31、智能制造未来研究与应用方向解读

智能制造未来研究与应用方向解读

1. 引言

在智能制造转型与升级的浪潮中，企业面临着诸多关键问题。如何通过即时通讯（IM）商业模式的转变成为行业领导者？怎样通过流程创新提升产品和服务的附加值？如何整合下一代人工智能、5G 通信技术、区块链和 3D 打印技术，形成强大的核心技术竞争力？以及如何利用互联网、大数据和人工智能观察和判断市场趋势？这些问题对于企业的发展至关重要，下面我们将深入探讨智能制造未来的技术趋势。

2. 新一代人工智能

2.1 发展概况

2017 年 7 月 8 日，国务院发布了新一代人工智能发展规划。新一代人工智能由大数据驱动，通过给定的学习框架，根据当前设置和环境信息不断修改和更新参数，具有高度的自主性。经过 60 多年的发展，尤其是在移动互联网、大数据、超级计算、传感器网络、脑科学等新理论和新技术的推动下，人工智能进入了深度学习、跨界融合、人机协作、群体智能和自主控制的新阶段。它已成为国际竞争的新焦点、制造业发展的新引擎，既带来了社会建设的新机遇，也伴随着高安全风险和不确定性。

2.2 五大技术系统

2.2.1 深度学习与大数据驱动

深度学习和大数据智能是最新一波人工智能的技术基础。深度学习应用深度神经网络技术解决问题，由于其多隐藏层的非线性神经网络，具有强大的学习能力和逼近任意函数的能力。它可以基于大数据或小数据，与大数据结合时能获得更好描述大数据内部逻辑的信息，产生 1 + 1 > 2 的效果。深度学习在图像识别、机器视觉、语音处理等应用中表现出色，适合使用 GPU 进行并行计算，即使在复杂模型和大量数据的情况下也能实现理想的学习速度，是其他四个技术系统的学习基础。

大数据智能理论的研究重点是突破无监督学习和综合深度推理等难题，建立以自然语言理解为核心的数据驱动认知计算模型，形成从大数据到知识、从知识到决策的能力。

2.2.2 跨媒体融合

跨媒体融合也称为跨媒体智能和跨媒体感知计算，以媒体（包括各种传感器）为边界，跨界融合包括多传感器融合和传感器端感知。它将声音、图像、文本和自然语言等资源连接起来，通过更完整、更高维的信息摄入和感知来增强智能。

目前计算机在处理图像、声音、文本和语言信息方面有了一定进展，但人们解决问题时会同时利用多种信息进行创新的视觉和听觉识别。跨媒体融合理论的研究重点是突破低成本、低能耗智能感知、复杂场景主动感知、自然环境听觉和语言感知以及多媒体自主学习等理论方法，实现超人感知和高动态、高维、多模式分布式场景感知。

例如，基于跨媒体融合的热销产品挖掘。随着移动设备的普及，社交媒体上人们分享购买和使用产品的信息增多。学者利用人工智能语义分析技术收集和解读这些数据，判断用户对特定产品的偏好，进而为用户定制推荐。以肯尼亚为例，研究人员通过分析 Instagram 上的图像和文本信息，识别出当地受欢迎的食物。

2.2.3 人机协作混合智能增强

人机协作混合智能增强意味着人与机器相互学习，发挥各自优势，共同解决复杂问题，使智能更强大。它是人工智能 2.0 的重要方向，通过人机交互和协作增强人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和扩展，能更高效地解决复杂问题，具有深远的科学意义和巨大的产业化前景。

混合智能通过人机互补、协作和融合实现更高级、强大和增强的智能。当前的人工智能系统依赖大量样本训练进行“监督学习”，而真正的通用智能需要基于经验和知识积累的“无监督学习”。因此，人机协作的混合增强智能是新一代人工智能的典型特征，可分为“人在回路的混合增强智能”和“基于认知计算的混合增强智能”两种基本实现形式。

混合增强智能理论的研究重点是突破人机协作理解和决策学习、直觉推理和因果模型、记忆和知识进化等理论，实现接近或超越人类智能水平的学习和思考能力。

2.2.4 群体智能

群体智能也称为群智能，在互联网环境下，由人类、机器、计算机和机器人组成的群体向集群和规模化应用转变，依靠神经元之间的合作和群体计算来增强智能。基于互联网的群智能理论和方法已成为新一代人工智能的核心研究领域之一。

在实践中，群智能的应用模式可分为三种：众包，将任务分配给不同的承担者；工作流模式的群智能，多次交替完成任务；复杂解决方案问题，利用多个模型的集体智能解决。

传统的群智能算法有遗传算法、蚁群算法和粒子群优化算法，它们受生物进化或动物群体行为的启发，为解决复杂优化问题提供了可行的方法。在互联网大数据环境下，群智能研究进一步拓展和深化，形成了超越个体智能的人机集成生态系统群体智能，辐射组织的整个生命周期和组织间的关系网络。

群智能理论的研究重点是突破群智能组织、涌现和学习的理论和方法，建立可表达和计算的群智能激励算法和模型，形成基于互联网的群智能理论体系。

2.2.5 自主协作控制与优化决策

经过 60 年的发展，无人系统（如无人机、无人驾驶汽车和无人船）的发展速度超过了机器人。无人系统自主协作控制和优化决策的关键技术包括四个方面：
- 态势感知技术 ：自主控制和跨界融合离不开传感器信息的采集和感知认知。要实现无人系统的自主控制，需要不断发展态势感知技术，通过传感器网络对任务环境进行独立建模，包括 3D 环境特征提取、目标识别和态势评估等。
- 规划技术 ：无人系统的路径规划和规划优化能力是自主控制系统的必备条件。系统应能根据检测到的情况变化实时或近实时地规划和优化任务路径，自主生成完成任务的可行运动轨迹。
- 自主决策技术 ：在复杂环境中运行的无人系统需要强大的自主决策能力，主要解决任务设置、不同无人系统编队协调和群体任务分解等问题。
- 任务协调技术 ：无人系统自主控制的目的是使其能够快速响应环境和任务的变化。自主控制系统应具有开放的平台结构，提供单飞行器操作和多飞行器编队协作等工作模式。协作控制技术主要包括优化编队任务路线、轨迹规划和跟踪、协调编队中不同无人系统以及考虑环境不确定性和自身故障损坏时实现重构控制和故障管理。

自主协作控制和优化决策理论的研究重点是突破自主无人系统的协作感知和交互、自主协作控制和优化决策以及知识驱动的三方人机协作和交互，形成自主智能无人系统的创新理论架构。

下面用表格总结新一代人工智能的五大技术系统：
|技术系统|特点|研究重点|
| ---- | ---- | ---- |
|深度学习与大数据驱动|以深度神经网络为基础，结合大数据产生强大效果|突破无监督学习等难题，建立数据驱动认知计算模型|
|跨媒体融合|连接多种媒体资源，增强智能|突破低成本、低能耗等感知理论方法|
|人机协作混合智能增强|人与机器相互学习协作，提升智能|突破人机协作理解等理论|
|群体智能|互联网环境下群体合作增强智能|突破群智能组织等理论和方法|
|自主协作控制与优化决策|应用于无人系统，保障其自主运行|突破自主无人系统相关理论|

其关系可以用 mermaid 流程图表示：

graph LR
    A[深度学习与大数据驱动] --> B[跨媒体融合]
    A --> C[人机协作混合智能增强]
    A --> D[群体智能]
    A --> E[自主协作控制与优化决策]
    B --> F[新一代人工智能]
    C --> F
    D --> F
    E --> F

3. 5G 通信技术

3.1 技术特点

从 1G 到 4G，主要解决的是人际通信问题。2G 实现了从模拟时代到数字时代的转变，3G 实现了从语音时代到数据时代的转变，4G 基于 IP 大幅提高了数据速率。而 5G 将解决人与物、物与物之间的通信，即万物互联。

5G 具有高速、大容量和低延迟的特点。速度方面，5G 可达 10Gbps，是 4G 的 100 倍；容量和能耗方面，5G 网络能在保持低功耗电池寿命的同时容纳更多设备连接；低延迟方面，“工业 4.0”智能工厂、车联网、远程医疗等应用需要超低延迟。

3.2 应用领域

5G 技术将在物联网、远程服务、现场支持、虚拟现实、增强现实等领域有新的应用，成为智能制造领域的重要支撑技术。其应用范围广泛，包括无人驾驶、自主驾驶、导航、制造、流通、新闻等。中国的 5G 研发水平处于世界前列，预计 2019 年左右进入商用阶段。

3.3 在工厂中的应用优势

在工厂中应用 5G 高可靠无线通信技术，一方面使生产和制造设备无线化，实现模块化生产和灵活制造；另一方面，无线网络使工厂和生产线的建设和改造更方便，通过无线减少大量维护工作，降低成本。

智能制造闭环控制系统中的传感器获取信息需要通过超低延迟网络，最终数据传递到执行系统组件完成高精度生产操作控制，需要高网络可靠性。工厂中的自动化控制系统和传感系统可能覆盖大面积区域，需要通信网络具备大规模连接能力。

5G 通信技术能解决智能制造中大数据实时性的难题。例如，在 5G 模式下，1ms 的超低延迟使倒立摆的控制指令快速执行，从启动到稳定状态仅需 4 秒，体现了 5G 低延迟网络在自动控制中的巨大价值。5G 还能实现工厂的无线自动化控制、工业 AR 应用、使用云机器人，并满足机器人与协作设施之间的实时通信需求。

3.4 对商业模式和生态系统的影响

5G 将推动商业模式的转变和生态系统的整合，促进端到端的生态系统建设，构建一个完全移动和完全连接的社会。它主要包括生态、客户和商业模式三个方面，通过可持续的商业模式为客户和合作伙伴创造价值。

与 4G 相比，5G 的流量密度高 100 倍。要实现这一目标，需要满足两个条件：一是网络重构，运营商需考虑空中接口和网络适配，提供差异化服务并进一步开放；二是……（原文此处未完整）

下面用表格总结 5G 通信技术的相关信息：
|方面|详情|
| ---- | ---- |
|技术特点|高速（10Gbps，是 4G 的 100 倍）、大容量、低延迟（1ms 超低延迟）|
|应用领域|物联网、远程服务、虚拟现实、无人驾驶等|
|工厂应用优势|设备无线化、降低成本、满足实时性需求、支持大规模连接|
|对商业模式和生态系统的影响|推动转变和整合，构建端到端生态系统|

其在工厂中的应用流程可以用 mermaid 流程图表示：

graph LR
    A[传感器采集信息] --> B[超低延迟 5G 网络传输]
    B --> C[执行系统组件接收数据]
    C --> D[完成高精度生产操作控制]

综上所述，新一代人工智能和 5G 通信技术是智能制造未来发展的重要方向，企业应积极关注和应用这些技术，以提升自身的竞争力，实现转型升级。

4. 区块链技术在智能制造中的潜力

4.1 区块链技术概述

区块链是一种分布式账本技术，其特点是去中心化、不可篡改、可追溯。在区块链网络中，数据被存储在多个节点上，每个节点都有完整的数据副本，这使得数据的安全性和可靠性大大提高。同时，区块链的共识机制确保了数据的一致性和准确性，任何试图篡改数据的行为都会被其他节点发现并拒绝。

4.2 在智能制造中的应用场景

4.2.1 供应链管理

在智能制造的供应链中，涉及众多的供应商、制造商、物流商和零售商。区块链可以实现供应链信息的透明化和可追溯性。例如，原材料的来源、生产过程中的每一个环节、产品的运输轨迹等信息都可以记录在区块链上。这样，企业可以实时监控供应链的状态，及时发现和解决问题，同时也可以提高消费者对产品质量的信任度。

4.2.2 质量控制

区块链可以为产品质量控制提供有力支持。通过将产品的质量检测数据、生产工艺参数等信息记录在区块链上，企业可以实现对产品质量的全程追溯。一旦产品出现质量问题，可以快速定位问题的根源，采取相应的措施进行改进。

4.2.3 知识产权保护

在智能制造领域，知识产权的保护至关重要。区块链可以为知识产权的管理和保护提供新的解决方案。例如，企业可以将研发成果、专利信息等记录在区块链上，确保其唯一性和不可篡改性。同时，区块链的智能合约功能可以实现知识产权的自动授权和交易，提高知识产权的管理效率。

4.3 面临的挑战

虽然区块链技术在智能制造中有很大的应用潜力，但也面临一些挑战。例如，区块链的性能问题，目前区块链的处理速度相对较慢，难以满足大规模数据处理的需求；区块链的标准和规范尚未统一，不同的区块链平台之间存在兼容性问题；区块链的安全问题也需要进一步加强，防止黑客攻击和数据泄露。

下面用表格总结区块链技术在智能制造中的应用：
|应用场景|优势|面临挑战|
| ---- | ---- | ---- |
|供应链管理|信息透明、可追溯|性能问题、标准不统一|
|质量控制|全程追溯、快速定位问题|安全问题、处理速度慢|
|知识产权保护|唯一性、不可篡改、智能合约|兼容性问题、安全保障|

其应用流程可以用 mermaid 流程图表示：

graph LR
    A[数据产生] --> B[记录到区块链]
    B --> C[数据查询与验证]
    C --> D[应用于相应场景]

5. 3D 打印技术对智能制造的变革

5.1 3D 打印技术原理

3D 打印技术，也称为增材制造，是一种通过逐层堆积材料来制造三维物体的技术。它与传统的减材制造方法（如切削、磨削等）不同，3D 打印可以根据设计模型直接制造出复杂的零部件，无需模具。

5.2 在智能制造中的优势

5.2.1 快速原型制造

3D 打印可以快速制造出产品的原型，大大缩短了产品的研发周期。企业可以在短时间内对产品的设计进行验证和改进，提高产品的研发效率。

5.2.2 定制化生产

随着消费者需求的个性化趋势越来越明显，3D 打印技术可以实现定制化生产。企业可以根据客户的需求，快速制造出符合客户要求的产品，满足不同客户的个性化需求。

5.2.3 复杂结构制造

3D 打印技术可以制造出传统制造方法难以实现的复杂结构零部件。例如，具有内部空腔、复杂曲面等结构的零部件，3D 打印可以轻松实现。

5.3 发展趋势

未来，3D 打印技术将朝着高精度、高速度、多材料的方向发展。同时，3D 打印技术将与其他智能制造技术（如人工智能、机器人等）深度融合，实现智能制造的全面升级。

下面用表格总结 3D 打印技术的相关信息：
|方面|详情|
| ---- | ---- |
|技术原理|逐层堆积材料制造三维物体|
|优势|快速原型制造、定制化生产、复杂结构制造|
|发展趋势|高精度、高速度、多材料，与其他技术融合|

其在智能制造中的应用流程可以用 mermaid 流程图表示：

graph LR
    A[设计模型] --> B[3D 打印设备]
    B --> C[制造零部件]
    C --> D[产品组装与应用]

6. 综合技术融合推动智能制造升级

6.1 技术融合的必要性

在智能制造的发展过程中，单一技术往往难以满足企业的需求。新一代人工智能、5G 通信技术、区块链和 3D 打印技术各有优势，但也存在一定的局限性。通过将这些技术进行融合，可以发挥它们的协同效应，实现智能制造的全面升级。

6.2 融合应用案例

例如，在智能工厂中，利用 5G 通信技术实现设备之间的高速、低延迟通信，确保数据的实时传输；通过新一代人工智能技术对生产数据进行分析和处理，实现生产过程的优化和智能决策；借助区块链技术保障生产数据的安全和可追溯性；利用 3D 打印技术实现快速原型制造和定制化生产。

6.3 融合面临的挑战与对策

技术融合面临着技术标准不统一、系统集成难度大、人才短缺等挑战。为了应对这些挑战，企业需要加强与科研机构的合作，共同开展技术研发和标准制定；加大对系统集成技术的投入，提高系统的兼容性和稳定性；加强人才培养，培养既懂多种技术又懂智能制造的复合型人才。

下面用表格总结综合技术融合的相关信息：
|方面|详情|
| ---- | ---- |
|必要性|发挥协同效应，满足企业需求|
|融合应用案例|智能工厂中多技术协同应用|
|面临挑战|技术标准不统一、系统集成难、人才短缺|
|对策|加强合作、加大投入、培养人才|

其融合过程可以用 mermaid 流程图表示：

graph LR
    A[新一代人工智能] --> E[综合技术融合]
    B[5G 通信技术] --> E
    C[区块链技术] --> E
    D[3D 打印技术] --> E
    E --> F[智能制造升级]

7. 企业应对策略

7.1 技术研发与创新

企业应加大对新一代人工智能、5G 通信技术、区块链和 3D 打印技术的研发投入，积极开展技术创新。可以与高校、科研机构合作，共同开展科研项目，提高企业的技术水平。

7.2 人才培养与引进

企业需要培养和引进既懂技术又懂管理的复合型人才。可以通过内部培训、外部招聘等方式，建立一支高素质的人才队伍，为企业的发展提供人才保障。

7.3 商业模式创新

企业应根据新技术的特点，创新商业模式。例如，利用 5G 通信技术和新一代人工智能技术，开展远程服务、个性化定制等业务，提高企业的市场竞争力。

7.4 合作与联盟

企业可以与上下游企业、供应商、客户等建立合作联盟，共同推动智能制造的发展。通过合作，可以实现资源共享、优势互补，提高企业的整体实力。

下面是企业应对策略的列表总结：
1. 技术研发与创新：加大投入，与科研机构合作。
2. 人才培养与引进：内部培训与外部招聘结合。
3. 商业模式创新：开展远程服务、个性化定制等业务。
4. 合作与联盟：与上下游企业建立合作关系。

综上所述，智能制造的未来发展离不开新一代人工智能、5G 通信技术、区块链和 3D 打印技术的支持。企业应积极应对技术变革，采取有效的应对策略，实现自身的转型升级和可持续发展。同时，政府和社会也应加强对智能制造的支持和引导，共同推动智能制造产业的繁荣发展。