智能制造系统
智能制造：以人工智能为核心的智能制造系统
智能制造：以人工智能为核心的智能制造系统智能制造是指通过人工智能技术和自动化控制技术，使生产过程更加智能化、高效化和灵活化的制造方式。
以人工智能为核心的智能制造系统，通过数据的采集、分析和应用，实现了生产过程的自主决策、自动化操作和优化调整。
智能制造的核心技术人工智能是智能制造的核心技术，其包括以下几个方面：1. 机器学习机器学习是人工智能的基础，通过训练模型使机器能够自动从数据中学习并做出预测或决策。
在智能制造中，机器学习被应用于生产过程的优化、故障检测和预测等方面。
2. 深度学习深度学习是机器学习的一个分支，利用多层神经网络模型进行学习和推理。
在智能制造中，深度学习可用于图像识别、声音识别和自然语言处理等任务。
3. 自然语言处理自然语言处理技术可以使机器理解和处理人类的语言信息。
在智能制造系统中，自然语言处理被用于解析和分析生产数据、控制指令以及与操作人员进行交互。
4. 机器视觉机器视觉技术可以使机器通过摄像头或其他传感器感知和理解视觉信息。
在智能制造中，机器视觉被应用于产品质量检测、物料追踪和生产过程监控等方面。
智能制造系统的组成以人工智能为核心的智能制造系统主要由以下几个组成部分构成：1. 数据采集与传输智能制造系统通过传感器和物联网技术采集生产数据，并将其传输到数据处理中心。
这些数据包括生产设备的状态、产品质量信息以及环境监测数据等。
2. 数据存储与处理数据存储与处理是智能制造系统的核心环节。
通过建立大数据平台和云计算系统，实时处理和分析生产数据，提取有价值的信息，并进行实时的数据挖掘和预测分析。
3. 自主决策与控制智能制造系统利用机器学习和深度学习技术，对生产数据进行分析和学习，从而实现生产过程的自主决策和控制。
系统可以根据实时数据，自动调整生产参数和调度计划，以达到最优化的生产效果。
4. 自适应和优化调整智能制造系统可以根据生产环境的变化，自适应地调整生产过程和生产设备的参数，以适应需求的变化。
智能制造系统
智能制造系统智能制造系统是一种利用先进技术和智能化手段来实现自动化、高效率生产的系统。
它的出现给传统制造业带来了巨大的变革和提升。
本文将从智能制造系统的定义、特点、应用领域以及未来发展趋势等方面进行探讨。
一、智能制造系统的定义与特点智能制造系统是指利用先进的信息技术、物联网、大数据分析等手段，对制造流程进行全面感知、数据采集、分析和优化，实现自动化、智能化决策和控制的生产系统。
智能制造系统具有以下特点：1. 自动化：智能制造系统能够通过自动感知和控制机制，减少人工操作并提高生产效率。
比如，通过机器人和自动化设备完成物料搬运、组装等工作。
2. 智能化：智能制造系统具备学习和适应能力，不断优化生产过程，并能通过分析数据、模拟预测等手段进行智能决策。
比如，通过分析生产数据，实现智能调度和优化生产计划。
3. 网络化：智能制造系统通过物联网技术实现设备、工厂和企业之间的连接和通信。
这种网络化的生产模式使得各个环节之间能够实现协同工作，提高生产效率和灵活性。
二、智能制造系统的应用领域智能制造系统的应用非常广泛，涉及各行各业。
以下是一些常见的应用领域：1. 汽车制造：智能制造系统在汽车制造领域得到了广泛应用。
通过自动化装配线、智能机器人等设备，能够实现高效率和高质量的汽车生产。
2. 电子制造：智能制造系统在电子制造行业的应用也很重要。
通过智能设备和自动化生产线，实现电子产品的快速生产和质量控制。
3. 医疗器械制造：智能制造系统在医疗器械制造中能够提高生产效率和产品质量。
例如，通过智能机器人和自动化设备实现医疗器械的装配和检测。
4. 食品加工：智能制造系统在食品加工行业的应用主要体现在提升生产效率和保证食品安全方面。
比如，通过智能传感技术和自动化设备实现食品加工过程的监控和控制。
三、智能制造系统的发展趋势智能制造系统在未来将继续发展，并呈现出以下几个趋势：1. 人工智能技术的应用：随着人工智能技术的快速发展，智能制造系统将更加智能化和自动化。
智能制造系统的架构与实现
智能制造系统的架构与实现智能制造是指通过数字化、网络化和智能化手段，实现生产过程的自动化和智能化。
智能制造系统是实现智能制造的关键技术之一，它由多个子系统组成，包括生产计划系统、生产执行系统、物料管理系统等。
本文将介绍智能制造系统的架构和实现技术。
一、智能制造系统的架构智能制造系统可以分为以下三层：1. 应用层应用层是整个智能制造系统的顶层，负责与用户交互，提供包括生产计划、生产调度、生产执行等在内的各种生产管理功能。
在应用层中，用户可以通过图形界面来进行生产计划编制、生产任务下发、生产进度查询等操作。
2. 控制层控制层是将生产任务转化为实际加工操作的核心部分，主要包括生产设备控制、机器视觉、工艺控制等系统。
在控制层中，涉及到多种技术，如PLC编程、机器视觉算法、CAD/CAM技术等。
控制层的主要作用是从上游的应用层接收生产任务，然后将任务分解成可执行的指令，送到各个加工设备的控制系统中。
3. 感知层感知层是整个智能制造系统的底层，是通过各种传感器和测量设备获取实时生产数据的核心部分。
在感知层中，涉及到传感器选型、设备接口类型、数据传输协议等技术。
感知层采集到的各种生产数据，比如温度、湿度、工件尺寸等，会不断上传到控制层，用于实时的生产控制和过程优化。
二、智能制造系统的实现技术智能制造系统的实现离不开多种技术的支持，包括以下四个方面：1. 数据采集技术数据采集技术是实现智能制造的基础。
在感知层中使用了多种传感器和测量设备，通过这些设备可以采集到多种生产过程数据，比如温度、湿度、振动等。
数据采集技术需要针对实际生产场景进行定制化设计，比如压力传感器的选择、数据传输协议的设计等。
2. 数据处理技术为了实现对生产数据的分析和处理，需要使用多种数据处理技术，包括数据挖掘、机器学习、深度学习等技术。
数据处理技术的目标是将原始的生产数据转化为有用的信息，帮助企业优化生产过程、提高产品质量。
3. 自动化控制技术自动化控制技术是实现智能制造的另一个关键技术。
智能制造系统
智能制造系统一、智能制造系统的概念智能制造系统（Intelligent Manufacturing System—IMS）是一种有智能机器和人类专家共同组成的人机一体化系统。
它突出了在制造各环节中，以一种高度柔性和集成的方式，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。
二、智能制造系统的特征20世纪60年代的数控机床(CNC)实现了机械加工过程的可编程自动化：2O世纪70年代的柔性制造系统(FMS)将车间级的机床设备、工艺装备、工业机器人及搬运小车等通过计算机在线控制实现了以物流为基础的系统自动化．进一步满足制造系统的柔性化要求;20世纪80年代的计算机集成制造 (CIM)通过信息技术将工厂中CAD、CAPP、CAM及经营管理等集成起来，按照人们预测的方式实现加工过程的自动化。
而智能制造可以在确定性不明确、不能预测的条件下完成拟人的制造工作。
主要表现在下列的特征：自组织能力、自律能力、自学习能力、系统的智能集成等等。
可以看出IMS作为一种模式，它是集自动化、柔性化、集成化和智能化于一身，并不断向纵深发展的先进制造系统。
三、智能制造系统的体系结构智能制造系统结构的主要类型有：（1）以提高制造系统智能为目标，以智能机器人、智能体等为手段的智能制造系统；（2）通过互联网把企业的建模、加工、测量、机器人的操作一体化的智能制造系统；（3）采用生物问题的求解方法的生物智能制造系统等。
目前，较多采用的是基于Agent的分布式网络化IMS的模型，见图l。
一方面通过Agent赋予各制造单元以自主权，使其成为功能完善自治独立的实体；另一方面，通过Agent之间的协同与合作，赋予系统自组织能力。
《智能制造导论》第二章智能制造系统
用。
02
技术标准与互操作性
智能制造系统的不同设备和系统之间需要实现互操作性和标准化，以确
保信息流通和协同工作。解决方案包括制定统一的技术标准和接口规范，
促进不同厂商之间的合作和交流。
03
人力资源与培训
智能制造系统的应用需要具备相关技能和知识的人力资源支持。解决方
案包括加强人才培养、培训和引进高素质人才，以满足智能制造系统发
详细描述
工业自动化技术利用传感器、控制器 、执行器等技术，实现生产过程的自 动化控制和监测，提高生产效率和产 品质量，降低能耗和减少人力成本。
05
智能制造系统的实施与案例分析
智能制造系统的实施步骤
需求分析
明确企业需求，包括生产流程、产品特性 、市场定位等，为智能制造系统提供定制 化解决方案。
测试与优化
工业人工智能技术是智能制造系统的未来发展方向，它通过 模拟人类智能，实现生产过程的自动化和智能化。
详细描述
工业人工智能技术利用机器学习、深度学习等技术，使机器 具备自主学习和决策的能力，实现自动化生产线、智能机器 人等应用，提高生产效率和产品质量。
工业自动化技术
总结词
工业自动化技术是智能制造系统的基 础，它通过自动化设备和系统，实现 生产过程的自动化和高效化。
工业大数据技术
总结词
工业大数据技术是智能制造系统的重要支撑，它通过对海量数据的挖掘和分析， 为生产决策提供科学依据。
详细描述
工业大数据技术利用数据挖掘、机器学习等技术，对生产过程中产生的海量数据 进行分析，发现数据背后的规律和趋势，为生产优化、质量控制、预测性维护等 提供支持。
工业人工智能技术
总结词
对智能制造系统进行全面测试，并根据测 试结果进行优化和改进，确保系统的性能 和稳定性达到最佳状态。
智能制造系统(IMS—Intelligent
一 智能制造系统的含义
• 智能制造系统是20世纪90年代出现的制造系统新 概念，强调“智能机器”和“自治控制”，是一 种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化 智能系统。通过计算机模拟人类专家的智能活动， 诸如分析、推理、判断、构思和决策等，通过人 和智能机器的合作共事，延伸和部分取代人类专 家在制造环境中的脑力劳动，同时对人类专家的 制造智能进行收集、储存、完善、共享、继承和 发展。智能制造技术是通过集成传统的制造技术、 计算机技术、自动化和人工智能等科学发展起来 的一种新兴制造技术。
• 综合应用许多传感器，来检测加工过程中 的物理现象。根据已掌握的关于加工知识 和工艺知识，建立加工过程的数据模型； 依据加工模型的理论值与检测值的比较， 计算出相关的调整量，并以此驱动执行机 构的动作，对加工状态进行自动调整，按 照给定的约束有条理进行加工作业。
智能加工设备
智能机床和智能加工中心等
•
QH2- 040A 数控曲轴圆角滚压智能柔性 加工机床
机床主轴由交流伺服电机实现无级变速和准确定位，左、右横向移动溜板分别由伺服电机 驱动，滚压力大小由电液伺服系统控制，机床配有自动送料及自动检测装置，工件由液压 缸实现自动顶紧和自动夹紧，机床其它动作均通过液压缸自动完成。
智能机床
二 智能制造系统的特征Leabharlann 智能制造系统具有以下特点：
• • • • • • 1．自律能力 2．人机一体化 3．虚拟现实（Virtual Reality）技术 4．自组织与超柔性 5．学习能力与自我优化能力 6．自我修复能力和强大的适应性
三
智能加工与智能加工 设备
智能加工是一种柔性度和自动化 水平更高的制造技术。
智能制造系统
智能制造系统智能制造系统是指通过整合先进的信息技术和自动化技术，实现生产系统的智能化、自动化和集成化，以提高生产效率、降低生产成本、提升产品质量和实现个性化定制生产。
智能制造系统的应用范围非常广泛，涵盖了制造业的各个环节，包括设计与开发、生产计划与调度、设备与生产现场管理、物流与供应链管理等。
智能制造系统已经成为推动制造业转型升级的重要手段和方向。
一、智能制造系统的发展历程智能制造系统的发展经历了多个阶段和演变，始于传统制造系统的数字化和自动化，逐步发展到集成化和智能化。
以下是智能制造系统的发展历程的简要介绍：1. 数字化制造数字化制造是指借助计算机技术和信息技术，实现生产过程中各种信息的数字化采集、处理和显示。
数字化制造的主要目标是将生产流程中的数据和信息转化为可操作和可控制的数字模型，以提高生产效率和质量。
2. 自动化制造自动化制造是指通过自动控制设备和系统，实现生产过程中的自动化操作和控制。
自动化制造的核心是自动化设备和控制系统，可以减少人的操作和干预，提高生产效率和安全性。
3. 集成化制造集成化制造是指将生产过程中的各个环节和部门通过信息技术和网络进行整合和协同，实现各个环节的无缝连接。
集成化制造可以提高生产资源的利用效率和生产计划的灵活性，加快产品上市时间。
4. 智能化制造智能化制造是指通过智能技术和人工智能算法，使制造系统具备自主学习、自主决策和自我优化的能力。
智能化制造可以实现生产过程的智能监控和控制，提供个性化的定制化服务，提高生产的柔性和灵活性。
二、智能制造系统的关键技术和应用智能制造系统的实现离不开一系列关键技术的支持，以下是一些主要的关键技术的介绍及其在智能制造系统中的应用：1. 物联网技术物联网技术是指通过各种传感器、无线通信和云计算技术，实现设备和产品之间的信息互联和互通。
在智能制造系统中，物联网技术可以实现生产现场的实时监测和数据采集，提供数据基础支持。
2. 大数据技术大数据技术是指通过对海量数据的采集、存储、处理和分析，发现数据中的规律、趋势和关联性，从而提供决策支持和优化方案。
智能制造生产系统(3篇)
第1篇随着科技的不断发展，制造业正面临着前所未有的变革。
智能制造作为一种新型的生产模式，已成为全球制造业发展的重要趋势。
智能制造生产系统作为智能制造的核心，将信息化、网络化、智能化等先进技术应用于生产过程，实现了生产过程的自动化、智能化和高效化。
本文将从智能制造生产系统的定义、特点、关键技术及发展趋势等方面进行探讨。
一、智能制造生产系统的定义智能制造生产系统是指通过应用现代信息技术、网络技术、自动化技术、人工智能技术等，实现生产过程的智能化、网络化、绿色化和高效化，从而提高产品质量、降低生产成本、提升企业竞争力的生产系统。
二、智能制造生产系统的特点1. 自动化：智能制造生产系统通过自动化设备、机器人等实现生产过程的自动化，降低人力成本，提高生产效率。
2. 智能化：智能制造生产系统利用人工智能、大数据等技术，实现生产过程的智能决策、优化和自适应调整。
3. 网络化：智能制造生产系统通过物联网、工业互联网等技术，实现生产设备、生产过程、供应链等各环节的信息共享和协同工作。
4. 绿色化：智能制造生产系统注重节能减排，采用环保材料和节能设备，降低生产过程中的能耗和污染。
5. 高效化：智能制造生产系统通过优化生产流程、提高生产效率，降低生产成本，提升企业竞争力。
三、智能制造生产系统的关键技术1. 自动化技术：包括机器人、自动化生产线、自动化物流等，实现生产过程的自动化。
2. 信息化技术：包括物联网、大数据、云计算等，实现生产过程的信息化和智能化。
3. 人工智能技术：包括机器学习、深度学习、自然语言处理等，实现生产过程的智能决策和优化。
4. 网络安全技术：保障智能制造生产系统的信息安全，防止网络攻击和数据泄露。
5. 传感器技术：实现生产过程的数据采集和监测，为生产过程的智能化提供数据支持。
四、智能制造生产系统的发展趋势1. 智能制造生产系统将进一步向模块化、标准化、集成化方向发展，提高系统的通用性和可扩展性。
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27
行业4
智能检测
防伪检测 喷码质量检测 不良品筛选
案例
金属工件正反面检测系统
金属工件正反面检测系统是针对金属工件检 测和测量的二维机器视觉系统。该系统具有 高速采集图像、快速区分工件正反面和精确 测量工件关键参数等功能。同时支持图像像 素处理、二值化、阈值调节、旋转缩放、 blob分析以及生成报表等操作。可以单独作 为图像处理软件处理图像文件，也可以通过 图像采集卡或者数字摄像机采集图片进行处 理，操作更简单，界面更人性化。
日本制造
英国制造
1750 1800 1850 1900 1950 2000 2050
2
2.“中国制造”面临的问题
一是自主创新能力不强；
二是产品质量问题还比较突出； 三是资源效率利用比较低，能耗比较高，污染比较严重； 四是产业结构不是很合理，低端产品产能严重过剩，高端 产品能力比较差。
没有一大批具有国际竞争力的骨干企业，产业发展尚 有一批重大技术、装备亟待突破。
代替人，从事反复、危险的工 作。效率高、焊缝美观、质量 好 消除人工劳动的不确定因素 易于实现流水化作业
26
案例
智能基因提取系统
FIGOO 智能基因提取系统是针对基 因测序开发的：基于协作机器人平 台的全自动智能基因提取系统（移 液、纯化）。
一、带有智能监控规划系统。 二、可远程操控，可一键启动、暂停、 自动归位。 三、二十四小时不间断工作。 四、无需外围防护设施，安全可靠。
案例
金属工件瑕疵检测系统
金属工件瑕疵检测系统是针对金属工件表面瑕疵检测的机器视觉系 统。该系统具有检测装备错误、表面瑕疵、工件损坏缺失等功能。 同时可以确定工件方向、形状、位置等信息，并且具有识别工件印 刷字符、一维条码和二维码等功能。可以单独作为图像处理软件处 理各种图像文件，还可以通过图像采集卡或者数字摄像机采集图片 进行处理，操作更简单，界面更人性化。
MORE TRANSPARENT 更加透明
MORE COLLABORATIVE.更加协同 实现工厂内各个部门，制造过程的各个环节，以及自身与上下游相互协同， 实现更优的资源利用 MORE GREEN.更加绿色 更少地消耗能源和资源
解决 问题
MORE TRANSPARENT.更加透明 使原本不可见的设备衰退、质量风险、资源浪费等问题变得可见，通过预测性 的手段加以避免
制造业成本指数
130~121 澳大利亚 瑞士 法国 巴西 比利时 意大利 德国 130 125 124 123 123 123 121
120~111 瑞典 加拿大 奥地利 荷兰 日本 116 115 111 111 111
110~101 西班牙 英国 捷克 韩国 波兰 109 109 107 102 101
MES系统：能看到、能做到、能管好 能力源自执行
核心技术
稳定
处理决策 （MES）
汇总分析 （OPC）
灵活
智能云计算 实时移动端 随身管控
实时采集 （智能设备）
微信接入 更加人性化
与现有系统 结合方便使用
基于成熟、可靠的工程技术
实用、易用、智能
四大应用
智能包装
智能仓储
智能装配
智能检测
行业1
定量包装 柔性开封箱 在线喷码/贴标
32
案例
医学试剂检测视觉系统
医学试剂检测视觉系统是针对 医疗检测设备制造企业开发的： 基于计算机视觉的自动试剂化 验结果判别系统。
代替人，从事反复的工作。效 率高、检测准确度高。 消除人工劳动的不确定因素 易于实现流水化作业。
33
2.“中国制造”面临的问题
从价格优势到技术优势转变
国内： 成本上升（人力、土地、能源） 用工荒（技术工人不足） 国家出口退税政策变化 国外：
传统制造业模式难以 维继
周边国家新制造工厂的兴起 越南 印度
4
3.国际形式变化：新一轮科技革命和产业变革蓄势待发
新一轮科技革命和产业变革的主要特征是信息技术与制造技 术的深度融合。趋势和核心就是制造业的数字化、网络化和 智能化。 发达国家对高端制造业再布局
德国：工业4.0 美国：先进制造业国家战略计划 日本：科技工业联盟 英国：工业2050战略
德国工业4.0（第四次工业革命）
工业革命发展历程
蒸汽机
普通机床
数控机床
智能机床
加工装备
机床
数控机床
+
电动机
+
电脑
+
智能控制
=
电气化
工业1.0：机械化 工业2.0：电气化
=
按编程操作 适应能力低
工业3.0：数字化
智能制造产线部署后：4人 每年人力成本为：4*5万=20万
行业2
智能仓储
柔性搬运 智能分流 码垛拆垛
AGV
行业3
智能装配
柔性取料 智能理料 自动翻转 自动装盒/箱
模组装配焊接生产线
数码产品装配生产线
案例
焊接机器人工作站
焊接机器人工作站是针对传统 支架制造企业开发的：基于焊 接机器人平台的自动焊接系统。
报告提纲
一、为什么要发展智能制造？ 二、智能制造与工业4.0 三、实施案例
1
1.“中国制造”现状
中国已经成为全球第二大经济体。中国 极可能成为“第五个”世界制造中心
伴随世界制造业的发 展，在不同的阶段形成形 成了四大世界级制造中心。
2010年，中国成为世 界第一制造业大国 美国制造 德国制造
中国制造
=
工艺优化 提升30%-3倍
工业4.0：智能化
美国的“先进制造业国家战略计划”
制造业占美国 GDP比重从1957年的 27% 下降到2009年的 11% ，过去10年，40% 的美国企业利润来自金融领域
2003年，德国总出口值超过美国。2009年，中国又超过德
国，美国只能屈居世界第三 自2007年次贷危机爆发以来。。。 奥巴马政府于2009年底重启“工业化”发展战略，意在通 过实施“再工业化” 2009年2月，《2009美国复苏与再投资法案》，推出了总值 7870亿美元的经济刺激方案 2009年9月，取消“本国企业海外投资延迟纳税”优惠政策 2010年3月，提出了美国未来五年的《出口倍增计划》
市场 环境 客户定制化需求高速发展
智能制造
企业招工难
智能制造
MORE FLEXIBLE 更加柔性
深入把控每一个环节，更好地解决制造过程中的问题
MORE INTELLIGENT 更加智能
MORE FLEXIBLE.更加柔性 让制造系统更加敏捷和柔性，满足用户的定制化要求
MORE INTELLIGENT.更加智能 能够与工人更好地配合，分担一部分思考和决策工作，尽可能少犯错
100~91 美国 俄罗斯 台湾 中国 墨西哥 泰国
90~81 100 印度 99 印尼 97 96 91 91 87 83
波士顿咨询集团报告 - 2014全球前25名出口经济体
10
二、智能制造与工业4.0
德国“工业4.0”
INDUSTRY 4.0
廉价劳动力优势不再
中国企业由大到强的一种路径选择：
MORE GREEN 更加绿色
MORE COLLABORATIVE 更加协同
核心技术
智能装备
智能产线
智慧工厂
视频
核心技术
传感器网络
软件技术
2
机器视觉
4
1
3
机器人应用
核心技术
柔性制造
定 位
二维
识别
测量
空间定位
三维-结构光
智能匹配
核心技术
传感器网络
节 点
无线通道 传输网络
节 点
传感器网络
信息处理中心
美国的“先进制造业国家战略计划”
未来十年里打造出“经济增长新引擎的超产业体系” 2011 年，奥巴马提出并启动了美国再工业化“ AMP 计划”
（Advanced Manufacturing Partnership ），投入 5 亿美
元推动这项工作 高端制造业是美国“再工业化”战略的核心目标 o 纳米技术、高端电池、新能源、生物制造、新一代微电 子研发、高端机器人等领域加大科技投入 o 推动美国高端人才、高端要素和高端创新集群发展 o 保持在高端制造领域的研发领先、技术领先和制造领先 2014 年 4 月 21 日，美国成立工业互联网联盟 - AT&T 、思科、 通用电气、IBM和英特尔在波士顿宣布成立工业互联网联盟
智能包装
印刷品自动包装生产线
酒类自动化生产线
更酷案例
智能产线部署后
智能产线部署后
投入与产出
节省的人力成本为：100-20=80万 单条智能制造产线部署成本为：120万 成本收回时间为120÷80=1.5年
提高生产效率 改善产品质量 优化管理效率
智能制造产线部署前：20人 每年人力成本为：20*5万=100万
案例
无规则堆放抓取的组装生产系统
在无规堆放、层叠堆放等工厂现场，实现高精度3维定位，智能匹配等功能
案例
农业监控系统
农业监控系统是针对农业开发的：智 能监控农作物长势
一、带有智能监控规划系统。 二、可远程操控，可一键启动、暂停、 自动归位。 三、实时监控农作物长势。 四、利用三维视觉技术准确记录农作 物生长数据。
汇聚节点
通讯
传感器网络
自主网络、节点跳转
接口、数据统一封装
工业数据终端
工业大数据的硬件基础
核心技术
工业机器人
协同工作 集中控制 指令分发 按需执行
核心技术
智 能
资源调配
科学
库存管理