卞雯雯 費翔

摘要：隨著智能技術(shù)在所有行業(yè)中不斷滲透和融合，智能行業(yè)發(fā)展的概念已經(jīng)深入人心，利用人工智能技術(shù)在每個行業(yè)中取得技術(shù)創(chuàng)新、服務創(chuàng)新等成果，人工智能的地位不斷提高。人工智能在高速發(fā)展和改善我國經(jīng)濟、提高人民生活水平等方面發(fā)揮著獨特的優(yōu)點?；诖耍韵聦θ斯ぶ悄茉谖磥碇圃鞓I(yè)發(fā)展應用中扮演的角色進行了探討，以供參考。

關(guān)鍵詞：人工智能;未來制造業(yè);發(fā)展應用;扮演的角色

引言

國家不斷引進一系列政策方針，以促進人工智能、云計算和其他信息技術(shù)的應用和開發(fā)。國務院發(fā)表的“下一代人工智能開發(fā)計劃”強調(diào)人工智能與國家戰(zhàn)略計劃的融合，并鼓勵和支持在所有行業(yè)中應用人工智能。人工智能對制造業(yè)有重大意義。在提高制造業(yè)生產(chǎn)制造和管理流程的效率和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面，在智能制造業(yè)的整個過程中發(fā)揮著領先作用。

1人工智能技術(shù)的特征

人工智能技術(shù)主要指依托計算機網(wǎng)絡及電子信息系統(tǒng)，基于哲學與社會心理學等學科內(nèi)容，形成綜合性較強的現(xiàn)代化技術(shù)。人工智能系統(tǒng)的構(gòu)建水平遠勝于其他技術(shù)，其智能自動模式由自動化軟件組建而成。作為一種以數(shù)字多用表、儀器控制器為基本配置的新型應用型技術(shù)，人工智能技術(shù)在電子機械設計制造中具有較大的應用空間，幫助電子機械工程完成施工計劃。人工智能技術(shù)主要經(jīng)歷了萌芽階段、初始階段、發(fā)展階段和輝煌階段。最初，隨著科技的進步，計算機技術(shù)日益興盛，人工智能技術(shù)在此期間不斷顯現(xiàn)出優(yōu)點。多媒體時代，人工智能技術(shù)逐漸走入千家萬戶，被廣泛應用于各大生產(chǎn)領域，尤其是機械電子設計制造工程。信息化時代，人工智能技術(shù)不斷創(chuàng)新，逐步進入輝煌階段[

2人工智能發(fā)展現(xiàn)狀

人工智能的概念誕生已有60多年了。在1956年美國達特茅斯會議上首次出現(xiàn)了代表人工智能正式誕生的人工智能術(shù)語。此后，人工智能經(jīng)歷了幾次開發(fā)高潮和嚴寒。人工智能現(xiàn)在正迎來第三次發(fā)展的高潮。2012年，圖像識別領域開始應用深度神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)，加拿大多倫多大學hint on教授的團隊利用Alex.net深度神經(jīng)網(wǎng)絡在imagenet大賽中獲勝，對計算機視覺領域產(chǎn)生了巨大影響。之后，隨著谷歌網(wǎng)絡、renet等多種新網(wǎng)絡陸續(xù)出現(xiàn)，imagenet大會分類準確性一次性刷新。通過應用深度學習算法，語音、圖像和語義識別技術(shù)取得了突破性的進步，圍繞圖像、自動駕駛等相關(guān)領域，人工智能技術(shù)的創(chuàng)新大量涌現(xiàn)，迅速進入發(fā)展熱潮，并得到深度學習算法、批量計算和高性能計算能力的支持，逐漸進入工業(yè)化應用的初期。我國、美國、日本和主要歐洲國家引進與人工智能相關(guān)的政策和國家方案，為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展創(chuàng)造良好的環(huán)境。人工智能的應用存在不少問題，真正的人工智能時代還沒有到來，但世界各地的人工智能產(chǎn)業(yè)正在迅速發(fā)展，深入交通、醫(yī)療、航空等各個領域，逐漸改變著人類的生產(chǎn)、生活方式。

3機械制造中人工智能技術(shù)的實際應用

3.1虛擬現(xiàn)實技術(shù)

虛擬現(xiàn)實（VR）不是簡單的演示介質(zhì)，而是在機械制造的所有方面已經(jīng)發(fā)揮了必要作用的設計工具。VR技術(shù)將設計呈現(xiàn)為三維模型，使設計和制造工程師能夠直觀地了解每個部件的特性、質(zhì)量或位置，并能夠及時調(diào)整。VR技術(shù)使機械制造商能夠模擬機械設計并降低設計成本。機器生產(chǎn)測試特別復雜，虛擬現(xiàn)實技術(shù)簡化了系統(tǒng)測試，并且更容易縮小、添加或修改模塊。也節(jié)約了制作時間和模型的成本。

3.2神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)

神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)是人工智能技術(shù)中一個較為重要的系統(tǒng)。電子機械設計制造中，利用神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)的神經(jīng)元，將資源共享信息或數(shù)據(jù)直接上傳到各大網(wǎng)絡渠道，在有效時間內(nèi)保存或分享信息，促進整個電子機械工程行業(yè)的長遠發(fā)展。另外，神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)可以完成動態(tài)數(shù)據(jù)處理，分析電子機械設計制造中涉及的可變數(shù)據(jù)，給出操作指令，實施工程制造作業(yè)。事實上，神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)模擬人類大腦中神經(jīng)系統(tǒng)處理信息的方式，將其應用在各大生產(chǎn)領域。通過神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)中的神經(jīng)元反射特性，可以獲取電子機械工程中的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，為數(shù)據(jù)存儲提供重要保護。人工智能技術(shù)主要應用于電子機械工程的機床運動誤差補償、熱變形控制、設備管理等方面。電子機械工程的加工工藝方面，其可評定工藝參數(shù)，預測加工過程中產(chǎn)生的誤差;電子機械工程零件設計方面，其能指導齒輪強度、齒輪形態(tài)、齒輪CAD等設計。人工智能技術(shù)在電子機械設計制造中的應用，有效改善了以往機械工程設計不合理而造成生產(chǎn)效率低下、經(jīng)濟受損等狀況，為企業(yè)的自動化生產(chǎn)提供了較大助力。

3.3深度學習（Deep Learning）

一種可視為機器學習的特殊（升級）類型，包括具有多層抽象的人工神經(jīng)網(wǎng)絡（artificial neural networks，Ann）。目前主要用于大數(shù)據(jù)支持的分類決策和模型識別領域。觀測點可以用多種形式表示，例如不同位置的不同像素矢量值。如果在機器生產(chǎn)過程中總結(jié)了大量實際數(shù)據(jù)的特性，請使用深入學習方法監(jiān)控和診斷機器設備的健康狀況，以獲得監(jiān)控診斷準確性。

3.4互聯(lián)網(wǎng)+人工智能的應用

從實際角度出發(fā)，互聯(lián)網(wǎng)+人工智能的應用，最終將服務于以下三種場景。一是為產(chǎn)品注智，從軟件和硬件對制造業(yè)進行升級，通過互聯(lián)網(wǎng)將信息注入，為產(chǎn)品提供人工智能算法，促成制造業(yè)新一代產(chǎn)品的智能升級。二是為服務注智，通過人工智能和互聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合，為制造企業(yè)提供精準增值服務。售前營銷階段通過人工智能對用戶需求進行分析，實現(xiàn)精準投放。在售后服務方面，以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能算法，實現(xiàn)產(chǎn)品檢測和管理，同時為可能出現(xiàn)的風險進行預警，進一步加強對售后的管理。三是為生產(chǎn)注智，通過互聯(lián)網(wǎng)將人工智能技術(shù)注入生產(chǎn)流程，使機器能夠應對多種復雜情況的生產(chǎn)，進一步提升生產(chǎn)效率。

結(jié)束語

隨著我國經(jīng)濟的發(fā)展，機器的適用范圍也越來越廣，使用規(guī)模也越來越大，對大型機器制造的要求也越來越大。因此，提出了基于人工智能技術(shù)（將人工智能的機器學習技術(shù)應用于機器工件測量）的大型機器制造方法設計，減少了人力損失，提高了測量速度，從而在一定程度上提高了大型機器制造的效率。通過實驗比較證明，本方法在測量毛坯方面比傳統(tǒng)方法效率更高。

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（作者單位：江蘇金恒信息科技股份有限公司）