人工智能与智能制造——关键技术与发展趋势

人工智能与智能制造——关键技术与发展趋势

刘臣1 周国民2

1天津佰立通医疗器械销售有限公司，天津市300308

2天津正天医疗器械有限公司，天津市300308

摘要：人工智能技术的发展正在引领着每个行业不断的进步。它是一门综合性的科学与技术相关的信息论、控制论、自动化等理论学科。由于人工智能技术具有先进智能化的特点，它被广泛应用于各个行业，促进了各个行业的模式变革和升级，促进了每个行业的持续发展，取得了良好的经济效果。此外，人工智能技术在计算机技术发展的基础上进行了创新升级，应用范围更广，智能制造效率大幅提高，提高了各行业经济效益和社会效益。

关键词：人工智能；智能制造；关键技术；发展趋势

一、引言

随着技术发展，人工智能技术不断完善，智能制造是人工智能技术的重要转折点，在智能制造中的应用不断深化。使用机器人以高强度、高需求的工作方式代替传统的人工制品，可以显著缓解工人高强度的工作压力，节省制造成本支出，将更多的资金用于技术研究，有效避免人为的工作失误，提高制造质量，促进制造业更好地发展。

二、智能制造概述

在自动化控制技术取得革命性突破之前，智能制造是通过互联网、大数据技术等实现的，机器人体现了这一技术的集成特性，对自动化技术进行升级。从智能制造的角度讲，现在没有真正的人工智能出现，所有的人工智能技术精准、时效性的数据是关键部分。当前工业4.0中一个典型的代表性数字工厂是一个智能化工厂，它实际上是由数据驱动的智能工厂，通过网络技术实现工厂自动化设施的集成，实现由少量人来工作，使用自动化设备实现全自动化生产。

三、人工智能制造业发展的意义

在新的科技革命和产业变革中，人工智能具有颠覆创新的能力和巨大的产业发展潜力。美国、日本和欧盟国家都将人工智能作为国家战略发展的重点，并制定了人工智能战略目标。人工智能是产业变革的重要驱动力，它促进了我国经济高质量发展，被视为提高国际竞争力的关键。2018年11月，我国中央财经委员会第一次会议提出，下一代人工智能是推动我国经济高质量发展的重要引擎。这是党中央、国务院首次对人工智能产业发展作出重要决策部署。我国正处于经济发展的关键时期，人工智能的创新开发和应用是经济增长的重要推动力。

四、中国人工智能制造发展的现状

近年来我国人工智能制造业有了较大发展。在政策支持方面，国家正在不断发布“下一代人工智能发展计划”和“下一代人工智能管理原则”等政策。在资金支持方面，中国政府已制定了“新型国家开放创新平台建设工程”和“高等学科创新教育计划”等项目。在人力资源开发领域，教育部门积极推动学校人工智能专业的设立。在产业应用方面，中国政府积极推动人工智能与制造业融合，通过试点模式支持智能制造企业发展。在生态环境建设的背景下，中国政府推动人工智能在教育、医疗和金融领域的应用，并推动建立了第一个联合智能创新中心。然而，中国和欧盟等国之间仍然存在明显的差异。我国整个产业智能化产业规模相对较快，但问题是产业结构不合理，核心技术水平低，高端人才缺口大。因此，中国应继续支持人工智能产业发展，支持具有核心竞争力的企业。

五、人工智能与智能制造关键技术分析

（一）自然语言处理

自然语言处理是人工智能的重要组成部分，旨在将人类语言通过计算机进行处理。该领域主要包括文本分析、文本生成、语言翻译和交互系统。通过自然语言处理技术，计算机可以理解和分析文本中的词汇、语法和语义信息，并自动生成文本、翻译语言和识别语音，并参与对话系统等复杂应用。这些技术不仅提高了人机交互的效率，而且为自动化文本摘要、情感分析和智能客服等真实场景提供了强大的支持。

（二）计算机视觉

计算机视觉具有理解计算机中视觉信息的能力。该领域涵盖对象识别、场景理解、图像生成和视频分析等应用。计算机视觉技术能够从图像和视频中提取有用的信息，并进行自动分析处理。例如，物体识别可用于智能监控、人机交互等领域，场景理解可应用于智能导航、自动驾驶等领域，图像生成可用于虚拟现实、计算机动画等。视频分析可用于智能安全、智能监控等真实场景。随着技术的进步，计算机视觉未来将应用于智能医疗、智能制造等领域，为人类带来更多便利和创新。

六、人工智能与智能制造发展趋势

（一）数据隐私和安全

随着人工智能的广泛应用，数据隐私和安全问题的重要性越来越明显。未来，需要更有效的措施来保护用户隐私和数据安全。首先，加密处理是必要的。用户的隐私和机密信息必须使用强大的加密技术来保护数据的安全性和可追溯性，以避免数据泄露。必须建立完整的数据保护方法。政府必须制定更严格的数据保护政策和法律，明确数据信息的所有权和使用权，规范数据收集、存储和使用行为，严厉打击非法行为，保护用户的数据安全和隐私利益。还可以使用差分隐私、联邦学习和分布式人工智能等技术来保护用户隐私和数据安全。差分隐私可以通过数据脱敏和噪声处理技术保护个人隐私，联邦学习可以实现分布式人工智能模型训练，避免使用集中的数据集和泄露风险。

（二）边缘计算

边缘计算可以通过将计算任务分配给更靠近数据源的设备来减少数据传输延迟并提高处理效率。未来，人工智能应用将被引入边缘设备，以满足实时性和效率需求。随着互联网和5G技术的普及，许多智能设备和传感器被放置在各种实际场景中，并产生大量数据。这些数据必须以快速和实时的方式进行处理，以支持智能决策和操作。传统的云计算方法将所有数据传输和处理到远程数据中心，这增加了延迟和带宽成本。边缘计算可以在智能设备和传感器附近分配计算任务，将数据处理与数据源紧密相连，减少传输延迟，提高处理效率。同时，随着人工智能应用的发展，越来越多的人工智能应用需要实时处理和确定数据。例如，汽车需要实时处理传感器数据并做出驾驶决策，智能制造需要实时分析生产线数据并控制生产过程。这些应用程序需要快速、实时的数据处理能力，而边缘计算可以满足这一需求。

（三）可解释性和透明度

随着人工智能应用的普及，组织机构开始关注人工智能的可解释性和透明度，并要求人工智能模型不仅能完成其使命，还能解释其决策过程和结果。因此，研究人员正在开发新的技术，以提高人工智能的可解释性和透明度。常见的技术包括解释算法和可视化工具，以更好地理解模型的决策过程和结果。模型注释技术还可以通过注释来增强模型的透明度。这些技术增强了人工智能的合法性和透明度，有助于更好地应用人工智能技术，特别是在医疗保健等高风险领域保护患者的健康和安全。

（四）人机交互

随着自然语言处理和计算机视觉技术的进步，人类互动越来越人性化和自然化。未来，预计人工智能助手和智能家居系统等功能将能够以更流行、更自然的方式与计算机交互。计算机可以识别和分析图像中的人物、面部表情、手势等，从而更好地了解人类的需求。通过与计算机的交互带来了更大的方便和灵活性。

七、总结

总之，人工智能对经济增长的影响是多方面的，主要体现在智能制造等领域。人工智能可能会导致产业结构的变化，可以提高生产力。在收入分配方面，人工智能技术的应用可以扩大贫富差距。未来，更多新的人工智能技术出现，如自适应学习算法、自校正算法和差分隐私技术等，这些技术将为人工智能的发展注入新的活力。与此同时，人工智能技术与互联网、云计算、区块链等其他技术融合，形成了一个更全面的技术体系，促进了人类社会的发展。人工智能技术的应用已经成为未来发展的重要趋势。

参考文献：

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