智能制造论文精选(九篇)

第1篇：智能制造论文范文

关键词：机械制造；智能化技术；体系

一、机械制造技术的发展

在现代制造系统中，数控技术是关键技术，它集微电子、计算机、信息处理、自动检测、自动控制等高新技术于一体，具有高精度、高效率、柔性自动化等特点，对制造业实现柔性自动化、集成化、智能化起着举足轻重的作用。当前，数控技术正在发生根本性变革，由专用型封闭式开环控制模式向通用型开放式实时动态全闭环控制模式发展。在集成化基础上，数控系统实现了超薄型、超小型化；在智能化基础上，综合了计算机、多媒体、模糊控制、神经网络等多学科技术，数控系统实现了高速、高精、高效控制，加工过程中可以自动修正、调节与补偿各项参数，实现了在线诊断和智能化故障处理；在网络化基础上，CAD/CAM与数控系统集成为一体。机床联网，实现了中央集中控制的群控加工。

二、智能化技术发展趋势

2.1性能发展方向

(1)高速高精度高效化。

速度、精度和效率是机械制造技术的关键性能指标。由于采用了高速CPU芯片、RISC芯片、多CPU控制系统以及带高分辨率绝对式检测元件的交流数字伺服系统，同时采取了改善机床动态、静态特性等有效措施，机床的高速高精高效化已大大提高。

(2)柔性化。

包含两方面：数控系统本身的柔性，数控系统采用模块化设计，功能覆盖面大。可裁剪性强，便于满足不同用户的需求；群拉系统的柔性，同一群控系统能依据不同生产流程的要求，使物料流和信息流自动进行动态调整，从而最大限度地发挥群控系统的效能。

(3)工艺复合性和多轴化。

以减少工序、辅助时间为主要目的的复合加工。正朝着多轴、多系列控制功能方向发展。数控机床的工艺复合化是指工件在一台机床上一次装夹后，通过自动换刀、旋转主轴头或转台等各种措施，完成多工序、多表面的复合加工。

(4)实时智能化。

早期的实时系统通常针对相对简单的理想环境，其作用是如何调度任务，以确保任务在规定期限内完成。而人工智能则试图用计算模型实现人类的各种智能行为。科学技术发展到今天，实时系统和人工智能相互结合，人工智能正向着具有实时响应的、更现实的领域发展，而实时系统也朝着具有智能行为的、更加复杂的应用发展。由此产生了实时智能控制这一新的领域。

2.2功能发展方向

(1)用户界面图形化。

用户界面是数控系统与使用者之间的对话接口。由于不同用户对界面的要求不同，因而开发用户界面的工作量极大，用户界面成为计算机软件研制中最困难的部分之一。当前Internet、虚拟现实、科学计算可视化及多媒体等技术，也对用户界面提出了更高要求。图形用户界面极大地方便了非专业用户的使用。人们可以通过窗口和菜单进行操作，便于蓝图编程和快速编程、三维彩色立体动态图形显示、图形模拟、图形动态跟踪和仿真、不同方向的视图和局部显示比例缩放功能的实现。

(2)科学计算可视化。

科学计算可视化可用于高效处理数据和解释数据，使信息交流不再局限于用文字和语育表达，而可以直接使用图形、图像、动画等可视信息。可视化技术与虚拟环境技术相结合，进一步拓宽了应用领域，如无图纸设计、虚拟样机技术等，这对缩短产品设计周期、提高产品质量、降低产品成本具有重要意义。在数控技术领域，可视化技术可用于CAD/CAM，如自动编程设计、参数自动设定、刀具补偿和刀具管理数据的动态处理和显示以及加工过程的可视化仿真演示等。

(3)插补和补偿方式多样化。

多种插补方式如直线插补、圆弧插补、圆柱插补、空间椭圆曲面插补、螺纹插补、极坐标插补、2D+2螺旋插补、NANO插补、NURBS插补(非均匀有理B样条插补)、多项式插补等。多种补偿功能如间隙补偿、垂直度补偿、象限误差补偿、螺距和测量系统误差补偿、与速度相关的前馈补偿、温度补偿、带平滑接近和退出以及相反点计算的刀具半径补偿等。

(4)内装高性能PLC。

数控系统内装高性能PLC控制模块，可直接用梯形圈或高级语言编程，具有直观的在线调试和在线帮助功能，编程工具中包含用于车床铣床的标准PLC用户程序实侧，用户可在标准PLC用户程序基础上进行编辑修改，从而方便地建立自己的应用程序。

(5)多媒体技术应用。

多媒体技术集计算机、声像和通信技术于一体，使计算机具有综合处理声音、文字、图像和视频信息的能力。在数控技术领域。应用多媒体技术可以做到信息处理综合化、智能化，在实时监控系统和生产现场设备的故障诊断、生产过程参数监测等方面有着重大的应用价值。

2.3体系结构的发展

(1)集成化。

采用高度集成化CPU，RISC芯片和大规模可编程集成电路FPGA、EPLD、CPLD以及专用集成电路ASIC芯片，可提高数控系统的集成度和软硬件运行速度，应用LED平板显示技术，可提高显示器性能。平板显示器具有科技含量高、重量轻、体积小、功耗低、便于携带等优点。可实现超大尺寸显示。应用先进封装和互连技术，将半导体和表面安装技术融为一体。通过提高集成电路密度、减少互连长度和数量来降低产品价格，改进性能，减小组件尺寸，掘高系统的可靠性。

(2)模块化

硬件模块化易于实现数控系统的集成化和标准化，根据不同的功能需求，将基本模块，如CPU、存储器、位置伺服，PLC、输入输出接口、通讯等模块，作成标准的系列化产品，通过积木方式进行功能裁剪和模块数量的增减，构成不同档次的数控系统。

(3)网络化

机床联网可进行远程控制和无人化操作，通过机床联网，可在任何一台机床上对其它机床进行编程、设定、操作、运行。不同机床的画面可同时显示在每一台机床的屏幕上。

第2篇：智能制造论文范文

论文摘要：随着计算机技术的发展和应用，制造也得发展已经离不开计算机了，计算机辅助工艺设计和人工智能应运而生，当很多非专业性人士对此概念十分模糊，本文初步解释两个概念和其应用范围。

计算机辅助工艺设计(CAPP：Computer Aided ProeessPlanning)，自1965年由挪威人Nikbel提出以来，其系统特性经历了检索式、派生式、混合式、创成式、智能化等过程，智能化CAPP是当前CAPP系统的研究热点。CAPP是现代制造业信息化的一部分，是计算机集成制造系统(CIMS：Computer IntegratedManufacturing Systems)中的桥梁和纽带。“人工智能”(Artificial Intelligence)简称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。人工智能研究如何用计算机去模拟、延伸和扩展人的智能；如何把计算机用得更聪明；如何设计和建造具有高智能水平的计算机应用系统；如何设计和制造更聪明的计算机以及智能水平更高的智能计算机等。人工智能是相对于人类智能而言的，它是采用人工的方法和技术来模拟、延伸和扩展人类智能行为的一门综合学科。

将人工智能技术(AI技术)应用到CAPP系统开发中，使CAPP系统在知识获取、知识推理等方面模拟人的思维方式，解决复杂的工艺规程设计问题，使其具有人类“智能”的特性即为智能化CAPP，是AI在CAPP中的一种应用。

CAPP系统分为专用型和工具型系统。前者可以根据用户的特定需求定制开发，针对性强，具有较好的实用性，但对系统进行功能扩展困难；后者可以由用户根据自身特定的要求进行二次开发，可以实现更多的柔性和开放性，这种系统与CAD(计算机辅助设计)、CAM(计算机辅助制造)、PDM(产品数据管理)等系统的信息共享存在缺陷。

CAPP设计理论目前研究的很少，机械产品设计理论研究的较多，有学者认为设计理论与方法由设计理论基础层、设计工具和支持技术平台层等三大部分组成。有的学者提出四理论框架，即设计过程理论、性能需求理论、知识流理论和多方利益协调理论。CAPP设计理论与机械产品设计理论既有共同性又有特殊性，特别在智能化设计方法方面有较大的差别，因此认为面向智能化的CAPP设计理论与方法体系结构由有三层组成，即基础科学层、信息技术层和智能化设计方法层。

在机械产品工艺设计中，存在大量的不确定因素，许多问题需要靠经验来解决，早期建立在单纯依赖于成组技术基础上的CAPP系统，不能很好地解决这些离散知识的获取问题，只能设计出检索式或派生式系统。近年来，人工智能技术在CAPP系统

开发中的应用，使CAPP技术得到了较大的发展，人工神经网络技术就是AI在CAPP系统中一大应用。人工神经网络(ANN： ArtificialNeuralNetwork)是按照生物神经系统原理处理真实世界的客观事物，它由大量的简单的非线性处理单元高度并联而成，具有信息的分布式存储、并行处理、自组织和自学习及联想记忆等特性；多层前馈网络误差反向传播(ErrorBack Propagation，简称BP)算法。反向传播算法(BP)是一种监督训练多层神经网络的算法，每一个训练范例在网络中经过两遍传递计算：第一遍向前推算，从输入层开始，传递各层并经过处理后，产生一个输出，并得到一个该实际输出和所需输出之差的差错矢量；第二遍向后推算，从输出层至输入层，利用差错矢量对权值进行逐层修改。转贴于

AI在CAPP中的另一应用——粗糙集技术。粗糙集(RS：Rough Set)理论是一种擅长处理含糊和不确定问题的数学工具，在理论中“知识”被认为是一种对对象的分类能力，通常采用二维决策表来描述论域的信息，其中列表示属性，行表示对象，每行表示该对象的一条信息。属性分为条件属性和决策属性，论域中的对象根据条件属性的不同，被划分到具有不同决策属性的决策类中。在CAPP系统中，可以用RS理论构建专家系统，对知识进行获取及优化，其基本思路是：将各种零件的加工特征和已知加工方法表达成条件属性和决策属性的形式，一行表示一种零件，多种零件构成一个二维表，对属性进行量化，组织决策表，再采用一定的约简算法对属性集和属性值进行约简，去掉冗余的条件属性和决策规则，得到最小化决策规则集，当输入待加工的零件加工特征时，就可得到优化的加工工艺。

遗传算法，AI在CAPP系统的又一应用。遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟达尔文遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在解集的一个种群开始的，而一个种群则由经过基因编码的一定数目的个体组成，每个个体实际上是带有染色体特征的实体。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作，如二进制编码。初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度大小挑选个体，并借助于自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异，产生代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。

智能化CAPP系统开发中还有模糊推理、混沌理论等智能化方法，实际应用中，往往将多种智能技术相互结合，综合运用，发挥各自的特长，如人工神经网络具有知觉形象思维的特性，而模糊推理等具有逻辑思维的特性，将这些方法相互渗透和结合，可起到互补的作用，提高智能化水平。

智能化是今后CAPP系统发展的主要趋势，但从目前的人工智能技术水平来看，不可能使CAPP系统在智能化水平上有实质性的突破，因为目前的人工智能技术主要是模拟人的逻辑思维和逻辑推理方面的能力，不能有效地模拟人的形象思维、抽象思维和创造性思维能力，而CAPP系统不仅要有推理的功能，还要有“联想”的功能， CAPP系统开发是要解决大量的人类思维活动方面的智能问题。因此要提高CAPP系统的智能化水平，必须在人工智能技术方面有新的发展，要解决人工智能技术方面的问题，必须在一些基础

理论和基础科学方面有新的突破，如在生命科学、数学等方面要有新的突破。由此可见，在可以预见的将来，智能化CAPP系统的发展仍将是在充分发挥人的智能优势的基础上，综合应用各种人工智能技术，实现CAPP系统的智能化。

通过以上论述，相信大家对计算机辅助工艺设计与人工智能以及AI在CAPP中的应用有了一定的了解。人工智能技术的不断发展，智能化CAPP系统必将在知识获取、表达和处理的灵活性和有效性上得到进一步的发展，提高CAPP系统的智能化水平，从而提高现代制造技术水平，是我国由制造大国成为制造强国。

参考文献：

第3篇：智能制造论文范文

施肥机的开题报告 机械自动化在机械制造中的运用

1.机械自动化简介

机械自动化,即不借助任何人力的操作或者干扰,完全依照机械自身来对工作进行一系列步骤的完成.机械的自动化在企业的加工生产中有着极为重要的意义,机械的自动化可加快生产原料加工处理的速度,真正实现节约人力,提高生产效率的目的.与传统的机械制造方式相比,机械自动化具有提升产品质量、加快产品更新、降低成产成本的优势,对于有效缩短机械产品的制造周期,并提升机械制造水平起到了较大的推动作用.就当前的机械自动化技术应用来看,虽然尚未实现其在机械制造过程中的全面推进,但其对机械制造水平提升的显著效果已经越发凸显,因此,在未来的发展过程中,机械自动化必将在更大范围内进行改革和应用,以更好的满足机械制造需求,并实现我国工业化水平的不断提升.

2.机械自动化在机械制造中的应用研究

机械自动化起初是被应用在冷加工的批量生产与制作中,直到20世纪中后期,才逐渐建立起可变性自动化系统,为机械自动化在市场中的应用打下了基础,也提高了机械制造业在市场中的适应能力和灵敏度.企业必须清楚他们自身生产发展的条件和需求,以此为参考,在此基础上应用机械自动化技术,我国的机械制造行业正在逐步迈向集成化、智能化、虚拟化与柔性化,计算机集成制造也与之联系起来,计算机在机械制造中的集成技术已成为机械领域未来发展的重要趋势之一.机械自动化在机械制造中的相关应用为：

2.1.集成化在机械制造中的应用

对于机械自动化的实现,主要通过计算机来完成,因此,在机械自动化的实施过程中,需要实现集成化以满足机械制造需求.计算机集成化主要表现为计算机辅助设计、计算机测试、数控加工、柔性制造工艺等,通过将这些内容实现集中化,可以有效提升机械制造水平,而在此过程中,还可以通过过程重组、系统精简的方法实现机械自动化发展.此外,还可以加强计算机网络及工程数据库的建立,以将机械制造过程中的主要内容与生产经营活动相结合,实现机械制造过程的不断优化,从而进一步提升机械生产效率,并不断促使企业创新机械制造技术,加强新产品研发,以不断提升机械产品质量,实现其市场竞争力的不断提升.

2.2.智能化在机械制造中的应用

机械智能化应用是人工与智能技术相融合、贯通、作用而成的,是模拟技术专家的智力,来替代专家在原本的机械制造中需要完成的工作.智能化在机械制造中的应用主要体现在,其是将机械制造技术、人工智能技术、自动化技术相互融合在一起而成的一种人工智能化系统.将智能化运用在机械制造中,可实现系统的自主思考、自主判断、自主决定等一系列智能化的行为.在未来的发展过程中,智能化发展已经成为机械制造的一种趋势,这样不仅能够提升机械制造效率,提升市场竞争力,同时还能够加强新技术的研发及新设备的应用,从而实现工业化水平的整体提升.

机械自动化在机械制造中的运用参考属性评定

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2.3.柔性自动化在机械制造中的应用

机械制造中应用柔性自动化系统是十分重要的,机械在拥有智能化的条件下,还应具有一定的应变能力.只有机械制造企业具有优良的应变能力,才能适应社会各种需求,并且能够根据当前的科技发展和市场变化及时对生产的机械结构和功能进行控制和调整.柔性自动化在机械制造中的应用可使其生产的商品更有效的适应市场的变化,在市场分析的前提下,对内部组织来进行优化的改良.

2.4.数控技术在机械制造中的应用

数控技术是实现机械制造自动化的根基,数控技术在机械制造中的应用是通过使用计算机程序设置来实现的,即用计算机来编写生产制造中的各种程序.运用计算机编写机械生产中的各种程序可使机械制造业的生产力在很大程度上得到提高.

2.5.虚拟化在机械制造中的应用

虚拟化制造技术是一种综合性系统技术,虚拟化是由多媒体技术、机械制造工艺、人工智能、信息技术等多种学科相互构成的.现代机械制造技术加入了CAD、CAPP等机械制造工艺和计算机作图技术,其可以对机械设计图迅速的进行修改,摒弃了重新在做一次新图的麻烦.在机械制造过程中应用虚拟化制造技术来对机械制造活动进行模拟分析,可有效发现生产过程中的各种问题,并予以解决,这种技术能够有效地提高机械制造成功率、降低研发成本、提高企业的生产竞争力.

3.结束语：

机械自动化技术的成功应用是企业科技水平提高的重要表现,其不仅仅带动了企业的市场竞争力的提高,也为企业的产品制造打下了坚硬的基础.机械自动化技术的应用,可大大提高机械生产的工作效率,是产品质量和劳动效率的良好把控手段,其不仅仅减少了机械生产的劳动力支出,也极大的缩短了生产时间、减少了生产成本.因此,在未来的发展过程中,应当加强机械自动化技术研究,并将新技术持续应用到机械制造过程中,从而实现机械化水平的不断提升,并更好的满足我国工业化发展需求.

参考文献：

[1]陈玉杰.浅谈机械自动化在机械制造中的应用[J].科技创新与应用.2013(20)

[2]王绍平.机械自动化在机械制造中的应用[J].科技创业家.2013(08)

第4篇：智能制造论文范文

打造智能制造行业的“114”

作为2016年中国智能制造领域的第一场行业交流对接盛会，本次论坛以“智・造未来”为主题，分为中国智能制造产学研项目对接会、国际智能制造产能合作洽谈会、智能制造高峰论坛、国际智能制造精英年会4个模块，围绕世界智能制造的发展趋势，当下热门的智能制造话题展开讨论。

大会不仅有来自内地的企业家，更吸引了来自中国香港、韩国的专家学者、企业家代表前来共同进行经验分享和智慧碰撞。据主办方国际智能制造产业联盟执行主席李明介绍，“114”是众所周知的生活百事通，大会选在1月14日举行，是寓意将中国（东莞）智能制造发展论坛打造成智能制造行业的百事通。本次论坛是第一届，以后将于每年的1月14日定期举行，目的是促进我国智能制造行业交流，扩大国际合作渠道，搭建多方资源互动平台，以推动中国智能制造创新发展。

世界经济结构正经历深刻调整，发达国家纷纷实施“再工业化”和“制造业回归”战略，一些发展中国家也在加快谋划和布局，积极参与全球产业再分工。中国经济研究院院长、中央政策研究室经济局原副局长白津夫指出，从金融危机开始，发达国家率先开始转型，在转型进程中走在了前面。在世界大转型时代，我国迎来了“十三五”期间的发展机遇，整个“十三五”期间最关键的是加快推进转型发展。

“我们讲转型发展，最为重要的核心是以制造业为核心引领的这样一个转型。”白津夫说，在当前的节点，我国面临着双重任务，一方面要加快培育新的动力点，要加快推进新技术、新产业、新业态发展;另一方面要改造提升传统产业，要加快用先进技术，尤其是先进制造技术改造提升传统产业。

15亿产业基金助推智能制造发展

东莞是中国改革开放30多年来制造业发展的一个生动的缩影，一句“东莞塞车，全球缺货”形象地说明了东莞在全球制造业中的地位。

中共东莞市委常委、市委统战部部长李小梅说，作为中国制造业的先驱城市，东莞拥有着代表中国制造绝大多数领域普遍特征的产业形态，是机器人及智能装备产业成长的沃土，并先后被工信部、广东省经信委认定为“部级两化深度融合暨智能制造试验区”、“广东省智能制造示范基地”。

“在智能制造领域，东莞根植本土制造产业优势，大力推动机器换人，让更多传统制造企业看到智能制造的巨大潜力和战略价值。”李小梅说，在新一轮的产业升级中，东莞将大力推动智能制造，努力为广东乃至全国探索出可复制推广的智能制造“东莞模式”，助力中国智能制造的创新发展。

科技部调研室原主任胥和平表示：“中国制造业的转型首先是以东莞制造业转型为代表，智能制造的方向也基本在东莞发生。期待东莞在这一轮的制造业的转型中再次站在前头，发挥引领性的作用，为全国制造业的发展做出引领性的示范、前瞻性的探索。”

智能制造属于资金密集型行业，而广大中小企业普遍面临着融资难的问题，资金已经成为制约中小型智能制造企业发展的一个重要因素。

在本次论坛，由广东国唐智能科技产业发展有限公司与广东融川股权投资基金管理有限公司共同发起成立的广东国融智能制造产业基金在本次论坛正式亮相。据介绍，该基金总规模15亿，首期产品规模3亿元人民币，重点投资智能制造、高端装备领域，目前是广东规模最大的智能制造产业基金。

智能制造将形成万亿级市场

为促进各方深入交流与紧密合作，本次论坛特别设置两场对接洽谈会。科研人员向参会的企业演示了穿戴式智能医疗监测系统、全息脑控“阿凡达”机器人系统等众多项目。电影《阿凡达》中用意念控制机器人的情景让人向往不已，在技术的创新突破下，这一切都将成为现实。据研发该产品的广东工业大学相关人员介绍，“阿凡达”机器人通过可穿戴电脑设备从人脑获得控制机器人信号发送给主控芯片，主控板将这些信号加工处理，发送给机器人，从而实现人脑控制智能机器人。这些前沿科研成果引起了企业的兴趣，产学研三方就项目合作、科研成果落地转化等进行了深入的洽谈。

而在另外一场国际产能合作洽谈会上，由韩国机器人产业振兴院带领的韩国机器人企业与中方企业就产能合作进行了深入的交流和探讨。韩国机器人产业振兴院金钟宪表示，中国是全球最大工业机器人市场，而韩国则是全世界机器人使用密度最大的国家，中国与韩国机器人合作前景广阔，韩方非常重视中国市场。

2015年被称为中国机器人元年，无论是工业机器人还是服务机器人都得到了空前的关注，而随着“中国制造2025”的，智能制造更成为全社会热点话题。

前来参会的企业代表广州市盟将威信息科技有限公司总经理南泰浩表示，在会议开放报名之前得知信息后就第一时间与组委会预约参会名额，希望通过本次洽谈会能够对接到行业资源，争取更大的发展空间。

第5篇：智能制造论文范文

[关键词]制造业；中小企业；智力资本；多元线性回归

[中图分类号]F270 [文献标识码]A [文章编号]1006-5024（2013）07-0087-04

[作者简介]李博，西北农林科技大学经济管理学院硕士生，研究方向为企业管理；

李桦.西北农林科技大学经济管理学院副教授，博士，研究方向为企业管理。（陕西杨凌712100）

一、引言

Bontis（1998）是较早对智力资本与企业之间关系进行实证分析的学者。随后，大多数学者选择不同角度对智力资本与企业之间的关系展开论证。

一种是基于不同路径影响关系的论证。这一类型论证可分为三类：主效应模型、缓冲效应模型以及调节效应模型。主效应模型认为，智力资本对企业相关业绩有直接影响关系。相关研究中大多认为智力资本与企业相关绩效之间为正相关关系，且随着企业绩效不断提高，智力资本对企业绩效的贡献逐渐增大。缓冲效应模型认为，智力资本对企业相关业绩的影响是间接作用过程，例如，跨职能整合和副产品生产以及过程弹性和产品创新等是企业智力资本与企业相关绩效的中介变量。调节效应模型认为，智力资本对企业先关业绩的影响并非孤立存在，企业相关业绩的不同是智力资本与调节变量综合作用的结果。例如，知识管理和环境要素等都能够对智力资本与企业相关绩效关系起调节作用。

另一种是基于不同研究方法的论证。在已有文献中，数据获取主要来源于报表披露和调查问卷。数据来源于报表披露的相关研究多采用多元线性回归以及分量回归，并且以运用奥地利智力资本研究中心Pulic等人开发的智力增值系数（VAIC）方法（2004）进行相关研究的较多。由于智力增值系数（VAIC）在指标选取上较为单一，相关学者开始引入较为综合和全面的指标，以充分考察智力资本与企业之间的关系。数据来源于问卷调查的相关研究多采用结构方程模型进行论证。这类研究多在于探索智力资本各要素之间的相互作用关系以及智力资本各要素与企业相关绩效之间的影响路径。

因此，纵观国内外的相关研究，国外在相关理论问题上发展较为成熟，而国内研究基本基于国外已有智力资本理论研究成果。在对智力资本与企业关系的研究上，相关学者认为智力资本会对企业的创新、成长、竞争优势、绩效以及价值产生影响，但影响路径、影响方向和影响程度大小与企业性质、企业文化等一些外在变量有关。

一般来说，规模经济是伴随着企业生产规模扩大应运而生的产物。在相关的智力资本研究中，企业规模多作为控制变量引入模型。也就是说，相关学者普遍认为规模是影响企业相关绩效的一个重要因素，但并未将其作为研究重点。由规模影响企业所表现出来的更深层次含义是，企业内外部资本结构不同，导致企业之间的创新、成长、竞争优势、绩效以及价值存在差异。也就是说，在不同规模下，资本结构对企业的影响路径有所不同。

在已有研究中，研究对象多为知识密集型的信息技术等行业，因此，结合已有研究成果，本研究以中小制造业上市公司为研究对象，采用智力资本四要素结构划分，包括人力资本、创新资本、流程资本和关系资本，探究智力资本要素对企业价值的影响关系。

二、研究假设

人力资本是一种非物质资本，它是体现在劳动者身上、并能为其带来永久收入的能力。大多数学者在相关研究中都证明了人力资本对企业相关绩效和价值有显著的促进作用。然而，李嘉明等（2005）虽然证实了人力资本与企业绩效的正相关关系，但其指出化工原料和服装原料这类劳动密集型行业并不支持这一结论。因此，本研究认为，中小企业的人力资本对制造业企业价值提升不存在显著影响关系。基于此，本研究提出假设：

H1：在中小制造业企业中，人力资本对企业价值提升可能不显著。

结构资本是一种能够内化到企业中的资本，即便雇员离开，也能够存在于企业组织、结构、过程和文化中。在小型创新型企业中，结构资本是企业绩效的首要决定因素。结构资本包含两个概念，即创新资本和流程资本。

创新资本不仅包括用于研究开发新产品和服务的无形资产，还包括创新和革新能力。在相关文献中，多以专利数、研发支出、无形资产以及新产品推出数来衡量企业的创新资本。一般来说，小企业的创新水平较高，在一些行业中甚至超过了大企业。相对于大企业来说，中小企业得以生存的主要原因在于创新。创新是企业实现差异化的最主要原因，是中小企业可以和大企业进行竞争的资本。基于此，本研究提出假设：

H2：在中小制造业企业中，创新资本对企业价值提升为显著的正相关关系。

流程资本是企业在长期经营过程中，逐渐累积起来的最为有效的工作方式和流程，包括运作结构、管理、文化及组织氛围等。Hormiga等（2011）认为，新创企业的结构资本在短期内很难被内化到企业中去，结构资本对企业绩效的影响较难衡量。由于流程资本是企业经过长时期的经营沉淀在企业内部的，因此，中小企业的流程资本未能累积到足够发挥作用水平，可能对企业价值影响不显著。基于此，本研究提出假设：

H3：在中小制造业企业中，流程资本对企业价值提升可能不显著。

关系资本，Sveiby（2000）把这一维度叫做外部构成，它包括和客户以及供应商的关系、产品名称、注册商标、声誉和形象，投资于这些资产产生的是不确定的收益。张宗益（2011）认为在制造业、信息技术业和房地产业，关系资本对企业绩效的影响关系不显著。李冬伟（2012）认为关系资本仅对成熟期企业的盈利能力有显著促进作用。基于此，本研究提出假设：

H4：在中小制造业企业中，关系资本对企业价值提升可能不显著。

三、研究设计

（一）样本数据说明

据中国证监会CSRC行业分类标准，本研究以沪、深两市A股制造业企业为研究对象，数据来源于巨潮资讯网和新浪财经披露的上市公司财务报表。本研究根据国家企业规模划分标准，员工人数在2000人以下、资产总额在40000万元以下或者销售额在30000万元以下的企业被划分为中小企业。在剔除了所有ST和PT企业后，按照随机分层抽样原则，从制造业下属的各子行业中随机抽取了210家企业。基于智力资本对企业价值影响存在一定时间间隔，且为防止随机波动和数据中的异常值，本研究的研究期限为2009-2011年，智力资本要素取值在2009年，因变量取值为2009-2011年三年平均值。

（二）变量测量

1.因变量选取。本研究选取Tobiff′s Q为因变量，用于衡量上市公司的企业价值。James Tobin（1969）把To-bin ′s Q定义为企业的市场价值与资本重置成本之比，用于估计企业未来的现金流。Tobin′s Q能够反映金融市场对企业真实经济行为的影响，它被广泛用于测量企业价值和市场绩效，这一指标的近似计算公式为Q=（市场价值+优先股价值+负债）/账面总资产。

2，自变量选取。国外最先对智力资本的测量问题进行了研究。由于存在传统财务报告中相关信息缺乏以及会计方法缺陷，已有研究还未发展出能够被广为接受的确定组织智力资本的标准。Skandia是第一个系统的评价无形资产并且将其作为财务报告的一部分面向公众的公司。这个评价体系使用了多达91个智力资本指标和73个传统指标测量五方面内容，如财务、顾客、过程、创新和发展以及人力资本，这些指标最终转化为比率和货币价值两类指标。因此，本研究以已有研究为基础，选择若干指标对智力资本进行度量。

结合制造业在新时期的发展战略，人力资本主要从员工角度度量，创新资本主要从研发角度度量，流程资本主要从管理运作角度度量，关系资本主要从顾客和供应商两个角度度量。智力资本指标主要从资本存量和流量两个角度进行选取，相关指标的测量不仅体现了企业现有的资本水平，还反映了企业在这一时期的资本投资。本研究智力资本要素测量指标基本来源于已有研究文献对智力资本的测量，且考虑了我国上市公司财务报表披露的现实情况。相关变量测量以及定义说明见.表1。

四、智力资本与企业价值分析

本研究采用多元线性回归分析，模型1、模型2、模型3、模型4分别反映了控制变量与人力资本、创新资本、流程资本和关系资本对企业价值的影响，模型5采用后退法综合分析了智力资本四维度和控制变量对企业价值的影响。结果显示（见表2），变量间不存在显著自相关和多重共线性，且智力资本各维度与企业价值之间为显著的线性关系。总体来看，流程资本这一维度对企业价值的解释力较强，能够解释企业价值13.9%的变化。控制变量资产负债率在五个模型中均表现出与企业价值显著负相关的关系，表明企业逐渐增大的财务风险阻碍企业价值的提升，且在中小制造企业中资产负债率已超过最优负债水平。

模型1表明，与假设H1不同，人力资本对企业价值提升存在显著影响。其中，员工人数（β=-0.201，p

模型2表明，与假设H2不同，创新资本对企业价值提升存在负向影响关系。研发强度（β=0.301，p

模型3表明，与假设H3不同，流程资本对企业价值提升存在显著影响。其中，管理费用率（p=0.323，p

模型4表明，与假设H4不同，关系资本对企业价值提升存在显著影响。销售费用率（β=0.144，p=0.1）和客户集中度（p=0.164，p

模型5的结果反映了智力资本和控制变量共同影响企业价值的相关关系。其中，创新资本对企业价值的影响最大，但研发密度（β=-0.395，p

五、结论与启示

第6篇：智能制造论文范文

关键词：创新型；人才；素质；转化机制

中图分类号：C961；G640 文献标志码：A 文章编号：1008-3561（2016）16-0001-03

创新能力是核心竞争力，创新型人才是国际竞争成败的关键。鉴于创新型人才的重要意义，《国家教育改革和发展中长期规划纲要》提出开展拔尖创新人才培养改革试点，探索贯穿各级各类教育的创新人才培养途径。根据国家战略部署，我国各级各类学校正积极开展创新人才培养试验，探索创新人才成长规律。但是，创新型人才究竟由哪些素质构成，其生成机制如何，这些对创新型人才培养至关重要的理论问题尚有待深入研究。本文试图剖析创新型人才的素质结构与生成转化机制，提出创新型人才素质培养中需要处理好的几种关系，为我国创新型人才培养提供理论参考。

一、创新型人才素质的内涵

教育所培养的人才素质结构，可以从多个角度描述。譬如，教育学意义所说的智力、知识、品德，心理学角度探讨的人格、智商、非智力因素，等等。这些都可以说是人才的基本素质结构。在这些最基本的素质结构当中，当前颇受重视的是创新能力，并且通过创新能力这一关键指标，将创新型人才与一般意义上的人才区别开来。

从欧美有关创造力与智力等相关研究成果中，我们可以获得有关创新型人才基本素质核心及其内涵的启示与借鉴，为厘定创新型人才核心要素提供部分理论依据。

从当代欧美心理学界有关创新型人才的定义发展来看，至少经历了从古典的以创造力为主的智力概念向强调多元化的新智力概念的转变。但在这两类概念中，均以创造力的测量作为创新型人才测评的主要手段。可以说，虽然创新型人才评价标准有变化，但以创新能力作为创新型人才区别于一般人才的核心素质这一观点并没有太大的变化，只是从传统的单一的智力上的创造能力转向了包括智力与非智力的多元化的创新能力。

以智力理论为例，智力理论从单一向多元的转化，从而带动了人们对创新型人才素质从一元向多元的转化。如加德纳、斯腾伯格和托兰斯，他们都认为智力不仅仅是传统意义上的认知智力（IQ）所能说明的。斯腾伯格认为，创造力的本质包括智慧、知识、思考形态、人格、环境情境和动机六个方面，并提出了创造力的智力、智力风格、人格三侧面模型。近年来，随着情绪智力重要性不断地被认识，一些学者对智力类型进行了重新界定，充分肯定了智力概念的多元取向，也为我们认识创新型人才素质提供了新的启示。比如，Srica曾指出，智力包括身体智力、理性智力、创造智力、专业智力、情绪智力、社会智力、财政智力、领导智力，等等。这些智力理论对研究创新型人才的培养提供了基本框架，也能为更好地解释现实中创新型人才素质构成提供参照。

从国内外研究结果来看，创新型人才的基本素质可以从智力与非智力因素两大维度加以解释。但是，此处智力的含义已不是早期智力研究中单纯的认知智力，而是包括了认知智力在内的多重智力。也就是说，创新型人才不应只具备单一的创造性的智力，而应该是在多种智力方面都有良好的素质，并且在非智力因素上也必须体现出超出一般人的水平与品质。

基于创新型人才培养的角度，我们认为，下述几种类型的智力因素是创新型人才应该具备的。（1）认知智力。认知智力指的是人的一般能力，即传统意义上的智力，包括观察力、注意力、记忆力、想象力和思维力五种基本的认知能力。知识和智力互相依存，而创造力是知识的最高表现形式，因此，创造力是个体认知智力中一个较好的衡量指标。（2）情绪智力。情绪智力指“个体监控自己及他人的情绪和情感，并识别、利用这些信息指导自己的思想和行为的能力”。情绪智力在20世纪90年代末期后受到研究者的重视，特别是近些年，许多研究者均在研究情绪智力对个体行为的影响，特别是对管理者管理行为的影响，情绪智力的重要性被凸显出来。人们的失败不在于认知能力的失败，而在于情感能力的失败。特别是在认知能力无显著差异的情况下，能否妥善管理自己的情绪，照顾他人的情绪，应该成为创新型人才测评的重要指标之一。（3）社会智力。社会智力的提出被认为是人际关系的革命。社会智力指的是应用复杂社会技能的能力，如团队合作能力、沟通能力、冲突解决能力、寻求一致能力、协调能力、多元文化能力等。社会智力是人们与他人建立有效联系、理解和互动的能力，可以通过技术手段进行训练。对于一个创新型人才而言，这方面的能力是不可缺少的。

在智力因素之外，非智力因素是构成创新型人才素质的另一半支柱。非智力因素指个体的动机因素、个人特质因素及意志因素，这些因素与多元的智力因素一起，成为考查个体是否具备创新能力的标准。非智力因素更多地与个体的个性因素联系在一起。虽然我们无法证明个体人格对命运的完全决定作用，但我们必须承认，个体人格部分地决定了命运。从这个角度说，动机、意志、人格等非智力因素是创新型人才必备的基本素质。因此，创新型人才素质可以从智力与非智力两个基本维度加以衡量，其核心要素是创新素质，表现为创新人格、创新行为与创新业绩。

首先，创新人格是我们评价创新型人才的重要指标。创新人格主要体现在创新性格上。性格包括态度特征、意志特征、情绪特征和理智特征四个方面内容。创新性格在意志上，应该具备坚定的意志力，能够坚持自己的目标，达到自我实现。在情绪上，既能合理地控制自己的情绪，又能妥善地管理和表达自己的情绪，同时也能够周全地考虑他人的情绪。在理智上，应该具备较好的认知能力，具备创新的基础和可能。

第二，创新行为是衡量创新型人才的操作性指标。创新行为指个体基于各自独特的创新性格与所处的社会环境，将对外部事物的一种创新性认知付诸可观察行动的表现。创新行为的产生与否依赖于主客观两方面的因素：一方面，个体在素质上必须具备一定水平的创新认知，即个体对某种现象有自己独特的看法，并有将这种认识付诸行动的意愿；另一方面，个体所处的环境也决定了创新行为发生的可能性。一般来说，在一个社会文化鼓励创新的环境中，个体的创新行为比较容易发生。而在一个社会文化相对强调一致性、服从与协调的环境中，个体是否愿意将其创新性的认识与意愿付诸行动，则要考虑较多的社会评价，个体的创新行为相对而言比较难以发生。

1. 素质培养需智力与非智力并重

根据创新型人才的素质结构，要摒弃只强调智力因素忽视非智力因素、在强调智力因素时又只强调认知智力的流弊。毋庸讳言，在人才培养目标上，尽管我们一直强调德、智、体、美全面发展，但是，在真正实施教育的过程中，却深受应试教育影响，过度强调智育。而对智能的测试方法又采用以书本为基本形式、以纸笔测试为基本方式，难以走出应试教育怪圈。在应试教育的消极影响下，非智力因素的培养被忽视，甚至抛弃。其结果是势必制约创新型人才培养的数量与水平。在认识创新型人才的素质构成时，需转变单一、片面的智力观，要树立多元智力的观念，不仅要强调认知方面的智力因素，更要强调情绪智力与社会智力。社会对创新型人才的认可，不是单方面的智商，更要根据其创新行为与业绩及其社会影响。创新行为不是发生在个体自己内心，必须在社会环境中得到认可。某项创新行为的成功与获得的良好业绩，必然要求个体必须有综合性的智力。因此，培养创新型人才既要强调传统的认知智力，也要兼重情绪与社会等方面智力。当前尤其要特别重视非智力因素，关注人格、意志品质与动机等要素。我们必须认识到，在某种程度上，就与个体社会行为的成功与业绩的相关来看，坚强的意志品质、高尚的人格与良好的动机等非智力因素的重要性甚至超过了智力因素。

2. 培养过程需走出传统的藩篱

行之有效的科学培养过程是创新型人才成长规律的必然要求。创新型人才素质的生成转化机制要求人们必须重视个体在学习基础之上的自主体验、反思与建构。可以说，没有哪一个创新型人才是某一教师根据特定的方法、使用特定的教材而塑造出来的。在某种程度上，创新型人才因创新思维的独特性，只能遵循自主探索的原则，使其形成与众不同的能力与素质，做出不同寻常的业绩。在教学过程中坚持以体验、反思与自主建构为主要的方法，必须打破传统学习方法中过于重视重复与解释权威思想的瓶颈，鼓励学生在实践中体验，在探索中反思，在研究中自主建构。

3. 人才评价需多维度开展

依据创新型人才显现机制，创新型人才的素质最终会以外显的方式通过创新行为表现出来，并展现出良好的社会业绩与鲜明的创新型人格品质。

在教育过程中，对创新型人才的评价需要根据其特性进行相应改革，要从有益于创新型人才成长、激励创新行为的角度，有针对性地进行评价理念与方式方法变革。首先，应当对创新行为本身多开展激励式的评价。创新行为因其新异性在传统环境中未必一开始就受到欢迎，有时甚至可能被看作是对既有秩序的威胁。因此，学校与社会要有宽广的胸怀接纳与激励创新行为。其次，对创新业绩与创新人格要勇于激励，使创新业绩得到充分肯定与正向反馈。如果创新业绩没有相应的激励，会使创新型人才在成长过程中处于一种无助与忽视状态，而相应的创新业绩激励则有助于创新型人才维持较高的创新动机，并且使得创新成为一种典型的人格特质得以持续发展。

四、结束语

创新能力是核心竞争力，创新型人才是国际竞争成败的关键。鉴于创新型人才的重要意义，国家提出“开展拔尖创新人才培养改革试点，探索贯穿各级各类教育的创新人才培养途径”。探索建立拔尖创新人才培养的有效机制，促进拔尖创新人才脱颖而出，是建设创新型国家，实现中华民族伟大复兴的历史要求，也是当前对教育改革的迫切要求。根据国家战略部署，我国各级各类学校正积极开展创新人才培养试验，探索创新人才成长规律。科学认识创新型人才的素质结构，揭示其生成转化机制，是优化培养创新型人才的基础。只有科学认识与遵循创新型人才成长规律，积极为创新型人才培养创造条件，探索不同类型创新型人才培养的规律，才能使我国创新型人才培养踏上理性道路。

参考文献：

[1]斯滕伯格，洛巴特.不同凡响的创造力[M].洪兰.译.北京：中国城市出版社，2000.

[2]孙雍军.斯腾伯格创造力理论述评[J].自然辩证法通讯，2000（01）.

[3]Srica，V.Social Intelligence and Project Leadership[J].The Business Review，2008（09）.

[4]黄培清.社会实践视野下的创新型人才培养探索[J].当代教育理论与实践，2011（02）.

[5]Geoghegan W.Book Review：The Ten Faces of Innovation [J].The Irish Journal of Management，2010（03）.

[6]崔诣晨，周爱保.从多元智力理论视野探析情绪智力[J].心理科学，2003（03）.

[7]Dixon，A.Lost in Emotions[J].Black Enterprise，2010（08）.

[8]皮连生.教育心理学概论：第三版[M].上海：上海教育出版社，2004.

第7篇：智能制造论文范文

【关键词】自动化；机械制造；应用形式；展望

0、前沿

从20世纪年代开始，机械制造开始广泛的应用于各个行业，并且获得了人们的广泛关注。机械自动化技术的发展起源于20世纪20年代，开始主要是应用于机械制造冷加工过程中，后期随着相关技术的不断完善，从20世纪60年代末开始建立关于可变性的自动化生产系统，而随着现代信息技术的发展，机械制造行业的自动化程度也越来越高【1】。自动化技术能够快速提高制造效率，缩短机械制造的生产时间，节约人力资源，大大降低成本费用，有效提升企业竞争力，使企业的效益快速提高，同时使工作环境也得到明显改善。

1、自动化技术概述

自动化一般是说机器或装置在无人操作的情况下按照事先设定好的程序自动进行操作或控制的过程，在机械制造领域中主要是指在机械制造业中应用自动化技术，实现对加工对象的连续自动生产，实现优化有效的自动化生产过程，加快生产投入原料的加工变换和流动速度，节约人力资源。

在机械制造系统中自动化系统一般由五个单元组成：

（1）程序单元，决定系统该做什么和如何做；

（2）作用单元，对系统施加能量和定位；

（3）传感单元，检测系统工作过程的性能和状态；

（4）制定单元，对传感单元输送过来的信息进行比较分析，制定和发出指令信号；

（5）控制单元，进行制定并调节作用单元的机构。

自动化技术的研究内容主要涵盖了集成技术与系统技术、制造单元制度、柔性制造技术以及与现代化生产模式相适应的制造环境等。在不断进步中，全球化、网络化、虚拟化、敏捷化、智能化及绿色化是现代机械制造的自动化技术的发展目标。在自动化技术中应用较为广泛的是数控技术，其是现代制造系统中的核心技术，综合了计算机、微电子、信息处理、自动检测以及自动控制等先进技术，其很明显的特点就是效率高、精度高且能实现柔性自动化。

2、自动化技术在机械制造中的应用

实现机械制造自动化的理论基础是控制理论，控制理论发展及应用彻底的改变了人类传统的生产、生存、生活和管理模式。自动化技术在机械制造中的应用主要体现在以下方面。

2.1 集成化应用

计算机集成技术是21世纪机械制造企业的主要生产方式。信息技术的不断发展以及自动化技术在机械制造领域应用的不断增多使得许多新技术得到发展，例如计算机辅助设计技术、辅助制造技术、辅助测试艺术、信息管理系统技术等。自动化技术在机械制造中的集成化应用，主要是借助系统工程理论的有效指导和信息技术对企业的制造流程进行整体上的优化，通过精简机构和过程重组等手段促进适度自动化，并在计算机数据库和信息网络的支持下，将机械制造企业的各种要素以及经营管理活动集成为一个有机整体，实现了机械制造以人为中心的柔性化生产。

2.2 智能化应用

随着计算机技术的飞跃发展，智能技术也越来越强，人机一体化机械制造设备也越来越多的走进机械制造企业中，通过智能化的制造系统进行生产中，实现了人机相互活动的智能化，如逻辑分析推理、命题判断、工艺构思等。智能机械制造技术是人工智能技术与机械制造技术的有效结合，它把人工智能融入到了机械制造系统中的各个环节，可以借助专家智力活动的模拟，代替机械制造过程中很多需要专家亲自完成的活动，实现对机械制造过程的自动化监测，并对监测到的问题进行自动的改进或预防，并且对突发事件有一定的调整和应对能力。

2.3 虚拟化的应用

虚拟化制造技术主要包含控制理论、计算机技术、多媒体技术、信息管理、人工智能、以及现代制造工艺等新技术，并以计算机仿真模拟分析技术为基础形成的一项由多学科交叉的系统技术。机械虚拟制造技术通过计算机仿真技术和信息技术对机械制造的过程进行仿真，进而发现和解决机械制造过程中可能出现的问题，这对降低机械制造成本、缩短机械产品开发周期、提高产品合格率等等是非常有意义的。

3、自动化技术在机械制造中应用的发展趋势

当今科技的发展使得自动化技术在机械制造领域的应用会越来越广泛，在市场竞争的环境下，其可以作为机械制造企业的核心生产竞争力的限制因素而影响到企业的生存与发展。因此，自动化技术在机械制造中的应用发展关系重大，而其发展的趋势主要在性能和功能发展两个方面。

3.1 性能的发展趋势

（1）实现精度、速度的提高。为了使这两个机械制造技术中的主要性能指标得到提高，可以将高速CPU芯片、RISC芯片等先进技术应用于机械制造中。

（2）实现实时智能控制。区别于以往的实时系统，实时智能控制是现代科学发展中人工智能和实时系统的结合体，能更智能、更实时地调度任务的进行，从而为任务的按时完成提供保障。

3.2 功能的发展趋势

（1）实现用户界面的图形化。由于用户对界面的要求各异，所以为了满足不同用户的需求，图形用户界面应运而生，这极大地方便了非专业用户的使用。

（2）实现科学计算可视化。图形、图像及动画等可视信息增加了机械制造中信息交流的途径，而不再拘泥于用文字或语言表达，从而使数据处理与数据解释能够更加高效地进行。

4、结论

随着科学技术的日新月异，自动化技术在机械制造中的应用只会越来越广泛和不可替代。机械制造中自动化技术应用的发展不仅可以极大促进机械制造水平的提高，增加经济效益，更体现着一个国家的综合国力。自动化技术在机械制造行业的应用发展会使得机械制造更加智能化、虚拟化和人性化，而其性能和功能方面的发展也会使得其应用的形式会更加多样化。

参考文献：

[1]马志强.自动化技术在机械制造中的应用探讨[J].科技论坛，2013

[2]刘红，王贤宽.论机械自动化技术的发展趋势[J].企业技术开发，2011（12）

[3]张列贵.简述现代机械自动化技术[J].黑龙江科技信息，2007（20）

第8篇：智能制造论文范文

智能制造被称为新世纪的制造技术，之所以经历了近三十年的发展仍未变成现实，不单因为诸多科学技术的瓶颈没有突破，更重要的是，人类对智能现象的本质认识还不深刻，对一个理想的智能实体或智能制造系统如何构建、运行与优化还缺少“统一视图”。一个最窘迫的事实是，工业界、IT界甚至还没有就基本智能理论达成共识。

《三体智能革命》

推荐指数：

作者：胡虎、赵敏、宁振波等

出版社：机械工业出版社

作者简介：

胡虎

工业4.0北京研究会秘书长，工信、智能化I域产业和政策专家。

赵敏

中国发明协会发明方法研究分会会长，两化融合、智能制造与创新方法论专家。

宁振波

中航工业集团信息技术中心首席顾问，航空与国防领域信息化、智能制造专家。

早期AI理论催生智能制造系统

智能制造的概念起源于上世纪80年代。日本在1989年提出一种人与计算机相结合的“智能制造系统（IMS）”，并且于1994年启动了IMS国际合作研究项目，率先拉开了智能制造的序幕。

早期的“智能制造系统”将人工智能（AI）视为核心技术，以“智能体（Agent）”为智能载体，其目的是试图用技术系统突破人的自然智力的局限，达到对人脑智力的部分代替、延伸和加强。

人工智能历史上有三个学派：符号主义、联结主义与行为主义。这三派智能理论中，符号主义关注人脑的抽象思维的特性；联结主义只模仿人的形象思维；行为主义则着眼于人类或人造系统智能行为特性及进化过程，它们都从不同的角度致力于推动机器智能接近人的智能水平。行为主义在工业界的影响是更大的。

由于人的智能是多功能、多层次、多侧面、全方位的，而三派AI的模型原理本身存在门户之别，并未走向统一和融合。此外AI在学习算法、稳定性分析、商业化应用等方面屡屡遭遇技术的“瓶颈”，始终制约着系统“智能化”水平与智能制造技术的提升，也导致一度兴旺的IMS在其发源国日本被政府和工业界放弃。

近年来，随着机器学习尤其是深度学习技术的突破，AI热潮再度兴起。最为经典的案例是谷歌公司的“阿尔法狗”，仅仅通过一年多的学习进化，就在最复杂的博弈游戏――围棋中迅速战胜了中日韩顶尖高手。AI的最新进展再度让智能制造燃起新的希望。

CPS等理论助力智能制造新发展

AI视角下的智能制造系统，主流设计思想是分布式多自主体智能系统。异构 Agent 间的相互合作以及全局协调机制问题在知识不完备、信息不同步等条件下几乎没有突破的可能。在AI应用技术方面，近一段时间，人机交互等专用AI有了快速进展，但通用AI的研发仍只是梦想，特别是工业领域，通用AI更是无法完成的使命，联网的人工智能完全无法和本地的工业软件PK。

时至今日，AI虽然还是制造智能的一个重要来源，但智能制造创新发展的主战场已经发生迁移。无论是美国的AMP或工业互联网，还是德国的工业4.0，指导其工业企业、信息通信企业实施协同创新的核心理念均来自CPS（赛博物理系统），建立一个与物理实体、制造流程、工业环境精确映射并可以实施精准控制的虚拟制造环境，成为最重要的技术突破点，AI及其应用退居次要地位。因此，重要的事情说三遍：今天的智能制造，核心理论不是AI，不是AI，不是AI。

我们注意到，在漫长的工业实践中，有三类重要的智能现象：人脑所积淀的知识与经验、机器实体所固化的知识与技能，以及虚拟的数字世界所拓展的新的知识与能力，实质上支撑了智能制造的实现。

其一，人类通过观察和总结自然规律，获得知识和经验，进而运用知识改造自然。人的智能是制造智能的重要知识源头，在制造业走向智能化过程中起着决定性作用。目前在整体智能水平上，人的智力是遥遥领先于人造系统的。人与机器协同运行可以在整体上获得较高的系统智能。

其二，依靠产品/设备、工艺、流程来承载和固化人类的科学知识与经验，将人的隐性知识显性化、模型化的工业技术与系统是制造智能的重要来源。材料、机器等实体系统皆载有知识，负有智能，知识在工业系统中得以运用和流动，工业自动化程度越高，这种制造智能的应用规模就越大、深度就越甚。与之相对，在农业时代，手艺则主要依靠师傅和徒弟心口相传，没有规范、标准的实物载体。

其三，基于软件的工业数字模型、基于网络的工业大数据与基于算法与数据的人工智能成为制造智能的集大成者。产品数字化、技术软件化、知识网络化程度越高，制造智能的响应越快、越灵活、越有柔性。特别是有了网络以后，制造智能的部署就不仅依靠本地机器内嵌的知识系统来操纵，还可以广泛调用广域的分布式智能来交互协同，这使得单个制造单元的智能水平远远超过历史上所有的机器。

随着科技的进步，这三类智能现象呈现出相互交融、协作创新的局面，那么它们之间到底有什么内在联系？在一个更大的智能制造体系内，这些源于不同的学科与行业，截然不同的知识和技术体系，如何才能做到技术衔接、数据流动以及知识重用？

中国人创立的三体智能理论

《三体智能革命》（下称“《三》书”）中提出的三体智能理论，对前述问题作了系统回答。该理论可以简洁表述为一个包容多种智能技术的模型，在学术上提出了原创的理论。

最简洁的模型：三体世界、三类智能

在《三》书中，按照出现的时间顺序，作者把世界分为三类“体”：物理实体、意识人体和数字虚体。其中前“两体”都很好理解，第三体数字虚体，是指存在于电脑和网络设备之中的一种用来驱动软硬件设备的高级数理逻辑系统，源于电脑而实现，基于软件而发展，载于网络而增强，由于知识而智能。

三体之间的相互作用关系，可以用“三体化一智能模型”来表示。

300万年前，人类祖先智人开始了认识自然、学习自然、了解并掌握改造自然的规律的伟大历史进程。人类在创造劳动工具（人造系y）的同时，也创造积累各种知识，并用这些知识来指导自己更好地创新和优化各种人造系统。这是一种两体作用的、古老的知识发生学。

当第三体（数字虚体）诞生之后，事物开始了本质的变化：原来的两体作用开始向三体作用转变；三体彼此相互作用产生了三个相互作用界面，而过去只有一个界面；在第三体的诱发与促进下，CPS开始在智能制造领域发挥重要作用。三体彼此交汇，并且趋势是各自的边界越来越模糊。

最新鲜的见解：物理、生理与数字三类系统均发展出特有的智能技术

《三》书给出了全新的智能定义：智能本质是一切系统对自然规律的感应、认知与运用。

该书作者提出的系统，包括了三体世界，即自然界和生产中的一切物理实体、生物界有着充分自由意识的人体、由人基于硬件/软件/网络技术所创建的数字虚体。这是一个定位层次较高、具有一定的哲学意味并且具有最大包容度的智能定义，不仅涵括了现有的多种形式的智能内涵，而且可以把物理实体所具有的智能表达出来，这是非常重要的学术拓展。目前尚未见其他人和其他文献资料给出类似的定义。

三体模型也较好地解释了上一节提到的三种智能现象，即科学效应是物理实体对自然规律的承载与感应，人类知识与经验是意识人体对自然规律的认知、归纳与抽象，数据分析是对人造系统运行结果（大数据）的提炼。

最普适的智能判定标尺：“20字箴言”

在《三》书中，作者给出了判断智能系统特征的“20字箴言”：状态感知、实时分析、自主决策、精准执行、学习提升。

第9篇：智能制造论文范文

【关键词】 人工智能 大脑智能 智能机器人

0 引言

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，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。二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。

1 人工智能的发展历程

（1）人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德摩尔根提出了“思维定律”，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器”，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。1936年，24岁的英国数学家图灵提出了“自动机”理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，在定义智慧时，图灵做出了解释，如果一台机器能够通过称之为图灵实验的测试，那它就是智慧的，图灵实验的本质就是让人在不看外型的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为。（2）上世纪三四十年代，维纳、弗雷治、罗素的数理逻辑，和丘奇、图灵的数字功用以及计算机处理发展促使了1956年夏Dartmouth会议上人工智能学科（由“人工智能之父”麦卡锡提出，麦卡锡曾是Stanford人工智能实验室主任）的诞生20世纪60年代以来，采用生物模仿来建立功能强大的算法，包括进化计算等，人工生命以进化计算为基础，研究自组织、自复制、自修复以及形成这些特征的进化和环境适应。70年代以来，Conrad等研究人工仿生系统中的自适应、进化和群体动力学，提出不断完善的“人工世界”模型。80年代，人工神经网络再度兴起促进人工生命的发展。（3）1992年贝兹德克提出计算智能。专家系统在90年代兴起，模拟人类专家解决领域问题。

2 人工智能的研究

强人工智能的观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。弱人工智能的观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。现在主流科研集中在弱人工智能上，强人工智能的研究则处于停滞不前的状态下。

目前人工智能主要研究内容是：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面，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、知识发现与数据挖掘、遗传与演化计算、人工生命应用等等。未来人工智能可能会向以下几个方面发展：模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。

3 人工智能的应用

IBM公司“deep blue”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军，美国Sandia实验室建立了国际上最庞大的“虚拟现实”实验室，拟通过数据头盔和数据手套实现更友好的人机交互。国际各大计算机公司相继开始将人工智能作为其研究内容，几乎包括所有IT企业，以及很多金融巨头，纷纷建立自己的人工智能产业部，利用“智能”来解决问题。无人驾驶车的诞生，打破了汽车靠人驾驶的时代。

MIT开发出了SHRDLU，STUDENT系统可以解决代数问题，而SIR系统则开始理解简单的英文句子了，SIR的出现导致了新学科的出现：自然语言处理。在70年代出现的专家系统成了一个巨大的进步，它头一次让人知道计算机可以代替人类专家进行工作。在理论方面，计算机开始有了简单的思维和视觉，而不能不提的是人工智能语言Prolog语言诞生了，它和Lisp一起几乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。

4 人工智能的影响及发展必须注意的问题

（1）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。（2）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。（3）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。

5 智能机器人

智能机器人具有类似于人的智能，它装备了高灵敏度的传感器，因而具有超过一般人的视觉、听觉、嗅觉、触觉的能力，能对感知的信息进行分析，控制自己的行为，处理环境发生的变化，完成交给的各种复杂、困难的任务。而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。目前研制的智能机器人大都只具有部分的智能，和真正的意义上的智能机器人，还差得很远。

6 结语

当然，虽然人工智能一直都处于计算机技术的最前沿，但人工智能的发展也并不是一帆风顺的，并不象我们期待的那样迅速，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷。人工智能的问题的在于，一方面哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次高而抽象；另一方面AI逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太基本。由于对中间机制知之甚少，这种背景下提出的各种AI理论，就只能是或者完全不同于人类思维，与人类的思维模式相距太远，同时在人类思维方式的理解上也有待突破，不然很难形成更新的AI框架和理论体系。尽管如此，多学科的联合协作研究也带来了足够引人注目的增长。因为人工智能的基本理论还不完整，我们还不能从本质上解释我们的大脑为什么能够思考，这种思考来自于什么，这种思考为什么得以产生等一系列问题。但经过这几十年的发展，我们相信它会给世界带来难以预料的变化。

参考文献：

[1][美]StuartJ.Russell[美]PeterNorvig人工智能：一种现代的方法（第3版）.

[2]人工智能及其应用蔡自兴徐光佑.

[3]游戏人工智能编程案例精粹[美]MatBuckland.