化制造装备在生产过程中应用日趋广泛，在汽车、电子设备、奶制品和饮料等行业已大量使用基于工业机器人的自动化生产线。

趋势三：物联网和务联网在制造业中作用日益突出 通过虚拟网络——实体物理系统，整合职能机器、储存系统和生产设施。通过物联网、服务计算、云计算等信息技术与制造技术融合，构成制造务联网，实现软硬件制造资源和能力的全系统、全生命周期、全方位的透彻的感知、互联、决策、控制、执行和服务化，使得从入场物流配送到生产、销售、出厂物流和服务，实现泛在的人、机、物、信息的集成、共享、协同与优化的云制造。 趋势四：普遍关注供应链动态管理、整合与优化 供应链管理是一个复杂、动态、多变的过程，供应链管理更多地应用物联网、互联网、人工智能、达数据等新一代信息技术，更倾向于使用可视化的手段来显示数据，采用移动化的手段来访问数据；供应链管理更加重视人机系统的协调性，实现人性化的技术和管理系统。企业通过供应链的全过程管理、信息集中化管理、系统动态化管理实现整个供应链的可持续发展，进而缩短了满足客户订单的时间，提高了价值链协同效率，提升了生产效率，是的全球范围的供应链管理更具效率。 趋势五：增材制造技术与工作发展迅速 增材制造技术（3D打印技术）是综合材料、制造、信息技术的多学科技术。它以数字模型文件为基础，运用粉末状的沉积、粘合材料，采用分层加工或叠加成行的方式逐层增加材料来生成各三维实体。提突出的特点使无需机械加工或模具，就能直接从计算机数据库中生成任何形状的物体，从而缩短研制周期、提高生产效率和降低生产成本。三维打印与云制造技术的融合将是实现个性化、社会化制造的有效制造模式与手段。 美国、欧洲、日本都将智能制造视为21世纪最重要的现金制造技术，认为

智能制造发展规划(2016年-2020年)

智能制造发展规划（2016-2020年） 智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。加快发展智能制造，是培育我国经济增长新动能的必由之路，是抢占未来经济和科技发展制高点的战略选择，对于推动我国制造业供给侧结构性改革，打造我国制造业竞争新优势，实现制造强国具有重要战略意义。 根据《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》《中国制造2025》和《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》，编制本规划。 一、发展现状和形势 全球新一轮科技革命和产业变革加紧孕育兴起，与我国制造业转型升级形成历史性交汇。智能制造在全球范围内快速发展，已成为制造业重要发展趋势，对产业发展和分工格局带来深刻影响，推动形成新的生产方式、产业形态、商业模式。发达国家实施“再工业化”战略，不断推出发展智能制造的新举措，通过政府、行业组织、企业等协同推进，积极培育制造业未来竞争优势。

经过几十年的快速发展，我国制造业规模跃居世界第一位，建立起门类齐全、独立完整的制造体系，但与先进国家相比，大而不强的问题突出。随着我国经济发展进入新常态，经济增速换挡、结构调整阵痛、增长动能转换等相互交织，长期以来主要依靠资源要素投入、规模扩张的粗放型发展模式难以为继。加快发展智能制造，对于推进我国制造业供给侧结构性改革，培育经济增长新动能，构建新型制造体系，促进制造业向中高端迈进、实现制造强国具有重要意义。 随着新一代信息技术和制造业的深度融合，我国智能制造发展取得明显成效，以高档数控机床、工业机器人、智能仪器仪表为代表的关键技术装备取得积极进展；智能制造装备和先进工艺在重点行业不断普及，离散型行业制造装备的数字化、网络化、智能化步伐加快，流程型行业过程控制和制造执行系统全面普及，关键工艺流程数控化率大大提高；在典型行业不断探索、逐步形成了一些可复制推广的智能制造新模式，为深入推进智能制造初步奠定了一定的基础。但目前我国制造业尚处于机械化、电气化、自动化、数字化并存，不同地区、不同行业、不同企业发展不平衡的阶段。发展智能制造面临关键共性技术和核心装备受制于人，智能制造标准/软件/网络/信息安全基础薄弱，智能制造新模式成熟度不高，系统整体解决方案供给能力不足，缺乏国际性的行业巨头企业和跨界融合的智能制造人才等突出问题。相对工