智能制造与工业4.0发展概述

智能制造与工业4.0发展概述

技术创新，变革未来

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。 （2）人机一体化

人工智能在建筑行业应用概述

人工智能在建筑行业应用概述 摘要 人工智能(Artificial Intelligence，AI)是当前科学技术发展中的一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等学科的研究的基础上发展起来的，因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。随着该学科的不断发张，其在建筑领域的应用范围也不断扩大，极大的促进了我国建筑行业从传统运作走向现代管理和经营。本文首先对人工智能进行了简要介绍，并从五个方面对该技术在建筑领域的应用进行了讨论。 关键字：人工智能；建筑领域；计算机应用。 1、引言 人工智能(Artificial Intelligence，AI)是当前科学技术发展中的一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等学科的研究的基础上发展起来的，因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。AI的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视并得到了很高的评价。甚至有人把AI与空间技术、原子能技术一起誉为20世纪的三大科学技术成就。 人工智能是一门研究如何构造智能机器(智能计算机)或智能系统并使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。或者说人工智能就是要研究如何使机器具有听、说、看、写、思维、学习、适应环境变化、解决所面临的各种实际问题等功能的一门学科。人工智能的研究重心主要集中在专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决策支持系统及人工神经网络等方面。但由于研究者对于人工智能的理解存在差异，所以就形成了不同的人工智能的研究方法，其主要有三种，分别如下： 1.1、以符号处理为核心的方法——符号主义 计算机具有符号处理的推算能力，这种能力蕴涵演绎推理的内涵。因此，可

人工智能发展史解读

人工智能学科诞生于20世纪50年代中期，当时由于计算机的产生与发展，人们开始了具有真正意义的人工智能的研究。（虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可能用机器 模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大。） 1956年夏，美国达特莫斯大学助教麦卡锡、哈佛大学明斯基、贝尔实验室申龙、IBM公司信息研究中心罗彻斯特、卡内基——梅隆大学纽厄尔和赫伯特.西蒙、麻省理工学院塞夫里奇和索罗门夫，以及IBM公司塞缪尔和莫尔在美国达特莫斯大学举行了以此为其两个月的学术讨论会，从不同学科的角度探讨人类各种学习和其他职能特征的基础，并研究如何在远离上进行精确的描述，探讨用机器模拟人类智能等问题，并首次提出了人工智能的术语。从此，人工智能这门新兴的学科诞生了。这些青年的研究专业包括数学、心理学、神经生理学、信息论和电脑科学，分别从不同角度共同探讨人工智能的可能性。他们的名字人们并不陌生，例如申龙是《信息论》的创始人，塞缪尔编写了第一个电脑跳棋程序，麦卡锡、明斯基、纽厄尔和西蒙都是“图灵奖”的获奖者。 这次会议之后，在美国很快形成了3个从事人工智能研究的中心，即以西蒙和纽威尔为首的卡内基—梅隆大学研究组，以麦卡锡、明斯基为首的麻省理工学院研究组，以塞缪尔为首的IBM公司研究组。随后，这几个研究组相继在思维模型、数理逻辑和启发式程序方面取得了一批显著的成果： （1）1956年，纽威尔和西蒙研制了一个“逻辑理论家“（简称LT）程序，它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解问题，证明了怀特黑德与罗素的数学名著《数学原理》的第2章中52个定理中的38个定理。1963年对程序进行了修改，证明了全部定理。这一工作受到了人们的高度评价，被认为是计算机模拟人的高级思维活动的一个重大成果，是人工智能的真正开端。 （2）1956年，塞缪尔利用对策论和启发式搜索技术编制出西洋跳棋程序Checkers。该程序具有自学习和自适应能力，能在下棋过程中不断积累所获得的经验，并能根据对方的走步，从许多可能的步数中选出一个较好的走法。这是模拟人类学习过程第一次卓有成效的探索。这台机器不仅在1959年击败了塞缪尔本人，而且在1962年击败了美国一个州的跳棋冠军，在世界上引起了大轰动。这是人工智能的一个重大突破。 （3）1958年，麦卡锡研制出表处理程序设计语言LISP，它不仅可以处理数据，而且可以方便的处理各种符号，成为了人工智能程序语言的重要里程碑。目前，LISP语言仍然是研究人工智能何开发智能系统的重要工具。 （4）1960年纽威尔、肖和西蒙等人通过心理学实验，发现人在解题时的思维过程大致可以分为3个阶段：1。首先想出大致的解题计划；2。根据记忆中的公理、定理和解题规划、按计划实施解题过程；3.在实施解题过程中，不断进行方法和目标分析，修改计划。这是一个具有普遍意义的思维活动过程，其中主要是方法和目的的分析。（也就是人们在求解数学问题通常使用试凑的办法进行的试凑是不一定列出所有的可能性，而是用逻辑推理来迅速缩小搜索范围的办法进行的），基于这一发现，他们研制了“通用问题求解程序GPS”，用它来解决不定积分、三角函数、代数方程等11种不同类型的问题，并首次提出启发式搜索概念，从而使启发式程序具有较普遍的意义。

智能制造概述

智能制造概述 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，IMS, IMC, IMT。 Abstract：Intelligent Manufacturing introduced the background, main contents and objectives, Artificial Intelligence and IMT, IMS relations, IMS and CIMS, intelligent manufacturing and the material basis of the theoretical basis of the characteristics of intelligent manufacturing system and the framework structure, and gave a briefing on intelligence Machining Center IMC, intelligent manufacturing technology development trend of wood, as well as the Intelligent Manufacturing Systems research results and problematic. Key words: Intelligent Manufacturing, IMS, IMC, IMT。 一. 智能制造提出的背景 制造业是国民经济的基础工业部门, 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( In

人工智能发展史

人工智能发展史 人工智能学科诞生于20世纪50年代中期，当时由于计算机的产生与发展，人们开始了具有真正意义的人工智能的研究。（虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可能用机器模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大。） 1956年夏，美国达特莫斯大学助教麦卡锡、哈佛大学明斯基、贝尔实验室申龙、IBM公司信息研究中心罗彻斯特、卡内基——梅隆大学纽厄尔和赫伯特.西蒙、麻省理工学院塞夫里奇和索罗门夫，以及IBM公司塞缪尔和莫尔在美国达特莫斯大学举行了以此为其两个月的学术讨论会，从不同学科的角度探讨人类各种学习和其他职能特征的基础，并研究如何在远离上进行精确的描述，探讨用机器模拟人类智能等问题，并首次提出了人工智能的术语。从此，人工智能这门新兴的学科诞生了。这些青年的研究专业包括数学、心理学、神经生理学、信息论和电脑科学，分别从不同角度共同探讨人工智能的可能性。他们的名字人们并不陌生，例如申龙是《信息论》的创始人，塞缪尔编写了第一个电脑跳棋程序，麦卡锡、明斯基、纽厄尔和西蒙都是“图灵奖”的获奖者。 这次会议之后，在美国很快形成了3个从事人工智能研究的中心，即以西蒙和纽威尔为首的卡内基—梅隆大学研究组，以麦卡锡、明斯基为首的麻省理工学院研究组，以塞缪尔为首的IBM公司研究组。随后，这几个研究组相继在思维模型、数理逻辑和启发式程序方面取得了一批显著的成果： （1）1956年，纽威尔和西蒙研制了一个“逻辑理论家“（简称LT）程序，它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解问题，证明了怀特黑德与罗素的数学名著《数学原理》的第2章中52个定理中的38个定理。1963年对程序进行了修改，证明了全部定理。这一工作受到了人们的高度评价，被认为是计算机模拟人的高级思维活动的一个重大成果，是人工智能的真正开端。 （2）1956年，塞缪尔利用对策论和启发式搜索技术编制出西洋跳棋程序Checkers。该程序具有自学习和自适应能力，能在下棋过程中不断积累所获得的经验，并能根据对方的走步，从许多可能的步数中选出一个较好的走法。这是模拟人类学习过程第一次卓有成效的探索。这台机器不仅在1959年击败了塞缪尔本人，而且在1962年击败了美国一个州的跳棋冠军，在世界上引起了大轰动。这是人工智能的一个重大突破。 （3）1958年，麦卡锡研制出表处理程序设计语言LISP，它不仅可以处理数据，而且可以方便的处理各种符号，成为了人工智能程序语言的重要里程碑。目前，LISP语言仍然是研究人工智能何开发智能系统的重要工具。 （4）1960年纽威尔、肖和西蒙等人通过心理学实验，发现人在解题时的思维过程大致可以分为3个阶段：1。首先想出大致的解题计划；2。根据记忆中的公理、定理和解题规划、按计划实施解题过程；3.在实施解题过程中，不断进行方法和目标分析，修改计划。这是一个具有普遍意义的思维活动过程，其中主要是方法和目的的分析。（也就是人们在求解数学问题通常使用试凑的办法进行的试凑是不一定列出所有的可能性，而是用逻辑推理来迅速缩小搜索范围的办法进行的），基于这一发现，他们研制了“通用问题求解程序GPS”，用

智能制造概论

国内现有制造业生产线的升级和改造 ——以一次参观为例 孟大德2013212331 一、现存问题 1、参观总结 这次参观是一次因缘际会，和几位本学院老师一起去的，本次参观的是某空调品牌厂商产品生产线上游的一个重庆分厂，这个厂加工的是格力产品中的绝大部分非芯片电路板的零件，包括格力产品的外壳，散热板，风扇等。在参观过程中，纪录片宣传片里面的整洁亮丽，高效畅通的流水线并没有出现，参观了好几个生产车间，我的直观感觉如下： 1）车间生产工序操作零散分布，没有很合理的流水线将其串接； 2）各个工序之间的传送主要靠人力传送，传送需要很多人力装卸，各个工序间由于散乱分布浪费了大量的装卸时间和人力以及生产空间，这成了高效生产最大阻力； 3）由于自动化程度低，需要很多的低技术含量的人力，但是每个工人总是重复很少的生产工步嘛，很多机器可以完成的步骤让人力来完成； 4）整个生产过程中，合理的生产规划没有很好的体现，生产细节控制主要由人的感官控制为主； 5）在生产过程中，会产生各种污染，例如，冲压车床的运作产生大量的噪声，地上积水油污、电焊火花四溅，等等，都没有有效的防治； 6）在空调金属外壳的切割操作会产生很多的废料，这些废料在切割前没有得到合理的面积最大化规划计算，切割之后也没有及时的处理； 7）生产环境恶劣，对于工人持久健康工作有不利的影响，厂房里面暗黑，空气不流通诸如此类的情况都有存在； 8）……。 2、国内生产线现存问题 管中窥豹，可见一斑。这家工厂可以说是国内机械制造工厂的一个缩影，由于国家经济转型，人力成本增加，国内千千万万个这样的工厂面临着转型升级。这家工厂促成这次参观活动，也是想寻求产业升级助力。 通过收集资料，我们可以得到国内机械制造业面临的问题有： 1)成本管理控制较为困难 机械制造企业的技术更新速度越来越快。原来那种产品技术长期不变的情况已经不能够被市场接受。而技术更新则会导致成本的增加，占用企业大量的资金。机械制造的产品定制性很强，基本是按照订单装配、制造、设计、生产；产品的规格繁多，原材料的生产、采购异常复杂，容易造成额外成本的产生；同时为了能够控制产品的品质，也容易导致成本增加。成本管理涉及到多个环节，而当前机械制造企业的成本控制仅仅只停留在成本核算之上，难以真正有效的降低成本，进而造成浪费，不符合精益生产的思想。 2)生产运营和生产现场方面 部分工作人员的生产理念比较落后，生产运作理念难以适应市场竞争的需求。主要

智能制造概述

智能制造概述 1　智能制造国内外发展与应用状况 1.1　美国智能制造的发展与应用 １．１．１背景 20世纪80年代以来，随着经济全球化、国际产业转移及虚拟经济不断深化，美国产业结构发生了深刻的变化，制造业日益衰退，“去工业化”趋势明显。因发展中国家占据廉价劳动力，产业资源丰富等优势，所以部分美国企业将工厂外迁，同时美国加大对房地产、金融等方面的投入，也降低了对制造业的投入。制造业的萎缩导致美国出口产品竞争力下降，净进口规模不断增加，贸易逆差由1980年的190亿美元迅速增加至2008年的6983亿美元。不仅美国低端产品在丧失出口竞争力，高端产品的领先优势也开始动摇，美国高新技术产品在全球市场出口份额所占权重由20世纪末的20%下降至2008年的11%。2008年金融危机爆发后，美国经济遭受重创，美国国内生产总值增长停滞。2009年，金融危

机进一步蔓延，美国国内生产总值萎缩2.6%，创下1947年以来的新低。失业率方面，2009年失业率高达9.3%，远高于1990~2008年的平均失业率。此后，在美国政府一系列救助政策的强力干预下，经济下滑势头得以缓解，但失业率一直在8.5%~10%徘徊。 面对由虚拟经济危机爆发导致的增长乏力、失业率居高不下的困境，美国社会各界深刻认识到实体经济的重要性，美国国内主张发展制造业、改变经济过分依赖金融业的呼声不断高涨。2009年年末，美国提出了重振制造业的经济复活战略，提出了一系列的重振制造业措施。美国政府提出重振制造业战略，不仅是为了尽快摆脱所面临的经济困境，更重要的是要通过发展先进制造业，再次领导全球科学技术的发展，继续保持对全球经济和技术的强大领导力，为经济的繁荣和持久增长打下坚实的基础。 １．１．２发展历程与支持政策 美国在2008年金融危机之前就已经提出了先进制造技术（Advanced Manufac-turing Technology，AMT）的理念，也意识到了制造业的重要性，因此在经济危机爆发后美国需要重振制造业。 20世纪90年代，美国开始了制造业信息化。1993年，美国政府开始实施AMT计划。该计划的目标是研究世界领先的先进制造技术，以满足美国对先进制造技术的需求，提升美国制造业的竞争力。美国国家科

未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析最新竟争力

未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析 最新竟争力 人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链。以下对人工智能行业发展趋势分析。 中国和美国目前是全球人工智能产业发展的领导者，仅在2015年，两国在学术期刊上发表的AI相关论文接近1万篇，而英国、印度、德国和日本加起来才大约相当于中美的半数。2017-2022年中国人工智能项目行业市场深度调研及投资战略研究分析报告表明，中国有着全球最多的数据量，拥有巨大应用市场，正在围绕AI构建完善的产业生态链。我们有理由相信，AI将成为企业跨部门业务发展的“颠覆者”，渐趋成熟的AI技术正逐步向“AI+”进行转变。我国将在AI 关键技术领域获得重大突破，推动关键场景应用逐步走向成熟。 趋势一政策体系加速完善 一直以来，我国高度重视人工智能技术创新和产业发展，当前随着全球人工智能产业的快速成长，一些主要发达国家纷纷出台人工智能相关战略文件，力争在新的科技浪潮中抢占制高、规避风险。美国、英国等相继出台了《国家人工智能研究和发展战略计划》等报告，不断完善人工智能顶层设计。我国也围绕《中国制造2025》和“互联网+”行动计划出台了一系列支持人工智能技术创新和产业发展的政策文件，如2016年5月由国家发改委、工信部等多部委联合发布的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》等。在国务院发布的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中，也提到要培育人工智能产业生态，促进人工智

能在经济社会重点领域推广应用。今年，我国人工智能产业发展的政策支撑力度有望进一步加强。一方面，借鉴美国、英国等的人工智能国家战略，预计我国也将发布聚焦于人工智能的国家战略文件，对未来人工智能技术和产业发展制定顶层设计。另一方面，科技部、国家发改委、工信部等相关部门也将有望发布人工智能相关的政策文件，从技术研发、产业培育等角度做出具体的部署，实施一批大型项目。此外，围绕标准、安全等特定议题，相关的政策研究与制定也将有望取得积极进展。 趋势二产业规模快速增长 自2006年深度学习算法提出以来，语音和视觉识别准确率得到大幅提升，人工智能进入到了第三次高峰期。当前，在技术突破和应用需求的双重驱动下，人工智能技术已走出实验室，加速向产业各个领域渗透，产业化水平大幅提升，人工智能产业发展正处在黄金期。根据初步测算，2016年，全球人工智能市场规模约为1680亿元，我国人工智能市场规模约为98亿元。今年，随着我国软件与互联网技术向各行各业的持续深入以及云计算、大数据、物联网等相关产业的不断进步，人工智能产业市场规模将持续扩大，预计人工智能及其相关产业发展增速将超过40%。从细分行业来看，语音服务相关技术和模型将趋于成熟，围绕智能语音的行业应用将不断加速，市场逐渐打开，成为人工智能产业发展的主要方向。图像处理等计算机视觉技术将随着训练数据的快速累积实现大的突破，而面向各个行业领域的专业化智能服务则将创造出新的市场空间，有望造就新的行业领军者。 趋势三关键技术取得突破 当前，人工智能受到的关注度持续提升，大量的社会资本和智力、数据资源的

智能制造的内涵及其系统架构探究

一、智能制造的内涵 （一）概念关于智能制造的研究大致经历了三个阶段：起始于20 世纪80年代人工智能在制造领域中的应用，智能制造概念正式提出，发展于20世纪90年代智能制造技术、智能制造系统的提出，成熟于21世纪以来新一代信息技术条件下的“智能制造（Smart Manufacturing）”。 世纪80年代：概念的提出。1998年，美国赖特（Paul Kenneth Wright ）、伯恩（David Alan Bourne）正式出版了智能制造研究领域的首本专著《制造智能》（Smart Manufacturing），就智能制造的内涵与前景进行了系统描述，将智能制造定义为“通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉和机器人控制来对制造技工们的技能与专家知识进行建模，以使智能机器能够在没有人工干预的情况下进行小批量生产”。在此基础上，英国技术大学Williams教授对上述定义作了更为广泛的补充，认为“集成范围还应包括贯穿制造组织内部的智能决策支持系统”。麦格劳 - 希尔科技词典将智能制造界定为，采用自适应环境和工艺要求的生产技术，最大限度的减少监督和操作,制造物品的活动。 ——20世纪90年代：概念的发展。20世纪90年代，在智能制造概念提出不久后，智能制造的研究获得欧、美、日等工业化发达国家的普遍重视，围绕智能制造技术（IMT）与智能制造系统（IMS）开展国际合作研究。1991年，日、美、欧共同发起实施的“智能制造国际合作研究计划”中提出：“智能制造系统是一种在整个制造过程中贯穿智能活动，并将这种智能活动与智能机器有机融合,将整个制造过程从订货、产品设计、生产到市场销售等各个环节以柔性方式集成起来的能发挥最大生产力的先进生产系统”。 ——21世纪以来：概念的深化。21世纪以来，随着物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展及应用，智能制造被赋予了新的内涵，即新一代信息技术条件下的智能制造（Smart Manufacturing）。2010年9月，美国在华盛顿举办的“21世纪智能制造的研讨会”指出，智能制造是对先进智能系统的强化应用，使得新产品的迅速制造，产品需求的动态响应以及对工业生产和供应链网络的实时优化成为可能。德国正式推出工业4.0战略，虽没明确提出智能制造概念，但包含了智能制造的内涵，即将企业的机器、存储系统和生产设施融入到虚拟网络—实体物理系统（CPS）。在制造系统中，这些虚拟网络—实体物理系统包括智能机器、存储系统和生产设施，能够相互独立地自动交换信息、触发动作和控制。 综上所述，智能制造是将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与先进自动化技术、传感技术、控制技术、数字制造技术结合，实现工厂和企业内部、企业之间和产品全生命周期的实时管理和优化的新型制造系统。 （二）特征 智能制造的特征在于实时感知、优化决策、动态执行等三个方面：一是数据的实时感知。智能制造需要大量的数据支持，通过利用高效、标准的方法实时

人工智能行业发展概述

人工智能行业发展概述

目录 1.概要 (3) 2.启示 (4) 3.方向 (10) 4.行业现状 (19)

1.概要 人工智能是信息时代的尖端技术。从人类建立起需要指导控制才能运行的计算机，到计算机拥有可以自己去学习的能力，这一飞跃对各行各业都产生了巨大的影响。虽然此时此刻可能是下一个AI 冬季（图8）到来之前的「给予承诺又让人失望」的周期，但这些投资和新技术至少会给我们带来有形的机器学习生产力的经济利益。 与此同时，人工智能、机器人和无人驾驶汽车已经成为了流行文化甚至是政治话语的前沿。而且我们在过去一年的研究使我们相信这不是一个错误的开始，而是一个拐点。正如我们将在本报告中探

讨的那样，这个变化的原因有显而易见的（更快更强的计算资源和爆炸式增长的数据库），也有细致入微（深度学习，专有硬件和开源的崛起）的。 这个AI 拐点（AI inflection）中更令人兴奋的一个方面是「现实世界」的使用案例比比皆是。虽然深度学习使计算机视觉和自然语言处理等技术有了显著的提高，比如苹果公司的Siri，亚马逊的Alexa 和Google 的图像识别，但是AI 不仅仅是「科技技术」（tech for tech），也就是大数据集与足够强大的技术相结合的情况下，价值正在被慢慢创建，竞争优势也变得越来越明显。 例如，在医疗保健中，图像识别技术可以提高癌症诊断的准确性。在农业中，农民和种子生产商可以利用深度学习技术来提高作物产量。在制药业中，深度学习可以用于改善药物的研发。在能源方面，勘探效率正在提高，设备可用性正在不断增强。在金融服务方面，通过开辟新的数据集，实现更快的分析，从而降低成本，提高回报。AI 现在还处于发现其可被利用场景的早期阶段，这些必要的技术会通过基于云的服务实现大众化、平等化，我们相信随之而来的创新浪潮将在每个行业中创造新的赢家和输家。 AI 的广泛应用让我们得出了一个结论：它是一种可以变革全球经济的技术，是提高生产力并结束美国生产率停滞增长的驱动力。结合GS 首席经济学家Jan Hatzius 的研究，我们明确了资本深化目前的停滞及其对美国生产率的相关影响。我们相信，AI 技术将会驱动生产力的提高，就像20 世纪90 年代那样，驱动企业投资更多的资本和劳动密集型项目，加快发展的脚步，提高盈利能力以及提高股票的估值。 2.启示

1.2 人工智能的发展史

1.2 人工智能的发展史 人工智能的研究不仅与对人的思维研究直接相关，而且和许多其它学科领域关系密切。因此说到人工智能的历史，应当上溯到历史上一些伟大的科学家和思想家所作的贡献，他们为人工智能研究积累了充分的条件和基础理论。这里仅列举几位重要的代表人物。 ◆古希腊伟大的哲学家、思想家Aristotle（亚里士多德）（公元前384-322），他的主要贡献是为形式逻辑奠定了基础。形式逻辑是一切推理活动的最基本的出发点。 在他的代表作《工具论》中，就给出了形式逻辑的一些基本规律，如矛盾律、排中律，并且实际上已经提到了同一律和充足理由律。此外，亚里士多得还研究了概念、判断问题，以及概念的分类和概念之间的关系，判断问题的分类和它们之间的关系。其最著名的创造就是提出人人熟知的三段论。 ◆英国的哲学家、自然科学家Bacon（培根）（1561-1626），他的主要贡献是系统地给出了归纳法，成为和Aristotle的演绎法相辅相成的思维法则。Bacon另一个功绩是强调了知识的作用。 Bacon的著名警句是"知识就是力量"。 ◆德国数学家、哲学家Leibnitz（莱布尼茨）（1646-1716），他提出了关于数理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。

他曾经做出了能进行四则运算的手摇计算机 ◆英国数学家、逻辑学家Boole（布尔）（1815-1864），他初步实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想，提出了一种崭新的代数系统--布尔代数。 ◆美籍奥地利数理逻辑学家Godel（哥德尔）（1906-1978），他证明了一阶谓词的完备性定理；任何包含初等数论的形式系统，如果它是无矛盾的，那么一定是不完备的。 此定理的意义在于，人的思维形式化和机械化的某种极限，在理论上证明了有些事是做不到的。 ◆英国数学家Turing(图灵)（1912-1954）,1936年提出了一种理想计算机的数学模型（图灵机），1950年提出了图灵试验，发表了"计算机与智能"的论文。 当今世界上计算机科学最高荣誉奖励为"图灵奖"。 名词解释：图灵试验。当一个人与一个封闭房间里的人或者机器交谈时，如果他不能分辨自己问题的回答是计算机还是人给出时，则称该机器是具有智能的。以往该试验几乎是衡量机器人工智能的唯一标准，但是从九十年代开始，现代人工智能领域的科学家开始对此试验提出异议：反对封闭式的，机器完全自主的智能；提出与外界交流的，人机交互的智能。 ◆美国数学家Mauchly，1946发明了电子数字计算机ENIAC ◆美国神经生理学家McCulloch，建立了第一个神经网络

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（）。（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。（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（）。（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。（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（）。（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。（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。（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。（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。（分） 我的答案：正确√答对

智能制造基本概念解读

智能制造基本概念解读 前言 德国工业4.0、美国工业互联网和中国制造2025这三大国家战略虽在表述上不一样，但本质上异曲同工，核心都是智能制造。2017年用友网络股份有限公司-制造事业部也正式更名为“智能制造事业部”，以响应国家号召推动智能制造的发展。但是，智能制造尚处于不断发展过程中，社会各界的认识和理解各有不同。目前国际和国内还没有关于智能制造的准确定义。在用友公司内部也没有明确的关于智能制造的定义。为此本人查阅了相关资料，并将学习过程中的摘录及笔记整理成本文，以供大家进行概念普及。由于时间紧迫、资料有限，错误及疏漏难免，望大家积极反馈（hhp@https://www.docsj.com/doc/27329773.html,），以便及时修正。 1. 智能制造的概念 2015年5月8日，国务院印发关于《中国制造2025》的通知。通知中明确提出要大力推进智能制造，以带动各个产业数字化水平和智能化水平，加速培育我国新的经济增长动力，抢占新一轮产业竞争制高点。通知中明确了五大工程来推动中国制造2025的落地，智能制造工程为五大工程中的其中一个。 为了进一步落实中国制造2025,2016年12月8日，工业和信息化部、财政部联合制定了《智能制造发展规划（2016-2020年）》。 《智能制造发展规划（2016-2020年）》对智能制造给出了较为明确的定义。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。推动智能制造，能够有效缩短产品研制周期、提高生产效率和产品质量、降低运营成本和资源能源消耗，并促进基于互联网的众创、众包、众筹等新业态、新模式的孕育发展。智能制造具有以智能工厂为载体，以关键制造环节智能化为核心，以端到端数据流为基础、以网络互联为支撑等特征，这实际上指出了智能制造的核心技术、管理要求、主要功能和经济目标，体现了智能制造对于我国工业转型升级和国民经济持续发展的重要作用。 2. 智能制造的发展目标 《智能制造发展规划（2016-2020年）》明确了智能制造的发展目标。 2025年前，推进智能制造发展实施“两步走”战略：第一步，到2020年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展；第二步，到2025年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型。 由于我国制造业发展水平参差不齐，有的处于2.0阶段，有的处于3.0阶段，有的在走向4.o阶段。我国实现智能制造必须2.0、3.0、4.0并行发展，既要在改造传统制造方面“补课”，又要在绿色制造、智能升级方面“加课”。对于制造企业而言，应着手于完成传统生产装备网络化和智能化的升级改造，以及生产制造工艺数字化和生产过程信息化

人工智能发展史

Machine Learning | 一篇文读懂人工智能发展史 AlphaGo的胜利，无人驾驶的成功，模式识别的突破性进展，人工智能的的飞速发展一次又一次地挑动着我们的神经。作为人工智能的核心，机器学习也在人工智能的大步发展中备受瞩目，光辉无限。 如今，机器学习的应用已遍及人工智能的各个分支，如专家系统、自动推理、自然语言理解、模式识别、计算机视觉、智能机器人等领域。 但也许我们不曾想到的事机器学习乃至人工智能的起源，是对人本身的意识、自我、心灵等哲学问题的探索。而在发展的过程中，更是融合了统计学、神经科学、信息论、控制论、计算复杂性理论等学科的知识。 总的来说，机器学习的发展是整个人工智能发展史上颇为重要的一个分支。其中故事一波三折，令人惊讶叹服，颇为荡气回肠。 其中穿插了无数牛人的故事，在下面的介绍中，你将会看到以下神级人物的均有出场，我们顺着ML的进展时间轴娓娓道来： 基础奠定的热烈时期 20世纪50年代初到60年代中叶 Hebb于1949年基于神经心理学的学习机制开启机器学习的第一步。此后被称为Hebb学习规则。Hebb学习规则是一个无监督学习规则，这种学习的结果是使网络能够提取训练集的统计特性，从而把输入信息按照它们的相似性程度划分为若干类。这一点与人类观察和认识世界的过程非常吻合，人类观察和认识世界在相当程度上就是在根据事物的统计特征进行分类。 从上面的公式可以看出，权值调整量与输入输出的乘积成正比，显然经常出现的模式将对权向量有较大的影响。在这种情况下，Hebb学习规则需预先定置权饱和值，以防止输入和输出正负始终一致时出现权值无约束增长。 Hebb学习规则与“条件反射”机理一致，并且已经得到了神经细胞学说的证实。

智能制造概念详解及架构探究

摘要: 智能制造概念关于智能制造的研究大致经历了三个阶段：起始于20世纪80年代人工智能在制造领域中的应用，智能制造概念正式提出，发展于20世纪90年代智能制造技术、智能制造系统的提出，成熟于21世纪以来新一代信息技术条件下的“智能制造(Smart Manufacturing)”。 一、智能制造的内涵 (一)概念 关于智能制造的研究大致经历了三个阶段：起始于20世纪80年代人工智能在制造领域中的应用，智能制造概念正式提出，发展于20世纪90年代智能制造技术、智能制造系统的提出成熟于21世纪以来新一代信息技术条件下的“智能制造(Smart Manufacturing)”。 20世纪80年代：概念的提出。1998年，美国赖特(Paul Kenneth Wright )、伯恩(David Alan Bourne)正式出版了智能制造研究领域的首本专著《制造智能》(Smart Manufacturing)，就智能制造的内涵与前景进行了系统描述，将智能制造定义为“通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉和机器人控制来对制造技工们的技能与专家知识进行建模，以使智能机器能够在没有人工干预的情况下进行小批量生产”。在此基础上，英国技术大学Williams教授对上述定义作了更为广泛的补充，认为“集成范围还应包括贯穿制造组织内部的智能决策支持系统”。

麦格劳- 希尔科技词典将智能制造界定为，采用自适应环境和工艺要求的生产技术，最大限度的减少监督和操作,制造物品的活动。 20世纪90年代：概念的发展。20世纪90年代，在智能制造概念提出不久后，智能制造的研究获得欧、美、日等工业化发达国家的普遍重视，围绕智能制造技术(IMT)与智能制造系统(IMS)开展国际合作研究。1991年，日、美、欧共同发起实施的“智能制造国际合作研究计划”中提出：“智能制造系统是一种在整个制造过程中贯穿智能活动，并将这种智能活动与智能机器有机融合,将整个制造过程从订货、产品设计、生产到市场销售等各个环节以柔性方式集成起来的能发挥最大生产力的先进生产系统”。 21世纪以来：概念的深化。21世纪以来，随着物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展及应用，智能制造被赋予了新的内涵，即新一代信息技术条件下的智能制造(Smart Manufacturing)。2010年9月，美国在华盛顿举办的“21世纪智能制造的研讨会”指出，智能制造是对先进智能系统的强化应用，使得新产品的迅速制造，产品需求的动态响应以及对工业生产和供应链网络的实时优化成为可能。德国正式推出工业4.0战略，虽没明确提出智能制造概念，但包含了智能制造的内涵，即将企业的机器、存储系统和生产设施融入到虚拟网络—实体物理系统(CPS)。在制造系统中，这些虚拟网络—实体物理系统包括智能机器、存储系统和生产设施，能够相互独立地自动交换信息、触发动作和控制。

1.2 人工智能的发展史

1.2人工智能的发展史 人工智能的研究不仅与对人的思维研究直接相关，而且和许多其它学科领域关系密切。因此说到人工智能的历史，应当上溯到历史上一些伟大的科学家和思想家所作的贡献，他们为人工智能研究积累了充分的条件和基础理论。这里仅列举几位重要的代表人物。 ◆古希腊伟大的哲学家、思想家Aristotle（亚里士多德）（公元前384-322），他的主要贡献是为形式逻辑奠定了基础。形式逻辑是一切推理活动的最基本的出发点。 在他的代表作《工具论》中，就给出了形式逻辑的一些基本规律，如矛盾律、排中律，并且实际上已经提到了同一律和充足理由律。此外，亚里士多得还研究了概念、判断问题，以及概念的分类和概念之间的关系，判断问题的分类和它们之间的关系。其最著名的创造就是提出人人熟知的三段论。 ◆英国的哲学家、自然科学家Bacon（培根）（1561-1626），他的主要贡献是系统地给出了归纳法，成为和Aristotle的演绎法相辅相成的思维法则。Bacon另一个功绩是强调了知识的作用。 Bacon的著名警句是"知识就是力量"。 ◆德国数学家、哲学家Leibnitz（莱布尼茨）（1646-1716），他提出了关于数理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。

他曾经做出了能进行四则运算的手摇计算机 ◆英国数学家、逻辑学家Boole（布尔）（1815-1864），他初步实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想，提出了一种崭新的代数系统--布尔代数。 ◆美籍奥地利数理逻辑学家Godel（哥德尔）（1906-1978），他证明了一阶谓词的完备性定理；任何包含初等数论的形式系统，如果它是无矛盾的，那么一定是不完备的。 此定理的意义在于，人的思维形式化和机械化的某种极限，在理论上证明了有些事是做不到的。 ◆英国数学家Turing(图灵)（1912-1954）,1936年提出了一种理想计算机的数学模型（图灵机），1950年提出了图灵试验，发表了"计算机与智能"的论文。 当今世界上计算机科学最高荣誉奖励为"图灵奖"。 名词解释：图灵试验。当一个人与一个封闭房间里的人或者机器交谈时，如果他不能分辨自己问题的回答是计算机还是人给出时，则称该机器是具有智能的。以往该试验几乎是衡量机器人工智能的唯一标准，但是从九十年代开始，现代人工智能领域的科学家开始对此试验提出异议：反对封闭式的，机器完全自主的智能；提出与外界交流的，人机交互的智能。 ◆美国数学家Mauchly，1946发明了电子数字计算机ENIAC ◆美国神经生理学家McCulloch，建立了第一个神经网络

对人工智能现状及发展思考

《人工智能》课程论文 对人工智能现状及发展的思考 【摘要】：自从计算机诞生以来，计算机的发展十分迅猛快速，而且计算机的运算速度已经超过了人脑的运算速度。目前对于计算机科学的研究已经出现了很多的分支，其中的人工智能在整个计算机科学领域中也是一个十分热门的课题。本文从人工智能的概念开始，并对人工智能的发展进行讲述，最后对人工智能进行人文思考。 【关键词】：人工智能，发展，思考 "人工智能"一词最早是在1956 年Dartmouth 学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能其英文全称为Artificial Intelligence，缩写为人所共知的AI，它主要是对用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统等进行研究讨论。 对于人工智能的定义义众说不一，一般有两种说法：一种是人工智能是关于知识的学科，即怎样对知识进行表示以及怎样获取知识并对知识进行使用的科学；另一种是人工智能研究的是如何实现让计算机做过去只有人才能够做的智能工作。但是不管是哪一种，它都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。 人工智能的定义可以分为两部分，即"人工"和"智能"。对于"人工"，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的

智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，"人工系统"就是通常意义下的人工系统。诞生对于"智能"，则存在着很大的争议。因为这涉及到了诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人类唯一能够了解的智能就是人类本身的智能。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是"人工"制造的"智能"了。 人工智能的实现方式有2 种方法。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（Engineering approach），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（Modeling approach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。 2、人工智能的发展 对于人工智能的研究一共可以分为五个阶段。 第一个阶段是人工智能的兴起与冷落，这个时间是在20 世纪的50 年代。这个阶段是人工智能的起始阶段，人工智能的概念首次被提出，并相继涌现出一批科技成果，例如机器定理证明、跳棋程序、LISP 表处理语言等。由于人工智能处于起始阶段，很多地方都存在着缺陷，在加上对自然语言的翻译失败等诸多原因，人工智能的发展一度陷入了低谷。同时在这一个阶段的人工智能研究有一个十分明显的特点：问题求解的方法过度重视，却忽视知识重要性。