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摘要：当今社会，科学技术日新月异，许多东西都在不断的智能化、数字化。尤其是在科技的帮助下，机械制造业的发展，也是一次难得的机会。面对不断增长的新发展需求，推动我国机械设计制造企业的转型和升级是刻不容缓的。传统的机械设计与制造工艺已不适应时代发展的需要，以此为基础，实现数字化、智能化的发展，是目前和今后的发展趋势。本论文旨在对我国机械设计制造行业的发展趋势及未来的发展趋势作一简要的分析与讨论，了解其发展的必然性。
关键词：智能制造;时代背景;机械设计;技术研究。
首先是程序设计：从机械设计的过程来看，其更重视产品设计、制造、到市场的整体设计。设计人员要从产品的设计、技术的设计、工程的设计、施工的整体设计，使设计的方法更具程序性。其次是系统性：从系统的角度来看，机械设计更多地是以系统工程的方式来解决问题，所以在设计时，要把各部件之间的关系紧密地联系起来，使之形成一个有机的整体，这样就可以最大限度地优化系统的运行，并使系统与外部的环境形成对应的关系。其次，创新：目前我国经济正处于转型、结构优化、发展动力转换的关键时期。在我国，由于缺乏有效的供应，许多关键设备、核心技术、高端产品都要依靠进口，甚至是“卡脖子”。要解决这个问题，必须加强科技创新，提升供应系统的质量。另外，采用机械式设计，可以减少前期的准备和细部工作，使设计者的工作效率得到极大的提升。
在机械设计制造的发展过程中，它的主要特点有：首先是人机结合。在机械设计生产中，必须运用人工智能技术，使其具有高效、自动、智能的特性，从而使推理、判断、预测等工作得以高效地进行。同时，人机结合可以使多种形式的智能混合系统得以形成，使人的主观能动性得到凸显，在工作人员的协作下，能够充分挖掘智能制造和加工设备的潜能。其次是自我学习与自我维持。机械设计制造的数字化和智能化能够使机械设计与生产的产品拥有自我学习、自我维护的能力。通过学习，可以不断地更新和完善整个知识体系，并对知识库中的错误信息进行过滤与删减，从而优化整个知识系统，为后期故障高效诊断、排除、修复打下基础。接下来就是自我组织。从机构的结构和运作模式来看，机械设计制造的数字化和智能化都是自我组织的，根据工作任务的需要，采用不同的组合式的控制系统，可以实现结构体系的最优。然后是部分为仿真处理。以汽车机械设计为例，运用数字化技术和智能化技术，建立了一个知识库，充分利用了设计师的多年积累，降低了设计的重复工作量，提高了设计的效率，缩短了研發的整体时间。通过建立汽车零部件的知识库，可以对汽车的关键部件、发动机、齿轮等关键部件的性能进行全面的分析，而使用者则可以通过用户界面来输入汽车的设计需求，使汽车的总体选型和功能设计工作能够得到高质量的实现。
3.1柔性数字化与智能化技术实际应用。
对于柔性数字化和智能化技术，则是指在使用过程中，能够根据机械设计和生产状况而发生变化的数字化、智能化技术。通过对fdm技术在机械设计和制造方面的应用进行了分析，发现其在机械设计制造领域中具有很强的灵活性和可变性，同时也可以运用数字化、智能化技术对生产进行采集、记录、处理各种突发事件，为以后的企业管理工作提供参考。
数字化和智能化技术是建立在信息技术的基础上，通过数字技术来实现自动化的，所以在未来的发展中，信息化技术是一个很有意义的课题。随着信息化技术的发展，信息化技术在各个领域得到了广泛的应用，人们可以利用信息化技术来获得相应的信息，并通过数据的传递、分析，从而提高企业的生产效率和产品质量。而在数字化、智能化技术的应用中，还必须收集、传输、分析生产过程中的信息，从而使机械设计与制造领域的信息化应用取得了显著的成果。
在机械设计与制造领域中，数字与智能技术的结合也是一种综合性的技术，它可以提高设计制造能力，对各种复杂的机器进行加工，并对各种不同的设备和系统进行合理的分配，从而形成一个完整的生产体系，从而实现机器的生产制造过程，从而保证产品的质量符合应用的要求。在实践中，由于数字化、智能化技术具备分析的功能，可以通过对产品的生产过程进行分析，从而使机械的工艺过程得到改善。在集成方面，它可以将机械设备、制造、运营等多个生产环节连接起来，同时也可以通过生产计划的变化，实现对各系统的性能指标的调节。
3.4虚拟认证技术的实际应用。
在目前的信息化和智能化领域，虚拟身份验证是一个非常常见的专业术语。在机械产品设计过程中，由于不确定产品的性能和质量能否满足生产的要求，必须对产品进行检验，而虚拟验证技术则是通过数字仿真技术或者计算机模拟技术来实现产品的正常运行，并通过测试的结果来判定产品的质量，从而使产品能够进入市场。虚拟验证技术是将信息技术与数字、智能技术有机地结合起来，通过对制造工艺信息的分析，对实际生产状况进行预测，建立和完善fms。在工艺设计中，必须对产品进行充分的仿真，以确保所要加工的产品在该过程中得到最优的加工过程，从而减少生产成本，提高产品的质量。
3.5数控技术的实际应用。
随着我车综合国力的不断增强，生产产品的品质和性能也越来越高，以适应经济发展的需求。数控技术是当今世界上最重要的一项技术，它在机械设计和生产实际应用中占有举足轻重的地位。
结束语。
总而言之，对机械设计制造数字化、智能化发展的研究，在实践中具有更大的价值和意义，既可以总结现有的机械设计制造技术，又可以根据现代发展的需要，对机械设计制造体系进行改进，从而达到创新发展的目的。目前，机械设计制造数字化与智能化发展的关键是：生产设计环境、数字化与智能化技术与专业人才的引进，要使机械设计制造的数字化与智能化发展具有可持续性，就要做到针对化系统设计，严格控制所需要注意的内容。
参考文献。
[2]孙骞.机械设计制造技术与数字化智能化发展分析[j].湖北农机化，2019(23)：25.
摘要：智能制造专业强调多学科、多领域的知识融合.在有限学时内,完成众多专业课程学习难度较大.合理设置课程及授课内容,有针对性的服务于综合实践教学环节,最后,通过综合训练的方法强化学生对多学科知识的共用能力.
关键词：智能制造;专业课程;综合训练。
近年来,在工业4.0和中国制造2025的时代背景下,众多高校依据就业市场需求和行业发展需要,纷纷设立智能制造相关专业.这一举措,在提高毕业生专业竞争力的同时,为高校设立专业培养方案提出了更高的要求.在强调多学科融合的今天,如何利用有限的学时数,使学生能够充分的掌握相关专业知识,成为当前培养计划制定工作的一大难题.
对此,笔者结合实际工作经验,针对智能制造专业特点,提出了专业课程设置的设想,力求合理利用学时,最大程度地提高学生对专业知识的理解能力.
当前,我国本科专业设置强调学科交叉.智能制造作为极为典型的交叉学科,涉及的专业领域极其广泛,要求学生对机械、电子电器、信息技术、材料科学、自动化等专业领域均有一定了解.但受到学时数限制,在实际操作过程中很难使学生在有限的时间内了解众多学科的核心知识.
对此,结合理论课程学习内容,设立合理有效的综合实践教学环节是解决上述问题的有效方式.在制定上述课程的教学大纲时,要有意识的偏重于综合实践环节所涉及的内容,然后通过时间教学环节实现多学科、多领域的交叉互融,让学生做到对所学各学科内容的融会贯通.
2.1機械类专业课程。
机械学科为所有制造类专业的基础,即便是在高度强调智能控制的今天,机械学科的相关知识依然为制造类专业的根本.此类专业课主要涵盖课程有：机械原理、机械设计和液压与气压传动等课程.针对新专业提出的新要求,此类课程在制定教学大纲时,着重强调对基本传动结构、传动原理及应用的讲解,弱化对复杂理论知识的学习（如球面渐开线等知识点,当前锥齿轮加工已经高度规范化,学生只需知道如何选用参数即可）.此部分内容的学习,可时学生对智能制造系统的末端执行方式有一定程度的认识.
2.2控制类专业课程。
机电结合是智能制造最为基本的要求,而以往制造类专业中“机电分离”的问题较为突出.对此,在开展电工电子技术、电机拖动、控制原理等课程教学时,课程内容重点偏向于电机控制、逻辑控制等知识点,与机械类专业课程高度结合.同时,弱化对模拟电路等知识的学习,原因是在电子产品高度模块化的今天,繁杂的模拟电路相关知识对使用者来说已经并不重要.
2.3信息类专业课程。
计算机学科为现代智能制造系统的大脑,因此,信息类学科在智能制造类专业课程的学习中也扮演着极为重要的角色.此类学科主要为各类程序语言与算法的学习.以往此类课程的学习基本为简单的上级操作,缺乏对实际设备的编程控制.对此,在制定教学大纲时,加强了对实际机电一体化设备的编程训练,为后续的综合训练打下基础.
脱离综合性的实践教学,各学科的知识难以做到互融.结合学校现有资源,对学生进行综合性训练具有非常重要的意义.在学生具备一定专业基础后,对其开展选题内容丰富的实践教学,考查学生对多学科知识交叉运用的能力.例如车间智能物流生产线的实践环节,学生可利用实验室中物流线、机器人等设备,完成工装设计与制造、电路搭建、控制策略制定与程序编写等工作,将各学科所学知识运用到实际操作中,大大提高了理论联系实际的能力.
通过合理设置专业课程及针对性的制定课程大纲,结合有效的综合实践环节,有效提高了智能制造专业学生对各学科知识的综合运用能力,缩短了课堂到工作岗位的距离,提高了学生的就业竞争力.
参考文献。
开题报告。
范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料.
班级：09级机电教育班姓名：丰云。
学号：200940914106。
课程论文题目：浅谈先进制造技术课程名称：评阅成绩：评阅意见：
成绩评定教师签名：日期：
先进制造技术amt是在传统制造的基础上，不断吸收机械、电子、信息、材料、能源和现代管理技术等方面的成果，将其综合应用于产品设计、制造、检测、管理、销售、使用、服务的制造全过程，以实现优质、高效、低耗、清洁、灵活生产，提高对动态多变的市场的适应能力和竞争能力的制造技术的总称，也是取得理想技术经济效益的制造技术的总称。
当前的金融危机也许还会催生新的先进制造制造技术，特别在生产管理技术方面。
先进制造技术不是一般单指加工过程的工艺方法，而是横跨多个学科、包含了从产品设计、加工制造、到产品销售、用户服务等整个产品生命周期全过程的所有相关技术，涉及到设计、工艺、加工自动化、管理以及特种加工等多个领域，并逐步融合与集成。可基本归纳为以下四个方面：
一、先进的工程设计技术；
三、制造自动化技术；
四、先进生产管理技术、制造哲理与生产模式；
五、发展。
一、先进的工程设计技术。
先进的工程设计技术包括众多的现代设计理论与方法。包括cad、cae、capp、cat、pdm、模块化设计、dfx、优化设计、三次设计与健壮设计、创新设计、反向工程、协同产品商务、虚拟现实技术、虚拟样机技术、并行工程等。
（1）产品（投放市场的产品和制造产品的工艺装备（夹具、刀具、量检具等））设计现代化。
（2）先进的工艺规程设计技术与生产技术准备手段。
在信息集成环境下，采用计算机辅助工艺规程设计、即capp，数控机床、工业机器人、三坐标测量机等各种计算机自动控制设备设备的计算机辅助工作程序设计即cam等。
（1）高效精密、超精密加工技术，包括精密、超精密磨削、车削，细微加工技术，纳米加工技术。超高速切削。精密加工一般指加工精度在10～0.1μm（相当于it5级精度和it5级以上精度），表面粗糙度ra值在0.1μm以下的加工方法，如金刚车、金刚镗、研磨、珩磨、超精研、砂带磨、镜面磨削和冷压加工等。用于精密机床、精密测量仪器等制造业中的关键零件加工，如精密丝杠、精密齿轮、精密蜗轮、精密导轨、精密滚动轴承等，在当前制造工业中占有极重要的地位。
超精密加工是指被加工零件的尺寸公差为0.1～0.01μm数量级，表面粗糙度ra值为0.001μm数量级的加工方法。
此外，精密加工与特种加工一般都是计算机控制的自动化加工。（2)精密成型制造技术，包括高效、精密、洁净铸造、锻造、冲压、焊接及热处理与表面处理技术。
（3）现代特种加工技术，包括高能束流（主要是激光束、以及电子束、离子束等）加工，电解加工与电火花（成型与线切割）加工、超声波加工、高压水加工等。电火花加工(electricaldischargemachining(edm)电火花加工electricsparkmachining)是指在一定介质中，通过工具电极和工件电极之间脉冲放电的电蚀作用对工件进行的加工。能对任何导电材料加工而不受被加工材料强度和硬度的限制。可分为电火花成型加工(edm)和电火花线切割加工(电火花线切割加工electricaldischargewire–cutting--edw)两大类。一般都采用cnc控制。
（4）快速成型制造（rpm).快速成形技术是在计算机控制下，基于离散堆积原理采用不同方法堆积材料最终完成零件的成型与制造的技术。从成型角度看，零件可视为“点”或“面”的叠加而成。从cad电子模型中离散得到点、面的几何信息，再与成型工艺参数信息结合，控制材料有规律、精确地由点到面，由面到体地堆积零件。
8）加工与设计之间的界限逐渐谈化，并趋向集成及一体化；
9）工艺技术与信息技术、管理技术紧密结合，先进制造生产模式获得不断发展。
三、制造自动化技术。
一句话：计算机控制自动化技术。
（1）数控技术与数控机床；数控加工技术是为了实现机床控制自动化要求而发展的。它是指用代码化的数字、字母及符号表示加工要求、零件尺寸及其参数、加工步骤等，通过控制介质，输入到控制装置，经过微机进行处理与计算，发出各种控制信号与数据，使机床各部件自动协调运动，实现自动加工的技术。采用数控加工技术的机床，称为数控机床。数控加工的主要特点是：加工的零件精度高；生产效率高；特别适合加工形状复杂的轮廓表面；有利于实现计算机辅助制造；对操作者（不含编程人员）技术水平的要求相对较低；初始投资大、加工成本高。此外，数控机床是技术密集型的机电一体化产品，数控加工技术的复杂性和综合性加大了维修工作的难度，需要配备素质较高的维修人员和维修设备。
（2）工业机器人（用于物流与加工）及物流设备；工业机器人是一种可编程的智能型自动化设备，是应用计算机进行控制的替代人进行工作的高度自动化系统。最近，联合国标准化组织采用的机器人的定义是：“一种可以反复编程的多功能的、用来搬运材料、零件、工具的操作机”。在无人参与的情况下，工业机器人可以自动按不同轨迹、不同运动方式完成规定动作和各种任务。机器人和机械手的主要区别是：机械手是没有自主能力，不可重复编程，只能完成定位点不变的简单的重复动作；机器人是由计算机控制的，可重复编程，能完成任意定位的复杂运动。
（3）柔性制造系统（fmc,fms,fml）：包括加工设备（cnc机床）、检测设备、物料输送（工业机器人、自动交换托盘（apc）、自动输送台车（rgv、agv）等）。
（4）计算机集成制造（cim）和工厂自动化（fa）。计算机集成制造系统（cims）是由计算机管理系统、计算机辅助设计与制造cad/cam以及柔性制造系统fms（还可能有其他生产单元）组成。cims是产品生产过程的各子系统的完美集成，即把工程设计、生产制造、市场分析和其他支持功能合理地通过计算机网络有机地集合成一个整体，以实现生产的柔性化、优化、自动化和集成化，达到高效率、高质量、低成本而灵活生产的目的。
四、先进生产管理技术、制造哲理与生产模式。
包括先进制造生产模式、集成管理技术和生产组织方法等。以计算机辅助生产管理为核心，研究和应用先进的生产管理系统和技术。包括成组技术、全面质量管理、精益生产与jit、敏捷制造、并行工程、柔性制造、计算机集成制造、虚拟制造、智能制造、网络化制造、绿色制造、生物制造、可重构制造、mrp、mrpii、erp、scm、crm、计算机辅助后勤支援（computeraidedlogisticsupport,cals）、电子商务、知识管理。
五、发展。
1、信息技术对先进制造技术的发展起着越来越重要的作用。
2、设计技术不断现代化。
产品设计是制造业的灵魂。现代设计技术的主要发展趋势是：(1)设计手段的计算机化在实现了计算机计算、绘图的基础上，当前突出反映在数值仿真或虚拟现实技术在设计中的应用，以及现代产品建模理论的发展上，并且向智能化设计方向发展。
(2)新的设计思想和方法不断出现(3)向全寿命周期设计发展。
(4)设计过程由单纯考虑技术因素转向综合考虑技术、经济和社会因素设计不只是单纯追求某项性能指标的先进和高低、而是注意考虑市场、价格、安全、美学、资源、环境等方面的影响。
3、成形及改进制造技术向精密、精确、少能耗、无污染方向发展。
成形制造技术是铸造、塑性加工、连接、粉末冶金等单元技术的总称。
4、加工制造技术向着超精密、超高速以及发展新一代制造装备的方向发展。
5、工艺由技艺发展为工程科学，工艺模拟技术得到迅速发展。
先进制造技术的一个重要发展趋势是，工艺设计由经验判断走向定量分析，加工工艺由技艺发展为工程科学。
6、专业、学科间的界限逐渐淡化、消失。
7、绿色制造将成为21世纪制造业的重要特征。
日趋严格的环境与资源的约束，使绿色制造业显得越来越重要，它将是21世纪制造业的重要特征，与此相应，绿色制造技术也将获得快速的发展。主要体现在：
(1)绿色产品设计技术使产品在生命周期符合环保、人类健康、能耗低、资源利用率高的要求。
(2)绿色制造技术在整个制造过程，使得对环境负面影响最小，废弃物和有害物质的排放最小，资源利用效率最高。绿色制造技术主要包含了绿色资源、绿色生产过程和绿色产品三方面的内容。
(3)产品的回收和循环再制造例如，汽车等产品的拆卸和回收技术，以及生态工厂的循环式制造技术。它主要包括生产系统工厂--致力于产品设计和材料处理、加工及装配等阶段，恢复系统工厂--主要对产品(材料使用)生命周期结束时的材料处理循环。
8、虚拟现实技术在制造业中获得越来越多的应用虚拟现实技术(virtualrealitytechnology)主要包括虚拟制造技术和虚拟企业两个部分。
9、信息技术、管理技术与工艺技术紧密结合，先进制造生产模式获得不断发展，造业在经历了少品种小批量--少品种大批量、--多品种小批量生产模式的过渡后，70年代、80年代开始采用计算机集成制造系统(cims)进行制造的柔性生产的模式，并逐步向智能制造技术(imt)和智能制造系统(ims)的方向发展。精益生产(lp)、灵捷制造(am)等先进制造模式相继出现，预计21世纪初，先进制造模式必将获得不断发展。
随着人工智能技术的不断发展，智能制造已经成为新时代制造业的发展趋势。在学习和实践智能制造过程中，我收获颇丰。在本文中，我将分享我的心得体会。
一、技术的基础与应用的要求。
智能制造需要一定的技术基础，包括但不限于人工智能、物联网、云计算、大数据等。这些技术的综合应用提升了工业生产的效率和品质。而实现智能制造还需要一些应用的要求，例如对数据的纠错处理、工作流的优化、设备的复杂管理等。在实际应用中，需要将技术和应用结合起来，才能真正发挥智能制造的优势。
二、数据的价值与挖掘。
在智能制造的生产过程中，数据是非常重要的资源。数据挖掘可以有效地识别潜在问题，提高产品质量。同时，数据分析可以为公司提供更准确、详细的市场分析和公司业务战略分析。各类的监测数据、工艺数据、质量数据的收集和分析等模块全面提升工厂监测水平，更好地满足客户的需求。
三、产品配置能力提升。
智能制造还可以实现产品的可配置化，从而让产品与消费者需求更加贴近。基于这种模式的定制化生产将大大降低生产成本，提高生产效能，同时也使生产线更具灵活性。这种定制化生产的特点还在于大大缩短交货期，提高客户满意度。智能制造能够在产品设计上更好地满足市场需求，优化产品，进一步提高产品配置能力。
随着智能制造技术的发展，它为企业带来了巨大的机遇，但也给企业带来了很多的挑战。智能制造要求企业加强基础设施的建设、提高机器人智能化水平、优化工作生态等方面。同时，企业需要打造一支具有高素质和多元化的团队，加强对员工的培训，以应对日渐复杂的企业生存环境。
我们要把发展智能制造的思考扩展到整条产业链、整个价值链，思考工业体系更高的质量和效益，而不是仅仅考虑单一企业的竞争力。同时，我们也要认真考虑新时代智能制造所面临的问题和将智能制造与社会及环境可持续发展的需求相结合的方式。我们要深入理解智能制造的本质，探索智能制造未来的前景和挑战。
总结。
在智能制造的发展过程中，我们需要优化整个生产链和流程，提高生产效率和产品质量。同时，在实践应用中，我们还需要考虑人性化的智能制造，充分发挥智能制造的人性化优势。同时，我们也要重视智能制造所带来的社会责任和可持续发展。在这个新时代，智能制造是我们重要的发展机遇之一，需要我们不断地学习和发扬智慧。
智能制造是近年来逐渐兴起的一种新型制造方式，它通过用智能化技术赋予生产设备、操作工序及制造流程以智能，实现生产线的自动化、数字化和智能化，从而提高生产效率和产品质量，并降低制造成本。下面是我对智能制造的一些心得体会。
智能制造是制造业的未来发展方向。随着人工智能、物联网、云计算等新技术的出现，传统制造业正在逐渐的向智能化转型，实现人机协作、自动化生产和高效率生产。智能制造改变了传统的生产方式，将人力资源从重复的劳动中解放出来，强化了生产效率和产品的可控性和可预测性，优化了生产过程，提高了收益，加快了企业的发展步伐。因此，智能制造是一个可以带来真正意义的意义上的改革。
传统制造方式需要一系列的人工干预，而且存在一定的机会和风险，过程管理和控制体系不够完整。而智能制造则采用一系列的自动化系统和智能化技术，能够实现智能化的生产和制造，从而大大优化了生产流程的效率和系统管理能力，提高了生产质量和产品竞争力。同时，智能制造的生产过程具有协作性，可以更好地支持集成化和可持续性发展，并增强了企业的品牌价值和市场影响力。因此，智能制造是技术越来越先进的一种制造方式。
智能制造以信息化为基础，通过一系列技术的应用实现生产的智能化。智能制造能够减少不必要的重复材料、产品和能源的浪费，通过精确的数据管理和数据挖掘等技术实现节能减排，在生产环境中进行合理的能源利用和灵活的排放控制，从而有效地降低企业的能源消耗量，降低了环境污染和对资源的过度消耗，同时也降低了企业的成本，在取得经济效益的同时很好地实现可持续发展。
智能制造能够实现生产产线的自动化、数字化和智能化，也可以让普通人通过自动化生产线、数据管理和监控系统等技术与生产过程进行交互，使人机协作和业务关联更加紧密，并将用户需求与生产能力及时衔接。这样的操作过程使智能制造的效率更高、更快速，然而不仅如此，它的生产过程也更加透明，公司更便于掌控生产进度和质量风险，更灵活地规划方案并对生产过程进行设计和优化。智能制造可以改造传统生产方式中的许多问题，并将生产的质量、效率、能源利用、环境影响以及可持续性发展等问题纳入考虑范围之内。
随着国家政策的不断推进和新技术的迅猛发展，智能制造迎来了发展的新时代。国内市场的增长推动着制造业的整体持续发展，同时智能制造的技术也在不断更新，实现更为精准的数据管理和数据挖掘，以及更智能的生产过程的优化和提升。随着工业4.0、人工智能、大数据、物联网等新技术的不断发展，智能制造发展前景广阔，因此我们也应该充分利用和善用这些新技术，迎接未来的智能制造。
总而言之，智能制造是现代制造业的重要产物，也是未来发展的重要方向之一。它通过自动化、数字化和智能化等技术的应用，实现了生产流程的高效化、生产效率的提高、资源的平衡利用、环境的保护和可持续发展。我们应该充分认识智能制造的重要性，积极学习并掌握相关技术，为推动智能制造发展做出我们自己的贡献。
智能技术，作为当今社会科技发展的主流方向之一，已经深入到我们生活的方方面面。智能手机、智能家居、智能交通等等，无不体现了人工智能的巨大进步。我最近对智能技术进行了一些学习和尝试，下面我来分享一下我的心得体会。
首先，智能技术给我们的生活带来了极大的便利。随着智能手机的普及，我们可以随时随地与他人交流，并且可以通过各种应用程序获取各种信息，解决各种问题。此外，智能家居的智能化设计使得我们可以轻松控制家中的各种设备，从而提高了生活的舒适度和安全性。再者，智能交通的普及减少了交通事故的发生，提高了交通的效率和便利度。可以说，智能技术的广泛应用，让我们的生活变得更加丰富多彩。
其次，智能技术改变了我们的学习方式。传统的学习方式只能通过书本、纸笔进行知识的获取和传递，而现在，我们可以通过智能设备随时查询各种知识，并且还可以通过在线课程和学习平台进行远程学习。智能技术使得学习更加个性化，我们可以根据自己的兴趣和需求选择学习内容和时间，提高了学习效率。同时，智能技术也提供了更多与他人合作学习的机会，我们可以通过在线讨论和协同编辑等方式与他人进行交流和合作，共同进步。
然而，智能技术也带来了一些挑战和问题。随着智能技术的发展，我们的隐私安全也面临着越来越大的风险。智能设备通过收集和分析我们的各种数据，能够了解到我们的个人信息和习惯，这可能被不法分子利用以进行欺诈和侵犯。因此，我们要保护好自己的个人信息，增强网络安全意识。另外，智能技术的普及也给一些人带来了学习压力。如果不能跟上智能技术的发展步伐，可能会被边缘化。因此，我们要积极学习新的智能技术，提高自己的综合素质。
最后，智能技术的发展离不开创新精神和人文关怀。智能技术的应用不应将人置于被动地位，而是要服务于人类的需求和幸福。科技企业应当注重用户体验，推出更加符合人性化需求的产品和服务。政府部门应加强对智能技术的监管和引导，防止滥用智能技术对社会造成伤害。社会各界需要共同努力，发扬开放分享的精神，推动智能技术的健康发展。
总之，智能技术是时代的产物，对我们的生活产生了深远影响。我们应当充分认识智能技术的优势和挑战，尽可能利用智能技术改善生活和提升自己。同时，我们也要保护好自己的隐私和安全，以及增强对智能技术的批判意识。让我们共同迎接智能技术带来的更多改变和挑战，创造一个更加智能化、便利化和人性化的社会。
专业班级机械设计制造及其自动化指导教师。
完成日期2017/10/20
目录。
一、概述。
二、人工智能技术的国内外发展现状与趋势。
三、人工智能技术的主要研究内容与核心技术难题。
四、人工智能技术的评价与认识。
五、结论。
六、参考文献。
一、概述。
先进制造技术(advancedmanufacturingtechnique，缩写amt，具体地说，就是指集机械工程技术、电子技术、自动化技术、信息技术等多种技术为一体所产生的技术、设备和系统的总称。主要包括：计算机辅助设计、计算机辅助制造、集成制造系统等。
先进制造技术不是一般单指加工过程的工艺方法，而是横跨多个学科、包含了从产品设计、加工制造、到产品销售、用户服务等整个产品生命周期全过程的所有相关技术，涉及到设计、工艺、加工自动化、管理以及特种加工等多个领域，并逐步融合与集成。而先进制造技术主要包括以下三个技术群:（1）主体技术群：是制造技术的核心,它包括两个基本部分:有关产品设计技术和工艺技术。
（2）支撑技术群：a.信息技术:接口和通信、数据库技术、集成框架、软件工程人工智能、专家系统和神经网络、决策支持系统。b.标准和框架：数据标准、产品定义标准、工艺标准、检验标准、接口框架。c.机床和工具技术。d.传感器和控制技术：单机加工单元和过程的控制、执行机构、传感器和传感器组合、生产作业计划。e.其它;（3）制造技术基础设施.要素包括了车间工人、工程技术人员和管理人员在各种先进生产技术和方案方面的培训和教育等。
先进制造技术是在传统制造的基础上，不断吸收机械、电子、信息、材料、能源和现代管理技术等方面的成果，将其综合应用于产品设计、制造、检测、管理、销售、使用、服务的制造全过程，以实现优质、高效、低耗、清洁、灵活生产，提高对动态多变的市场的适应能力和竞争能力的制造技术的总称，也是取得理想技术经济效益的制造技术的总称。先进制造技术不是一般单指加工过程的工艺方法，而是横跨多个学科、包含了从产品设计、加工制造、到产品销售、用户服务等整个产品生命周期全过程的所有相关技术，涉及到设计、工艺、加工自动化、管理以及特种加工等多个领域，并逐步融合与集成。先进制造技术是当今国际间科技竞争的焦点，随着社会的发展，市场需求的个性化与多元化，人们对产品的要求也日益多元化，市场竞争日趋激烈，企业要在日趋激烈的市场竞争中生存发展，就必须采用先进的制造技术。
二、人工智能技术的国内外发展现状与趋势。
人工智能技术简介。
人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可以创造出机器智能，“人工智能”（artificialintelligence）一词最初是在1956年dartmouth学会上提出的，从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展，在它还不长的历史中，人工智能的发展比预想的要慢，但一直在前进，从40年前出现至今，已经出现了许多ai程序，并且它们也影响到了其它技术的发展。人工智能（artificialintelligence），英文缩写为ai。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。ibm公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是人工智能技术的一个完美表现。从1956年正式提出人工智能学科算起，50多年来，取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知道什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧。什么样的机器才是智慧的呢？科学家已经作出了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢？到目前为止，我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官，我们对这个东西知之甚少，模仿它或许是天下最困难的事情了。
当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。如今人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，如今计算机似乎已经变得十分聪明了。例如，1997年5月，ibm公司研制的深蓝（deepblue）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（kasparov）。大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。
著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
应用领域：智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程，机器人工厂，安全问题。目前人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊科学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。
人工智能技术在国内的发展与趋势。
占有率上。随着经济技术的高速发展以及顾客需求和市场环境的不断变化,这种竞争日趋激烈,因而我国非常重视对先进制造技术的研究。制造业是我国国民经济和综合国力的重要支柱产业,其先进生产总值占国民生产总值(gdp)的40%左右。尤其，中国近几年来房地产业的崛起，带动了三一重工、中联重科、徐工等一批工程机械企业的发展，而这些企业的发展的同时又带动了先进制造技术的发展，然而虽然我们在先进制造技术方面取得了很多卓越的成绩，但与工业发达国家相比，仍然存在一个阶段性的整体上的差距。主要体现在以下几个方面：
管理方面：工业发达国家广泛采用计算机管理，重视组织和管理体制、生产模式的更新发展，推出了准时生产（jit）、敏捷制造（am）、精益生产（lp）、并行工程（ce）等新的管理思想和技术。我国只有少数大型企业局部采用了计算机辅助管理，多数小型企业仍处于经验管理阶段。
制造工艺方面：工业发达国家较广泛的采用高精密加工、精细加工、微细加工、微型机械和微米/纳米技术、激光加工技术、电磁加工技术、超塑加工技术以及复合加工技术等新型加工方法。我国普及率不高，尚在开发、掌握之中。
设计方面：工业发达国家不断更新设计数据和准则，采用新的设计方法，广泛采用计算机辅助设计技术（cad/cam），大型企业开始无图纸的设计和生产。我国采用cad/cam技术的比例较低。
自动化技术方面：工业发达国家普遍采用数控机床、加工中心及柔性制造单元（fmc）、柔性制造系统（fms）、计算机集成制造系统（cims），实现了柔性自动化、知识智能化、集成化。我国尚处在单机自动化、刚性自动化阶段，柔性制造单元和系统仅在少数企业使用。
产品结构方面：中国机械制造业的快速发展，主要依靠技术引进和赶超型发展战略，加之中国劳动力丰富而资金相对短缺，致使机械制造业的科技开发明显滞后。虽然中国机械制造业的产品数量已经位居世界前列，但主要是劳动密集型产品，具有自主知识产权的高、精、尖产品比较少。比如数控机床和精密机床的可靠性差、质量问题严重，轴承、液压件、密封件等基础件产品水平低、品种少、满足度低、质量不稳定。
人工智能技术的发展趋势表现在：
全球化：一方面由于国际和国内市场上的竞争越来越激烈，例如在机械制造业中，国内外已有不少企业，甚至是知名度很高的企业，在这种无情的竞争中纷纷落败，有的倒闭，有的被兼并。不少暂时还在国内市场上占有份额的企业，不得不扩展新的市场；另一方面，网络通讯技术的快速发展推动企业向着既竞争又合作的方向发展，这种发展进一步激化了国际间市场的竞争。这两个原因的相互作用，已成为全球化制造业发展的动力，全球化制造的第一个技术基础是网络化，网络通讯技术使制造的全球化得以实现。网络化：网络通讯技术的迅速发展和普及，给企业的生产和经营活动带来了革命性的变革。产品设计、物料选择、零件制造、市场开拓与产品销售都可以异地或跨越国界进行。此外，网络通讯技术的快速发展，加速技术信息的交流、加强产品开发的合作和经营管理的学习，推动了企业向着既竞争又合作的方向发展。
品工艺的合理性，保证产品制造的成功和生产周期，发现设计、生产中不可避免的缺陷和错误。
自动化：自动化是一个动态概念，目前它的研究主要表现在制造系统中的集成技术和系统技术、人机一体化制造系统、制造单元技术、制造过程的计划和调度、柔性制造技术和适应现化生产模式的制造环境等方面。制造自动化技术的发展趋势是制造全球化、制造敏捷化、制造网络化、制造虚拟化、制造智能化和制造绿色化。
绿色化：绿色制造则通过绿色生产过程、绿色设计、绿色材料、绿色设备、绿色工艺、绿色包装、绿色管理等生产出绿色产品，产品使用完以后再通过绿色处理后加以回收利用。采用绿色制造能最大限度地减少制造对环境的负面影响，同时使原材料和能源的利用效率达到最高。精密化：现代高新技术产品需要高精度制造，社会的发展对机械产品的质量提出了越来越高的要求。这决定了发展精密加工、超精密加工技术是机械制造未来的一个重点智能化：智能制造是指综合利用各个学科、各种先进技术和方法，解决和处理制造系统中的各种问题。系统能领会设计人员的意图，能够检测失误，回答问题，提出建议方案等。
快速化：快速化是指对市场的快速响应，对生产的快速重组。它要求生产模式有高度的柔性与高度敏捷性。快速化能强有力地推动着制造技术的进步与发展，它是先进制造技术发展的“动力”。
集成化：现代制造业的方向并不只是计算机的集成，信息的集成，而是人、技术、组织的整体集成，包括功能集成、组织集成、信息集成、过程集成、知识集成和企业间的集成。
人工智能技术在国外的发展与趋势。
智能是一种知识与思维的合成,是人类认识世界和改造世界过程中的一种分析问题和解决问题的综合能力。对于人工智能，美国麻省理工学院的温斯顿教授提出“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作”，斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授提出“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学”。综合来看人工智能是相对人的智能而言的。其本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。是研究、开发模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能经过信息采集、处理和反馈三个核心环节，综合表现出智能感知、精确性计算、智能反馈控制，即感知、思考、行动三个层层递进的特征。
辑判断、决策，并产生相应反映。具体的研究领域包括知识表达、自动推理、机器学习等，与精确性计算及编程技术、存储技术、网络技术等密切相关，是大数据技术发展的远期目标，目前该领域研究还处于实验室研究阶段，其中机器学习是人工智能领域目前热度最高，科研成果最密集的领域。
智能反馈：智能反馈控制将前期处理和判断的结果转译为肢体运动和媒介信息传输给人机交互界面或外部设备，实现人机、机物的信息交流和物理互动。智能反馈控制是人工智能最直观的表现形式，其表达能力展现了系统整体的智能水平。智能反馈控制领域与机械技术、控制技术和感知技术密切相关，整体表现为机器人学，目前机械技术受制于材料学发展缓慢，控制技术受益于工业机器人领域的积累相对成熟。在学术界，实现人工智能有三种路线，一是基于逻辑方法进行功能模拟的符号主义路线，代表领域有专家系统和知识工程。二是基于统计方法的仿生模拟的连接主义路线，代表领域有机器学习和人脑仿生，三是行为主义，希望从进化的角度出发，基于智能控制系统的理论、方法和技术，研究拟人的智能控制行为。
各国政府高度重视人工智能相关产业的发展。自人工智能诞生至今，各国都纷纷加大对人工智能的科研投入，其中美国政府主要通过公共投资的方式牵引人工智能产业的发展，2013财年美国政府将22亿美元的国家预算投入到了先进制造业，投入方向之一便是“国家机器人计划”。
在技术方向上，美国将机器人技术列为警惕技术，主攻军用机器人技术，欧洲主攻服务和医疗机器人技术，日本主攻仿人和娱乐机器人。
现阶段的技术突破的重点一是云机器人技术，二是人脑仿生计算技术。美国、日本、巴西等国家均将云机器人作为机器人技术的未来研究方向之一。伴随着宽带网络设施的普及，云计算、大数据等技术的不断发展，未来机器人技术成本的进一步降低和机器人量产化目标实现，机器人通过网络获得数据或者进行处理将成为可能。目前国外相关研究的方向包括：建立开放系统机器人架构（包括通用的硬件与软件平台）、网络互联机器人系统平台、机器人网络平台的算法和图像处理系统开发、云机器人相关网络基础设施的研究等。
由于深度学习的成功，学术界进一步沿着连接主义的路线提升计算机对人脑的模拟程度。人脑仿生计算技术的发展，将使电脑可以模仿人类大脑的运算并能够实现学习和记忆，同时可以触类旁通并实现对知识的创造，这种具有创新能力的设计将会让电脑拥有自我学习和创造的能力，与人类大脑的功能几无二致。在2013年初的国情咨文中，美国总统奥巴马特别提到为人脑绘图的计划，宣布投入30亿美元在10年内绘制出“人类大脑图谱”，以了解人脑的运行机理。欧盟委员会也在2013年初宣布，石墨烯和人脑工程两大科技入选“未来新兴旗舰技术项目”，并为此设立专项研发计划，每项计划将在未来10年内分别获得10亿欧元的经费。美国ibm公司正在研究一种新型的仿生芯片，利用这些芯片，人类可以实现电脑模仿人脑的运算过程，预计最快到2019年可完全模拟出人类大脑。智能更面向实用。另外，由于hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。
既然“人工智能”的发展如此吸引人，那就一定具有相当多的发展方向啦，那么未来它的发展趋势会是如何呢？我们不妨可以设想一下：在计算机网络如此发达的社会中，我们可以利用人工智能来实现语言技术与人类生活的联系，虽然目前关于语言的研究尚未突破语义障碍，现在还看不出在解决自然语言中含糊暧昧的成份方面可能会取得多大的进展，也很难想象在近期内能实现对任意输入均可产生高质量译文的机器翻译系统或非常理想的篇章理解系统，我们所能看到的是一些有一定限制的但与人类生活密切相关的语言处理技术的发展。随着语言技术产品市场的不断壮大，语言技术也会得到更快的发展。另外，我们也可以利用人工智能来建立与理解复杂的自适应系统：下一个十年人工智能研究应着重于对未必能符号化、信息未必完全的复杂的自适应系统的研究，其中最关键的是如何理解与建立这样的系统。建立这样的系统需要发展一些新的理论与技术。首先必须发展能理解与处理上下文的技术，使所建立的系统能在不同的上下文情境下合理地处理各类问题；其次应发展多路学习机制，使系统能从复杂的变化的环境中同时学到多种技能(如机器人足球运动员就需要有这样的功能)；另外还应探讨系统的可自动进化机制，使系统能从简单的被动式的系统逐步进化为复杂的具有自适应能力的系统。基于人工智能的发展趋势，还可以在机器学习的研究方面取得长足的发展。许多新的学习方法相继问世并获得了成功的应用,如增强学习算法、reinforcementlearning等。也应看到,现有的方法处理在线学习方面尚不够有效,寻求一种新的方法,以解决移动机器人、自主agent、智能信息存取等研究中的在线学习问题是研究人员共同关心的问题,相信不久会在这些方面取得突破。
还有，在最受人关注的机器人领域里，人工智能蕴含着十分强大的发展空间！虽然现在已经实现了机器人与人的对话交流等强大的功能，但相信在未来，人们一定会挖掘出人工智能更多更强大的功能来运用到机器人中去，让机器人更好的未人们服务！最后，在控制领域内，虽然已经实现了远程操控技术，但并不普及，相信在未来，我们可以更轻松自如的利用人工智能来实现对家用电器等的远程控制的普及，让每一个房子都装有这样的系统，那么在主人回家之前就可以设定好最符合主人生活习惯的环境，让辛苦劳累了一天的主人能够更好的享受到家的温馨！
人工智能诞生50多年来，在崎岖不平的道路上取得了可喜的进展。人工智能的人工智能的研究一旦取得突破性进展，将会对信息时代产生重大影响，对人类文明产生重大影响。不管是在昨天、今天还是明天，“人工智能”都是新时代的宠儿，注定未社会的发展，人们生活水平的提高做出不可小觑的贡献！我们共同希望“人工智能”的明天更美好！
三、人工智能技术的主要研究内容与核心技术难题。
人工智能是一种外向型的学科,它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识,而且要求有比较扎实的数学基础及哲学和生物学基础,只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。
因为人工智能的研究领域十分广阔,它总的来说是面向应用的,主要研究领域有专家系统,有人在工作,它就可以用在什么地方,因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。可以归纳为八个字:机器智能、智能机器。
机器智能：例如,用计算机打印常用的报表,进行一些常规的文字处理,都是程序化的操作,谈不上有智能。但是,用计算机给人看病,进行病理诊断和药物处方,或者,用计算机给机器看病,进行故障诊断和维修处理,就需要计算机有人工智能。人工智能学科领域中有一个重要的学科分支是“专家系统”(expertsystem),简称代写论文es。就是用计算机去模拟、延伸和扩展专家的智能。基于专家的知识和经验,可以求解专业性问题的、具有人工智能的计算机应用系统。如:医疗诊断专家系统,故障诊断专家系统等。
智能机器：“智能机器”(intelligentmachine),简称im,研究如何设计和制造具有更高智能水平的机器,特别是设计和制造更聪明的计算机。现在的计算机,虽然经历了从电子管、晶体管、集成电路、超大规模集成电路等几代的发展,在工艺和性能方面都有巨大的进步。但是,在原理上,还没有重大的突破。通常,人们用计算机,不仅要告诉计算机:做什么?,而且还必须详细地、正确地告诉计算机:如何做?。也就是说,人们要根据工作任务的需求,以适当的计算机语言,进行相应的软件设计,编制面向该任务的计算机应用程序,并且,正确地操作计算机,装入、启动该应用程序,才能用计算机完成该项工作任务。这里,计算机实质上只是机械地、被动地执行人们编制的应用程序指令的“电子奴仆”,也不理解为什么要做这项工作,即不懂得:为什么?。因而,只不过是一个低智能的、不聪明的“电脑”。那么,如何设计和制造高智能的、聪明的“电脑”呢?这正是人工智能另一方面的研究对象和学科任务。
目前人工智能主要研究内容是:分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统(包括专家系统、知识库系统和智能决策系统)、知识发现与数据挖掘(从大量的、不完全的、模糊的、有噪声的数据中挖掘出对我们有用的知识)、遗传与演化计算(通过对生物遗传与进化理论的模拟,揭示出人的智能进化规律)、人工生命(通过构造简单的人工生命系统并观察其行为,探讨初级智能的奥秘)、人工智能应用(如:模糊控制、智能大厦、智能人机接口、智能机器人等)等等。
未来人工智能的研究方向主要有:人工智能理论、机器学习模型和理论、不精确知识表示及其推理、常识知识及其推理、人工思维模型,智能人机接口、多智能主体系统、知识发现与知识获取、人工智能应用基础等。
“人工智能”(artificialintelligence)一词最初是在1956年dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。人工智能理论进入21世纪,正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”,并使之在越来越多的领域超越人类智能,人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。
人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机，用以代替人类从事脑力劳动，即使现有的计算机更聪明更有用。正是根据这一近期研究目标，我们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。人工智能还有它的远期研究目标，即探究人类智能和机器智能的基本原理，研究用自动机(automata)模拟人类的思维过程和智能行为。这个长期目标远远超出计算机科学的范畴，几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科。在重新阐述我们的历史知识的过程中，哲学家、科学家和人工智能学家有机会努力解决知识的模糊性以及消除知识的不一致性。这种努力的结果，可能导致知识的某些改善，以便能够比较容易地推断出令人感兴趣的新的真理。人工智能研究尚存在不少问题，这主要表现在下列几个方面：宏观与微观隔离：一方面是哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次太高、太抽象；另一方面是人工智能逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太低。这两方面之间相距太远，中间还有许多层次未予研究，无法把宏观与微观有机地结合起来和相互渗透。全局与局部割裂：人类智能是脑系统的整体效应，有着丰富的层次和多个侧面。但是，符号主义只抓住人脑的抽象思维特性；连接主义只模仿人的形象思维特性；行为主义则着眼于人类智能行为特性及其进化过程。它们存在明显的局限性。必须从多层次、多因素、多维和全局观点来研究智能，才能克服上述局限性。3理论和实际脱节大脑的实际工作，在宏观上我们已知道得不少；但是智能的千姿百态，变幻莫测，复杂得难以理出清晰的头绪。在微观上，我们对大脑的工作机制却知之甚少，似是而非，使我们难以找出规律。在这种背景下提出的各种人工智能理论，只是部分人的主观猜想，能在某些方面表现出”智能”就算相当成功了。
上述存在问题和其它问题说明，人脑的结构和功能要比人们想象的复杂得多，人工智能研究面临的困难要比我们估计的重大得多，人工智能研究的任务要比我们讨论过的艰巨得多。同时也说明，要从根本上了解人脑的结构和功能，解决面临的难题，完成人工智能的研究任务，需要寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系，打下人工智能进一步发展的理论基础。我们至少需要经过几代人的持续奋斗，进行多学科联合协作研究，才可能基本上解开”智能”之谜，使人工智能理论达到一个更高的水平。人工智能要解决的问题主要是以下几个方面：
一、识别过程，外界输入的信息向概念逻辑信息转译，将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化（大脑中的信息存储形式）的概念逻辑信息。
二、智能运算过程，输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反应。
三、控制过程，将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。实用机器人在第三个方面做得比较多，而识别和智能运算是很弱的，尤其是概念知识的存储形式、逻辑判断和决策这些方面更是鲜有成果，这正是人工智能要重点解决的问题。
四、人工智能技术的评价与认识。
人工智能是一门包括计算机科学、控制学、信系论、语言论、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透发展起来的学科,其研究对象可以归纳为“机器智能、智能机器”,它体现在思维、感知、行为三个层次,而它要模拟眼神、扩展人的智能,其研究内容可以分为机器思维和思维机器、机器感知和感知机器、机器行为和行为机器三个层次。人工智能研究与应用虽然取得了不少成果,但离全面推广应用还有很大距离,还有许多问题有待于解决且需要许多学科的研究专家共同创作。人工智能（ai）是机器智能和计算机科学的一个分支。人工智能将是21世纪逻辑学发展的主要动力源泉，并且在很大程度上将决定21世纪逻辑学的面貌。这些年来,人工智能在计算机科学、逻辑学等领域已取得重大成就,但离真正的人类智能还相差甚远。
人工智能是一门研究机器智能和智能机器的新型的、综合性的、具有强大生命力的边缘学科，它研究怎样让计算机或智能机器（包括硬件和软件）模仿、延伸和扩展人脑从事推理、规划、计算、思考、学习等思维活动，解决迄今为止需要人类专家才能处理好的复杂问题。
人工智能远期目标是要制造智能机器，使现有的计算机更聪明，能够模拟人类的智能行为。人工智能的近期目标是实现机器智能，即先部分地或某种程度地实现机器的智能，从而使现有的计算机更灵活、更好用和更有用，成为人类的智能化信息处理工具。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、广义知识表达、综合知识库、并行推理、多种专家系统开发工具、大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能体协同系统等方向发展。尽管如此，从目前来看，人工智能仍处于学科发展的早期阶段，其理论、方法和技术都不太成熟，人们对它的认识也比较肤浅。这些还都有待于人工智能工作者的长期探索。
五、结论。
先进制造技术当今国际间科技竞争的焦点，随着社会的发展，市场需求的个性化与多元化，人们对产品的要求也日益多元化，市场竞争日趋激烈，企业要在日趋激烈的市场竞争中生存发展，就必须采用先进的制造技术。进入新世纪，随着中国加入wto,中国与世界的越来越紧密，先进制造制造技术必然会朝着全球化、系统化、集成化、网络化、虚拟化、自动化、绿色化、精密化、智能化、快速化的趋势发展。
人工智能对自然科学的影响。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科，ai带来的帮助不言而喻。更重要的是，ai反过来有助于人类最终认识自身智能的形成。
人工智能对经济的影响。专家系统更深入各行各业，带来巨大的宏观效益。ai也促进了计算机工业网络工业的发展。但同时，也带来了劳务就业问题。由于ai在科技和工程中的应用，能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，会造成社会结构的剧烈变化。人工智能对社会的影响。ai也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。
伴随着人工智能和智能机器人的发展，不得不讨论是人工智能本身就是超前研究，需要用未来的眼光开展现代的科研，因此很可能触及伦理底线。作为科学研究可能涉及到的敏感问题，需要针对可能产生的冲突及早预防，而不是等到问题矛盾到了不可解决的时候才去想办法化解。
人工智能的长期目标是建立人类水平的人工智能，由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究，形成交叉学科智能科学。脑科学从分子水平、细胞水平、行为水平研究自然智能机理，建立脑模型，揭示人脑的本质。认知科学是研究人类感知、学习、记忆、思维、意识等人脑心智活动过程的科学。人工智能研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器智能。智能科学不仅要进行功能仿真，而且要从机理上研究，探索智能的新概念、新理论、新方法。
人工智能的研究一旦取得突破性进展，将会对信息时代产生重大影响，对人类文明产生重大影响。科学发展到今天，一方面是高度分化，学科在不断细分，新学科、新领域不断产生;另一方面是学科的高度融合，更多地呈现交叉和综合的趋势，新兴学科和交叉学科不断涌现。大学科交叉的这种普遍趋势，在人工智能学科方面表现尤其突出。由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究智能的本质和机理，形成交叉学科智能科学。学科交叉将催生更多的研究成果，对于人工智能学科整体而言，要有所突破，需要多个学科合作协同，在交叉学科研究中实现创新。
人工智能原理及其应用北京：电子工业出版社，2010。
摘要：智能制造专业强调多学科、多领域的知识融合.在有限学时内,完成众多专业课程学习难度较大.合理设置课程及授课内容,有针对性的服务于综合实践教学环节,最后,通过综合训练的方法强化学生对多学科知识的共用能力.
近年来,在工业4.0和中国制造2025的时代背景下,众多高校依据就业市场需求和行业发展需要,纷纷设立智能制造相关专业.这一举措,在提高毕业生专业竞争力的同时,为高校设立专业培养方案提出了更高的要求.在强调多学科融合的今天,如何利用有限的学时数,使学生能够充分的掌握相关专业知识,成为当前培养计划制定工作的一大难题.
对此,笔者结合实际工作经验,针对智能制造专业特点,提出了专业课程设置的设想,力求合理利用学时,最大程度地提高学生对专业知识的理解能力.
当前,我国本科专业设置强调学科交叉.智能制造作为极为典型的交叉学科,涉及的专业领域极其广泛,要求学生对机械、电子电器、信息技术、材料科学、自动化等专业领域均有一定了解.但受到学时数限制,在实际操作过程中很难使学生在有限的时间内了解众多学科的核心知识.
对此,结合理论课程学习内容,设立合理有效的综合实践教学环节是解决上述问题的有效方式.在制定上述课程的教学大纲时,要有意识的偏重于综合实践环节所涉及的内容,然后通过时间教学环节实现多学科、多领域的交叉互融,让学生做到对所学各学科内容的融会贯通.
2.1機械类专业课程。
机械学科为所有制造类专业的基础,即便是在高度强调智能控制的今天,机械学科的相关知识依然为制造类专业的根本.此类专业课主要涵盖课程有：机械原理、机械设计和液压与气压传动等课程.针对新专业提出的新要求,此类课程在制定教学大纲时,着重强调对基本传动结构、传动原理及应用的讲解,弱化对复杂理论知识的学习（如球面渐开线等知识点,当前锥齿轮加工已经高度规范化,学生只需知道如何选用参数即可）.此部分内容的学习,可时学生对智能制造系统的末端执行方式有一定程度的认识.
2.2控制类专业课程。
机电结合是智能制造最为基本的要求,而以往制造类专业中“机电分离”的问题较为突出.对此,在开展电工电子技术、电机拖动、控制原理等课程教学时,课程内容重点偏向于电机控制、逻辑控制等知识点,与机械类专业课程高度结合.同时,弱化对模拟电路等知识的学习,原因是在电子产品高度模块化的今天,繁杂的模拟电路相关知识对使用者来说已经并不重要.
2.3信息类专业课程。
计算机学科为现代智能制造系统的大脑,因此,信息类学科在智能制造类专业课程的学习中也扮演着极为重要的角色.此类学科主要为各类程序语言与算法的学习.以往此类课程的学习基本为简单的上级操作,缺乏对实际设备的编程控制.对此,在制定教学大纲时,加强了对实际机电一体化设备的编程训练,为后续的综合训练打下基础.
脱离综合性的实践教学,各学科的知识难以做到互融.结合学校现有资源,对学生进行综合性训练具有非常重要的意义.在学生具备一定专业基础后,对其开展选题内容丰富的实践教学,考查学生对多学科知识交叉运用的能力.例如车间智能物流生产线的实践环节,学生可利用实验室中物流线、机器人等设备,完成工装设计与制造、电路搭建、控制策略制定与程序编写等工作,将各学科所学知识运用到实际操作中,大大提高了理论联系实际的能力.
通过合理设置专业课程及针对性的制定课程大纲,结合有效的综合实践环节,有效提高了智能制造专业学生对各学科知识的综合运用能力,缩短了课堂到工作岗位的距离,提高了学生的就业竞争力.
参考文献。
此文总结，此文为一篇关于对不知道怎么写智能和制造和相关和本科和专业和课程和规划论文范文课题研究的大学硕士、智能制造本科毕业论文智能制造论文开题报告范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料.
摘要：随着科学技术水平的不断提高，人工智能技术在众多的领域中进行了应用。因此，本文主要以人工智能技术与电气自动化技术结合形成的新型智能制造技术在智能制造业中应用为例子，主要就人工智能技术的基本介绍、人工智能技术在智能制造业中的应用两个方面内容进行论述。
关键词：智能制造技术；人工智能技术；智能制造业；基本介绍；应用。
概念。
网络信息技术与计算机技术等等众多学科的技术进行有效的融合，并且对于人类进行智能模拟，最终对于机械或者是其它领域进行智能化与自动化的控制，这种技术就是人工智能技术。随着时代的发展，人工智能技术具有重要的价值。比如：对于机械等进行智能化控制，可以在遗传编程、信息图像、语言等各个方面进行应用。
特点。
2人工智能技术在智能制造业中的应用。
对于自动化控制流程的简化。
对事故和故障的及时处理。
21世纪以来，世界经济发展迅速，人们开始走向智能化的时代，互联网技术、人机交互技术以及各种各样的智能设备充斥着我们的日常生活，这不仅使我们的生活越来越有效率，也对制造企业做出了很大贡献。
纵观当今社会，智能制造技术无疑是世界制造业未来发展的重要方向之一。所谓智能制造技术，是指在现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等先进技术的基础上，通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技术，实现设计过程、制造过程和制造装备智能化，是信息技术和智能技术与装备制造过程技术的深度融合与集成。接下来，我们谈谈我国的智能制造技术发展现状以及存在的一些问题。
我国对的研究开始于20世纪80年代末。在最初的研究中在智能制造技术方面取得了一些成果，而进入21世纪以来的十年当中智能制造在我国迅速发展，在许多重点项目方面取得成果，智能制造相关产业也初具规模。我国已取得了一批相关的基础研究成果和长期制约我国产业发展的智能制造技术，如机器人技术、感知技术、工业通信网络技术、控制技术、可靠性技术、机械制造工艺技术、数控技术与数字化制造复杂制造系统、智能信息处理技术等；攻克了一批长期严重依赖并影响我国产业安全的核心高端装备，如盾构机、自动化控制系统、高端加工中心等。建设了一批相关的国家重点实验室、国家工程技术研究中心、国家级企业技术中心等研发基地，培养了一大批长期从事相关技术研究开发工作的高技术人才。
随着信息技术与先进制造技术的高速发展，我国智能制造装备的发展深度和广度日益提升，以新型传感器、智能控制系统、工业机器人、自动化成套生产线为代表的智能制造装备产业体系已经初步形成，一批具有自主知识产权的智能制造装备也实现了突破。
近年来，我国智能制造技术及其产业化发展迅速，并取得了较为显著的成效。然而，制约我国智能制造快速发展的突出矛盾和问题依然存在，主要表现在以下四个方面。
智能制造的发展侧重技术追踪和技术引进，而基础研究能力相对不足，对引进技术的消化吸收力度不够，原始创新匮乏。控制系统、系统软件等关键技术环节薄弱，技术体系不够完整。先进技术重点前沿领域发展滞后，在先进材料、堆积制造等方面差距还在不断扩大。
金融危机以来，工业化发达国家纷纷将包括智能制造在内的先进制造业发展上升为国家战略。尽管我国也一直重视智能制造的发展，及时发布了《智能制造装备产业“十二五”发展规划》和《智能制造科技发展“十二五”专项规划》，但智能制造的总体发展战略依然尚待明确，技术路线图还不清晰，国家层面对智能制造发展的协调和管理尚待完善。
3.高端制造装备对外依存度较高。
目前我国智能装备难以满足制造业发展的需求，我国90%的工业机器人、80%的集成电路芯片制造装备、40%的大型石化装备、70%的汽车制造关键设备、核电等重大工程的自动化成套控制系统及先进集约化农业装备严重依赖进口。船舶电子产品本土化率还不到10%。关键技术自给率低，主要体现在缺乏先进的传感器等基础部件，精密测量技术、智能控制技术、智能化嵌入式软件等先进技术对外依赖度高。
构成智能制造装备或实现制造过程智能化的重要基础技术和关键零部件主要依赖进口，如新型传感器等感知和在线分析技术、典型控制系统与工业网络技术、高性能液压件与气动原件、高速精密轴承、大功率变频技术、特种执行机构等。许多重要装备和制造过程尚未掌握系统设计与核心制造技术，如精密工作母机设计制造基础技术、百万吨乙烯等大型石化的设计技术和工艺包等均未现国产化。几乎所有高端装备的核心控制技术严重依赖进口。
综上所述，我国的智能制造技术还存在着一些问题，需要我们去挖掘更有效的方法来解决，我们更应该着重于思路的创新性，与国际化接轨。目前，世界各国都对智能制造系统进行了各种研究，未来智能制造技术也会不断地发展。目前，以3d打印为代表的“数字化”制造技术已经崭露头角，未来智能制造技术创新及应用也会贯穿制造业全过程，世界范围内智能制造国家战略将会空前高涨，这对我国来说，无疑是一项挑战也是巨大的动力。
第一段：引入智能制造课程的背景和意义（200字）。
近年来，智能制造成为制造业领域的热门话题。随着科技的快速发展和人工智能的广泛应用，智能制造的概念逐渐深入人们的生活。为了培养适应未来制造业发展的人才，我所在学校开设了智能制造课程。通过学习这门课，我深刻认识到了智能制造的重要性和对个人发展的意义。
第二段：智能制造课程的内容与学习方法（200字）。
智能制造课程主要包括了智能化生产技术、智能制造系统、机器人技术等方面的内容。通过理论课的学习，我对智能制造的概念和原理有了更清晰的认识。同时，实践课程的设置也让我能够亲自动手操作并了解智能制造的具体应用。除此之外，我们还利用了多媒体和互联网等先进技术，通过线上线下相结合的学习方式，更好地掌握了相关知识和技能。
通过学习智能制造课程，我获得了很多实际技能和知识。首先，我深刻理解了智能制造的核心概念和技术，对于未来工作的发展方向有了清晰的认识。其次，我掌握了一些智能制造系统的操作技巧和编程方法，培养了动手实践和创新的能力。此外，更重要的是，智能制造课程培养了我与团队合作的能力，通过与同学们一起完成实验和项目，我学会了倾听和协作。
在学习智能制造课程的过程中，我深刻认识到智能制造是时代的需要，也是个人发展的机遇。智能制造的发展将大大提高企业的生产效率和竞争力，对于在这个领域有相关技能和知识的人才需求也越来越大。通过学习智能制造课程，我不仅为自己的未来就业打下了坚实基础，还为跟上时代发展的步伐提供了动力。此外，智能制造作为一个新兴的领域，对于创新和创业都提供了广阔的空间。因此，智能制造课程的学习为我未来的发展指明了方向，激发了我的创业热情。
第五段：总结对智能制造课程的感受（200字）。
智能制造课程是我大学学习中的一次重要经历。通过这门课程的学习，我获得了丰富的专业知识和实践经验，也培养了自己的创新意识和团队合作能力。同时，智能制造课程也给了我对未来发展的方向和动力。作为一名学生，我们应不断与时代接轨，紧跟科技的发展步伐，掌握新的知识和技能。智能制造课程正是我在这一方面迈出的重要一步，我相信通过自己的努力与学习，必将在智能制造领域有所建树。
“我们与欧美国家之间的技术差距是现实存在的，并不能在短时间内完全消除。在智能制造推进实施过程中一定是先发展技术吗？不是，对于我们来说一定是先解决应用需求，通过应用牵引技术的发展。所以我觉得‘中国制造2025’是基于制造业转型升级的需求，来牵引技术的发展。这样能够缩短我们在技术研发上的时间周期，与我们现阶段制造业的现状相匹配。”刘功效如此解释道。
“机器换人就实现了智能化”是一个伪命题。
采访中，宁振波多次强调“机器换人就实现了智能化”一定是伪命题。智能系统的基本特征可以由20个字来概括：状态感知、实时分析、自主决策、精准执行以及学习提升。在他看来，机器换人其实就是换的生产一线的工人，而有数据显示，实际上在一线生产岗位上机器能够换掉的工人数量不到全部的10%。智能制造一定是囊括了产品研发、工艺、生产、交付、管理以及服务等完整的工业体系，所以说智能制造是完整的工业体系的转型，而不仅仅体现在生产环节的自动化方面。
对此，tcl集团董事长、ceo李东生也谈到了自己的理解。他认为，智能化意味着机器自己就可以判断和处理工艺流程，它能进行逻辑思维的自主判断；而自动化则是每一次都精准地重复着同一个动作。自动化能够提高工作效率，而智能化能够提高工艺水平。
其实智能制造能力的形成一定是一个渐进的过程，并不是一蹴而就的。“企业首先要做到自动化，在自动化的基础上发展信息化，然后通过自动化与信息化的融合，再发展数字化，最后才能在数字化的基础上实现智能化。如果一开始就想要实现智能化，将是不切实际的，逐步完善、迭代升级的过程一点是要有的。”西克中国市场总监崔丽丽对本报记者如此说道。
其中就涉及到三维模型的产品设计与仿真。产品三维模型的建立是难点，基于产品模型，再完成工艺设计，由于是三维模型，工艺设计过程中还可以做仿真分析，最后根据工艺将产品生产出来。这一过程就是产品建模，仿真分析；工艺，仿真分析；制造过程，仿真分析；实验，仿真分析的过程。当有三维模型深入其中的时候企业就开始具备智能基因了。
智能制造的完成在于工业基础和能力。目前，随着我国在产品技术、工业技术、产业规模以及基础核心产业等方面快速提升和发展，我们开始具备实践智能制造的基础条件。虽然整体上与德国、美国等欧美国家还存在一定差距，但已经开始形成自身的发展特色。
前面已经提到，智能化的实现一定是一个渐进发展的过程，不会立竿见影，也不会一蹴而就。在这个过程中，除了已经具备一定程度的工业基础硬实力之外，还需要在众多软实力方面下功夫。
第一步，要转变观念，形成正确认识。在转型升级的过程中由于对智能制造的理解不够深入，制造企业可能存在盲目建设的情况。宁振波表示，现在企业更多的不是缺技术，而是缺意识。长期形成的以短期利益驱动为导向的功利思想导致有些企业还在想着能够做小事，挣大钱，这种思想在智造转型过程中是行不通的。
另外，作为传感器厂商，德国西克在实践以及与客户企业的沟通合作过程中也有这方面的认识。西克中国市场总监崔丽丽表示，前些年，由于对“工业”和“中国制造2025”的炒作显得过于热情和激进，从而导致不管是处于何种发展阶段的企业都想着建立智能工厂或者向“工业”方向靠近，好像沾到了边，就摇身一变成为了先进制造企业。实际上，这种发展是不现实的。
其实，无论是“工业”，还是“中国制造2025”都需要一个长期的发展过程，短期的投资并不能马上兑现。不过在崔丽丽看来，这也许是智能制造发展必经的一个过程吧，就是从一开始的一哄而上，然后到慢慢趋于理智，最后到能根据自身情况有选择性地进行产业和技术的迭代升级。
第二步，加快国产工业软件研发速度以及在制造业当中的更新换代步伐。有人曾谈到在智能制造时代，国产工业软件任重而道远。而在信息化与工业化融合的进程中，工业软件作为使能工具是衡量企业软能力的重要部分，而软能力在某种程度上是一个企业核心竞争力的代名词。
关于这种软实力，中国工程院院士李培根认为是指软件对机器或系统的感知进行分析、处理、决策优化，通过连接物理、人、信息系统并发现隐性规律，从而适应动态变化的环境，达到机器与人的协同。
不过目前，在众多领域关键核心技术还是被国外软件所占据，关键核心工业辅助设计、工业流程控制、模拟测试等软件几乎都是清一色的国外企业软件。就像宁振波所提到的那样，过去由于中国在虚实结合方面缺乏相应的工业软件支撑，导致我们只能依靠国外软件进行产品建模，这其实是导致我国制造业大而不强的深层原因，所以说智能制造的关键之处还是在于自主研发能力的培育和提升。
第三步，数据的采集、分析与处理在智能制造当中扮演着重要角色。之前也提到，智能系统的基本特征是状态感知、实时分析、自主决策、精准执行以及学习提升，而实现这些功能的基础在于数据的采集、分析以及挖掘处理。
目前，由于受到大多数制造企业生产设备不高、信息孤岛和系统应用封闭普遍存在等技术层面的限制，导致无法形成有效的数据采集和分析处理机制，进而制约着企业生产方式、组织流程以及服务模式的改进和创新。与此同时，工业领域数据的采集、分析以及挖掘处理过程较其他行业来说更为复杂，需要更完善、更先进的技术水平予以应对。
采访中，崔丽丽表示，“工业”有别于的最大的一个方面就是智能化，智能化的基础是大数据分析技术，国外有一种观点就是可以把“工业”简单地理解为精准的数据管理。
另外，崔丽丽还提出了数据的所有权和控制权问题。今后，随着企业智能化水平的越来越高，这势必将成为行业内无法回避的难题。而要想从根本上解决这个问题，建立数据交换主权安全认证体系会是一个很好的方法，体系当中可以将相关技术协议、数据安全和所有权问题进行清晰定义，明确界限。