AI驱动全联接牵引实现向智能制造升级

2020年度人工智能与健康(参考答案)

1.（）提出了“工业互联”的智能制造发展规划。（ 2.0分） A.中国 B.美国 C.德国 D.日本 2.（）被誉为“十七世纪的亚里士多德”。（2.0分） A.拉蒙·柳利 B.布莱兹·帕斯卡 C.莱布尼茨 D.托马斯·霍布斯 3.DeepMind公司开发的（）程序专门用于平面设计，可以通过选取素材制作精美的海报。（2.0分） A.AlphaGo B.AlphaZero C.AlphaGd D.Alpha-Beta 4.（）是普遍推广机器学习的第一人。（2.0分）

A.约翰·冯·诺依曼 B.约翰·麦卡锡 C.唐纳德·赫布 D.亚瑟·塞缪尔 5.黄色的三角形内画着一颗骷髅头，这个危险标识是在提示人们周围环境中有（）因素存在。（2.0分） A.易燃 B.放射性 C.剧毒 D.高压 6.下列对我国未来人工智能产业的表述不当的是（）。（2.0分） A.人机协同成为主流生产和服务方式 B.跨界融合成为重要经济模式 C.共创分享成为经济生态基本特征 D.劳动力成为经济增长的第一要素 7.新生儿的正常脉搏为每分钟（）次。（2.0分） A.60～80

C.80～100 D.90～120 8.“中国制造2025”是以新一代信息技术与制造业深度融合为主线, 以推进智能制造为主攻方向, 并规划了实施制造强国十年行动纲领, 其中提出重点实施（）工程。（2.0分） A.智能交通 B.智能军事 C.智能制造 D.智能教育 9.19世纪20年代，英国科学家（）设计了第一架“计算机器”，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。（2.0分） A.笛卡尔 B.奥古斯塔斯·德摩根 C.乔治·布尔 D.查尔斯·巴贝奇 10.人工智能的基本假设是人类的思考过程可以（）。（2.0分）

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；

智能制造和人工智能的场景应用

智能制造和人工智能的场景应用 制造业中生产过程中每天产生海量的数据，这些数据都存储在数据库里面，而真正能够发挥实际价值的数据却非常少，从而造成数据资源的极大浪费。如何对生产过程中的海量数据进行处理从而发挥数据的价值，将数据不再仅仅是数据，而成为生产的资产是每个制造业管理者都关心的问题。 为了实现对数据的利用，降低生产成本提高生产效率，很多供应商都提出了智能工厂的解决方案。目前社会上提到的智能工厂很多，而真正能够做到智能化的却很少。笔者基于多年在制造业中的工业机理模型经验和在智能技术领域的一些实践，介绍下目前智能技术以及其在制造业场景的应用情况。 一、人工智能、云计算、大数据、物联网的关系是什么？ 提到智能技术大家首先联想到的就是人工智能、大数据、云计算、物联网等。而很多人对这些名词间的关系模棱两可。因此有必要首先介绍下其间的联系。为了便于读者理解，这里不引用每个名词的通用定义，而采用通俗易懂的方式进行解释。人工智能从狭义角度讲就是以CNN 卷积神经网络为代表的模型算法，具体的应用图像识别和语音识别。 目前社会上所有提到的人工智能技术包括人脸识别、自动驾驶、语音交互、阿尔法狗、指纹识别等等均是基于CNN 卷积神

经网络为核心算法的应用。因此，人工智能本质就是一种算法。云计算本质是一种从资源到架构的全面弹性，通俗的讲，比如对于一台电脑，有100 个任务，那么电脑在执行这100 个任务时就要有个排队，依次进行，而当数据量很大时，超大的任务量将会造成电脑服务器崩溃。 而云计算就是可以将一台电脑的服务器虚拟成多台电脑，比如我们很多人都用过VMware 的虚拟机软件，该软件可以把我们的PC 机电脑虚拟成拥有不同内存、存储容量和网络的小电脑，这样100 个任务将会同时分解到多台电脑去执行，这就是分布式计算，从而大大提高计算效率。大数据通俗的讲就是海量的数据，具有复杂的数据关系。 物联网通俗讲就是通过网络协议将生产过程中的仪器仪表、视频、语音、文本等数据全部进行连接。 物联网、互联网比喻作为一个人的成长环境，通过在社会、学校、环境中的不断学习，将会收获海量的知识，这些海量的知识就是大数据。要想有效的利用海量知识并发挥其价值需要各种数据模型（包括统计分析、机器学习、人工智能、工艺机理模型）对数据进行训练，这种训练的过程比喻为一个军师（或者老师）对人的指导、培养过程。而数据模型的分析训练需要云计算进行快速高效的迭代，从而形成丰富的知识经验，成为一方领域的高人。而云计算就相当于人类的大脑。

3、工业4.0培训课纲-人工智能与智能制造V1.0

人工智能与智能制造 【课程名称】人工智能与智能制進 【来源单位】工业4.0产业脫盟 【学习方式】面授 【课程开发时问】2017年月 【课程分类】趋势与发展 【培训对象】企业领导\中高层干部\相关领域科谱 【核心讲师】杜玉河（交通大学特聘教授，工业4.0产业联盟祕书长） 【关键词】人工智能工业4.0中国制造2025互联网+ 【学习目标】 1、了解人工智能的发展背景及其主要內容； 2、了解人工智能对传统企业及社会的彩响； 3、了解人工智能的主要技术架构与发展状况； 4、了解全球人工智能在各领域中的发展状况； 5、了解智能制造发展现状与趋势； 6、了解人工智能与智能制造的关系。 【课程学时】6-12个小时 【课程简介】 通过对人工智能的认识与理解，充分了解世界人工智能领域竞争格局现状与发展趋势的分析。学入剖析人工智能与智能制造的关系。 通过这次培训，大家可以了解人工智能的发展背景，发展现状及未来的发展趙。通过对一些实际案例的分析，可以进一步了解人工智能的关键技术及实际的应用。未来已来，人工智能巳经开始以不同层度渗透到社会的各个方面。 通过学习可以加强对于人工智能的认识，解读人工智能与智能制造之前的关系，激发大家对于人工智能的重视与参与度。 【课程大纲】 1、人工智能的认识与理解 2、人工智能时代的机遇与挑战 4、人工智能关键技术与发展状况 5、全球人工智能在各领域的发展状况 6、智能制造的关键技术与发展现状 7、人工智能在智能制造体系中的应用。

【课程案例】 1、国际案例：Google的人工智能案例分析 2、国内案例：百度及科大讯飞的人工智能案例分析 3、智能制造的案例：三一重工与海尔集团