无人农场是机器换人所要展现的最终形态，物联网替换了人类的感知器官 ; 大数据和人工智能组成智慧云大脑，替换了人类的大脑 ; 无人驾驶的农业机械(简称无人驾驶农机，泛指用于农业生产的所有机器人、无人机、机械装备等)替换了需要人类四肢参与执行的有人驾驶农机。
无人农场的关键技术主要包括物联网技术、大数据技术、人工智能技术和无人智能农业装备技术等。无人农场的关键技术按照模块一般可以划分为感知数据融合技术模块、规划决策技术模块和控制执行技术模块等。感知数据融合技术模块主要包括物联网技术，规划决策技术模块主要包括大数据技术和人工智能技术，控制执行技术模块主要包括无人智能农业装备技术。无人农场的关键技术主要包括以下几个：
（一）物联网技术
近年来，传统互联网技术的不断发展，衍生出了物联网技术。物联网技术主要包括传感器、数据传输等技术。物联网技术将环境、作物和智能农业装备等信息实时连接，构建无人农场的“神经网络”，为无人农场提供精准的数据支持。物联网技术是无人农场智能化的基础，有助于农业生产科学、准确地进行。
传感器广泛应用于各种农业装备中，使得无人农场的各个生产过程可视可控。如，耕整地机械利用超声波传感器、红外传感器和压力传感器等实时感知机具的耕作深度和耕作阻力等信息。
数据传输技术包括有线数据传输技术和无线数据传输技术。5G技术作为一种新型无线数据传输技术，具有传输速度快、延时低等优点，5G技术在无人农场中的应用将成为智慧农业的重要发展方向。
（二）大数据技术
大数据技术，主要包括大数据采集、处理、存储和分析等技术。农业大数据技术能够科学合理地分析农业数据，发现数据之间的潜在关系，进而指导农业生产。农业大数据现在已经成为农业发展的新型资源。农业大数据技术可以建立并不断完善无人农场经验库，形成更加科学、准确的方法论来指导农业生产。
（三）人工智能技术
人工智能技术，主要包括智能识别、智能学习、智能推理和智能决策等技术。人工智能技术让无人农场拥有智慧的大脑，让机器具有类似人类的思考能力。无人农场在农业生产过程中，通过人工智能技术，自主学习训练并增长智慧，从而能够做出更加科学合理的规划决策。人工智能技术在农业上主要有农作物识别与检测、农作物病虫害与缺素诊断、农作物生产精准管控、农产品质量分拣和溯源、土地与种植资源管理等应用场景。
（四）无人智能农业装备技术
无人智能农业装备技术，主要包括状态数字化监测、智能信息感知、自动导航控制、智能动力驱动和装备智能作业等技术。无人智能农业装备，主要包括无人驾驶农业机械、农业机器人和农业无人机等。农业机械无人驾驶是无人农场的重要表现形式。无人驾驶农业机械主要包括无人驾驶精量播种机械、无人驾驶耕整地机械、无人驾驶植保机械和无人驾驶收获机械等。在农田作业时，无人驾驶农业机械需要进行合理路径规划、准确姿态控制、灵敏自动避障和自主停止。
无人驾驶农业机械在实际运行时需要进行行为决策和合理路径规划。科学合理的决策和规划可以确保无人驾驶农业机械安全工作。规划决策技术模块是无人驾驶农业机械的大脑，主要由计算单元组成。各种传感器采集的数据统一传输到计算单元进行计算、规划和决策。无人驾驶农业机械控制执行技术模块接收由规划决策技术模块形成的控制命令，并将这些指令输送给转向、制动等系统，完成自主转向、制动等 *** 作，实现准确姿态控制、灵敏自主避障和自主停止。
农业机器人可以分为除草机器人、施肥机器人和收获机器人等类型。面对复杂工况和恶劣环境，农业机器人也能正常完成农业生产作业。当农业机器人收到工作指令后，农业机器人能自主移动到作业位置并进行作业。
无人驾驶农业机械，与农业机器人和农业无人机等无人智能农业装备共同组成了无人农场地空协同作业体系。无人智能农业装备，是前端物联网技术、大数据技术和人工智能技术的重要载体，在前端无人智能感知与规划决策的基础上，完成无人农场的具体作业。乐清智能装备科技加速与河北工业大学共同创建了大数据中心、5G网络技术、物联网应用、无人驾驶及情景感知等研发平台，以及激光非接触表面测试、可穿戴式生物传感器、半导体测试设备等检测设备平台。智能制造源于人工智能的研究。一般认为智能是知识和智力的总和，前者是智能的基础，后者是指获取和运用知识求解的能力。
智能制造是指在生产过程中，将智能装备通过通信技术有机连接起来，实现生产过程自动化，
并通过各类感知技术收集生产过程中的各种数据，通过工业以太网等通信手段，上传至工业服务器，在工业软件系统的管理下进行数据处理分析。
并与企业资源管理软件相结合，提供最优化的生产方案或者定制化生产，最终实现智能化生产。
智慧农业是以信息和知识为核心要素，通过互联网、物联网、大数据、人工智能和智能装备等现代信息技术与农业跨界融合，实现农业生产全过程的信息感知、定量决策、智能控制、精准投入、个性化服务的全新农业生产方式，是农业信息化发展从数字化到网络化再到智能化的高级阶段。
智慧农业
智慧农业整合生物技术、信息技术、智能装备三大生产力要素。智慧农业包括智能农业装备、智能传感器系统、智能无人机、智能机器人、软件等主要技术。
美国、英国、澳大利亚、法国、德国、日本等国家围绕智慧农业进行了广泛的布局，2015-2025全球智慧农业市值将达到683亿美元。
智慧农业
发展趋势：
一、大数据技术渗透农业全产业链。未来发展农业，要从全产业角度进行布局。大数据技术全面渗透了从种子肥料开始，到生产、加工、配送到消费者餐桌，再到废弃物处理的全过程，体现出信息科技对农业产业发展的支撑作用。
二、智能化装备广泛应用。智能化的装备是通过智能化的改造和升级，使机器具有一定的智能性，可以全面或部分的辅助人便捷、可靠地完成特定复杂的目标任务。世界智能农机装备发展经历了不同的历史阶段，从机械化到数字化、自动化、智能化，现在已经衍生了系统。目前，国际上研究农机装备，重点体现在自动驾驶拖拉机、农业机器人和农业无人机等方面。
智能农机
三、无人化、少人化发展迅速。由于农村劳动力减少，农村出现了无人种地的情况，特别是热天打药、冷库长时工作等复杂农业生产环境条件，对人的身体有很大危害。基于劳动力减少和工作环境恶劣，无人化、少人化农场是未来的发展趋势。
四、信息科技推动农业生产方式变革。原来在田里种地、养殖，现在可以进行工厂化生产，比如植物生产工厂、工厂化养猪等模式。
①地下精准定位导航系统;
②随掘随采精准探测地质信息系统;
③智能快速掘进和采准系统，矿井通风、供排水、主副运智能系统;
④工作面智能开采系统;
⑤危险源智能预警与灾害防控系统;
⑥矿井全工位设备设施健康智能管理系统;
⑦煤矿地面分选运销与生态建设智能系统;
⑧煤矿物联网综合智能管理系统。
煤矿智能化是指煤矿开拓设计、地测、采掘、运通、洗选、安全保障、生产管理等主要系统具有自感知、自学习、自决策与自执行的基本能力。
针对控制中心页面的建设，运用丰富的可视化图表和动画效果，集成供水、通风、运输、掘锚机运作及井内三维漫游画面，形象的对井下多元应用场景进行详尽的数据解释；Hightopo可视化可融合智能感知设备数据，实现对矿井的生产环境、工作视角、设备分布、工艺流程、产量走势、巷道划分、设备运行实时状态
采用物联网、云计算、大数据、人工智能、自动控制、智能装备等与煤炭开发技术装备进行深度融合，形成全面自主感知、实时高效互联、自主学习、智能分析决策、动态预测预警、精准协同控制的煤矿智能系统。
智能化煤矿可实现矿井地质保障、煤炭开采、巷道掘进、通风排水、生产经营等全过程的安全高效智能运行。三维立体的巷道监管效果，有利于改善矿山环境及工程实施设计，能将巷道工程变迁情况客观无误的记录和展现。
点击按键可随意切换工作区视角和井内视角，方便运维人员从不同角度观察到每条巷道的名称、视点位置、设备分布及对应的数据。巷道内部漫游设有前进、倒退等功能，易于实时了解视点位置。此外，增添聚光灯的设计会让巷道整体更加真实，仿佛身临其境。
记忆割煤、滚筒换向、自动往返及故障诊断的联动控制功能，针对采煤机故障诊断提供切实的数据依据，加速扼杀故障的萌芽。通过地面调度室即可远程遥控 *** 作，由此达成井下少人化作业，加大煤炭资源的开采效率，为采煤机的高效安全生产奠定基础。
通过强大的渲染功能，真实还原采煤机井下运动工况的行进效果，利用 HT 可视化图表将采煤机运行的关键数据进行直观呈现。
到 2025 年，大型煤矿和灾害严重煤矿基本实现智能化；到 2035 年，各类煤矿基本实现智能化，构建多产业链、多系统集成的煤矿智能化系统，建成智能感知、智能决策的煤矿智能化体系，实现安全绿色、高效、智能化生产。
由此可见，在矿业开采政策的呼吁下，对矿山以破坏环境的粗放开采形式都将面临淘汰。若要实现可持续发展，则需基于 5G、物联网、大数据等高新技术手段，将矿山的多类型传输网络、管理、自动化等系统进行高度集成，铸造“矿山大脑”。
随着国家环境保护力度的持续加大及能源消费结构的转型，正倒逼煤炭产业必须走绿色智能的清洁化生产之路，智慧矿山可视化解决方案恰到好处的助力实现低碳循环发展：将各生产线的控制集中于此，各生产环节信息共享、横向协作，辅助运维人员构建自主感知、智能分析、科学决策、集约高效的数字化矿山。
智能环保装备技术主要学习智能装备技术加工技术的基础理论和专门知识。
智能环保装备技术学环保装备制造工艺、环保设备运营管理、环保物联网系统设计、环保装备安装与维护、生态环境大数据技术、环保装备控制与PLC应用、水污染控制技术、大气污染控制技术、固体废物处理与处置。
可在环保装备制造公司、基层环境保护行政管理机构、环境监察部门、建设项目环境监理机构、环境规划设计机构、环境评价与咨询机构、工矿企业环境管理及其他环境监督、环保设施管理等单位从事环保相关工作。对应的岗位供不应求，就业方向广、前景好。
智能环保装备技术专业目的是培养掌握本专业知识和技术技能，面向生态环境保护等行业的装备设计、制造、施工、运营、维保、智能化升级的技术人员等岗位职业群，能够从事固体废物处理处置、水污染治理、大气污染治理等工作的高素质复合型技术技能人员。
智能环保装备技术专业作为一个新兴专业，人才需求缺口巨大，学生供不应求。智能环保装备技术专业的设立为环保行业培养了具备计算机、机电控制、环保装备制造相关知识的复合型人才，提高了环保行业人员的信息化水平。
人工智能运用——环境传感器：
在智能工业迅速发展的当下，传感器成为生产过程中必不可缺的元件，随着“环保热”的持续升温，环境传感器应运而生。公开资料显示，环境传感器主要包括土壤温度传感器、空气温湿度传感器、蒸发传感器、雨量传感器、光照传感器、风速风向传感器等。
如今，环境传感器可有效感知外界环境的细微变化，是环境监测部门首选的高质量仪器。其中，作为环境监测系统的“三大基石”，气体传感器、水环境检测传感器、土壤污染检测传感器发挥着越来越重要的作用。
院校专业：基本学制：四年 | 招生对象： | 学历：中专 | 专业代码：080213T
培养目标
培养目标
专业定义 智能制造工程专业立足“新工科”培养理念，该专业主要研究智能产品设计制造、智能装备故障诊断、维护维修，智能工厂系统运行、管理及系统集成等，培养能够胜任智能制造系统分析、设计、集成、运营的学科知识交叉融合型工程技术人才及复合型、应用型工程技术人才。 课程体系 《人工智能技术》、《工业机器人技术》、《计算机程序设计（Python、Java）》、《智能制造信息系》、《工业互联网》、《数据库技术》、《机械设计基础》、《物联网技术与应用》等。 就业方向 智能制造行业：智能产品设计及制造、智能制造产品开发、智能产品管理、系统架构规划。
职业能力要求
职业能力要求
专业教学主要内容
专业教学主要内容
《人工智能技术》、《工业机器人技术》、《计算机程序设计（Python、Java）》、《智能制造信息系》、《工业互联网》、《数据库技术》、《机械设计基础》、《物联网技术与应用》等
专业（技能）方向
专业（技能）方向
智能制造行业：智能产品设计及制造、智能制造产品开发、智能产品管理、系统架构规划
职业资格证书举例
职业资格证书举例
继续学习专业举例
就业方向
就业方向
对应职业（岗位）
对应职业（岗位）
其他信息：智能制造工程专业主要学习工程图学、机械原理及设计、电工电子学、智能设计与仿真技术、制造工程与技术、公差与检测技术、智能装备控制技术、智能传感技术、机器人工程、智能制造系统规划与设计、智能运维与健康管理等内容。 智能制造工程是一个系统工程，集成了智能化设计与制造、智能装备、工业机器人、工业物联网、人工智能、大数据、智能运维管理等关键技术，融合了机械工程、控制工程、计算机科学和管理科学等多个学科的最新发展技术。
物联网是继计算机、互联网之后的又一信息化时代的变革，它通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，应用在网络与实物的融合中。物联网里面的应用就更广泛智慧工业，智慧农业，智慧城市，智慧医疗，这些都是和大数据，云计算结合在一起的，人工智能也是其中的一部分。那么，什么是人工智能物联网（AloT）？
AIoT（人工智能物联网）=AI（人工智能）+IoT（物联网）。AIoT融合AI技术和IoT技术，通过物联网产生、收集海量的数据存储于云端、边缘端，再通过大数据分析，以及更高形式的人工智能，实现万物数据化、万物智联化，物联网技术与人工智能追求的是一个智能化生态体系，除了技术上需要不断革新，技术的落地与应用更是现阶段物联网与人工智能领域亟待突破的核心问题。
简而言之，就是人工智能技术与物联网在实际应用中的合理融合实现效益最大化。
那么，人工智能和物联网又有什么区别呢？
人工智能和物联网两者的区别，大可不必去研究谁占据主导地位。与其说两者有什么区别，不如说是两者其实是相辅相成，相互联系的“共同体”。只有它们同时使用，才能实现人工智能和物联网最大优势。而且根据数据显示，在不久的将来，物联网技术将无处不在，我们很难再找到没有连接互联网的设备。
人工智能和物联网的是怎么结合在一起应用在现实生活中的？
1、无人机交通监控
我们的城市道路随着不断发展的同时，交通堵塞问题也每况愈下。因此使用实时资料来监控和改变交通流量，可以显著提高效率并改善塞车的情况。透过智慧路灯的架设，在每个路段监测流量并且及时调整交通号志，或者透过无人机作为机动性的更高的部署选择，并且可以监测更大范围的地区，利用智慧实时搜集信息，然后送交附近的装置进行分析。虽然物联网装置具有更强大的计算能力，但网络频宽仍然受到限制。而目前正在进行的5G基础建设，则可以有效地解决资料传输延迟问题，大幅提升实时分析，以满足智慧物联网工作负载的要求。
2、特斯拉智能汽车
特斯拉很好地应用了众多传感器、GPS和摄像头来开发的自动驾驶技术。特斯拉汽车通过物联网嵌入式传感器和人工智能应用来学习智能交通行为，以实现360度自动驾驶汽车。而这一项技术还有一个值得提的点是，所有特斯拉汽车都可以通过智能控制设备相互交流。此外，它还有助于提高每个单元的性能。
3、智能家居
智能家居行业，作为AIoT人机交互最重要的落地场景，正吸引越来越多企业进入。过去的家电就是一个功能机时代，就像以前的手机按键式的，帮你把温度降下来，帮你实现食物的冷藏；现在的家电实现了单机智能，就是语音或手机APP的遥控去实现调温度、打开风扇等等。基于互联智能的构想，未来的AIoT时代，每个设备都需要具备一定的感知(如预处理)、推断以及决策功能。因此，每个设备端都需要具备一定不依赖于云端的独立计算能力，即上面提到的边缘计算。
有相关言论称，在未来量子计算可能在人工智能方面发挥重要的积极作用。因为经典的人工智能不管发展到什么程度，我们仍然觉得这是一部机器，是一个机器人，它不可能完全像人类大脑一样去思考。而量子力学把观测者的意识与物质的演化结合起来，所以有些科学家会猜测，人类大脑的运行机制可能和量子计算机有一些相通之处。随着量子计算的发展，也许可以帮助我们更好地理解人类的智慧。总而言之，无论是AI，还是物联网，都离不开一个关键词——数据。数据是万物互联、人机交互的基础。AI的介入让IoT有了连接的“大脑”。同样，归功于当前存储技术发展，让数据有了基本的“后勤保障”。云服务的快速扩张，则让数据有了发挥价值的物质基础。
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