智能產(chǎn)品與裝備是智能制造和服務(wù)的價值載體、技術(shù)前提和物質(zhì)基礎(chǔ)。智能產(chǎn)品與裝備的內(nèi)涵體現(xiàn)在兩個辯證的方面:一是智能技術(shù)的產(chǎn)品化,主要體現(xiàn)在物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、邊緣計算、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、安全監(jiān)控、自動化控制、計算機技術(shù)、精密傳感技術(shù)、GPS定位技術(shù)等的綜合應(yīng)用;二是傳統(tǒng)產(chǎn)品的智能化,借勢新一代人工智能,賦予傳統(tǒng)產(chǎn)品以更高智慧,在智能制造裝備、智能生產(chǎn)、智能管理等方面注入強勁生命力和發(fā)展動能。在廣泛科學(xué)調(diào)研和已有研究基礎(chǔ)上,結(jié)合《中國制造2025》的十大重點領(lǐng)域及《人工智能三年行動計劃》等宏觀政策,擬定了智能產(chǎn)品與裝備的十二大裝備領(lǐng)域。研究表明,新一代智能產(chǎn)品與裝備以知識工程為核心,以自感應(yīng)、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)和自決策為顯著特征。未來將重點發(fā)展該領(lǐng)域的十大關(guān)鍵技術(shù)。 

【文章來源】：中國工程科學(xué). 2018,20(04)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【文章目錄】：
一、智能產(chǎn)品與裝備的重要性與價值
    (一) 智能產(chǎn)品與裝備的重要性
        1. 全球智能制造業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
        2. 我國智能制造業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
    (二) 智能產(chǎn)品與裝備的價值
        1. 成為制造業(yè)發(fā)展的重要戰(zhàn)略制高點
        2. 推動實現(xiàn)由制造大國向制造強國的轉(zhuǎn)變
二、智能產(chǎn)品與裝備的內(nèi)涵、特征與發(fā)展目標
    (一) 智能產(chǎn)品與裝備的內(nèi)涵
        1. 智能技術(shù)的產(chǎn)品化
        2. 傳統(tǒng)產(chǎn)品的智能化
    (二) 智能產(chǎn)品與裝備的特征
    (三) 智能產(chǎn)品與裝備的發(fā)展目標
三、智能產(chǎn)品與裝備的十二大領(lǐng)域
四、智能產(chǎn)品與裝備的十大關(guān)鍵技術(shù)
    (一) 多源多通道數(shù)據(jù)實時采集感知技術(shù)
    (二) 異構(gòu)數(shù)據(jù)內(nèi)容融合與傳輸共享技術(shù)
    (三) 復(fù)雜工況的多任務(wù)自適應(yīng)服役技術(shù)
    (四) 多機協(xié)同的集群化交互與控制技術(shù)
    (五) 大數(shù)據(jù)驅(qū)動狀態(tài)診斷深度學(xué)習(xí)技術(shù)
    (六) 數(shù)字孿生與數(shù)字樣機建模分析技術(shù)
    (七) 多技術(shù)路線工作方案優(yōu)化決策技術(shù)
    (八) 工藝工裝協(xié)同推送與自動裝夾技術(shù)
    (九) 產(chǎn)品知識圖譜與知識網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建技術(shù)
    (十) 機電液一體化云平臺知識服務(wù)技術(shù)
五、結(jié)論與建議
    (一) 制定形成國家級的智能產(chǎn)品與裝備產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃
    (二) 加強智能產(chǎn)品與裝備的基礎(chǔ)研究與應(yīng)用基礎(chǔ)研究
    (三) 加大智能產(chǎn)品與裝備知識庫和基礎(chǔ)軟件資金支持
    (四) 制定形成智能產(chǎn)品與裝備發(fā)展的標準體系與聯(lián)盟
    (五) 產(chǎn)學(xué)研結(jié)合推進智能產(chǎn)品與裝備技術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展
    (六) 建立國家級的智能產(chǎn)品與裝備典型應(yīng)用示范基地
    (七) 加快復(fù)合型智能產(chǎn)品裝備設(shè)計制造人才體系構(gòu)建


【參考文獻】：
期刊論文
[1]走向新一代智能制造[J]. 周濟,李培根,周艷紅,王柏村,臧冀原,孟柳.  Engineering. 2018(01)
[2]定制化產(chǎn)品智能設(shè)計關(guān)鍵技術(shù)研究綜述[J]. 張樹有,徐敬華,茍華偉,譚建榮.  Engineering. 2017(05)
[3]人工智能走向2.0[J]. 潘云鶴.  Engineering. 2016(04)
[4]智能制造——“中國制造2025”的主攻方向[J]. 周濟.  中國機械工程. 2015(17)
[5]Acquisition and Active Navigation of Knowledge Particles throughout Product Variation Design Process[J]. ZHANG Shuyou and XU Jinghua Mechanical Engineering Department, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China.  Chinese Journal of Mechanical Engineering. 2009(03)



本文編號：3237480