《智能制造技术基础》课件-第1章 智能制造技术概述

智能制造技术基础第1章智能制造技术概述本章要点1.智能制造技术的发展、内涵和特征智能制造技术的发展、内涵和特征11智能制造概念的产生、兴起和发展2智能制造的概念、内涵和特征01智能制造概念的产生、兴起和发展人类工业史三次工业革命使得人类发展进入了空前繁荣的时代三次工业革命产生了大量的弊端：

巨大的能源以及资源消耗

巨大的环境代价以及生态成本21世纪，人类面临空前的全球能源与资源危机，全球生态与环境危机，全球气候变化危机等多重挑战。背景不同阶段制造系统的追求目标制造系统的追求目标从20世纪60年代的大规模生产、70年代的低成本制造、80年代的产品质量、90年代的市场响应速度、21世纪的知识和服务，到如今以德国“工业4.0”而兴起的泛在感知和深入智能化。信息技术、网络技术、管理技术和其他相关技术的发展有力地推动了制造系统追求目标的实现，生产过程从手工化、机械化、刚性化逐步过渡到柔性化、服务化、智能化。01智能制造概念的产生、兴起和发展制造技术的发展与四次工业革命01智能制造概念的产生、兴起和发展产品制造过程国际分工的变化云计算、大数据、物联网、移动互联等新一代信息技术开始大爆发，从而开启了全新的智慧时代；机器人、数字化制造、3D打印等技术的重大突破正在重构制造业技术体系；云制造、网络众包、异地协同设计、大规模个性化定制、精准供应链、电子商务等网络协同制造模式正在重塑产业价值链体系。当前，信息技术、新能源、新材料、生物技术等重要领域和前沿方向的革命性突破和交叉融合，正在引发新一轮产业变革。制造业现状制造业已从传统的劳动和装备密集型，逐渐向信息、知识和服务密集型转变，新的工业革命即将到来。这一轮产业革命本质可概括为“一主多翼”：“一主”就是信息技术和生产服务领域的深度融合，出现数字化、网络化和智能化生产；所谓“多翼”是包括新能源、生物技术以及新材料等新的发展领域。计算机及其衍生的信息通信和智能技术革命是本轮工业革命的标志或原因。装备制造业、研发部门及其生产性服务业作为新一轮工业革命主导产业，凸显了制造业“智能化”革命的重要性，这些部门的核心工作就是使整个国民经济系统智能化，因此智能化将成为新一轮工业革命的本质内容之一。01智能制造概念的产生、兴起和发展英国学者保罗·麦里基在报告《制造业和创新：第三次工业革命》中认为，新一轮工业革命的核心是以机器人、3D打印机和新材料等为代表的智能制造业。01智能制造概念的产生、兴起和发展世界主要国家对智能制造的政策计划01智能制造概念的产生、兴起和发展四国制造业发展动态人类对人工智能的正式研究是20世纪50年代中期开始的。1956年，“人工智能”这个词在美国的达特茅斯大学正式诞生。随后，人们从逻辑推理、语音识别、数学运算处理、自动化控制、学习模拟等多个领域进行研究，建立了一个具有不同能力的人工智能系统。例如：能够进行数据处理、分析集成电路、模拟光路系统、识别人类的语言、识别手写、进行情报信息收集等的人工智能设备。02智能制造的概念、内涵和特征02智能制造的概念、内涵和特征1988年，美国纽约大学的怀特教授（P．K．Wright）和卡内基梅隆大学的布恩教授（D．A．Bourne）在《智能制造》一书中首次提出了智能制造的概念，并指出智能制造的目的是通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉和机器控制对制造技工的技能和专家知识进行建模，以使智能机器人在没有人工干预的情况下进行小批量生产。日本在1989年提出一种人与计算机相结合的“智能制造系统（intelligentmanufacturingsystem，IMS）”，并且于1994年启动了IMS国际合作研究项目，率先拉开了智能制造的序幕。早期的“智能制造系统”将人工智能（AI）视为核心技术，以“智能体（Agent）”为智能载体，其目的是试图用技术系统突破人的自然智力的局限，达到对人脑智力的部分代替、延伸和加强。02智能制造的概念、内涵和特征近年来，随着机器学习尤其是深度学习技术的突破，AI热潮再度兴起。最为经典的案例是谷歌公司的“阿尔法狗”，仅仅通过一年多的学习进化，就在最复杂的博弈游戏——围棋中迅速战胜了中日韩顶尖高手。AI的最新进展再度让智能制造燃起新的希望。人工智能历史上有三个学派：符号主义、联结主义与行为主义。这三派智能理论中，符号主义关注人脑的抽象思维的特性；联结主义只模仿人的形象思维；行为主义则着眼于人类或人造系统智能行为特性及进化过程，它们都从不同的角度致力于推动机器智能接近人的智能水平。行为主义在工业界的影响是更大的。由于人的智能是多功能、多层次、多侧面、全方位的，而三派AI的模型原理本身存在门户之别，并未走向统一和融合。此外AI在学习算法、稳定性分析、商业化应用等方面屡屡遭遇技术的“瓶颈”，始终制约着系统“智能化”水平与智能制造技术的提升，也导致一度兴旺的IMS在其发源国日本被政府和工业界放弃。02智能制造的概念、内涵和特征当今，智能制造一般指综合集成信息技术、先进制造技术和智能自动化技术，在制造企业的各个环节（如经营决策、采购、产品设计、生产计划、制造、装配、质量保证、市场销售和售后服务等）融合应用，实现企业研发、制造、服务、管理全过程的精确感知、自动控制、自主分析和综合决策，具有高度感知化、物联化和智能化特征的一种新型制造模式。02智能制造的概念、内涵和特征智能制造（IntelligentManufacturing，IM）是以新一代信息技术为基础，配合新能源、新材料、新工艺，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，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。智能制造的特征是将智能活动融合到生产制造全过程，通过人与机器协同工作，逐渐增大、拓展和部分替代人类在制造过程中的脑力劳动，已由最初的制造自动化扩展到生产的柔性化、智能化和高度集成化。美国的“工业互联网”、德国“工业4.0”以及我国的“互联网+”战略都体现出虚拟网络与实体物理深度融合——即智能制造的特征。智能制造技术是制造技术与数字技术、智能技术及新一代信息技术的融合，是面向产品全生命周期的具有信息感知、优化决策、执行控制功能的制造系统，旨在高效、优质、柔性、清洁、安全、敏捷地制造产品和服务用户。虚拟网络和实体生产的相互渗透是智能制造的本质：一方面，信息网络将彻底改变制造业的生产组织方式，大大提高制造效率；另一方面，生产制造将作为互联网的延伸和重要结点，扩大网络经济的范围和效应。以网络互连为支撑，以智能工厂为载体，构成了制造业的最新形态，即智能制造。这种模式可以有效缩短产品研制周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能源消耗。从软硬结合的角度看，智能制造即是一个“虚拟网络+实体物理”的制造系统。智能制造包括智能制造技术与智能制造系统两大关键组成要素和智能设计、智能生产、智能产品、智能管理与服务4大环节。IM是20世纪80年代末随着计算机集成制造系统（ComputerIntegratedManufacturingSystems，CIMS）的研究开始兴起的，核心是借助IM系统实现制造过程的自测量、自适应、自诊断、自学习，达到制造柔性化、无人化。制造智能主要表现在智能调度、智能设计、智能加工、智能操作、智能控制、智能工艺规划、智能测量和诊断等多方面。其中智能制造技术是指在制造业的各个流程环节，实现了大数据、人工智能、3D打印、物联网、仿真等新型技术与制造技术的深度融合。它具有学习、组织、自我思考等功能，能够对生产过程中产生的问题进行自我分析、自我推理、自我处理，同时对智能化制造运行中产生的信息进行存储，对自身知识库不断积累、完善、共享和发展。智能制造系统就是要通过集成知识工程、智能软件系统、机器人技术和智能控制等来对制造技术与专家知识进行模拟，最终实现物理世界和虚拟世界的衔接与融合，使得智能机器在没有人干预的情况下进行生产。智能制造系统相较于传统系统更具智能化的自治能力、容错功能、感知能力、系统集成能力。智能制造的内容包括：制造装备的智能化、设计过程的智能化、加工工艺的优化、管理的信息化和服务的敏捷化/远程化。在2010年后，中文的“智能制造”是指SmartManufacturing（SM）。SM又被译为智慧制造。2008年，IBM提出“智慧地球”的概念，从而拉开了新一代信息技术应用的大幕，先是物联网技术，接着是移动宽带、云计算技术、信息物理系统，然后是大数据。这些新一代信息技术具有诸多有别于传统IT技术的特点，将其应用于制造系统将从根本上改变当前的制造模式发展格局，从诸多方面改变制造业信息化建设的路径。新一代信息技术极大地推动了新兴制造模式的发展，其中具有代表性的先进制造模式有：以社会化媒体／Web2.0为支撑平台的社会化企业以云计算为使能技术的云制造以物联网（InternetofThings）为支撑的制造物联以泛在计算（UbiquitousComputing）为基础的泛在制造以信息物理系统（CyberPhysicalSystems，CPS）为核心的工业4.0下的智能制造以大数据为驱动力的预测制造乃至主动制造等。02智能制造的概念、内涵和特征第一，生产过程高度智能。智能制造在生产过程中能够自我感知周围环境，实时采集、监控生产信息。智能制造的特点：第二，资源的智能优化配置。信息网络具有开放性、信息共享性，由信息技术与制造技术融合产生的智能化、网络化的生产制造可跨地区、跨地域进行资源配置，突破了原有的本地化生产边界。第三，产品高度智能化、个性化。智能制造产品通过内置传感器、控制器、存储器等技术具有自我监测、记录、反馈和远程控制功能。智能制造模式和技术体系201智能制造模式02智能制造技术体系03智能制造关键技术01智能制造模式1、社会化企业社会化企业是将Web2.0应用于企业而引伸出来的概念，并将其定义为“企业内部、企业与企业之间，以及企业与其合作伙伴/用户间对社会软件的运用”。企业借助Web2.0等社会化媒体工具，使用户能够参与到产品和服务活动中，通过用户的充分参与来提高产品创新能力，形成新的服务理念与模式。社会化企业背景下产生了众包生产、产品服务系统等制造模式。01智能制造模式开放协作：社会化企业破除了传统企业和外部的边界，面向更广泛的群体、面向整个社会，充分利用外部优质资源，以此博采众长和资源共享，在全社会范围内对产品研发、设计、制造、营销和服务等阶段进行大规模协同，整合产生效益，实现企业从有边界到无边界的突破、从“企业生产”到“社会生产”的转变；平等共享：平等就是去中心化、去等级化，传统的集中经营活动将被社会化企业分散经营方式取代，层级化的管理结构将转变为以节点组织的扁平化结构，产品采取模块化研发生产方式，以适应顾客的个性化需求；社会化创新：产品创新的思想往往来自用户，社会化企业注重客户参与的互动性、知识运用、隐性知识的集成，通过社会性网络能够充分利用群体智慧的认知与创新能力，提供任务解决方案、发现创意或解决技术问题，帮助进行产品/服务创新。社会化企业的特点：01智能制造模式2、云制造云制造是以云计算技术为支撑的网络化制造新形态，云制造通过采用物联网、虚拟化和云计算等网络化制造与服务技术对制造资源和制造能力进行虚拟化和服务化的感知接入，并进行集中高效管理和运营，实现制造资源和制造能力的大规模流通，促进各类分散制造资源的高效共享和协同，从而动态、灵活地为用户提供按需使用的产品全生命周期制造服务。01智能制造模式云制造以云计算技术为核心，将“软件即服务”的理念拓展至“制造即服务”，实质上就是一种面向服务的制造新模式；云制造以用户为中心，以知识为支撑，借助虚拟化和服务化技术，形成一个统一的制造云服务池，对制造云服务进行统一、集中的智能化管理和经营，并按需分配制造资源／能力；云制造提供了一个产品的研发、设计、生产、服务等全生命周期的协同制造、管理与创新新平台，引发了制造模式变革，进而转变了产业发展方式。云制造的特点：01智能制造模式3、工业4.0下的智能制造———信息物理生产系统工业化经历了机械化的工业1.0、电气化的工业2.0、自动化的工业3.0之后，将跨入基于互联网、物联网、云计算、大数据等新一代信息技术的工业4.0阶段。工业4.0是德国政府提出的一个高科技战略计划，旨在提升制造业的智能化水平，建立具有适应性、资源效率及人因工程学的智慧工厂。

信息物理生产系统（Cyber-PhysicalSystems，CPS）实质上是通过智能感知、分析、优化和协同等手段，使计算、通信和控制实现有机融合和深度协同，实现实体空间和网络空间的相互指导和映射。01智能制造模式工业4.0理念下的智能制造是面向产品全生命周期的、泛在感知条件下的制造，通过信息系统和物理系统的深度融合，将传感器、感应器等嵌入制造物理环境中，通过状态感知、实时分析、人机交互/自主决策、精准执行和反馈，实现产品设计、生产和企业管理及服务的智能化。工业4.0下的智慧工厂工业4.0模式下，智能装备的控制方式和人机交互将会有很大的变化，基于平板电脑、手机和可穿戴设备等泛在计算设备越来越普及；机器具有自适应性和局部的自主权以及广泛的人机合作和协同，机器与机器（物与物）之间、人与机器之间能够相互进行通信，感知相关设备和环境的变化，协同完成加工任务；智能工厂还可以通过云计算和服务网络连接成庞大的社会化制造系统，必将导致工业结构、经济结构和社会结构从垂直向扁平转变、从集中向分散转变。01智能制造模式4、泛在制造泛在计算又称普适计算、环境智能等，强调计算资源普存于环境中，并与环境融为一体，人和物理世界更依赖“自然”的交互方式。与桌面计算相反，基于环境感知、内容感知能力，泛在计算不只依赖命令行、图形界面进行人机交互，它可以采用新型交互技术（如触觉显示、有机发光显示等），使用任何设备、在任何位置并以任何形式进行感知和交流，因此，从根本上改变了人去适应机器计算的被动式服务思想，使得用户能在不被打扰的情形下主动地、动态地接受信息服务。泛在计算被应用到各种领域，如U－城市、U－家庭、U－办公、U－校园、U－政府、U－医疗等，无疑也会影响制造业。01智能制造模式泛在制造在制造全生命周期应用，包括市场分析、概念形成、产品设计、原材料制备、毛坯生产／零件加工、装配调试、产品使用及维护和产品回收处理等阶段。基于泛在计算交互设备，如无线射频识别（RadioFrequencyIDentification，RFID）设备、可穿戴设备、语音／手势交互终端、掌上电脑（PersonalDigitalAssistant，PDA）、各种无线（或有线）网络设备等，制造企业可以自动、实时、准确、详细、随时随地、透明地获取企业物理环境信息。泛在制造-泛在计算的制造全生命周期应用01智能制造模式5、制造物联发展和采用物联网技术是实施智能制造的重要一环，我国“十二五”制造业信息化科技工程规划明确提出大力发展制造物联技术，以嵌入式系统、RFID和传感网等构建现代IoMT（InternetofManufacturingThings，IoMT），增强制造与服务过程的管控能力，催生新的制造模式。（a）传统企业集成模型（b）制造物联传统企业信息系统集成与制造物联的对比IoMT采用更加开放的体系结构以支持更广范围的数据共享，并从系统整体的角度考虑进行全局优化，支持制造全生命周期的感知、互联和智能化（如零部件或产品的自动身份识别和状态识别、加工工序状态识别）。体系架构方面，IoMT采用可伸缩的、面向服务的分布式体系结构，制造资源和相关功能模块经过虚拟化并抽象为服务，通过企业服务总线提供制造全生命周期的业务流程应用。IoMT各子系统之间具有松耦合、模块化、互操作性和自主性等特征，能够动态感知物理环境信息，采取智能行动和反应来快速响应用户需求。采用物联网对传统的制造方式进行改造，可以加强产品和服务信息的管理，实时采集、动态感知生产现场（包括物料、机器、现场设备和产品）相关数据，并进行智能处理与优化控制，以更好地协调生产的各环节，提高生产过程的可控性，减少人工干预。此外，通过情景感知和信息融合，还可以实现新产品的快速制造、市场需求的动态响应及生产供应链的实时优化，提高产品的定制能力和服务创新能力，借此获得经济、效率和竞争力等多重效益。01智能制造模式物联网制造方式的优势：01智能制造模式6、基于大数据的预测制造/主动制造“大数据”一词于2011年5月最早出现在麦肯锡发布的研究报告——《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》之后，其潜在价值被越来越多的国家所认识，并将其置于国家战略高度。美国发布了“大数据研究与发展计划”，韩国积极推进“大数据中心战略”，中国制定了《大数据产业“十三五”发展规划》。01智能制造模式与传统的制造或实时制造（泛在制造、IoMT等）相比，大数据驱动预测制造/主动制造可较好地利用实时数据和历史数据进行预测，传统制造（反应型制造）主要搜索过去的历史数据，只是利用了数据的浅层价值，而且涉及的数据量和种类以及范围也相对较小。虽然实时制造可感知并利用生产实时数据（信息），但仍与传统制造模式类似，大多采用事后的被动策略。主动制造是一种基于数据全面感知、收集、分析、共享的人机物协同制造模式，它利用无所不在的感知收集各类相关数据，通过对所收集的（大）数据进行深度分析，挖掘出有价值的信息、知识或事件，自主地反馈给业务决策者（包括企业人员、客户和合作企业等），并根据系统健康状态、当前和过去信息以及情境感知，预测用户需求，主动配置和优化制造资源，从而实现感知、分析、定向、决策、调整、控制于一体的人机物协同的主动生产，进而为用户提供客户化/个性化的产品和服务。通过大数据挖掘来主动、实时地将社会需求与企业制造能力有机地结合起来，从而更好地满足客户的个性化需求，增强用户体验。01智能制造模式总体来看，上述新兴的新一代智能制造模式概念还比较割裂，但实质上，无论是IoMT、云制造还是基于大数据的预测制造／主动制造，都是未来智能制造的一部分，它们各自起到不同的作用。基于新一代信息技术的制造模式对比02智能制造技术体系智能制造体系主要有三个特征：通过价值链及网络实现企业之间横向的集成；贯穿整个价值链端到端工程数字化集成；企业内部灵活可重构的网络化制造体系的纵向集成。完整的智能制造系统主要包括5个层级：设备层控制层车间层企业层协同层智能制造系统层级02智能制造技术体系近年来，智能制造技术出现了各种新模式、新手段和新形式：（1）新模式：基于互联网，面向服务，协作的、可定制的、灵活的和社会化的智能化制造系统生产和为用户提供服务。（2）新的手段：人机一体化智能数字化、网络化制造系统，虚拟化，服务，协作，定制、灵活性和智能。（3）新形式：智能制造生态具有普适互联的特点，数据驱动，跨境集成，自主智力和大众创新。上述这些模型、手段和形式的深度整合最终将形成一个智能制造生态系统

智能制造新模式、新方法和新形式02智能制造技术体系智能制造系统框图（1）资源/能力层（2）泛在网络层（3）服务平台层（4）智能云服务应用层（5）安全管理和标准规范智能制造技术体系的五个层次：（1）最底层是支撑智能制造、亟待解决的通用标准与技术。（2）第二个层次是智能制造关键技术装备。这一层的重点不在于装备本体，而更应强调装备的统一数据格式与接口。（3）第三个层次是智能工厂/车间。按照自动化与IT技术作用范围，划分为工业控制和生产经营管理两部分。工业控制包括DCS、PLC、FCS和SCADA等工控系统，在各种工业通信协议、设备行规和应用行规的基础上，实现设备及系统的兼容与集成。生产经营管理在MES和ERP基础上，将各种数据和资源融入全生命周期管理，同时实现节能与工艺优化。（4）第四个层次实现制造新模式，通过云计算、大数据和电子商务等互联网技术，实现离散型智能制造、流程型智能制造、个性化定制、网络化协调制造与远程运维服务等制造新模式。（5）第五个层次是上述层次技术内容在典型离散制造业和流程工业的实现与应用。02智能制造技术体系智能制造技术涉及的主要技术：智能制造技术主要由一般技术、基础平台技术、智能制造平、台泛在网络技术、产品生命周期智能制造技术及支撑技术组成

。智能制造系统的主要技术群03智能制造关键技术1、智能制造装备及其检测技术在具体的实施过程中，智能生产、智能工厂、智能物流和智能服务是智能制造的四大主题。在智能工厂的建设方案中，智能装备是其技术基础，随着制造工艺与生产模式的不断变革，必然对智能装备中测试仪器、仪表等检测设备的数字化、智能化提出新的需求，促进检测方式的根本变化。03智能制造关键技术2、工业大数据工业大数据是智能制造的关键技术，主要作用是打通物理世界和信息世界，推动生产型制造向服务型制造转型。依托大数据系统，采集现有工厂设计、工艺、制造、管理、监测、物流等环节的信息，实现生产的快速、高效及精准分析决策。这些数据综合起来，能够帮助发现问题，查找原因，预测类似问题重复发生的几率，帮助完成安全生产，提升服务水平，改进生产水平，提高产品附加值。03智能制造关键技术3、数字制造技术及柔性制造、虚拟仿真技术数字化就是制造要有模型，要能够仿真，这包括产品的设计、产品管理、企业协同技术等等。数字化是智能制造的基础，离开了数字化就根部谈不上智能化。柔性制造技术(FlexibleManufacturingTechnology，FMT)是建立在数控设备应用基础上并正在随着制造企业技术进步而不断发展的新兴技术，它和虚拟仿真技术，在智能制造的实现中，扮演着重要的角色。虚拟仿真技术包括面向产品制造工艺和装备的仿真过程、面向产品本身的仿真和面向生产管理层面的仿真，从这三方面进行数字化制造，才能实现制造产业的彻底智能化。增强现实技术（AugmentedReality，AR），它是一种将真实世界信息和虚拟世界信息“无缝”集成的新技术，是把原本在现实世界的一定时间空间范围内很难体验到的实体信息（视觉、声音、味道、触觉等信息）通过电脑等科学技术，模拟仿真后再叠加，将虚拟的信息应用到真实世界，被人类感官所感知，从而达到超越现实的感官体验。03智能制造十大关键技术4、传感器技术智能制造与传感器紧密相关。现在各式各样的传感器在企业里用得很多，有嵌入的、绝对的、相对的、静止的和动的，这些传感器是支持人们获得信息的重要手段。传感器用得越多，人们可以掌握的信息越多。传感器很小，可以灵活配置，改变起来也非常方便，例如智能制造里有传感器九条龙，诸如轨道交通传感器一条龙，新能源汽车传感器一条龙等。传感器属于基础零部件的一部分，它是工业的基石、性能的关键和发展的瓶颈。传感器的智能化、无线化、微型化和集成化是未来智能制造技术发展的关键之一。03智能制造十大关键技术5、人工智能技术人工智能(ArtificialIntelligence，AI)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。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、神经科学等。在2020年，人类社会全面进入“弱”人工智能时代。在这一时期，智能技术应用领域，包括深度学习在内的特征表现学习不断发展，催生新型人工神经网络技术，开发出同时具备语音识别、图像处理、自然语言处理、机器翻译等能力的通用性人工智能技术。硬件设施缩小甚至隐形，虚拟现实应用领域进一步扩大；实现通过手势、表情及自然语言的双向人机互动，智能系统初步具有人的特性，可定制智能助理将会出现；视觉处理、无人驾驶会有爆发式发展，无人驾驶汽车上路；概念性类脑智能机器人投入应用。到2030年，神经科学和类脑人工智能将迎来第一轮重大突破，革新原有人工智能的算法基础，人类社会初步进入“强”人工智能时代。专家预测，到2030年，神经科学将迎来第一轮重大突破，在神经感知和神经认知理解方面出现颠覆性成果，从而反哺、革新人工智能的原有算法基础，人类进入实质性类脑人工智能阶段。到2050年，神经科学和类脑人工智能将迎来第二轮重大突破、类脑人工智能进入升级版，人类社会将全面进入强人工智能时代。专家预测，到2050年，神经科学将迎来第二轮重大突破，在情感、意识理解方面出现颠覆性成果，类脑人工智能进入升级版，并将推动人类脑的超生物进化，神经科学和类脑人工智能融为一体。人工智能的发展历程时至今日，AI虽然还是制造智能的一个重要来源，但智能制造创新发展的主战场已经发生迁移。无论是美国的AMP或工业互联网，还是德国的工业4.0，指导其工业企业、信息通信企业实施协同创新的核心理念均来自CPS（赛博物理系统），建立一个与物理实体、制造流程、工业环境精确映射并可以实施精准控制的虚拟制造环境，成为最重要的技术突破点，AI及其应用退居次要地位。因此，重要的事情说三遍：今天的智能制造，核心理论不是AI，不是AI，不是AI。在漫长的工业实践中，有三类重要的智能现象：人脑所积淀的知识与经验、机器实体所固化的知识与技能，以及虚拟的数字世界所拓展的新的知识与能力，实质上支撑了智能制造的实现。其一，人类通过观察和总结自然规律，获得知识和经验，进而运用知识改造自然。人的智能是制造智能的重要知识源头，在制造业走向智能化过程中起着决定性作用。目前在整体智能水平上，人的智力是遥遥领先于人造系统的。人与机器协同运行可以在整体上获得较高的系统智能。其二，依靠产品/设备、工艺、流程来承载和固化人类的科学知识与经验，将人的隐性知识显性化、模型化的工业技术与系统是制造智能的重要来源。材料、机器等实体系统皆载有知识，负有智能，知识在工业系统中得以运用和流动，工业自动化程度越高，这种制造智能的应用规模就越大、深度就越甚。与之相对，在农业时代，手艺则主要依靠师傅和徒弟心口相传，没有规范、标准的实物载体。其三，基于软件的工业数字模型、基于网络的工业大数据与基于算法与数据的人工智能成为制造智能的集大成者。产品数字化、技术软件化、知识网络化程度越高，制造智能的响应越快、越灵活、越有柔性。特别是有了网络以后，制造智能的部署就不仅依靠本地机器内嵌的知识系统来操纵，还可以广泛调用广域的分布式智能来交互协同，这使得单个制造单元的智能水平远远超过历史上所有的机器。

03智能制造十大关键技术6、射频识别和实时定位技术射频识别是无线通信技术中的一种，通过识别特定目标应用的无线电信号，读写出相关数据，而不需要机械接触或光学接触识别系统和目标。在生产制造现场，企业要对各类别材料、零件和设备等进行实时跟踪管理，监控生产中制品、材料的位置、行踪，包括相关零件和工具的存放等，这就需要建立实时定位管理体系。通常做法是将有源RFID标签贴在跟踪目标上，然后在室内放置3个以上的阅读器天线，这样就可以方便地对跟踪目标进行定位查询。广播信号系统将信号发送至所有阅读器天线中，软件系统所发出的信号传递出去后，可通过目标定位对其进行计算测量。03智能制造十大关键技术7、信息物理融合网络赛博物理系统（Cyber-PhysicalSystems，CPS）是一个综合计算、网络和物理环境的多维复杂系统，通过3C（Computing、Communication、Control）技术的有机融合与深度协作，实现大型工程系统的实时感知、动态控制和信息服务，让物理设备具有计算、通信、精确控制、远程协调和自治等五大功能，从而实现虚拟网络世界与现实物理世界的融合。CPS可以将资源、信息、物体以及人紧密联系在一起，从而创造物联网及相关服务，并将生产工厂转变为一个智能环境。03智能制造十大关键技术8、网络安全系统数字化对制造业的促进作用得益于计算机网络技术的进步，但同时也给工厂网络埋下了安全隐患。产品设计、制造和服务整个过程都用数字化技术资料呈现出来，整个供应链所产生的信息又可以通过网络成为共享信息，这就需要对其进行信息安全保护。针对网络安生产系统，可采用IT保障技术和相关的安全措施，例如设置防火墙、预防被入侵、扫描病毒仪、控制访问、设立黑白名单、加密信息等。03智能制造十大关键技术9、物联网及应用技术智能制造系统的运行，需要物联网的统筹细化，通过基于无线传感网络、RFID、传感器的现场数据采集应用，用无线传感网络对生产现场进行实时监控，与生产有关的各种数据，实时传输给控制中心，上传给大数据系统并进行云计算。为了能有效管理一个跨学科、多企协同的智能制造系统，物联网是必需的。德国工业4.0计划就推出了“工业物联网”的概念，从而实现制造流程的智能化升级，其他国家也都纷纷建立本国工业化制造标准。10、系统协同技术系统协同技术需要大型制造工程项目复杂自动化系统整体方案设计技术、安装调试技术、统一操作界面和工程工具的设计技术、统一事件序列和报警处理技术、一体化资产管理技术等相互协同来完成。智能制造技术的应用及发展趋势31智能制造技术的应用2智能制造技术的研究热点和今后的发展趋势01智能制造技术的应用1、智能产品（SmartProduct）智能产品通常包括机械、电气和嵌入式软件，具有记忆、感知、计算和传输功能。典型的智能产品包括智能手机、智能可穿戴设备、无人机、智能汽车、智能家电、智能售货机等，包括很多智能硬件产品。智能装备也是一种智能产品。（a）调酒机器人（b）服务机器人

（c）下棋机器人

（d）垂直多关节型机器人01智能制造技术的应用2、智能服务（SmartService）基于传感器和物联网（IoT），可以感知产品的状态，从而进行预防性维修维护，及时帮助客户更换备品备件，甚至可以通过了解产品运行的状态，帮助客户带来商业机会。还可以采集产品运营的大数据，辅助企业进行市场营销的决策。此外，企业通过开发面向客户服务的APP，也是一种智能服务的手段，可以针对企业购买的产品提供有针对性的服务，从而锁定用户，开展服务营销。3、智能装备（SmartEquipment）典型的智能装备如工业机器人、数控机床、3D打印装备、智能控制系统等。制造装备经历了机械装备到数控装备，目前正在逐步发展为智能装备。智能装备具有检测功能，可以实现在机检测，从而补偿加工误差，提高加工精度，还可以对热变形进行补偿。智能装备的特点是：可将专家的知识和经验融入感知、决策、执行等制造活动中，可赋予产品制造在线学习和知识进化能力。01智能制造技术的应用4、智能产线（SmartProductonline）（1）在生产和装配过程中，能够通过传感器或RFID自动进行数据采集，并通过电子看板显示实时的生产状态；（2）能够通过机器视觉和多种传感器金相质量检测，自动剔除不合格品，并对采集的质量数据进行SPC分析，找出质量问题的成因；（3）支持多种相似产品的混线生产和装配，灵活调整工艺，适应小批量、多品种的生产模式；（4）具有柔性，如果生产线上有设备出现故障，能够调整到其它设备生产；（5）针对人工操作的工位，能够给予智能的提示。典型的智能产线具有如下性能：01智能制造技术的应用5、智能车间（Smartworkshop）要实现车间的智能化，需要对生产状况、设备状态、能源消耗、生产质量、物料消耗等信息进行实时采集和分析，进行高效排产和合理排班，显著提高设备利用率（OEE）。因此，无论什么制造行业，制造执行系统（MES）成为企业的必然选择。6、智能工厂（SmartFactory）作为智能工厂，不仅生产过程应实现自动化、透明化、可视化、精益化，同时，产品检测、质量检验和分析、生产物流也应当与生产过程实现闭环集成。一个工厂的多个车间之间要实现信息共享、准时配送、协同作业。一些离散制造企业也建立了类似流程制造企业那样的生产指挥中心，对整个工厂进行指挥和调度，及时发现和解决突发问题，这也是智能工厂的重要标志。智能工厂必须依赖无缝集成的信息系统支撑，主要包括PLM、ERP、CRM、SCM和MES五大核心系统。01智能制造技术的应用7、智能研发（SmartR&D）离散制造企业在产品研发方面，已经应用了CAD/CAM/CAE/CAPP/EDA等工具软件和PDM/PLM系统，但是e-works在为制造企业提供咨询服务的过程中发现，很多企业应用这些软件的水平并不高。企业要开发智能产品，需要机电软多学科的协同配合；要缩短产品研发周期，需要深入应用仿真技术，建立虚拟数字化样机，实现多学科仿真，通过仿真减少实物试验；需要贯彻标准化、系列化、模块化的思想，以支持大批量客户定制或产品个性化定制；需要将仿真技术与试验管理结合起来，以提高仿真结果的置信度。流程制造企业已开始应用PLM系统实现工艺管理和配方管理，LIMS（实验室信息管理系统）系统比较广泛。8、智能管理（SmartManagement）制造企业核心的运营管理系统还包括人力资产管理系统（HCM）、客户关系管理系统（CRM）、企业资产管理系统（EAM）、能源管理系统（EMS）、供应商关系管理系统（SRM）、企业门户（EP）、业务流程管理系统（BPM）等，国内企业也把办公自动化（OA）作为一个核心信息系统。为了统一管理企业的核心主数据，近年来主数据管理（MDM）也在大型企业开始部署应用。实现智能管理和智能决策，最重要的条件是基础数据准确和主要信息系统无缝集成。智能管理主要体现在不移动应用、云计算和电子商务结合。制造企业内部的采购、生产、销售流程都伴随着物料的流动，因此，越来越多的制造企业在重视生产自动化的同时，也越来越重视物流自动化，自动化立体仓库、无人引导小车（AGV）、智能吊挂系统得到了广泛的应用；而在制造企业和物流企业的物流中心，智能分拣系统、堆垛机器人、自动辊道系统的应用日趋普及。WMS（WarehouseManagementSystem，仓储管理系统）和TMS（TransportManagementSystem，运输管理系统）也受到制造企业和物流企业的普遍关注。01智能制造技术的应用9、智能物流与供应链（SmartlogisticsandSCM）企业在运营过程中，产生了大量的数据。一方面是来自各个业务部门和业务系统产生的核心业务数据，比如与合同、回款、费用、库存、现金、产品、客户、投资、设备、产量、交货期等数据，这些数据一般是结构化的数据，可以进行多维度的分析和预测，这就是BI（BusinessIntelligence，业务智能）技术的范畴，也被称为管理驾驶舱或决策支持系统。同时，企业可以应用这些数据提炼出企业的KPI，并与预设的目标进行对比，同时，对KPI进行层层分解，来对干部和员工进行考核，这就是EPM（EnterprisePerformanceManagement，企业绩效管理）的范畴。从技术角度来看，内存计算是BI的重要支撑。01智能制造技术的应用10、智能决策（SmartDecisionMaking）02智能制造技术的研究热点和今后的发展趋势1、国内外的研究热点IntelligentManufacturing（智能制造）ComputerNumericallyControlled（数控机床）ArtificialIntelligence（人工智能）WirelessSensorNetworks（无线传感器网络）Multi-agentSystems（多主体系统）Model（模型）InternetofThings（物联网）Simulation（仿真）Service（服务）Performance（绩效）国内外相关研究的关键词频次和中心度较高的有：02智能制造技术的研究热点和今后的发展趋势（1）智能设计方面。主要从信息科学的视角，研究将计算机辅助制造/设计（CAM/CAD）、网络化协同设计、模型知识库等各种智能化的设计手段和方法，应用到企业的产品研发设计中，以支持设计过程的智能化提升和优化运行。（2）智能生产方面。主要从制造科学的视角，研究将分布式数控系统、柔性制造系统、无线传感器网络等智能装备、智能技术应用到生产过程中，支持企业生产过程的智能化；将多主体系统（Multi-agentSystems）引入到生产过程的仿真模拟中，以适应智能制造生产环境的新要求。（3）智能管理方面。从管理科学的视角，研究智能供应链管理、外部环境的智能感知、生产设备的性能预测及智能维护、智能企业管理（人力资源、财务、采购及知识管理等），最终目的是达到企业管理的全方位智能化。（4）智能制造服务方面。从服务科学的视角，研究智能制造服务，主要包括产品服务和生产性服务。其中产品服务主要针对产品的销售以及售后的安装、维护、回收、客户关系的服务；生产性服务主要包含与生产相关的技术服务、信息服务、金融保险服务及物流服务等。（5）其他相关方面。对不同文化背景下的国家或地区智能制造组织管理模式进行研究，重点研究人在系统中的重要性，强调智能制造需要“以人为本”。02智能制造技术的研究热点和今后的发展趋势2、智能制造的主要发展趋势与动向信息网络技术加强智能制造的深度。网络化生产方式提升智能制造的宽度。基础性标准化再造推动智能制造的系统化。物联网等新理念系统性改造智能制造的全局面貌。02智能制造技术的研究热点和今后的发展趋势（1）智能制造产业将与以互联网为代表的新一代信息技术产生深度融合。新一代互联网技术向生产和消费领域全面渗透，在物联网、云计算、大数据等新一代互联网基础设施的支持下，制造业产品、生产流程管理、研发设计、企业管理乃至用户关系将出现智能化趋势，互联网重构了产业生态链及价值链，生产组织方式、要素配置方式、产品形态和商业服务模式都发生变革，已成为撬动智能制造的重要力量，将推动“中国制造”向“中国智造”转型。（2）大数据驱动下，智能制造产业将出现按需定制的制造模式变革。智能制造产业开始走向个性化定制的一个新时代，进行网络化和智能化的柔性和协同生产，将出现网按需定制的制造模式变革。生产制造系统将具备高度柔性化、个性化以及快速响应市场等特性。将出现消费需求智能感知的制造模式变革，对制造业的生态和业态产生深刻的影响，从而重构智能制造产业生态圈，推动智能制造产业集群在线上实现转型升级。智能制造产业发展趋势：20世纪中叶，计算机、数控机床的发明，开启了数字化制造的新时代。半导体、IC、程序控制器、工控软件、现场总线、AGV和工业机器人等技术支撑推动了数控中心和数控生产线的发展，将制造业推进到了柔性制造阶段。进入新世纪，互联网、物联网、大数据、VR/MR、AI、云计算、3D打印等技术日新月异，将数字化、智能化推进到制造服务的整个产业链和生态链。从终端智能拓展到终端/云端协同智能，从基于测量传感、模型程序的智能控制发展到基于视觉感知、混合现实、云计算、大数据的网络系统智能，从一个屋顶下或在工厂内拓展到全球网络智能设计制造服务，从微米减材拓展到纳米精准减材/增材制造，为真正实现零库存、零废品、零停机、零错配的数字化、网络化、个性化、定制式智能设计制造与精益经营服务共创合作提供了新的可能。03智能制造技术应用德国工业4.0，美国的工业互联网，《中国制造2025》，英国工业2050战略，日本无人工厂与协同机器人等为全球网络智能制造服务创新注入了强大动力，也为全球合作分享提供了新机会、新方式和新空间。人类步入全球化知识网络时代。无线宽带、智慧物流促进信息、人才、资源全球自由流动、优化配置。从波音空客、中国高铁到苹果、三星、华为、联想的智能终端，已无一不是数字化、智能化、全球化的设计制造和服务。依靠全球共创汇聚的大数据已成为可近零成本分享、可无限增值的设计制造服务创新资源。云计算、云服务成为创新合作的新平台、新业态，全球合作提升品质、提高效率、开拓市场，创造分享制造服务新价值成为大趋势。人机物融合智能技术将引领新经济在全球十大平台经济体中，中国占据了三席（阿里、腾讯、百度）。2016年，中国服务业对国民经济增长的贡献率达到58.2%，比第二产业高出20.8个百分点。另一方面，2016年高技术产业增加值占规模以上工业比重只有12.4%，以传统产业为主的工业结构没有根本改变，新经济的增量还不能抵消传统经济向下调整的减量。鉴于摩尔定律靠近尾声、通信技术逼近香农极限，加上世纪之交的互联网泡沫，21世纪初许多学者预测信息技术已基本完成驱动经济发展的历史使命，21世纪上半叶将是生物科技的世纪。但近10来年云计算、物联网、大数据、人工智能技术一浪接一浪，信息技术不断展现出旺盛的活力，继续引领世界经济的发展。根据麦肯锡公司2013年发布的技术预测，到2025年可能形成5万亿—10万亿美元经济效益的还是移动互联网、智能软件系统、云计算和物联网等信息产业，生物领域只有下一代基因组产业有可能做到1万亿美元规模，先进材料不到0.5万亿美元，可再生能源不到0.3万亿美元。许多科技人员、经济学家都有同样的看法：信息技术的潜力尚未充分发挥，而基因生物和纳米等技术还在孕育之中，未来15年甚至更长的时间内仍然是信息技术唱主角。从深度上看，“二战”以后，支撑世界经济发展长波的基础性技术发明是电子数字计算机、晶体管、集成电路、光纤通信、无线通信、互联网和万维网。自万维网（WWW）以后，信息领域虽然不断出现新名词，如云计算、物联网、大数据等，但尚未再出现与上述技术可比拟的的基础发明。类脑计算、量子计等新技术短期内还不能形成支撑经济的新动能。从基础发明到产生重大经济影响一般需要20—30年，下一轮更高涨的经济长波也许要到20年以后。也就是说，今后10—20年，对经济贡献最大的可能不是新发明的重大技术，而是信息技术融入各个产业的新产品、按需提供个性化产品和服务的新业态、产业链跨界融合的新模式。对信息时代而言，信息技术普及渗透还有很远的路要走，现在的信息技术应用只相当于工业革命的蒸汽机时代。2016—2025年的10年内，各行业的数字化转型有望带来100万亿美元的社会与企业价值（主要是社会价值），其中汽车、消费品、电力、物流四大行业的数字化转型的潜在累积价值将超过20万亿美元。数字技术提升传统产业的前景十分光明。中国有1.5亿名制造业工人，美国只有1400万，日本为900万。中国的机械供应商超过14万家，相当于日本的5倍，中国制造业升级的意义非同寻常。制造业高技术化本质上是信息技术与制造技术的深入融合。过去制造的产品叫机器或电器，今后制造的产品大多数是“网器”。所谓智能制造不仅仅是制造过程信息化，更重要的是制造业出来的产品要实现网络化、数据化和智能化。沈阳机床集团引领全世界智能制造的i5智能机床就是很好的范例。人机物融合的智能技术，简称人机物智能，也称为人机物三元计算。它始于2010年左右，其主要特征是智能万物互联，即物与物之间、物与人之间能够互联，将智能融入万物，实现信息化与工业化无缝对接。传统的人工智能是让计算机具备人的智能，智能计算过程局限在信息空间，是一元计算。人机物智能将计算过程从信息空间拓展到包含人类社会（人）、信息空间（机）、物理世界（物）的三元世界。智能计算过程发生在人机物三元世界中，是三元计算。物理世界与人类社会既是智能计算过程的对象，也是智能计算过程的执行体。人机物智能的本质是：通过信息变换优化物理世界的物质运动和能量运动以及人类社会的生产消费活动，提供更高品质的产品和服务，使得生产过程和消费过程更加高效，更加智能，从而促进经济社会的数字化转型。人机物三元计算是中科院在2009年总结出的信息技术大趋势。相关概念包括万物互联网（InternetofEverything,IoE）、无缝智能（SeamlessIntelligence）、信息物理系统（Cyber-PhysicalSystems），“互联网+”等。人机物智能可以理解为万物互联网之上的无缝智能计算技术，需要发展新的核心技术与生态系统。从福布斯全球企业2000强排名看，2007年，联想、阿里巴巴、腾讯三家公司分别位于第1338、1863、1905名，都在靠后或垫底的位置。在2016年的2000强排名中，这三家公司分别提升到第840、174、201名，在发展移动互联网的浪潮中，9年内中国公司进步显著。人机物智能的基础是移动互联网，其发展将延续和增强我国过去十几年形成的强大动能。人机物智能的5个科技要点（1）人机物智能的计算机科学。将传统的局限于信息空间的计算机科学拓展到人机物三元世界，包括人机物可计算性理论，人机物智能系统的模块化体系结构，用户体验的复杂度刻画、无缝智能的科学表征，易用的自然交互界面等。（2）物端计算生态系统。桌面互联网和移动互联网的产业生态已经成型，桌面互联网由x86+Windows+Linux生态主导，移动互联网由ARM+Android+iOS生态主导。物端计算系统尚未出现主导的生态，更未定型，发展出支持亿级设备的物端计算生态系统，是一大挑战。（3）节能高效的智能计算平台。与今天的系统相比，人机物智能需要提升计算能力上千倍，同时能耗不增加。学习自然界，通过自适应和可重构等新技术整合专用部件与通用部件，是构造节能高效智能计算平台的可行路线。一个例子是中科院先导专项支持研制的寒武纪深度学习处理器，与通用处理器相比实现了性能功耗比的千倍提升。（4）信任互联网。由于人机物智能更加直接地涉及人类社会和物理世界，网络信息安全变得更加迫切和重要。我们要研究发展出这样一种智能万物互联网：它鼓励开放和分享，同时保障信息安全和用户隐私，又能接受政府依法监管。满足这5个条件的和谐人机物环境称为信任互联网。近年来兴起的区块链技术是构建信任互联网的基础技术之一，值得高度重视。（5）身份联邦。智能万物互联网会产生许多需要命名的实体，涵盖人（如用户）、机（信息空间中的设备、数据与服务）、物（物理世界中的各个物体）。如何让用户通过一个身份就可以方便地使用所有设备和所有智能服务，是一个新挑战。现在是强制用户身份绑定在某一个厂商的账号平台上，理想的场景是每个用户拥有一个“国民信息账户”，可在任何时间、任何地点访问任何授权服务。中国人创立的三体智能理论按照出现的时间顺序，作者把世界分为三类“体”：物理实体、意识人体和数字虚体。其中前“两体”都很好理解，第三体数字虚体，是指存在于电脑和网络设备之中的一种用来驱动软硬件设备的高级数理逻辑系统，源于电脑而实现，基于软件而发展，载于网络而增强，由于知识而智能。三体之间的相互作用关系，可以用“三体化一智能模型”来表示。最新鲜的见解：物理、生理与数字三类系统均发展出特有的智能技术。《三》书给出了全新的智能定义：智能本质是一切系统对自然规律的感应、认知与运用。该书作者提出的系统，包括了三体世界，即自然界和生产中的一切物理实体、生物界有着充分自由意识的人体、由人基于硬件/软件/网络技术所创建的数字虚体。这是一个定位层次较高、具有一定的哲学意味并且具有最大包容度的智能定义，不仅涵括了现有的多种形式的智能内涵，而且可以把物理实体所具有的智能表达出来，这是非常重要的学术拓展。目前尚未见其他人和其他文献资料给出类似的定义。三体模型也较好地解释了上一节提到的三种智能现象，即科学效应是物理实体对自然规律的承载与感应，人类知识与经验是意识人体对自然规律的认知、归纳与抽象，数据分析是对人造系统运行结果（大数据）的提炼。在《三》书中，作者给出了判断智能系统特征的“20字箴言”：状态感知、实时分析、自主决策、精准执行、学习提升。以智能理论的三个学派来划分，“20字箴言”的前16个字属于行为主义的控制论的范畴，而后4个字属于联结主义的仿生学范畴，而书中独创的“数字虚体”的概念，则是对符号主义的一种发展与实践。三菱电机推出了机器人鸡尾酒调酒系统，通过触摸屏点单后，系统会全自动化完成鸡尾酒的调制，包括自动送杯、加冰、倒酒、摇酒等一系列过程。其中有24个酒位，机器人自动寻找酒址，可编程2048个配方。银隆新能源公交车。银隆新能源汽车围绕电池安全、充电速度、续航里程和耐宽温等关键技术持续发力。汽车的钛酸锂电池在安全性、稳定性、长寿命等指标上占有一定优势。图为一款金融行业智能服务机器人，该机器人由机器人本体、行业知识库与智能认知分析系统组成，该机器人会提供身份识别、迎宾导引、业务咨询、答疑解惑、趣味互动等服务，帮助金融行业网点分流人工值守压力，提升服务质量。机器人投篮。在两个投篮框游戏机前，一台机器人向参观者展示了它的投篮能力。从篮球的精准抓取，到力臂伸展的投掷，再到篮球的顺利投入，整个过程一气呵成，百发百中。体现了投篮机器人视觉识别的精准度与完成工作的稳定性。中车集团展示的无人驾驶单轨系统引得参观者驻足观看。该单轨系统降低了噪音，减小震动，具备出色的爬坡能力和转弯半径，能够适应各种复杂地形，可以为乘客提供安全、舒适且高效的交通服务。参观者正在与智能机器人下五子棋。该机器人不但具备准确的关节活动能力，能将五子棋准确定位在其需要被放置的位置，还具备较强的思维能力，可连胜游客若干局。图为垂直多关节型机器人，该机器人正在举着扇子，曼妙摇摆，姿态婀娜。这种舞蹈的方式，展现了机器人细长的手臂与可动范围更广的关节，可以适应不同环境并广泛应用于各种用途。参观者在体验虚拟现实版的智能家居。《市场状况：物联网2017》报告表示，物联网今年正在进军企业领域。03智能制造技术应用企业应用状况到目前为止，绝大多数物联网部署都是简单的用例，如数据和资产跟踪。但医疗和能源等行业的监管合规正在开始将物联网推向企业级的疆域，特别是当这些企业认识到物联网可以帮助应对可持续发展、安全甚至收入增长等问题。企业的物联网部署的对象是客户服务（33％），资产管理（26％）和生产和交付能力（25％）。物联网的普及速度仍然很慢该报告发现，由于缺乏行业范围的物联网标准，以及对安全性、互操作性和成本考量的担心，这些因素仍然影响了物联网普及，而这种情况还将在未来几年内持续下去。事实上，该报告指出，绝大多数的企业物联网项目仍然在概念验证或试验阶段，而不是被应用在生产之中。无人机的机会联合航空管理局（FAA）去年进行了一项监管调整，放宽了无人驾驶飞机（UAV）和无人机的管理，因此，物联网现在显然会飞向天空。因此，分析师预计企业和商业用例将呈指数级增长，这可能意味新兴的、使用无人机的物联网用例会有更多机会。

例如，配备摄像头和传感器的无人机可以实时传输数据流。该报告表示，这些技术可被用于现场监测农作物的健康状况，监测难以达到的管道、通讯塔的维护条件或被用于工业检验用例。物联网在能源、公用事业行业仍然表现强劲最早的物联网用例之一——直到今天仍然被认为是最为丰硕的果实——是能源和公用事业公司利用物联网自动化并增强配网。电力、天然气、自来水供应商今天正在使用智能计量表、传感器和集成的物联网能源平台，以改善管理和监控，提高安全性，解决合规性问题并提供新的客户服务。这一切正在帮助这些公司更好地了解能源消耗方面的趋势，并更快地解决故障。在智能城市方面大步前进随着物联网平台的成熟，智能城市用例在2017年开始更多地涌现出来，并增加了用于改善城市生活的新服务。用例包括智能交通和停车功能，以及用于连接市民与地图应用程序和实时交通时间表的数字信息亭。人工智能时代的企业制胜之道人工智能会做什么人工智能实现了学习、决策和行动的快速处理，具备“快速处理”和“自主学习”两种能力。因此，我们可以将之比作人。差别在于，人类比较擅长并行处理（模式识别），但在顺序处理（逻辑推理）方面较弱；而计算机在并行处理方面涉猎较少，在顺序处理上速度极快。

人工智能机器可以说话、阅读、吸收并储存百科全书式的知识，也可以直观地、自然地和人们就一个相对宽泛的话题进行一定深度的对话。

人工智能机器可以识别物品、光学图案，自此离开虚拟世界来到了真实世界。03智能制造技术应用人工智能已成为无人驾驶汽车、金融贸易等多领域的基础性技术，就连自学算术也嵌入了常规性的移动和网络服务。研究人员通过处理从数字设备和传感器上导出的数据来提升人工智能的性能，而机器也掌握了人类日常交流的特定语言和观点。例如，人工智能项目已经比放射科医师能更准确地探测出癌细胞的精确位置。未来，人工智能还会朝更高级的强人工智能发展。所谓强人工智能，就是技术显著突破，应用不断扩展，各种复杂问题都能得以解决。目前，金融、零售、医护等多个传统领域已经开始在人工智能领域进行大量的投资。人工智能引发竞争优势的革新借助人工智能，企业竞争优势将转变为算法和数据资产，通过建立学习网络和数据生态，全面洞察消费者，同时在数据驱动下进行即时自动决策。“开放人工智能”是由埃隆·马斯克发起的一个非盈利组织，旨在使人工智能工具和研究成果得到更广泛的运用。人工智能可以帮助企业赢取市场份额，包括专利、分销网络、用户渠道以及扩大企业规模。人工智能最强大的应用是在数据要求较高的领域，数据也是人工智能战略性的竞争优势。数据领域的先行者，比如脸书、谷歌、优步，都通过积累的强大用户群赢得了数据的访问权——这种数据获取方法较之传统方式更为有效。例如，在充分利用无人驾驶车辆的功能方面，优步就有从用户身上收集100公里行程数据的优势，这个数据最终会用来提示公司的移动服务。人工智能对企业建设的其它影响人工智能和敏捷制造是内在相关的。在这两方面，产品和过程都是连续的循环系统。计算机体系通过不断的行为体验完善自身系统，推动企业开展兼并，向企业推荐新的机会。这些都有利于企业在高度不确定和快速变化中生存下来。除了重塑某些特定的竞争优势，人工智能还能帮助提高决策的效率和质量。在某些特定的事项上，机器输入信息的数量和处理的速度可能比人类高出数百万倍。客观数据和预测性分析取代直觉和经验成为制定决策的核心推动力。当然，必须说清楚的是，虽然会像工业革命时期一样出现一些企业倒闭现象，但人不会被淘汰。首先，需要人来构建体系。比如说优步，雇佣了数百名无人驾驶汽车领域的专家，其中约50名来自卡内基·梅隆大学的机器人中心。人工智能专家也是华尔街最紧俏的职业。其次，需要人提供一些机器目前尚且缺乏的常识、社交技能和直觉力。即使交给机器的是一些常规性工作，也需要人保持监测以确保任务完成的质量。企业如何开启人工智能时代企业想要通过人工智能获得竞争优势需要做到三个方面：一是了解具备学习能力的机器的影响；二是开展人际互动；三是以不可匹敌的规模和速度参与到其它高水准的功能运用中。他们需要识别机器在哪些方面做得比人类好，以及人类又在哪些方面更胜一筹，为人和机器建立起相互替补的角色和责任，并据此重新设计流程。比如，人工智能通常会需要一个新结构，既包含集中式的层级结构，也包含分散式的开放结构，实施起来极具挑战性。最终，企业需要采用灵活的工作模式来制定策略。因为人工智能的运营需要人坚持不懈地学习改进，也需要机器不断地完善，所以灵活和不断调整对激活人工智能来说是必须的。神经现实——虚拟现实的新纪元当前，虚拟现实技术已经不止是视觉和听觉的感受，它能使用户触摸到虚拟物品，感受风和温度的变化，甚至通过虚拟现实品尝食物。然而，尽管虚拟现实技术已经取得了诸多进展，人们并不会将之与真实世界混淆。只要我们仍旧依赖耳麦和其它穿戴设备，虚拟现实技术就还是不够先进，发展也不会止步。因此，为了实现一个真正的与现实世界无异的虚拟世界，虚拟现实将迈向一个新的纪元——神经现实时代！03智能制造技术应用神经现实由可与人类大脑进行直接交流的技术驱动。传统的VR技术依赖于用户对外界刺激的物理反应（例如，挥动控制器以控制屏幕上的虚拟剑），神经现实系统则通过大脑-计算机接口（BCI,Brain-ComputerInterface）直接与用户产生生理反应。关于大脑-计算机接口的概念：BCIs是连接大脑和机器的一种方式，这种方式可以是侵入式的（借助植入的某种部件），也可以是非侵入式的（通过电极或其它外部技术检测引导大脑信号）。专家预测，由于这些设备极具革新人们在疾病治疗、学习、交流等方面方式方法的潜能，BCIs技术的进步也将开启人类革命的新时代。简言之，它们必将彻底改变我们看待和应对周围环境的方式。EyeMynd是硅谷的一家初创公司，2013年由物理学家丹·库克（DanCook）创立，其目标就是发明不再需要侵入式控制器的虚拟现实系统，即用户只要通过思维就能控制虚拟世界。库克对数字趋势网站（DigitalTrends）说过：“当你处在虚拟世界的时候，不论你是在玩游戏还是在做其它事情，你都不需要一直考虑自己的手要怎么操作。单纯地通过脑电波控制会带来更令人满意的体验，会让体验者达到更深层次的融入。你会忘记自己的肉体而全神贯注于发生在你眼前的一切。”库克将这种体验比作梦境。“在梦境中，你无需挪动双腿就可以四处游走。这样的梦境和想象可以产生我们能识别的大脑信号。”他告诉《卫报》（TheGuardian），“通过EyeMynd想要完成的这些，人们将不再需要眼睛看，耳朵听，也不需要手和脚。没有这些感官也可以有同样的体验。”EyeMynd的系统是非侵入式的，也就意味着用户不需要植入任何器件。相反，他们需要一个含有脑电图（Electroencephalographic,EEG）传感器的头戴式设备，来追踪他们的脑波。库克的EyeMynd不是唯一一家利用脑电波探测的外部技术创造虚拟现实无缝体验的公司。波士顿的初创公司Neurable、生物信息学公司EMOTIV，以及社交网络巨头Facebook都在研发非侵入式设备，以实现只要通过思维来控制虚拟世界的想法。

然而，正如音频科技公司OSSIC首席科技官乔伊·里昂丝（JoyLyons）在2016年洛杉矶虚拟现实夏季博览会上讲的，创造新现实的立项硬件不论多先进，都不应当是一个外置式头戴耳机，而应该是“大脑芯片”。神经现实的发展前景今年早些时候，连续创业者艾伦·马斯克（ElonMusk）成立了Neuralink公司，致力于通过一串植入电极实现人脑和数字世界连接的尖端技术开发。在马斯克宣布成立公司前不久，Braintree的创始人布莱恩·约翰逊（BryanJohnson）也宣布成立了一个类似的公司——他投资了1亿美元用于解锁人脑的力量，使神经信号具有可编程的特性。约翰逊的公司Kernel正在研发出全球第一个神经假体。马斯克预测道，我们将发明一台与现实社会没有任何区别的计算机模拟现实，并且，一旦大脑接口技术实现，它将成为人们体验模拟现实的平台，不仅提供一个现实的世界，而且是一个可以触摸和感受的世界。与护目镜、手套和头戴式耳机等必须借助外部设施才能使感官相信虚拟世界的真实性不同，我们可以通过规划现实触动大脑在真实体验中会运用的部位。蒂姆·厄本说，“未来将不再需要屏幕，因为你完全可以在自己的视觉皮层上形成一个虚拟屏幕，也可以通过五官融入虚拟现实的电影。”厄本强调，未来人们将有能力自由地体验一切事物。

你在虚拟现实世界咬一口东西的时候，你在真实世界品尝披萨时触动的大脑部位也会运作，同样，当你闻到海的味道时运作的大脑部位也会让你“站在”虚拟的大西洋海岸时感受到同样的海洋气息。

虚拟现实和真实世界之间的差异将很难被察觉。无论从哪方面看，这种不同都不复存在。人工智能和物联网技术在物流行业的运用当今时代互联网市场不断发展，消费者对网络消费的服务需求也日益多样化。例如，亚马逊的会员服务有加急快件、当日送达快件、指定时间送达快件等选项，增加了物流配送的难度；「メルカリ」等二手闲置品买卖应用程序（类似我国的“闲鱼”——译者注）的开发和使用也会增加物流配送量。多样化的配送要求派生出更多精细服务需求，由此引发了货车承载能力无法得到最大化利用，配送效率降低等问题。此外，配送过程中出现紧急状况也需要人力及时应对和处理，最终导致人手短缺、劳动力不足。03智能制造技术应用为改变现状，物流业首次将人工智能和物联网作为切入点，利用信息技术改善传统的现场操作，以推进业务自动化和最优化的实现。

NEC（日本电气股份有限公司）利用物联网技术，针对物流的“起点”，即工作现场实行信息共享，提供一体化、可视化的解决方案。在此基础上，再利用人工智能技术将信息分析的结果反馈给现场，以实现人力、物力以及配送路径的最优配置。一、制订车辆调度、货物配送计划，实现高效配送配送方案被称作物流的生命线，制定配送方案对相关技术经验有很高的要求，需要全面考虑送达地分配、配送顺序、巡回路线等因素后做出恰当的筹划。

这里介绍的“配送计划系统ULTRAFIX”是能够综合订单数据、地理条件、路况和配送时间要求等物流条件因素后制定出高效的车辆调度、配送方案的辅助系统。二、运用人工智能技术进行需求预测，防止库存积压报废NEC运用自身独有的人工智能技术，通过对商品分时段销售成果