人工智能发展与应用综述
人工智能发展与应用综述摘要自人工智能的概念在1956年被提出以来，研发者们就不断研究，六十多年的发展，在理论研究以及应用领域都已取得了喜人的成果，人工智能在医疗，交通，教育，商业，信息安全等领域已经深入国民生活。本文对人工智能概念进行解读，并对人工智能发展与应用进行综述，探索人工智能发展轨迹，以更好认识人工智能，对行业技术与发展有更深刻的理解。
关键词：人工智能发展应用综述总结1、引言人工智能的概念越来越深刻影响着人类的生活，如同蒸汽时代的蒸汽机，电气时代的发电机，信息时代的计算机，人工智能已经成为推动人类进入智能时代的决定性力量。当然，人工智能并不是凭空产生的，其发展具有一定的过程，在无数科学研究者，学者的辛勤努力下，人工智能研究的研究体系已经初见成果。人工智能的概念产生于欧美、日本等国家，并迅速风靡全球，可喜的是，根据清华大学发布的《人工智能发展研究报告2018》统计，我国已经成为全球人工智能投资融资规模最大的国家，我国人工智能在人脸识别，语音识别，安防监控，智能音箱，智能家居等人工智能应用领域处于国际前列。根据2017年，爱思唯尔文献数据库[1]统计结果，我国在人工智能领域发表的论文数量已居世界第一。当然，作为一项新兴事物，人工智能并非完美无缺，在许多方面仍然有较多的困难尚未攻克，本文对人工智能发展与应用进行综述[2、3]，指导正确看待这一新兴事物，更好指导未来的技术发展。
2、人工智能以及核心概念由于“智能”这一概念难以确切定义，图灵用：“机器能够思考吗？”这一问题代替。图灵提出通过对机器进行“图灵测试”，以判断它是否具有智能。“图灵测试”就是让机器当做人，与人进行对话，如果有30%的测试人相信此机器是人类，那么这台机器被认为具有智能。美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授给人工智能下了这样的定义：人工智能是关于知识的学科，是怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。从实用观点来看，人工智能是一本知识工程学：以知识为对象，研究知识的获取，知识的表示方法和知识的使用。目前学术界将人工智能分为强人工智能和弱人工智能，强人工智能就是机器具有自我意识，要求机器有知觉有意识。弱人工智能是指没有知觉意识的智能，机器按照事先写好的程序进行工作，并不拥有智能。
（1）、机器学习机器学习[4]是人工智能的核心技术，是使机器拥有智能的主要途径，是指让机器模拟人的学习能力，以此来增强机器的性能。早在上个世纪图灵就给出了类似机器学习的想法，他设想让机器模仿儿童思维，使其接受正确的教育成长为一个成人的大脑。这种想法与当今学者研究的方向不谋而合。后来图灵与同事一起编写了程序去实践这种想法，机器能够做他们编写过的事情，除此之外，不会向人类一样在能力方面有更多的延伸。如何让机器自主的学习，在今天仍然是人工智能发展的难题。
（2）、人工神经网络是受人脑神经元的启发，试图设计与人脑结构类似的网络结构，模拟大脑处理信息的的过程，以提高运算速度。作为人工神经网络的一类，卷积神经网络已经广泛用于大型图像处理中。虽然人工神经网络无法与人类大脑媲美，在模式识别，医疗，智能机器人等领域取得的成果有目共睹。
(3)、专家系统是指依靠人类专家已有的知识建立的知识系统，是一种特定领域内大量知识与经验的程序系统。它应用人工智能技术，模拟人类专家求解问题的思维过程求解领域内的各种问题，其水平可以甚至超过人类专家的水平。目前专家系统开发最早应用最广泛的领域，多是医疗诊断，地质勘探，文化教育等领域。
3.发展历程回顾人工智能的发展可以有以下四个时期：孕育，形成，知识运用，综合集成四个阶段。孕育期：一般认为人工智能的最早工作是Warre基本出发点。Mcculloch跟WalterPitts完成的。他们提出一套人工神经元模型，两名普林顿大学数学系的研究生在1951年建造了第一台神经元网络计算机。不少早期工作可以被当做人工智能，古希腊的亚里士多德创立的演绎法，三段论的至今仍然是演绎推理的基本出发点。形成期：人工智能诞生于1956年的一次历史性聚会。几位来自美国的数学，神经学，心理学，信息科学和计算机科学的杰出科学家齐聚一堂，由麦卡锡提出了“人工智能（AI）”这一概念。会议过后，各地的科学家、学者纷纷研究相关知识，“人工智能”这一学科以及相关研究如雨后春笋一般形成。1969年的国际人工智能联合会议标志着人工智能得到国际的认可。知识应用期：1977年费根鲍姆在第五届国际人工智能大会上提出了知识工程的概念。从此之后，各类专家系统得以发展，大量的商品化专家系统和智能系统纷纷推出。专家系统的发展，也是得人工智能的发展范围扩大到了人类各个领域，并产生了巨大的经济效益。但是专家系统发展过程中也存在很多缺陷，应用领域窄，缺乏常识性知识，知识获取困难，不能访问现存的数据库等问题被逐渐暴露出来，人工智能面临着考验。综合形成期，在专家系统方面，从20世纪80年代末开始逐步向多技术，多方法的综合集成与多领域的综合应用型发展。大型专家系统开始采用了人工智能的多种语言，多种知识表示方法，多种推理机制和多种在控制策略相结合的方式，人工智能的发展进入综合形成期。目前，人工智能技术正在向大型分布式人工智能，大型分布式多专家协同系统，并行推理，多种专家系统开发工具，大型分布式人工开发环境和分布式环境下的多智能协同系统等方向发展。但是从目前来看，无论是人工智能理论还是实践都不够成熟，人工智能研究仍然需要科研工作者长期摸索。
4、人工智能的应用（1）、虚拟各人助理目前市面上的人工智能助理如：Siri，小娜等。个人助理能够帮助用户完成多项任务，多项服务，其推动力是人工智能技术。现阶段的人工助理一般具有基于上下文的对话能力，可以实现简单的人机对话，回答一些简单的问题。个人助理的应用包括语音识别，图像识别，深度学习等技术，其工作原理是“语音识别+云计算服务”。
（2）、自动驾驶谷歌公司一直致力于自动驾驶汽车的研究，2012年4月。谷歌公司宣布自动驾驶汽车已经行驶20万公里，这一数据已经接近汽车的最大里程数。我国自动驾驶技术的研究同样取得振奋人心的成果。2017年由海梁科技与深圳巴士集团等联合打造的自动驾驶客运巴士，正式进行线路的信息采集和试运行。
（3）、智慧医疗医疗一直是关系到国际民生的重要范畴。随着专家系统的不断发展完善，已有实例表明，人工智能可参与到医疗建设中。Watson[5]是IBM公司研发的采用认知计算系统的人工智能平台，watson肿瘤系统是其产品之一，可以作为辅助诊疗手段，与医院数据对接，实现病例数据的信息共享，还可以为临床医生在诊断过程中推荐诊疗方案，苏北人民医院2017年正式引入此系统，开启了智慧医疗的新时代。
5、我国人工智能发展趋势与展望人工智能技术发展至今60多年，其概念已经逐渐清晰，在生物，医疗，交通等领域孕育出了突破性的成果，但是人工智能技术能否发展到人类的水平仍然不能给出确切的答案。目前人工智能面临的问题主要是：
（1）、体系结构受限受限于冯诺依曼体系结构，目前人工智能系统在感知，认识方面无法突破瓶颈。这主要是由于传统的冯诺依曼体系结构采用的是存储程序的方法，程序是事先设定的，无法随着外界的改变而改变，这也是限制人工智能发展的关键。不过，我们有理由相信，在不久的未来能够克服这种制约。
（2）、社会问题困扰如果人工智能真的发展到与人类智慧媲美的程度，又会引发一系列的问题。一方面心理学上，“恐怖谷”理论就是假如机器人接近人类的时候，我们会对其产生莫名的厌恶和惧怕。另一方面，人工智能带来的社会问题同样困扰着人类，以自动驾驶汽车为例，3-18美国自动驾驶车辆车祸致人死亡的事件给自动驾驶技术的发展带来不小的冲击，事故责任的划分成为一大难题。目前人工智能的发展，主要是在弱人工智能发展并取得显著的成果，在强人工智能的研究上仍在开展，存在很多问题，有很大的发展空间，从目前的一些前瞻性研究可以看出人工智能可能会向以下几个方面发展：模糊处理，并行化，神经网络和机器情感。人工智能的下一个突破可能是赋予计算机情感能力。
参考文献
[1]中央人民政府驻香港特别行政区联络办公室副主任中国科学院院士谭铁牛.人工智能的发展趋势及对策[N].中华工商时报,2019-02-25(003).[2]张妮,徐文尚,王文文.人工智能技术发展及应用研究综述[J].煤矿机械,2009,30(02):4-7.[3]杨俊龙,柳作栋.人工智能技术发展及应用综述[J].计算机产品与流通,2018(03):132-133.[4]陈彦淇.简析人工智能的发展与应用[J].科技传播,2019(04):162-163+170.[5]曹敦煜.人工智能在心脏疾病诊疗中的应用[J].科技传播,2019(04):141-142.
对智能制造的一些认识
编者按：当前，以新一代信息通信技术与制造业融合发展为主要特征的产业变革在全球范围内孕育兴起，智能制造已成为制造业发展的主要方向。智能制造尚处于不断发展过程中，社会各界的认识和理解各有不同。机械工业仪器仪表综合技术经济研究所长期跟踪世界制造技术发展，在大量的企业调研和国际交流的基础上，形成了“对智能制造的一些认识”一文，与大家分享。
对智能制造的一些认识
机械工业仪器仪表综合技术经济研究所
1、智能制造概念“智能制造”可以从制造和智能两方面进行解读。首先，制造是指对原材料进行加工或再加工，以及对零部件进行装配的过程。通常，按照生产方式的连续性不同，制造分为流程制造与离散制造。根据我国现行标准GB/T4754-2002，我国制造业包括31个行业，又进一步划分约175个中类、530个小类，涉及了国民经济的方方面面。
智能是由“智慧（wisdom）”和“能力”两个词语构成。从感觉到记忆到思维这一过程，称为“智慧”，智慧的结果产生了行为和语言，将行为和语言的表达过程称为“能力”，两者合称为“智能（intelligent/smart）”。因此，将感觉、记忆、回忆、思维、语言、行为的整个过程称为智能过程，它是智慧和能力的表现。
目前，国际和国内都尚且没有关于智能制造的准确定义，但刚刚发布的《智能制造发展规划（2016-2020年）》给出了一个比较全面的描述性定义：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。推动智能制造，能够有效缩短产品研制周期、提高生产效率和产品质量、降低运营成本和资源能源消耗，并促进基于互联网的众创、众包、众筹等新业态、新模式的孕育发展。智能制造具有以智能工厂为载体，以关键制造环节智能化为核心，以端到端数据流为基础、以网络互联为支撑等特征，这实际上指出了智能制造的核心技术、管理要求、主要功能和经济目标，体现了智能制造对于我国工业转型升级和国民经济持续发展的重要作用。
然而，由于我国技术基础薄弱发展不平衡，企业在进行智能制造实施和升级改造过程中往往茫然不知从何做起。因此，以下将根据智能制造的描述性定义，提出关于智能工厂、制造环节智能化、网络互联互通，以及端到端数据流等四个方面的初步认识，以期说明智能制造的主要内容。
2、什么是智能工厂智能工厂是实现智能制造的载体。在智能工厂中通过生产管理系统、计算机辅助工具和智能装备的集成与互操作来实现智能化、网络化分布式管理，进而实现企业业务流程与工艺流程的协同，以及生产资源（材料、能源等）在企业内部及企业之间的动态配置。
一方面，“工欲善其事必先利其器”，实现智能制造的利器就是数字化、网络化的工具软件和制造装备，包括以下类型：
1）计算机辅助工具，如CAD（计算机辅助设计）、CAE（计算机辅助工程）、CAPP（计算机辅助工艺设计）、CAM（计算机辅助制造）等；
2）计算机仿真工具，如物流仿真、工程物理仿真（包括结构分析、声学分析、流体分析、热力学分析、运动分析、复合材料分析等多物理场仿真）、工艺仿真等；
3）工厂/车间业务与生产管理系统，如ERP（企业资源计划）、MES（制造执行系统）、PLM（产品全生命周期管理）/PDM（产品数据管理）等；
4）智能装备，如高档数控机床与机器人、增材制造装备（3D打印机）、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备等；
5）新一代信息技术，如物联网、云计算、大数据等。
另一方面，智能制造是一个覆盖更宽泛领域和技术的“超级”系统工程，在生产过程中以产品全生命周期管理为主线，还伴随着供应链、订单、资产等全生命周期管理，如图1所示。
图1：智能制造生命周期管理
在智能工厂中，借助于各种生产管理工具/软件/系统和智能设备，打通企业从设计、生产到销售、维护的各个环节，实现产品仿真设计、生产自动排程、信息上传下达、生产过程监控、质量在线监测、物料自动配送等智能化生产。下面介绍了几个智能工厂中的“智能”生产场景。
场景1：设计/制造一体化。在智能化较好的航空航天制造领域，采用基于模型定义（MBD）技术实现产品开发，用一个集成的三维实体模型完整地表达产品的设计信息和制造信息（产品结构、三维尺寸、BOM等），所有的生产过程包括产品设计、工艺设计、工装设计、产品制造、检验检测等都基于该模型实现，这打破了设计与制造之间的壁垒，有效解决了产品设计与制造一致性问题。
场景2：供应链及库存管理。企业要生产的产品种类、数量等信息通过订单确认，这使得生产变得精确。例如：使用ERP或WMS（仓库管理系统）进行原材料库存管理，包括各种原材料及供应商信息。当客户订单下达时，ERP自动计算所需的原材料，并且根据供应商信息及时计算原材料的采购时间，确保在满足交货时间的同时使得库存成本最低甚至为零。
场景3：质量控制。车间内使用的传感器、设备和仪器能够自动在线采集质量控制所需的关键数据；生产管理系统基于实时采集的数据，提供质量判异和过程判稳等在线质量监测和预警方法，及时有效发现产品质量问题。此外，产品具有唯一标识（条形码、二维码、电子标签），可以以文字、图片和视频等方式追溯产品质量所涉及的数据，如用料批次、供应商、作业人员、作业地点、加工工艺、加工设备信息、作业时间、质量检测及判定、不良处理过程等。
场景4：能效优化。采集关键制造装备、生产过程、能源供给等环节的能效相关数据，使用MES系统或EMS（能源管理系统）系统对能效相关数据进行管理和分析，及时发现能效的波动和异常，在保证正常生产的前提下，相应地对生产过程、设备、能源供给及人员等进行调整，实现生产过程的能效提高。
总之，智能工厂的建立可大幅改善劳动条件，减少生产线人工干预，提高生产过程可控性，最重要的是借助于信息化技术打通企业的各个流程，实现从设计、生产到销售各个环节的互联互通，并在此基础上实现资源的整合优化和提高，从而进一步提高企业的生产效率和产品质量。
3、如何实现制造环节智能化互联网技术的普及使得企业与个体客户间的即时交流成为现实，促使制造业可实现从需求端到研发生产端的拉动式生产，以及从“生产型”向“服务型”产业转变。因此，企业领先于竞争对手完成数字化、网络化与智能化的转型升级，实现大规模定制化生产来满足个性化需求并提供智能服务，方能在瞬息万变的市场上立于不败之地。
看得见的是个性化定制和智能服务，看不见的是生产制造各环节的数字化、网络化与智能化。实现智能制造，网络化是基础，数字化是工具，智能化则是目标。
网络化是指使用相同或不同的网络将工厂/车间中的各种计算机系统、智能装备，甚至操作人员、物料、半成品和成品等连接起来，以实现设备与设备、设备与人、物料与设备之间的信息互通和良好交互。生产现场的智能装备通过工业控制网络连接，工业控制网络包括现场总线（如PROFIBUS、CC-Link、Modbus等）、工业以太网（如PROFINET、CC-LinkIE、Ethernet/IP、EtherCAT、POWERLINK、EPA等）、工业无线网（如WIA-PA、WIA-FA、WirelessHART、ISA100.11a等）等网络技术。射频识别（RFID）技术在智能工厂中也扮演重要角色，可实现产品在整个制造过程中的自动识别与跟踪管理。车间/工厂的生产管理系统则直接使用以太网连接。此外，工厂网络还要求与互联网连接，通过大数据应用和工业云服务实现价值链企业协同制造、产品远程诊断和维护等智能服务。
数字化是指借助于各种计算机工具，一方面在虚拟环境中对产品物体特征、生产工艺甚至工厂布局进行辅助设计和仿真验证，例如：使用CAD（计算机辅助设计）进行产品二维、三维设计并生成数控程序G代码，使用CAE（计算机辅助工程）对工程和产品进行性能与安全可靠性分析与验证，使用CAPP（计算机辅助工艺设计）通过数值计算、逻辑判断和推理等功能来制定和仿真零部件机械加工工艺过程，使用CAM（计算机辅助制造）进行生产设备管理控制和操作过程等；另一方面，对生产过程进行数字化管理，例如：使用CDD（通用数据字典）建立产品全生命周期数据集成和共享平台，使用PDM管理产品相关信息（包括零件、结构、配置、文档、CAD文件等），使用PLM进行产品全生命周期管理（产品全生命周期的信息创建、管理、分发和应用的一系列应用解决方案）等。
智能化可分为两个阶段，当前阶段是面向定制化设计，支持多品种小批量生产模式，通过使用智能化的生产管理系统与智能装备，实现产品全生命周期的智能管理，未来愿景则是实现状态自感知、实时分析、自主决策、自我配置、精准执行的自组织生产。这就要求首先实现生产数据的透明化管理，各个制造环节产生的数据能够被实时监测和分析，从而做出智能决策；其次要求生产线具有高度的柔性，能够进行模块化的组合，以满足生产不同产品的需求。此外，还应提升产品本身的智能化，如提供友好的人机交互、语言识别、数据分析等智能功能，并且生产过程中的每个产品和零部件是可标识、可跟踪的，甚至产品了解自己被制造的细节以及将被如何使用。
数字化、网络化、智能化是保证智能制造实现“两提升、三降低”经济目标的有效手段。数字化确保产品从设计到制造的一致性，并且在制样前对产品的结构、功能、性能乃至生产工艺都进行仿真验证，极大地节约开发成本和缩短开发周期。网络化通过信息横纵向集成实现研究、设计、生产和销售各种资源的动态配置以及产品全程跟踪检测，实现个性化定制与柔性生产同时提高了产品质量。智能化将人工智能融入设计、感知、决策、执行、服务等产品全生命周期，提高了生产效率和产品核心竞争力。
4、如何实现网络互联互通智能制造的首要任务是信息的处理与优化，工厂/车间内各种网络的互联互通则是基础与前提。没有互联互通和数据采集与交互，工业云、工业大数据都将成为无源之水。智能工厂/数字化车间中的生产管理系统（IT系统）和智能装备（自动化系统）互联互通形成了企业的综合网络。按照所执行功能不同，企业综合网络划分为不同的层次，自下而上包括现场层、控制层、执行层和计划层。图2给出了符合该层次模型的一个智能工厂/数字化车间互联网络的典型结构。随着技术的发展，该结构呈现扁平化发展趋势，以适应协同高效的智能制造需求。
图2：智能工厂/数字化车间典型网络结构
智能工厂/数字化车间互联网络各层次定义的功能以及各种系统、设备在不同层次上的分配如下。
1）计划层：实现面向企业的经营管理，如接收订单，建立基本生产计划（如原料使用、交货、运输），确定库存等级，保证原料及时到达正确的生产地点，以及远程运维管理等。企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）、供应链关系管理（SCM）等管理软件在该层运行。
2）执行层：实现面向工厂/车间的生产管理，如维护记录、详细排产、可靠性保障等。制造执行系统（MES）在该层运行。
3）监控层：实现面向生产制造过程的监视和控制。按照不同功能，该层次可进一步细分为：
监视层：包括可视化的数据采集与监控（SCADA）系统、HMI（人机接口）、实时数据库服务器等，这些系统统称为监视系统；
控制层：包括各种可编程的控制设备，如PLC、DCS、工业计算机（IPC）、其他专用控制器等，这些设备统称为控制设备；
4）现场层：实现面向生产制造过程的传感和执行，包括各种传感器、变送器、执行器、RTU（远程终端设备）、条码、射频识别，以及数控机床、工业机器人、AGV（自动引导车）、智能仓储等制造装备，这些设备统称为现场设备。
工厂/车间的网络互联互通本质上就是实现信息/数据的传输与使用，具体包含以下含义：物理上分布于不同层次、不同类型的系统和设备通过网络连接在一起，并且信息/数据在不同层次、不同设备间的传输；设备和系统能够一致地解析所传输信息/数据的数据类型甚至了解其含义。前者即指网络化，后者需首先定义统一的设备行规或设备信息模型，并通过计算机可识别的方法（软件或可读文件）来表达设备的具体特征（参数或属性），这一般由设备制造商提供。如此，当生产管理系统（如ERP、MES、PDM）或监控系统（如SCADA）接收到现场设备的数据后，就可解析出数据的数据类型及其代表的含义。
5、什么是端到端数据流智能制造要求各层次网络集成和互操作打破原有的业务流程与过程控制流程相脱节的局面，使得分布于各生产制造环节的系统不再是“信息孤岛”，数据/信息交换要求从底层现场层向上贯穿至执行层甚至计划层网络，使得工厂/车间能够实时监视现场的生产状况与设备信息，并根据获取的信息来优化和调整生产调度与资源配置。按照图2的智能工厂/数字化车间网络结构，工厂/车间中可能的端到端数据流如图3所示。
图3：智能制造端到端数据流
具体包括：
1）现场设备与控制设备之间的数据流包括：交换输入、输出数据，如控制设备向现场设备传送的设定值（输出数据），以及现场设备向控制设备传送的测量值（输入数据）；控制设备读写访问现场设备的参数；现场设备向控制设备发送诊断信息和报警信息；
2）现场设备与监视设备之间的数据流包括：监视设备采集现场设备的输入数据；监视设备读写访问现场设备的参数；现场设备向监视设备发送诊断信息和报警信息；
3）现场设备与MES/ERP系统之间的数据流包括：现场设备向MES/ERP发送与生产运行相关的数据，如质量数据、库存数据、设备状态等；MES/ERP向现场设备发送作业指令、参数配置等；
4）控制设备与监视设备之间的数据流包括：监视设备向控制设备采集可视化所需要的数据；监视设备向控制设备发送控制和操作指令、参数设置等信息；控制设备向监视设备发送诊断信息和报警信息；
5）控制设备与MES/ERP之间的数据流包括：MES/ERP将作业指令、参数配置、处方数据等发送给控制设备；控制设备向MES/ERP发送与生产运行相关的数据，如质量数据、库存数据、设备状态等；控制设备向MES/ERP发送诊断信息和报警信息；
6）监视设备与MES/ERP之间的数据流包括：MES/ERP将作业指令、参数配置、处方数据等发送给监视设备；监视设备向MES/ERP发送与生产运行相关的数据，如质量数据、库存数据、设备状态等；监视设备向MES/ERP发送诊断信息和报警信息。
6、我国制造业现状和首要任务我国制造业现状是“2.0补课，3.0普及，4.0示范”，其中工业2.0、3.0、4.0对应的含义如下：
1）2.0实现“电气化与自动化”生产：使用继电器、电气自动化来控制机械制造装备，但各生产环节和制造装备都是“信息孤岛”，生产管理系统与自动化系统信息不贯通，甚至企业尚未使用ERP或MES系统进行生产信息化管理。我国许多中小企业都处于此阶段；
2）3.0实现“信息化”生产：广泛应用电子与信息技术，使得制造过程的自动化控制程度大幅度提高。使用网络化的基于PC、PLC或单片机的生产制造装备，制造装备具有一定智能功能（如标识与维护、诊断与报警等），采用ERP和MES系统进行生产信息化管理，初步实现了企业内部的横向集成与纵向集成；
3）4.0实现“智能化”生产：利用信息通信技术将工厂中的所有信息基础设施（包括智能制造装备、操作人员、物料、半成品和成品）高度互联互通，借助计算机软件工具实现产品数字仿真设计及快速实体化“虚拟”实现，借助生产管理软件实现产品全生命周期和全制造流程数字化管理，利用互联网、云计算、大数据实现实现价值链企业协同生产、产品远程维护智能服务等，形成高度灵活、大规模个性化的产品与服务新生产模式。
我国实现智能制造必须2.0、3.0、4.0并行发展，既要在改造传统制造方面“补课”，又要在绿色制造、智能升级方面“加课”。对于制造企业而言，应着手于完成传统生产装备网络化和智能化的升级改造，以及生产制造工艺数字化和生产过程信息化的升级改造。对于装备供应商和系统集成商，应加快实现安全可控的智能装备与工业软件的开发和应用，以及提供智能制造顶层设计与全系统集成服务。
5、小结必须牢记，企业不是为了“智能制造”而智能制造，应以智能、协同、绿色、安全发展为突破口，以“两提升、三降低”为目标，本着长远规划、逐步实施、重点突破原则，对整个制造业进行逐步升级改造。
我眼中的人工智能作文600字
随着时代的进步，科技领域的不断发展，人工智能逐渐走入大众的视野。人工智能的出现，既为人们提供便利，创造更便捷的生活，但也加速人们的退化。
在这次新冠肺炎疫情中，大数据和人工智能技术在抗疫方面发挥着重大的作用。疫情期间，新型冠状病毒肺炎患者遍布全国，5G+远程会诊系统快速在全国各地落地。通过远程会诊系统，专家可以对偏远地区医院的重症、危重症的患者问诊、治疗。另外，为了让疫情时期的生活保持有序状态，国家陆续开展“停课不停学”、“停工不停产”……越来越多的企业或学校开始尝试使用钉钉、企业微信、飞书、腾讯课堂等软件相开展远程办公、上课，使企业快速恢复生产，使学生在疫情中高效学习，减少疫情对于企业、教育和社会经济的影响。
在这个全民抗疫的关键时刻，只要全国人民万众一心、齐心协力，在智能科技的助力下，疫情终会被战胜。
但，科技的发展是一把双刃剑，有利也有弊。随着人工智能的高速发展，AI人工技术使生活更加便捷，但人类却也因此产生了惰性。在当今社会有多少人在使用手机的时候运用手写，又有多少人偏爱键盘打字。现在除了学生一族，大多数人已然忘却了笔画笔顺。人工智能时代的到来可能是对人类的一次大淘汰。机器人不会犯错，不会累，不需要休息，不需要工资，这可以代替很多职业，例如工人、司机等等。长此以往，就会导致大批大批的人失业，大批大批的人整日无所事事。
人工智能现今正不断进入与改变人们的生活，同样人工智能也有好与坏，我们要做的是在人工智能显露出不可弥补的过错之际不断完善它的功能，让其更好地为人类做贡献，发挥出更好的作用，让人工智能永远利大于弊。