智能制造系统项目解决方案和智能工厂发展趋势

智能制造系统项目解决方案和智能工厂发展趋势
智能制造系统项目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。

纵向集成和横向集成均以CPS和工业互联网为基础,产品、设备、制造单元、生产线、车间、工厂等制造系统的互联互通,及其与企业不同环节业务的集成统一,则是通过数据应用和工业云服务实现,并在决策层基于产品、服务、设备管理支撑企业最高决策。这些共同构建了一个智能工厂完整的价值网络体系,为用户提供端到端的解决方案。

由于产品制造工艺过程的明显差异,离散制造业和流程制造业在智能工厂建设的重点内容有所不同。对于离散制造业而言,产品往往由多个零部件经过一系列不连续的工序装配而成,其过程包含很多变化和不确定因素,在一定程度上增加了离散型制造生产组织的难度和配套复杂性。企业常常按照主要的工艺流程安排生产设备的位置,以使物料的传输距离最小。面向订单的离散型制造企业具有多品种、小批量的特点,其工艺路线和设备的使用较灵活,因此,离散制造型企业更加重视生产的柔性,其智能工厂建设的重点是智能制造生产线。智能工厂主要建设模式

由于各个行业生产流程不同,加上各个行业智能化情况不同,智能工厂有以下几个不同的建设模式。

第一种模式是从生产过程数字化到智能工厂。在石化、钢铁、冶金、建材、纺织、造纸、医药、食品等流程制造领域,企业发展智能制造的内在动力在于产品品质可控,侧重从生产数字化建设起步,基于品控需求从产品末端控制向全流程控制转变。

第二种模式是从智能制造生产单元(装备和产品)到智能工厂。在机械、汽车、航空、船舶、轻工、家用电器和电子信息等离散制造领域,企业发展智能制造的核心目的是拓展产品价值空间,侧重从单台设备自动化和产品智能化入手,基于生产效率和产品效能的提升实现价值增长。

第三种模式是从个性化定制到互联工厂。在家电、服装、家居等距离用户最近的消费品制造领域,企业发展智能制造的重点在于充分满足消费者多元化需求的同时实现规模经济生产,侧重通过互联网平台开展大规模个性定制模式创新。

智能工厂发展重点环节

随着未来智能工厂发展浪潮的逼近。未来,将有几个行业或者领域迎来发展高潮。

首先是虚拟仿真设计。随着三维数字化技术的发展,传统的以经验为主的模拟设计模式逐渐转变为基于三维建模和仿真的虚拟设计模式,使未来的智能工厂能够通过三维数字建模、工艺虚拟仿真、三维可视化工艺现场应用,避免传统的“三维设计模型→二维纸质图纸→三维工艺模型”研制过程中信息传递链条的断裂,摒弃二维、三维之间转换,提高产品研发设计效率,保证产品研发设计质量。

未来我国应着重突破MBD技术、物理仿真引擎系统架构、仿真模型三个环节。

其次是网络化智能设备。生产设备的智能化程度将在网络化条件下得到快速提升,传统制造模式出现颠覆性的变革,具体表现高度密集的生产设备、生产设备智能化和柔性化制造方式这三个方面。

再次是模块化定制生产。多批次、小产量的生产盈利能力在模块化生产方式下逐渐得到提升,产品日益满足消费者个性化需求,具体表现在模块生产和模块组装这两个方面。

最后是柔性化新型人机交互。人与机器的信息交换方式随着技术融合步伐的加快向更高层次迈进,新型人机交互方式被逐渐应用于生产制造领域。具体表现在智能交互设备柔性化和智能交互设备工业领域应用这两个方面。1. 若不给自己设限,则人生中就没有限制你发挥的藩篱。2. 若不是心宽似海,哪有人生风平浪静。在纷杂的尘世里,为自己留下一片纯静的心灵空间,不管是潮起潮落,也不管是阴晴圆缺,你都可以免去浮躁,义无反顾,勇往直前,轻松自如地走好人生路上的每一步3. 花一些时间,总会看清一些事。用一些事情,总会看清一些人。有时候觉得自己像个神经病。既纠结了自己,又打扰了别人。努力过后,才知道许多事情,坚持坚持,就过来了。4. 岁月是无情的,假如你丢给它的是一片空白,它还给你的也是一片空白。岁月是有情的,假如你奉献给她的是一些色彩,它奉献给你的也是一些色彩。你必须努力,当有一天蓦然回首时,你的回忆里才会多一些色彩斑斓,少一些苍白无力。只有你自己才能把岁月描画成一幅难以忘怀的人生画卷。

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

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。

智慧工厂解决方案(例)

智慧工厂解决方案(例)

智慧工厂解决方案 制造业园区基础网络解决方案 随着企业信息化的不断深入,企业业务的扩张、商业模式的创新使得制造企业更多的业务与网络绑定,网络与业务、用户、终端需深度融合协同运作,才能更好的共同支撑企业的运维与业务部署。而传统的制造业园区网络所呈现出的多种业务的分散网络和数据隔离也面临着诸多问题和挑战: 制造企业全球化的业务拓展和企业总部、分支机构或合作伙伴多元化的业务应用,需要企业通过过网络平台实现网络的互联互通;

云制造、物联网和多媒体业务的应用对制造园区网络的移动性、安全性、业务质量等方面也有了更高的要求; 网络复杂度的提升需要更加专业的规划部署和更加精细化的运维策略; 传统安全防护不可避免地成为网络安全防护薄弱环节,无法真正满足目前企业客户信息安全防护需求; 终端的多样化和应用场景的复杂化,制造企业网需要能实现随时随地、任何终端的方便接入; 制造企业网络需要承载关键业务的7×24小时不间断运营,可靠性要求高; 制造业企业网络需要建立高效和简洁的网络,避免冗余设备、链路带来的能耗;

制造业园区网络经常面临覆盖范围、区间、带宽、业务属性的调整,园区网络需要能够平滑地适应这些调整。 在“云制造”和“物联网”时代,为了助力制造业企业应对上述挑战,加速全球化和信息化运营改革,长期致力于企业统一网络解决方案的研究和开发,可以为用户提供端到端的制造业企业统一网络解决方案和服务,有效解决用户在制造业企业园区网络建设中遇到的各种难题。 方案概述 制造业统一互联解决方案为全IP承载的统一网络架构,在网络汇聚层将办公、安防、通

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

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

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

人工智能的现状及今后发展趋势展望

人工智能的现状及今后发展趋势展望 一.引言 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI,也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发,人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。 二.目前人工智能技术的研究和发展状况 目前,人工智能技术在美国、欧洲和日本依然飞速发展。在AI技术领域十分活跃的IBM公司,已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了ASCI White电脑,号称具有人脑的千分之一的智力能力。而正在开发的更为强大的新超级电脑———“蓝色牛仔”(Blue Jean),据其研究主任保罗·霍恩称,“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。 三.技术应用 随着AI技术的发展,现代几乎各种技术的发展都涉及到了人工智能技术,可以说人工智能已经广泛应用到许多领域,其典型的应用包括: 1符号计算 计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值;另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式、函数、集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematic和Maple是它们的代表。由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。 2模式识别 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”。用计算机实现模式(文字、声音、人物、物体等)的自动识别,是开发智能机器的一个关键的突破口,也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与

智能制造技术的国内外现状

智能制造技术的国内外现状 智能制造技术无疑是世界制造业未来发展的重要方向之一,所谓智能制造技术,是指在现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等先进技术的基础上,通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技术,实现设计过程、制造过程和制造装备智能化,是信息技术和智能技术与装备制造过程技术的深度融合与集成。作为智能制造的重要工具之一,自动化技术的发展程度无疑决定着智能制造发展的成败。 全球智能制造发展趋势: 1.以3D打印为代表的“数字化”制造技术崭露头角。 2.智能制造技术创新及应用贯穿制造业全过程。 3.世界范围内智能制造国家战略空前高涨。 国外智能制造技术发展现状 世界主要工业化发达国家提早布局。自20世纪80年代末智能制造提出以来,世界各国都对智能制造系统进行了各种研究,首先是对智能制造技术的研究,然后为了满足经济全球化和社会产品需求的变化,智能制造技术集成应用的环境——智能制造系统被提出。日本于1989年提出智能制造系统,且于1994年启动了先进制造国际合作研究项目,其中包括公司集成和全球制造、制造知识体系、分布智能系统控制、快速产品实现的分布智能系统技术等。美国于1992年执行新技术政策,大力支持包括信息技术和新的制造工艺,智能制造技术在内的关键重大技术。欧盟于1994年启动新的研发项目,选择了39项核心技术,其中信息技术、分子生物学和先进制造技术中均突出了智能制造技术的地位。近来,各国除了对智能制造基础技术进行研究外,更多的是进行国际间的合作研究。 世界主要工业化发达国家将智能制造作为重振制造业战略的重要抓手。融危机以来,在寻求危机解决方案的过程中,美、德、日等国政府和相关专业人士纷纷提出通过发展智能制造来重振制造业。2001年6月,美国正式启动包括工业机器人在内的“先进制造伙伴计划”;2012年2月,又出台“先进制造业国家战略计划”,提出通过加强研究和试验税收减免、扩大和优化政府投资、建设“智能”制造技术平台以加快智能制造的技术创新;2012年设立美国制造业创新网络,并先后设立增才制造创新研究院和数字化制造与设计创新研究院。德国通过政

2020专技公需课人工智能技术及其发展趋势

人工智能技术及其发展趋势 一、单选题 1.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 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.()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 4.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 5.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 6.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 7.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

2019中国智能制造发展的十大趋势

2019中国智能制造发展的十大趋势 智能制造是全球工业行业苏醒的关键点之一,在5G、人工智能、物联网等技术的快速发展下,智能制造迎来了冬天的第一缕阳光。 根据数据显示,2018年中国智能制造行业的市场规模为16867亿元。随着各大企业和机构对于技术的研究更加深入、产品更加创新,预计2019年市场规模将会达到19000亿元。 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。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,在中国制造业中的地位将会越来越重要。 从发展前景、技术融合、商业模式以及生产安全等方面来看,2019年中国智能制造将迎十大发展趋势。 1、安全生产将成为重中之重 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。作为生产的首要保证,安全性一直都是政府和员工最为关心的问题。 当智能制造融合了机器人、人工智能众多前沿科技后,人为能够及时控制的事故似乎变得更加简单,但是在设备增多的情况下,如何有效管理人机交互时的安全性是重点之一。 另外,在工业物联网进入制造业后,工业物联网遭到数据攻击的事件常有发生,所以企业的设备、产品等数据的安全也显得尤为重要。 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。 2、智能制造行业将会进一步扩大

智能制造在汽车行业、3C电子领域的应用已经逐步加深,当各企业开始认识到智能制造是实现“中国制造2025”的重要方向后,数字化、网络化、智能化能够对企业的产值和效率持续优化,智能制造会进一步渗透石化、纺织、机械等行业。 3、通用性技术或将成为“AI+”的突破口 在定制化柔性制造、多场景生产的大力发展下,通用性技术并不能满足生产需求。对于AI赋能传统工业,就能够容易解决这些需求。 在大数据的积累下,企业能够利用AI实现专业场景的快速转变,真正做到制造向“智”造转型。 4、数字双胞胎技术或将崛起 2018年,汽车行业较为萎靡,并没有像往年那样“金九银十”,客观来讲,从买车到养车的成本很高。 数字孪生技术将作为企业数字化升级和智能工厂建设的第一选择,车企可以通过这些技术在研发过程中解决生产过程复杂、资源浪费等产生高成本的问题,以更低的成本做出数字化模型。 通过降低成本,汽车行业在明年的销量可期。同时,在3C领域引入数字双胞胎技术也可带动行业的发展。

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