智能化设备的关键技术有哪些

Ⅰ 智能制造包括哪些技术

智能制造包括的技术有：识别技术、实时定位系统、信息物理融合系统、网络安全技术、系统协同技术是智能制造的五大关键技术，在科技的发展进程中起到关键性作用。
1、识别技术。识别功能是智能制造重要的环节之。
2、实时定位系统。可以对多种材料、零件、工具、设备等资产进行实时跟踪管理。
3、信息物理融合系统。信息物理融合系统又被称为“虚拟网络-实体物理”生产系统，彻底改变传统制造业腊游逻辑。
4、网络安全技术。数轮枝销字化推动了制造业的发展，在很大程度上得益于计算机网络技术。
5、系统协同技术。需要大型制造工程项目复杂自动化系统整体方案设计技术、安装调试技术、统一操作界面和工程工具的设计技术、统一事件序列和报警处理技术、一体化资产搭薯管理技术等相互协同来完成。
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Ⅱ 目前汽车智能化有哪些相关技术

汽车智能化技术主要包含计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术。
1、智能汽车首先有一套导航信息资料库，存有全国高速公路、普通公路、城野指市道路以及各种服务设施(餐饮、旅馆、加油站、景点、停车场)的信息资料；
2、GPS定位系统，利用这个系统精确定位车辆所在的位置，与道路资料库中的数据相比较，确定以后的行驶方向；
3、道路状况信息系统，由交通管理中心提供实时的前方道路状况信息，如堵车、事故等，必要时及时改变行驶路线；
4、车辆防碰系统，包括探测雷达、信息处理系统、驾驶控制系统 ，控制与其颂派配他车辆的距离，在探测到障碍物时及时减速或刹车，并把信息传给指挥中心和其他车辆；
5、紧急报警系统，如果出了事故，自动报告指挥中心进行救援；
6、无线通信系统，用于汽车与指挥中心的联络；
7、自动驾驶系统，用于控制汽车的点火、改变速度和转向等。智能车辆是一个集环境羡皮感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。
目前对智能车辆的研究主要致力于提高汽车的安全性、舒适性，以及提供优良的人车交互界面。近年来，智能车辆己经成为世界车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力，很多发达国家都将其纳入到各自重点发展的智能交通系统当中。

Ⅲ 智能制造的关键技术有哪些

1.人工智能技术乱正
人工智能轮扒技术的三大特点就是大数据技术、按照计划规则的有序采集技术、自我思考的分析和决策技术。
2.工业机器人技术
工业机器人作为机器人的一种，主要由操作器、控制器、伺服驱动及传感系统组成，是可以重复编程，对于提高产品质量，提高生产率和改善劳动条件起到了重要的作用。
3.大数据技术
工业大数据贯穿设计、制造、维修等哗桐悔产品的全生命周期，包括数据的获取、集成和应用等。智能制造的大数据分析技术包括建模技术、优化技术和可视技术等。

Ⅳ 工业人工智能的关键技术

(1)硬件

人工智能必须依靠算力、算法和数据，这些需要硬件为基础，必须迹春旁具备专姿橡门的图像、语音等处理能力强、运算速度高的硬件。在分散处理、现场传感检测时，通常采用专门的人工智能(AI)芯片作为底层硬件，通常称为边缘计算网关。AI芯片按架构体系分为通用芯片CPU和GPU(图像处理单元)、半定制芯片FPGA、全定制芯片ASIC和模拟人脑的新型类脑芯片;按照应用场景可分为森罩训练芯片、推断芯片、终端计算芯片等。人工智能先采用训练芯片训练数据得出核心模型，接着利用推断芯片对新数据进行判断推理得出结论，模型和推理也可以从已有的SDK(软件工具开发包)中获取，终端计算芯片主要采用简单实时性能的边缘计算控制输出。

(2)传感

人工智能场景中面对丰富多样和大量的各种数据及相关技术，其中绝大部分数据来源于传感器。传感器能将被测量的各种信息转变成相关数字信号，通常需要将电量、物理量、生物量、视觉、味觉、听觉等进行感知，涉及到感知的精度、速度等。一种新型传感器的发明，往往可以开发出相应的仪器装置。传感器分为常规传感器和智能传感器:常规传感器可以直接采集转换处理压力、温度、流量、电压等信号;智能传感器是具有信息处理功能的传感器。智能传感器带有微处理机，具有采集、处理、交换信息的能力，是传感器集成化与微处理机相结合的产物。与一般传感器相比，智能传感器通过软件技术可以实现低成本、高精度的信息采集，具有编程自动化、功能多样化等显著特点，已广泛应用于各种视觉、听觉、物理量和电量等传感检测。

(3)检测

工业人工智能系统的各个环节涉及供应链、产品生产质量、设备状态、能耗、生产环境等，这些需要大量的生产前期各种基础、生产物流、设备和环境等外界状态感知数据收集，并进行数据融合分析。这些检测的精度、速度、可靠性、分析能力等性能以及价格决定了生产应用的基础。目前成品和部件从离线集中式检测，逐步转变为加工在线、实时、嵌入到生产线及设备内部的检测;从独立的感知和检测转变为多传感器、多元异构数据的融合分析;从当前数据状态转变为数据标准化和溯源。检测延伸就包含了诊断，当生产过程异常导致产品质量下降或者事故时，利用传感器采集关键设备、生产线运行以及产品质量等获得各种智能检测数据，进行自动特征提取，采用大数据分析、深度学习等方法进行高精度智能诊断及溯源。

(4)数据

人工智能是建立在强大数据分析基础上的，现在计算机的大容量、高速运算能力和网络云平台给大数据应用提供了极大的可行性和便利性。大数据通常用来形容各行各业运行过程中发生的大量不同时序、多元异构的数据，往往看起来这些数据关联性不够紧密，在关系型数据库中分析时需要花费大量时间和资源进行处理。大数据不只是数据量大，而且数据种类多。要求实时性强。数据所蕴藏的价值大。各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律，获得规律性、有用的数据。

(5)建模

建模是认识生产过程对象和控制方法的最基本环节，不同产品、生产过程和控制要求涉及的模型差异较大，甚至难以找到相关的模型。特定模型包含工业生产过程的机制与知识，表达了生产设备、工艺参数、原材料和产品质量效率间的映射关系，设备或关键部件的退化机制，产线运行状况和工序之间的耦合关系。人工智能控制对象更加复杂和多样，往往是多输入多输出的多变量系统、非线性系统、时变系统。要求控制系统更快、精、复杂时，必须采用状态空间法、离散模型、人工智能等理论进行建模和控制。

(6)决策

决策包括优化、调度和控制等。由于产品、工艺和设备等不同，决策的方式差别很大。复杂工业生产通常由多工序、多台套设备和不同加工要求组成，涉及实时市场信息、生产条件以及运行工况，企业目标、计划调度、运行指标、生产指令与控制指令一体化优化等，需要协同企业管理者和生产管理者的知识并进行智能化处理。以ERP和MES变革为人机合作的管理与决策智能化系统，利用监测设备和产线运行状态的数据，借助智能优化算法，协同调度各个生产工序，控制相关的生产设备和工艺环节，实现生产全流程的产品质量、产量、消耗、成本等综合生产指标控制，保证生产全流程的整体优化运行决策。自主智能控制系统感知生产条件变化，相互协同，解决多目标冲突、干涉和多尺度现象，兼顾各种因素和权重影响，制定相应的优化决策目标，实现制造与生产全流程全局优化。

(7)预测

预测技术分为模型方法和数据驱动方法，在预测性维护、需求预测、质量预测等方面应用广泛。预测大多用于智能制造中设备维护，但是预测对工业生产整体或者其他关键环节的作用更加重要，比如产品成本价格和质量的趋势、产品原材料成本和质量的趋势、产品销售方式和市场趋势等，这些比起设备维护的预测可能更加重要。比如最近缺芯事件对 汽车 产业的影响、原材料涨价对产品的影响等，其影响远远超过制造产品效率的提升。大数据技术、云服务技术和人工智能技术的快速发展促进了预测技术不断提升。

预测性维护可利用工业设备运行数据和退化机制经验知识，预测设备剩余正常工况使用时间并制定维修策略，从而实现高效安全运行。需求预测根据厂商 历史 订单数据、市场预测及生产线运行状况，调节原料库存、指导生产出货进度，进行风险管理并减少生产浪费。质量预测通过产线、原料状态及相关生产数据分析产品质量，并将生产流程调整为最佳产出状态以避免残次品，数字孪生技术可以有效促进质量预测。

Ⅳ 智能制造的特点以及技术有哪些

智能制造是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，其特点是：

1、虚拟现实技术

这是实现虚拟制造的支持技术，也是实现高水平人机一体化的关键技术之一。虚拟现实技术是以计算机为基础，融合信号处理、动画技术、智能推理、预测、仿真和多媒体技术为一体；

借助各种音像和传感装置，虚拟展示现实生活中的各种过程、物件等，因而也能拟实制造过程和未来的产品，从感官和视觉上使人获得完全如同真实的感受。但其特点是可以按照人们的意愿任意变化，这种人机结合的新一代智能界面，是智能制造的一个显著特征。

2、自组织超柔性

智能制造系统中的各组成单元能够依据工作任务的需要，自行组成一种最佳结构，其柔性不仅突出在运行方式上，而且突出在结构形式上，所以称这种柔性为超柔性，如同一群人类专家组成的群体，具有生物特征。

3、学习与维护

智能制造系统能够在实践中不断地充实知识库，具有自学习功能。同时，在运行过程中自行故障诊断，并具备对故障自行排除、自行维护的能力。这种特征使智能制造系统能够自我优化并适应各种复杂的环境。

智能技术：

1、新型传感技术——高传感灵敏度、精度、可靠性和环境适应性的传感技术，采用新原理、新材料、新工艺的传感技术（如量子测量、纳米聚合物传感、光纤传感等），微弱传感信号提取与处理技术。

2、模块化、嵌入式控制系统设计技术——不同结构的模块化硬件设计技术，微内核操作系统和开放式系统软件技术、组态语言和人机界面技术，以及实现统一数据格式、统一编程环境的工程软件平台技术。

3、先进控制与优化技术——工业过程多层次性能评估技术、基于大量数据的建模技术、大规模高性能多目标优化技术，大型复杂装备系统仿真技术，高阶导数连续运动规划、电子传动等精密运动控制技术。

其发展前景：

1、人工智能技术。因为IMS的目标是计算机模拟制造业人类专家的智能活动，从而取代或延伸人的部分脑力劳动，因此人工智能技术成为IMS关键技术之一。IMS与人工智能技术（专家系统、人工神经网络、模糊逻辑）息息相关。

2、并行工程。针对制造业而言，并行工程是一种重要的技术方法学，应用于IMS中，将最大限度的减少产品设计的盲目性和设计的重复性。

3、信息网络技术。信息网络技术是制造过程的系统和各个环节“智能集成”化的支撑。信息网络同时也是制造信息及知识流动的通道。

Ⅵ 智能制造的智能技术是什么

智能制造的智能技术有：新型传感技术、模块化、嵌入式控州纤谨制系统设计技术、先进控制与优化技术、系统协同技术、故障诊断与健康维护技术等。具体是

1、新型传感技术

高传感灵敏度、精度、可靠性和环境适应性的传感技术，采用新原理、新材料、新工艺的传感技术（如量子测量、纳米聚合物传感、光纤传感等），微弱传感信号提取与处理技术。

4、系统协同技术

大型制造工程项目复杂自动化系统整体方案设计技术以及安装调试技术，统一操作界面和工程工具的设计技术，统一事件序列和报警处理技术，一体化资产管理技术。

5、故障诊断与健康维护技术

在线或远程状态监测与故障诊断、自愈合调控与损伤智能识别以及健康维护技术，重大装备的寿命测试和剩余寿命预测技术，可靠性与寿命评估技术。

智能制造在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。

(6)智能化设备的关键技术有哪些扩展阅读：

发展前景

人工智能技术是计算机模拟制造业人类专家的智能活动，从而取代或延伸人的部分脑力劳动，因此人工智能技术成为IMS关键技术之一。IMS与人工智能技术（专家系统、人工神经网络、模糊逻辑）息息相关。

针对制造业而言，并行工程是一种重要的技术方法学，应用于IMS中，将最大限度的减少产品设计的盲目性和设计的重复性。信息网络技术是制造过程的系统和各个环节“智能集成”化的支撑。信息网络同时也是制造信息及知识流动的通道。

Ⅶ 智能设计系统有哪些关键技术

智能设计系统的关键技术包括：设计过程的再认识、设计知识表示、多专家系统协同技术、再设计与自学习机制、多种推理机制的综合应用、智能化人机接口等。
1)设计过程的再认识
智能设计系统的发展取决于对设计过程本身的理解。尽管人们在设计方法、设计程序和设计规律等方面进行了大量探索，但从计算机化的角度看，目前的设计方法学还远不能适应设计技术发展的需求，仍然需要探索适合于计算机处理的设计理论和设计模式。
2)设计知识表示
设计过程是一个非常复杂的过程，它涉及到多种不同类型知识的应用，因此单一知识表示方式不足以有效表达各种设计知识，如何建立有效的知识表示模型和有效的知识表示方式，始终是设计类专家系统成功的关键。
3)多专家系统协同技术
较复杂的设计过程一般可分解为若干个环节，每个环节对应一个专家系统，多个专家系统协同合作、信息共享，并利用模糊评价和人工神经网络等方法以有效解决设计过程多学科、多目标决策与优化难题。
4)再设计与自学习机制
当设计结果不能满足要求时，系统应该能够返回到相应的层次进行再设计，以完成局部和全局的重新设计任务。同时，可以采用归纳推理和类比推理等方法获得新的知识，总结经验，不断扩充知识库，并通过再学习达到自我完善。
5)多种推理机制的综合应用
智能设计系统中，除了演绎推理外，还应该包括归纳推理、基于实例的类比推理、各种基于不完全知识的模糊逻辑推理方式等。上述推理方式的综合应用，可以博采众长，更好地实现设计系统的智能化。
6)智能化人机接口
良好的人机接口对智能设计系统是十分必要的，对于复杂的设计任务以及设计过程中的某些决策活动，在设计专家的参与下，可以得到更好的设计效果，从而充分发挥人与计算机各自的长处。
智能设计是指应用现代信息技术，采用计算机模拟人类的思维活动，提高计算机的智能水平，从而使计算机能够更多、更好地承担设计过程中各种复杂任务，成为设计人员的重要辅助工具。

Ⅷ 人工智能的关键技术有哪些

人工智能的关键技术有以下：

1、计算机视觉技术

计算机视觉，简称CV（Computer Vision），是一门研究如何使计算机更好的“看”世界的科学。给计算机输入图片，图像等数据，通过各种深度学习等算法的计算，使得计算机可以进行识别、跟踪和测量等功能一般来说，CV技术主要有如下几个步骤：图像获取、预处理、特征提取、检测／分割和高级处理。

2、自然语言处理技术

自然语言处理（Natural Language Processing）技术是一门通过建立计算机模型、理解和处理自然语言的学科。是指用用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理并识别的应用，大致包括机器翻译、自动提取文本摘要、文本分类、语音合成、情感分析等。

3、跨媒体分析推理技术

以前的媒体信息处理模型往往是针对单一的媒体数据进行处理分析，比如图像识别、语音识别，文本识别等等，但是现在越来越多的任务需要跨媒体类别分析，即需要综合处理文本、磨歼视频，语音等信息。

4、智适应学习技术

智适应学习技术（Intelligent Adaptive Learning），是教育领域最具突破性的技术。该技术模拟了老师对学生一对一的教学过程，赋予了学习系统个性化教学的能力。在2020年之后，智适应学习技术得到了快速发展，背后的推动里有强大的计算能力和海量的数据，更重要的还有贝叶斯网络算法的应用。

5、群体智能技术

群体智能（Collective Intelligence）也称集体智能，是一种共享的智能，是集结众人的意见进而转化为决策的一瞎旦冲种过程，用来对单一个体做出随机性决策的风险。

6、自主无人系统技术

自主无人系统是能够通过先进的技术进行操作或管理，而不需要人工干预的系统，可以应用到无人驾驶、无人机、空间机器人，无人车间等领域。

7、智能芯片技术

一般来说，运用了人工智能技术的芯片就可以称为智能芯片，智能芯片可按技术架构、功能和应用场景等维度分成多种类别。

8、脑机接口技术

脑机接口（Brain-Computer Interface）是在人迟山或动物脑与外部设备间建立的直接连接通道。通过单向脑机接口技术，计算机可以接受脑传来的命令，或者发送信号到脑，但不能同时发送和接收信号；而双向脑机接口允许脑和外部设备间的双向信息交换。

9、知识图谱

知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。

10、人机交互

人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。