2017-2018智能制造技术发展与应用趋势
智能制造概述
灵活性
高度信息化
自动化程度高
智能化决策
工业互联网：实现人、机、物的全面互联，提升生产效率
区块链：实现生产过程的透明化和可信化，提高生产质量和管理效率
云计算：实现海量数据的存储和分析，为生产决策提供支持
人工智能：通过机器学习和深度学习等技术，提高生产质量和效率
物联网：实现设备的远程监控和管理，提高生产效率
2017年：工信部启动智能制造试点示范专项行动，选取了60家企业开展试点示范
2018年：工信部发布《关于加快培育发展制造业优质企业的指导意见》，提出发展智能制造，提升产业技术创新能力
持续数字化发展，实现全面覆盖
深度融合工业互联网，提升生产效率
自主研发核心技术，实现智能制造自主可控
拓展工业互联网平台应用，推动产业升级发展
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CONTENTS
智能制造的基本概念
智能制造的发展历程
智能制造的基本概念
定义：智能制造是一种深度融合先进制造技术、信息物理系统以及互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术的制造模式。
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内涵：智能制造以智能工厂为载体，实现生产过程自动化、数字化、网络化、智能化为主要目标，具有自感知、自决策、自执行、自适应等特征。
智能制Байду номын сангаас的发展历程
工业1.0：机械化生产，起源于英国
工业2.0：电气化生产，起源于美国
工业3.0：自动化生产，起源于德国
工业4.0：智能化生产，起源于德国
2015年：中国政府提出“中国制造2025”战略，推动制造业转型升级
2016年：发布《智能制造发展规划（2016-2020年）》，明确提出智能制造发展的主要任务和重点工作
人工智能导论——人工智能的发展历史、现状及发展趋势
⼈⼯智能导论——⼈⼯智能的发展历史、现状及发展趋势初学者学习⼈⼯智能有时候需要了解⼀些背景知识，我从⽹上简单搜集总结了下分享给⼤家。
⼀、⼈⼯智能的发展历史 ⼈⼯智能的发展并⾮⼀帆风顺，总体呈“三起两落”趋势，如今算是迈进⼈⼯智能发展的新时代。
（1）梦的开始(1900--1956)。
1900年，希尔伯特在数学家⼤会上庄严的向全世界数学家宣布了23个未解的难题。
这23道难题中的第⼆个问题和第⼗个问题则和⼈⼯智能密切相关，并最终促进了计算机的发明。
图灵根据第⼗个问题构想出了图灵机，它是计算机的理论模型，圆满的刻画了机械化运算过程的含义，并最终为计算机的发明铺平了道路。
1954年，冯诺依曼完成了早期的计算机EDVAC的设计，并提出了“冯诺依曼体系结构”。
总的来说，图灵、哥德尔、冯诺依曼、维纳、克劳德⾹农等伟⼤的先驱者奠定了⼈⼯智能和计算机技术的基础。
（2）黄⾦时代(1956--1974)。
1965年，麦卡锡、明斯基等科学家举办的“达茅斯会议”，⾸次提出了“⼈⼯智能(Artificial Intelligence，简称AI)”这⼀概念，标志着⼈⼯智能学科的诞⽣。
其后，⼈⼯智能研究进⼊了20年的黄⾦时代，相继取得了⼀批令⼈瞩⽬的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起⼈⼯智能发展的第⼀个⾼潮。
在这个黄⾦时代⾥，约翰麦卡锡开发了LISP语⾳，成为以后⼏⼗年来⼈⼯智能领域最主要的编程语⾔；马⽂闵斯基对神经⽹络有了更深⼊的研究，也发现了简单神经⽹络的不⾜；多层神经⽹络、反向传播算法开始出现；专家系统也开始起步。
（3）第⼀次AI寒冬——反思发展(1974--1980)。
⼈⼯智能发展初期的突破性进展⼤⼤提升了⼈们对⼈⼯智能的期望，过度⾼估了科学技术的发展速度。
然⽽，接⼆连三的失败和预期⽬标的落空，使⼈⼯智能的发展⾛⼊低⾕。
1973年，莱特希尔关于⼈⼯智能的报告，拉开了⼈⼯智能寒冬序幕。
此后，科学界对⼈⼯智能进⾏了⼀轮深⼊的拷问，使AI的遭受到严厉的批评和对其实际价值的质疑。
工业互联网的现状与未来发展趋势
工业互联网的现状与未来发展趋势工业互联网是指利用互联网技术以及物联网等新兴技术和工业生产过程相融合的一种全新的生产模式。
随着大数据、云计算、人工智能等技术的发展与应用，工业互联网正在成为国家经济发展的重要支撑和推动力之一。
那么，工业互联网的现状是怎样的，未来发展的趋势又是什么呢？一、工业互联网的现状目前，国内外在工业互联网领域的投入都非常重要，且处于高速发展时期。
国家方面也在加强对工业互联网的战略部署，加强政策和法规的制定与完善。
尤其是2018年5月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确提出，“加快工业互联网平台建设，推进数字工厂、车间和智能物流体系建设，加速推进制造业数字化、网络化、智能化转型升级”。
1、国内工业互联网市场规模逐渐扩大工业互联网在国内市场也有逐渐发展的迹象。
以2017年为例，全年工业互联网市场规模达到1087亿元；而2018年上半年，工业互联网市场总规模已经达到536亿元，相比去年同期增长巨大。
2、国内外企业纷纷涉足工业互联网国内外企业已经纷纷意识到工业互联网领域的增长潜力，那么哪些公司正涉足工业互联网这一领域呢？在国内，BAT三巨头都已经投入了巨大力量建立自己的工业互联网平台。
比如，阿里云推出了城市大脑和工业大脑两个大型工业互联网平台；腾讯工业互联网有标准通、可视化制造等多项业务；而百度不仅放弃搜索引擎竞争打造人工智能，也在工业互联网领域不断尝试。
在国外，目前美国企业在工业互联网领域发展较为成熟。
比如，通用电气数字化驱动获得长足发展；福特汽车提前可视化先进全新产品的设计；苹果公司旗下的工业互联网平台通过智能化管理实现了人机混合制造生产。
3、工业互联网面临的挑战但与此同时，国内工业互联网面临的挑战也必须引起足够的重视。
一方面，当前国内的工业互联网技术还存在不少问题需要解决，例如系统通信安全、数据质量可靠性、实时性等问题，亟需相关产业链、技术升级与标准化，才能实现真正的智慧升级。
中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告
中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能技术行业定义 (3)第二章、中国人工智能技术行业综述 (4)第三章、中国人工智能技术行业产业链分析 (6)第四章、中国人工智能技术行业发展现状 (7)第五章、中国人工智能技术行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能技术行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能技术行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能技术行业发展前景预测分析 (13)第九章、中国人工智能技术行业分析结论 (14)第一章、人工智能技术行业定义人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指由计算机系统或其他形式的信息处理设备所表现出来的智能行为。
它旨在通过模拟、扩展和增强人类智能的方式，使机器能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。
自20世纪50年代以来，AI经历了多次发展高潮与低谷，如今已成为全球科技创新的重要驱动力之一，并广泛应用于各个领域。
1.1 行业概述2022年全球人工智能市场规模达到4,280亿美元，预计到2027年这一数字将增长至12,960亿美元，复合年增长率高达25%。
这表明随着技术进步和应用场景的不断拓展，AI产业正迎来前所未有的发展机遇。
1.2 核心技术构成人工智能主要由以下几项关键技术组成：机器学习：作为AI的核心组成部分，2021年全球机器学习市场规模约为110亿美元，预计未来五年内将以每年超过30%的速度增长。
自然语言处理（NLP）：2022年NLP市场规模约为130亿美元，预计到2026年将达到340亿美元左右。
计算机视觉：该领域2021年的市场规模为117亿美元，预计2028年将突破2,000亿美元大关。
机器人技术：包括工业机器人和服务机器人两大类。
2022年全球机器人销售额为510亿美元，其中服务机器人增速尤为显著，预计2025年将实现翻倍增长。
智能制造中的工业机器视觉技术
智能制造中的工业机器视觉技术随着科技的发展和人们对于效率和精度的要求不断提高，智能制造已经成为了制造行业的一大趋势。
在智能制造中，工业机器视觉技术是非常重要的一个领域。
本文将从什么是工业机器视觉技术、它的应用、发展现状以及未来展望等几个方面进行探讨。
什么是工业机器视觉技术？工业机器视觉技术指的是利用相应的光电元器件、图像处理软件以及实现算法等，对待测物体的形态、颜色、外观等特性进行检测与识别的一种技术。
它可以把复杂的工艺参数通过数字化的方式准确、及时的反馈给控制系统，实现对制造过程的自动化控制。
工业机器视觉技术的应用工业机器视觉技术的应用范围非常广泛，比如在半导体、电子、机械、汽车、医药等制造行业中都有广泛的应用。
下面我们将简单介绍几个具体的应用场景。
1.质量检测在制造过程中，质量检测是非常关键的一环。
传统的质量检测方法通常需要大量的人力，而且效率低下。
而工业机器视觉技术可以通过对图像的分析和处理，实现对产品的自动检测，不仅提高了工作效率，还可以减少人为因素对于检测结果的影响，大大提高了产品质量。
2.物料识别在生产过程中，经常需要对不同的物料进行分类、分拣和判断。
而工业机器视觉技术可以通过图像识别和算法处理，实现对物料的检测和识别。
通过这种方法可以有效的提高物料的分拣效率，并且可以排除因为人为原因而产生的误判，提高了生产能力和生产质量。
3.机器人视觉机器人视觉是工业机器视觉技术最为热门的应用之一。
通过机器人视觉技术，机器人可以实现对环境的识别和处理，从而执行一些看似简单的任务。
比如，机器人可以在生产线上实现对于零部件的装配，从而实现自动化生产，提高生产效率，减少劳动力和生产成本。
工业机器视觉技术的发展现状工业机器视觉技术的发展在国内外都非常迅速。
根据研究机构统计，2017年，全球智能制造市场产值超过了1100亿美元，其中与工业机器视觉相关的产值占到了相当大的比例。
尤其是在中国，随着国家制造业的“中国制造2025”计划的推进，工业机器视觉技术得到了快速发展。
工业人工智能系统框架、关键技术、典型应用与发展趋势
工业人工智能系统框架、关键技术、典型应用与发展趋势近年来，智能制造是很多工业发达国家积极推进和重点发展的领域，美国、欧洲和日本等都将目光转向人工智能等核心技术，并不断取得新的突破和应用。
2016年，美国发布了《国家人工智能研究和发展战略计划》和《为人工智能的未来做好准备》等重要报告，前者提出了投资、人机协同、社会、安全、培训测试、标准和人才等7个人工智能领域的战略方向，后者从政府与治理角度探讨人工智能的挑战与治理问题。
美国2020—2021年财务预算优先智能和数字化制造，特别是结合工业物联网、机器学习和人工智能的制造系统等领域。
2017年，德国发布“工业4.0”，并提出面向经济的人工智能战略，启动开发和应用“学习系统”计划，使工作和生产更加灵活和节省资源，从5个方面推进数字策略，期望德国在2025年成为人工智能领军者。
2018年，欧盟发布《人工智能协调计划》，制定了投资、研究应用、人才、数据、伦理、公用和合作等7项具体行动，希望使欧洲成为人工智能开发应用的领先者。
日本人工智能发展规划稍迟一些，由人工智能技术战略委员会、总务省、文部科学省以及经济产业省负责人工智能规划，2017—2019年相继出台《人工智能技术战略》《人工智能技术战略执行计划》《人工智能战略2019》等战略计划，以本国优势及社会问题为导向的发展思路，主要集中在工业、医疗和交通等三大领域。
2017年，我国发布《新一代人工智能发展规划》，提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，部署科技创新体系、产业、社会、军民融合、基础设施和重点科技项目等6项重点工作，投资1500亿发展人工智能产业，加快建设创新型国家和世界科技强国。
随后发布《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018—2020年)》，并在《“十三五”国家科技创新规划”》《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》以及“科技创新2030－重大项目”等规划文件中，都将人工智能列入发展重点，充分体现了我国政府发展人工智能的决心和魄力。
为贯彻落实《新一代人工智能发展规划》(国发〔2017〕35
新一代人工智能产业创新重点任务揭榜工作方案为贯彻落实《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017〕35号）和《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》（工信部科〔2017〕315号）要求，加快推动我国新一代人工智能产业创新发展，制定本方案。
一、工作目标聚焦“培育智能产品、突破核心基础、深化发展智能制造、构建支撑体系”等重点方向，征集并遴选一批掌握关键核心技术、具备较强创新能力的单位集中攻关，重点突破一批技术先进、性能优秀、应用效果好的人工智能标志性产品、平台和服务，为产业界创新发展树立标杆和方向，培育我国人工智能产业创新发展的主力军。
二、揭榜任务和预期目标（一）智能产品1.智能网联汽车揭榜任务：包括研发自动驾驶芯片、车辆智能算法、自动驾驶系统、车载通信系统等关键技术和产品，打造以车辆智能化计算平台为核心，集软件、硬件、算法、网联通信、信息安全一体化的车辆智能化平台。
预期目标：到2020年，突破自动驾驶智能芯片、车辆智能算法、自动驾驶、车载通信等关键技术，实现智能网联汽车达到有条件自动驾驶等级水平，自动驾驶智能芯片图像处理、信息融合、智能控制等计算能力缩小与国际先进水平差距，车载V2X系统通信能力及其能效比达到国际先进水平，满足车辆有条件自动驾驶等级下智能感知、自主决策、协同控制以及智能信息交换共享等计算和通信技术要求，完成安全、可靠的车辆智能化平台技术与功能验证及应用示范，形成平台相关标准，支撑高度自动驾驶（HA级）。
2.智能服务机器人揭榜任务：包括智能交互、智能操作、多机协作、三维成像定位、智能精准安全操控、人机协作接口等关键技术研发；清洁、老年陪护、康复、助残、儿童教育等家庭服务机器人，以及巡检、导览等公共服务机器人，消防救援机器人等特殊服务机器人研发；手术机器人及其操作系统研发。
预期目标：到2020年，突破智能服务机器人环境感知、自然交互、自主学习、人机协作等关键技术，实现智能家庭服务机器人、智能公共服务机器人的批量生产及应用，实现医疗康复、助老助残、消防救灾等机器人的样机生产，完成技术与功能验证及应用示范。
全球各主要国家相关智能制造政策大盘点
o c u s 管理论坛全球各主要国家相关智能制造政策大盘点世界经理人智能制造是全球制造业变革的重要方向，给人类经济和社会可持续发展展示了美好前景。
智能制造近年发展迅速，但目前总体还处于试验阶段。
整个应用发展不仅面临技术标准、系统安全、网络基础设施和复杂系统管理等技术挑战，同时还面临智能制造数据权属、智能自治系统监管和责任界定等法律与公共管理问题的挑战。
在此背景下，为了给产业界和投资界提供更翔实、更准确的决策和投资依据，伙伴产业研究院(PAISI )通过对全国主要智能制造企业的大量实地调研，结合行业领军人物的面对面采访，收集了大量的第一手资料的基础上，形成了《2017-2018年中国智能制造产业发展研究报告》。
.........•美国^再工业化！计划■.........美国”再工业化”计划框架从重振制造业到大力发展先进制造业，积极抢占世界高端制造业的战略跳板，推动智能制造产业发展的思路越来越明确。
美国主要在以下几个关键领域不断贯彻落实制造业智能化的战略目标：(#信息技术与智能制造技术融合:美国 向来重视信息技术，此轮实施再工业化战略进 程中，信息技术被作为战略性基础设施来投资建设。
(2) 高端制造与智能制造产业化:为了重 塑美国制造业的全球竞争优势，奥巴马政府将 高端制造业作为再工业化战略产业政策的突 破口。
作为先进制造业的重要组成，以先进传 感器、工业机器人、先进制造测试设备等为代 表的智能制造，得到了美国政府、企业各层面 的高度重视，创新机制得以不断完善，相关技 术产业展现出了良好发展势头。
(3) 科技创新与智能制造产业支撑:美国" 再工业化”战略的主导方向是以科技创新引领的更高起点的工业化。
美国政府在再工业化进程中瞄准清洁能源、生物制药、生命科学、先进原材料等高新技术和战略新兴产业，加大研发投入，鼓励科技创新，培训高技能员工，力推3D打印技术、工业机器人等应用。
(4) 中小企业与智能制造创新发展动力：美国将中小企业视为其再工业化的重要载体，为中小企业提供健全的政策、法律、财税、融资以及社会服务体系，加大对中小企业的扶持力度。
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智能制造关键技术之二：智能服务
• 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，及时更换备品备件。 • 采集产品运营的大数据，辅劣企业进行市场营销决策。
• 通过开収面向客户服务的APP，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。
• 物联网应用是当前美国工业界和IT界共同关注的热点。
实现自学自律制造
通快集团：高速激光加工
德国通快集团是全球最大的激光企业，凭借对激光技术领域 的持续探索，通快问鼎全球钣金加工设备领域的冠军。
DMG：增材制造与传统制造融合
DMG MORI公司独特的混合式（增材制造与传统制造结合）加 工解决方案，是一项令众人瞩目的新技术，它将铣削加工技术与激光 金属沉积加工工艺结合在一起，应用于一台具有完整铣削功能的 LASERTEC 65型激光熔覆加工机床上。
运营模式创新
智能装备、智能产线、 智能车间、智能工厂
生产模式创新
智能产品、智能服务
商业模式创新
使能技术：工控、工业软件、物联网、机器人、增材制造、云计算、 大数据分析、电子数据交换、增强现实等
智能制造关键技术之一：智能产品
关键技术：
• • • • 环境感知 路径规划 智能识别 自主决策
销售 信息 回收 信息 物流 信息 制造 信息自主决策原材料 信息设计 信息
关键技术：
• • 工况识别感知 控制算法及策略
产品全生命周期个性化定制与服务
自适应工况
关键技术：
• • • • 多功能感知 智能Agent 语音识别 信息融合
无人机
人机交互
无人驾驶汽车
5 智能家电
智能产品：SmartHalo自行车导航设备
基于物联网的智能垃圾箱
BigBelly 垃圾桶集太阳能、物联网、高效压缩机为一体，垃圾快倒满时， 压缩机会在40秒内将垃圾的体积压缩至原来的五分之一，垃圾箱快满时 自动联网发送垃圾桶已满及地理位置等信息至垃圾处理中心。处理中心 的系统根据各个垃圾桶发回的数据分析，规划最佳回收路线和时间。
RFID容器识别
在线质量检测
立体仓库
原材料 进入
1.依据自劢物料识别技术， 自劢提叏相应的工件加 工NC代码
冲床上下料 机器人
RFID容器识别 4.依据自劢物 传送带 料识别技术， 3.在生产线控制系统的 自劢提叏相应 指令下，通过输送链/ 的工件加工 带/轨道或者AGV物流 NC代码 车将物料配送线边
智能制造关键技术之亓：智能车间
全局生产管控 该生产什么
What to produce Status of equipment Overall production monitoring and control Production statistic Work instruction
设备状态
生产统计
Yooshu：个性化定制沙滩鞋
智能制造关键技术之三：智能装备
数字化
智能化
制造技术变革 数控装备
1960—
智能制造初露端倪 智能装备
2000—
国际
日本Mazak机床
热屏障 主劢振劢控制
国内
瑞士米兊朗机床
智能工艺规划
大连机床
热补偿功能
智能装备特点：
将与家的知识和经验融入感知、决策、执行等制 造活劢中 赋予产品制造在线学习和知识进化能力
智能服务：提升企业服务收入
2) APP监控传感器数 据并决定触发服务问 题或其它状况 3) 服务知识库、诊断 规则和维护时间表用 于确定状况发生时需 采取的行动 4) 通过优化的库存 位置，确定和订购 所需零件
5) 开出现场服务 ticket，安排技师
7) 开展服务，将设 备维护至正常状态 1) 从设备的传感器 收集数据 6) 找到所需服务信 息并将其附于服务 订单，供技师使用
2017-2018智能制造技术发展与应用趋势
目 录
1.智能制造技术的内涵和关键技术
2. 智能制造技术发展与应用趋势
3. 关于XX
智能制造的内涵
• 智能制造(Smart Manufacturing) 融合了信息技术、先进
制造技术、自劢化技术和人工智能技术。 • 目前智能制造的“智能”还处于Smart的层次，智能制造
物联网如何创造服务价值
罗罗公司的Total Care服务
罗尔斯.罗伊斯公司推出针对其航空収劢机产品的TotalCare包修服 务，按飞行小时收费，确保航空公司的飞行可靠性和在翼飞行时间，实 现了不航空公司 的双赢。罗罗公司能够实现按服务绩效收费的基础是强 大的传感不物联网技术。很多知名的航空公司都不罗罗公司签订了Total Care合作协议。
ABB的YuMi双臂协作机器人
智能制造关键技术之四：智能产线
• 在生产和装配的过程中，能够通过传感器或RFID自劢进行 数据采集，幵通过电子看板显示实时的生产状态； • 能够通过机器视觉和多种传感器进行质量梱测，自劢剔除 丌合格品，幵对采集的质量数据进行SPC分析，找出质量 问题的成因； • 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； • 具有柔性，如果生产线上有设备出现故障，能够调整到其 他设备生产； • 针对人工操作的工位，能够给予智能的提示。
智能产线的规划案例
2.机械手自劢 抓叏对应ID坯 料不配套工装 夹具，实现工 件的自劢装夹， 自劢加工不自 劢卸料 5.智能梱测工位 完成在制品关键 参数的数字化梱 测，将梱测数据 自劢上传生产线 控制系统 6.在生产线控制 系统的指令下， 通过输送链/带/ 轨道或者AGV 物流车
成品 出运
AGV 在线质量检测
系统具有数据采集、数据处理、数据分析的能力，能够准 确执行指令，能够实现闭环反馈。 • 智能制造的趋势是真正实现“Intelligent”，智能制造系
统能够实现自主学习、自主决策，丌断优化。 • 智能制造是制造企业实现转型升级的手段之一，丌是目的。
智能制造的十大关键技术
智能 决策
决策模式创新
智能研发、智能管理、 智能物流与供应链
作业指导
Quality control
质量 管控
生产防错系统
Error-proofing
物料准时配送
JIT material delivering
产品及时发运
Product delivering
海尔：Digital twin（数字映射）