智能制造如何利用工业物联网的技术，实现生产过程中的自动化控制和优化？

智能制造可以利用工业物联网的技术，实现生产过程中的自动化控制和优化，其主要技术和应用包括：

传感器技术：利用传感器获取生产过程中的各种数据，包括温度、湿度、压力、电流、电压等信息，将其转换为数字信号进行处理和传输。

数据采集和处理：将传感器获取到的数据进行采集和处理，通过物联网技术将数据传输到云端或本地服务器进行存储和分析。

数据分析和挖掘：通过数据分析和挖掘技术，对生产过程中的数据进行深入分析和挖掘，提取有用信息并进行优化决策，实现生产效率和质量的提升。

自动化控制：通过控制器、执行器等设备，实现生产设备的自动化控制，包括开关机、调整参数、控制速度等 *** 作。

信息可视化：通过大屏幕、手机、平板等设备，将生产过程中的数据和信息进行可视化展示，实现对生产过程的实时监控和控制。

通过工业物联网的技术应用，智能制造可以实现生产过程的数字化、自动化、智能化和可视化，提高生产效率和质量，减少资源浪费和环境污染，为企业提供更多的商业价值和竞争力。

目前，很多公司正在积极布局智能制造和工业物联网发展战略。问题是，这些企业是会共同推进两个战略的发展还是分开推进呢？我相信他们会共同推进，但我也可以理解那些把他们看作是分开的人。
在我们讨论这个话题之前，先让我先定义一下术语，因为有很多关于这个的争论。
智能制造：在工厂和整个价值链内实现业务、物理和数字流程的智能化、实时协调和优化。基于所有可用的信息，资源和流程将实现自动化、集成化、被监控和持续评估。（根据MESA International ，MES国际联合会定义）
IIoT：在工业（如组件、产品、产品运输和设备）中使用的物理对象（“物”）中嵌入电子、软件、传感器组成的网络，这个网络能够使物理对象通过互联网协议(IP)收集数据并与控制系统、业务流程和分析交换数据。（根据维基百科“IoT”修改）
现在回到我们的核心问题：两个战略是要共同推进还是分开推进呢？很明显，目前还没有定论。下面是这些观点的一些背景：
工业互联网协会(IIC)说:"通过自动化工业设备和系统之间的通信，IIoT提高了整个工厂的效率，使其更加智能化，"我同意。我相信，IIoT是智能制造的一项有利技术，它的进步将推动智能制造的发展。同样，随着智能制造超越概念，进入公司正在执行的项目，制造商和他们的解决方案提供者将改进支持这些项目的IIoT技术。这两个很可能会被共同推进。
另外：并不是每个人都同意。在最近的MESA调查中，超过三分之一的制造商报告说他们不相信智能制造包括IIoT（参见上图）。我明白这个观点，因为智能制造有很多途径。实际上，IIoT可以在一些可能定义智能制造的正常边界之外使用。
与智能制造相比，IIoT确实发展可能会更快，因为解决整个价值链上的项目是一个超出公司内部的挑战。像通用动力公司、通用磨坊和通用汽车这样的大公司可以展示他们的力量，并帮助推动特定行业的智能制造行动，但是IIoT项目可以取得很大的进展，并在公司的内部提供许多好处。如果消费者市场上的物联网计划提高了工厂内部的期望门槛，那么实现类似的互联互通、数据访问、控制和分析能力也会有压力。
此外，生产仍将涉及人员，以及未配备IIoT的设备和产品。对于一些智能制造方案，IIoT没有也不可能是商业案例，这些情景可能关注人员和价值链流程。
推动第四次工业革命的是什么？
有些人会认为智能制造或IIoT可能导致第四次工业革命。我也有一个观点：智能制造是这场革命的基础，而IIoT不是。即使IIoT的发展比智能制造快得多，我也不认为它足以让生产企业进入下一个生产力阶段。
那么IIoT缺少了什么来推动第四次工业革命呢？首先是企业环境。智能制造不仅整合了工厂或智能连接工厂，还包括智能连接的供应链和贯穿产品生命周期的数字线程。与其他工业革命一样，技术的转变--比如IIoT--必须与新的流程和人们工作的方式协同工作，以达到我们在第四次工业革命中所追求的生产力水平的提高。
IIoT是一项基础技术，但它只做它所做的事情--在"事物"之间创建通信，以便更容易地获取数据和分析。第四次工业革命需要许多其他技术和工艺。其中一些将针对一件设备或生产过程；其他人将在工厂、企业或价值网络上工作。
真正让商界人士兴奋的是，当新技术和新方法将它们整合在一起时，就会扰乱市场，并让公司提供新的服务和与新产品所能产生的数字数据绑定的新价值。例如，基于IoT的智能产品可以向工程师和生产者提供关于产品如何在该领域执行的反馈。基于这些数据，我们能提供什么样的新见解和服务？
这就是为什么我认为，要实现第四次工业革命需要更多的时间。它将把IoT和IIoT引入智能制造策略，以创建新的方法来协调和优化整个价值链中的流程，并向客户交付新的服务级别。

6月29日，由南京市人民政府与未来论坛共同主办，中国国际贸易促进委员会南京市分会、南京经济技术开发区管理委员会、南京市国际商会承办的 “2019未来论坛·南京峰会”正式 开幕，本次峰会的主题为 “同行･共创” 。

在开幕式上，南京市人民政府副市长胡洪，红杉资本中国基金合伙人、未来论坛理事周逵作为主办方代表分别对所有参会嘉宾表达了欢迎与感谢。南京经济技术开发区管委会副主任沈吟龙对人工智能产业新地标“中国(南京)智谷”的打造作出重点介绍。

在随后的大会主旨演讲环节上，浙江大学求是特聘教授、浙江大学医学院附属第一医院双聘教授、浙江大学应用数学研究所所长、浙江大学理学部图像处理研发中心主任、大数据算法与分析技术国家工程实验室杭州创新中心主任 孔德兴 ，元禾华创投委会主席、未来论坛理事 陈大同 ，英国帝国理工学院教授、中国人工智能产业创新联盟专业委员会主任委员及鲲云 科技 联合创始人及首席科学家、英国计算机学会（BCS）会士、英国皇家工程院院士、美国电子电气工程师协会（IEEE）会士 陆永青 ，地平线创始人兼CEO、未来论坛青年理事 余凯 ，为与会者带来了海内外最前沿的科研信息及成果转化经验。

在上午的论坛上，行业优秀的企业家、科学家与投资人围绕 工业物联网 、 中国芯片 两大热点 科技 领域主题进行了演讲和创新对话。

智能制造是振兴实体经济、加快工业转型升级的重要突破口。我国近年来相继推出一系列智能制造的战略规划，通过工业物联网实现数字化、网络化，能够提升企业的生产效率和产品附加值，缓解生产成本。

上海全应 科技 有限公司董事长兼CEO夏建涛 在“工业互联网技术及其在热电生产智能化中的应用”的主题演讲里带来了在工业互联网时代，关于热电产业化的观点。他认为我国工业主要有两大问题：

上海全应 科技 有限公司董事长兼CEO夏建涛

工业互联网平台出现能够解决上述问题，它对离散制造业来讲重点在于智能化的管理，对流程制造业重点在于工艺的控制。其在工业企业运用中主要有三个场景， 第一是在生产中运用，第二是对企业的数据进行管理和决策优化，第三是实现全产业链的资源优化配置与协同 。夏建涛以热能生产行业为例，分享了工业互联网在产业里如何使用及使用的效果。同时他还提到“海量数据+智能算法+超级算力”会产生超越人智力的智能化系统，将深刻改变人类 社会 。

会后，亿欧新制造频道与夏建涛进行了交流，他表示目前的工业互联网最终是要落实到具体的应用场景，企业采购任何一个设备或是系统，他需要计算投入产出比，需要能够切实地解决现有的问题，“一个工业互联网平台，或者一种技术能否说服客户，取决于你是否能为客户提供切实可计算的价值。”

玄羽 科技 董事长李鸿峰 在主题演讲“AI赋能3C制造”分享了在3C行业的智能制造。玄羽 科技 选择3C制造作为智能制造的一个切入点，是因为看到了3C制造在今天已经面临着 三大困境 ：

玄羽 科技 董事长李鸿峰

当一个产业面临这些困境的时候，就必须考虑通过技术创新和成本优化进行转型升级，这就催生了他们对智能化制造的需求。3C制造行业的特点一是 高度 离散 ，二是 迭代非常快 ，这样的行业优势在于：通过 科技 手段能带来效率提升的价值空间很大。劣势在于：由于其太离散，改造的过程十分困难。在这一背景下，玄羽 科技 最开始选择的路径是以头部企业为主，它的特点是产线基础比较好，理念比较强，可以带动整个行业。

他表示 智能制造 并非是自动化，而是智能化 。在今天的技术上，智能制造一定是算法和算力的结合，通过数据和算法的方式，切入到智能制造，并且带来巨大的价值。

慧联无限首席科学家胡昱 在主题演讲“让产业动能更强劲——数字化产业园区20”中主要分享了工业物联网的工作场景之一“数字化产业园区”的具体应用。

慧联无限首席科学家胡昱

“数字化产业园区”的价值在于利用LPWAN技术帮助园区内管理者提高管理水平和对园区入驻企业提升服务质量，他详细介绍了智慧园区解决方案的架构、平台的概述以及在实际案例中利用数字化运营的方法，并分别概述了解决了来自园区不同角色的痛点问题，希望最终打造一个构建结合园区的开发商、运营商，地方政府还有行业协会综合的融合平台。

工业物联网的核心是信息智能与工业智能的融合。通过采用信息技术，例如物联网、大数据、人工智能、区块链、5G等实现以数据驱动的工业应用的信息化与智能化，进而提高产业效率，创造价值。协合新能源集团执行董事兼CTO、未来论坛青创联盟成员尚笠尚笠作为对话环节的主持人与各位企业领袖、科学家针对发展工业物联网，难度究竟在哪里？即将到来的5G网络时代将怎样推进工业和制造业的数字化变革？从工业自动化向工业智能化升级，产业和企业如何把握新机遇等问题展开了讨论。

科技 创新对话——工业物联网:“智造”升级

慧联无限首席科学家胡昱 认为工业物联网在中国会不断往前走，但是在这个过程中，有一些定数会被打破，包括我们的工业。他认为工业物联网的IT和OT的融合还需从组织架构和战略两方面来进行。另外，从工业物联网技术创新角度看，他认为传感器创新非常重要。

清华大学计算机系长聘副教授、博士生导师李丹 认为，现在工业物联网从概念到落地，已经在是在缓慢增长的阶段，后面会越来越好。这是因为技术上是成熟的，产业的需求也在。另外，他认为IT和OT的结合，本身就会催生出新的技术创新的机会。

玄羽 科技 董事长李鸿峰 认为工业物联网要有一个循序渐进的客观规律。工业物联网IT和OT的融合，就是两化的融合。这种融合依托的是“彼此理解”的融合，信息化的人一定要了解工业上的东西，工业人一定了解信息化的东西，在实际的项目上进行打磨、成长，这样才能在将来真正意义上增加两化人才。他认为工业物联网创新，数据是基础，没有数据就没有依托了，数据从量变到质变，就会衍生出应用的创新。

毕马威中国管理咨询服务主管合伙人刘建刚 认为工业物联网的应用现在不仅仅是一个概念的问题。怎么把概念落为实处？一是要从需求导向；二是战略驱动；三是企业本身的能力建设；四是必须要场景切入；五是生态系统协同的能力。从工业互联网行业发展来讲，要有标准：一是工业互联网接口开放的标准；二是融合后的IT架构的标准。

上海全应 科技 有限公司董事长兼CEO夏建涛 认为工业物联网只有正向、增强性的循环，这个产业才能真正落地。工业物联网要IT、OT深度在一起，认为云+端的创新，对工业物联网技术创新非常重要。

启明创投合伙人叶冠泰 认为，促进工业互联网的发展，非常必要的一点是IT和OT的紧密结合，但更为重要的关键点是缩短打通整个行业的利益链条。

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物联网技术在可循环经济中的应用分析

循环经济在中国发展迅速，并被确定为国家发展战略的重要组成部分。将资源进行有效运用是循环经济的主要内容，“再利用”以及“可控化”是其中的两个原则。下面是我为您整理的物联网技术在可循环经济中的应用分析论文，希望能对您有所帮助。

摘要： 随着全球经济的发展以及科技技术的进步，传统的可循环经济已经跟不上如今社会发展的速度，这就需要与当今的科技进行有效的结合。将物联网技术应用到可循环经济领域，是当前社会发展的必然趋势，而如何将物联网技术科学、合理、高效地应用到可循环经济中是值得深思的问题。本文对循环经济以及物联网技术进行了详细的叙述，并从汽车废弃回收利用的现状出发，以汽车的可循环经济网络为例，具体地论述了在可循环经济下的物联网技术的应用，并对其中物联网技术中的关键技术进行详细概括。

关键词： 可循环经济;物联网技术;应用

随着传感器、信息技术、网络、射频识别RFID、移动计算等技术的飞速发展，物联网技术(TheInternetofThings，IOT)应运而生。物联网概念由美国麻省理工大学KevinAshton教授在1991年首次提出[1]。物联网技术是当前社会的主流应用技术，是对互联网技术的扩展以及革新。继计算机和互联网之后，物联网被认为世界信息技术产业的第三次浪潮。将物联网技术应用到可循环经济领域，使网络技术与社会经济结合是未来社会经济发展的主流趋势。本文以循环经济为主要视角，从物联网技术的应用出发，以汽车行业为例，论述物联网技术在产品的生产、消费、回收的循环过程中的具体应用。

1可循环经济下的物联网技术应用概述

循环经济最早在Boulding的“宇宙飞船经济”中被提及，其具体定义最早由Pearce提出。20世纪末，循环经济的理念被系统地引入中国学术界。循环经济在中国发展迅速，并被确定为国家发展战略的重要组成部分[2]。将资源进行有效运用是循环经济的主要内容，“再利用”以及“可控化”是其中的两个原则。相比较传统的经济模式，可循环经济更加符合我国国情。传统的经济模式让我国的物产资源以及环境承受能力都日渐衰落，而可循环经济模式的兴起给我国经济发展带来了新的曙光。可循环经济不仅是已贯彻落实的基本国策，更是我国建立资源节约型、环境友好型社会的`重要措施。

物联网是一个潜在的内循环系统。从经济学角度来说，循环经济系统是一项系统工程[3]。物联网主要借助射频识别技术(RFID)以及全球定位系统等相关的信息传感设备，借助现代通信技术，将需要进行鉴别的物体同互联网进行连接，从真正意义上对物体进行鉴别、跟踪以及管理等，并且将这些信息传感设备与互联网结合起来，形成巨大的网络[4]。这

样的结合实现了物品与网络的链接，更方便基础设施与互联网交换信息，将智能化更好地带入生活的每个角落，其追踪、识别、定位等都是其具体的体现。物联网技术的基本原理是借助射频识别(RFID)技术，在计算机互联网庞大的平台上实现物品信息的自动采集并达到信息的共享。

在产品的生产完成阶段，产品会贴上储存有EPC编码的电子标签，这个电子标签将会一直跟随该产品整个运行的生命周期，而其标签就如产品标志，可以通过物联网对其进行跟踪查询。在物联网技术运用之前，物理的基础设施是和网络基础设施分别开来的，其物件、建筑物等实体与数据库、计算机并无关联，而物联网技术的运用让这二者有机地结合起来，并且扩展出了一个新的高科技领域。

目前，物联网技术已经充分地运用到了信息产业，包括信息服务、信息软件等方面。此外，物联网技术在工业、农业等领域也有重要的应用。可循环模式下的经济涵盖了生产、售后服务等不同环节，其中除生产环节之外的后续环节为物联网技术应用到可循环经济中提供了可能性。随着我国经济的快速发展，人们对汽车的需求量越来越大。据不完全统计，自2000年起，我们每年几乎以100万辆汽车的速度在增长。

随着时间的推移，我国将迎来回收汽车数量的高峰期，汽车报废后的钢铁、有机金属以及在制造汽车的过程中所使用的新型材料、各种金属合金、橡胶、玻璃和聚合物等化学原料都需要得到合理利用。可见，在汽车失去了商品价值后，自身的报废材料亦有巨大的价值。废旧的汽车作为资源的载体，与自身产品很难剥离出来。因此，我们需要一种新型运作模式让资源与产品自身分割开来，这种新型运作模式就是将物联网技术运用到可循环经济中，建立出完整的智能化互联网系统。

2面向可循环经济的物联网技术的应用

21汽车的可循环经济网络

汽车的可循环经济网络是将汽车整体作为一个网络节点，将汽车所属的所有零件安装智能节点，并且将物联网技术作为主要的技术支撑，建立与汽车相关的制造商、服务商、车主、网络运营商等相关单位共存的系统。其具体的应用主要有生产环节、销售环节、回收环节。

211生产环节

在汽车生产制造环节应用物联网技术，营造智能生产系统，即在非人力的情况下通过自动化生产线进行制造运作。在物联网技术的支持下，实现所有的原材料以及生产的半成品或者成品可以在整个生产线上进行追踪识别，这样不仅可以减少人为 *** 作的误差率，而且在一定程度上提高制造的速率，提高生产效益。在智能的生产系统下，为每一个原材料配备一个独立的EPC编码，这个EPC编码所储存的原材料信息以及后续对材料信息的添加、更改都会一直伴随原材料的整个使用生命周期。

为了实现物品之间的读写交互，在原材料入库、出库或者加工以及回收等阶段都要相匹配地安装读卡器、设置传感器。原材料上所携带的自身EPC编码可以将原材料的信息通过代码的形式用读写器进行读取，然后利用发射器以及无线网络的传送将其代码发射到RFID信息服务系统的服务部，用这样的方法就可以将原材料的具体详细信息储存在本地的信息服务器中，并且可以通过对象名解析服务对原材料的代码进行统一资源标识。

通过网络在RFID信息服务器中获得其代码所记载的原材料的具体信息以及自身属性，相关工程人员在制作环节就可以通过网络对原材料的生产过程进行监控。在生产环节采用EPC技术不仅可以在数量众多的零件中找到所需要的零件，还有助于工程管理人员掌握生产线流程信息，及时解决补货、缺货等问题，确保整个生产流水线工作稳定、高效地进行。

212销售环节

当前车载智能系统被广泛运用，而车载智能系统的核心技术就是物联网技术。车载智能系统作为汽车的灵魂系统，一方面要对信息进行记录以及处理，另一方面担负着Intel网、移动经营网络、汽车服务商等网络信息实时交互的工作。

车载智能系统包含不同的功能模块:首先是智能控制模块。智能控制模块可以对车况实时监控并且记录车体的实时信息以及车主的驾驶系统，以提高行车的安全性。另外，该系统还可以对汽车的零件数据实时记录，为回收环节提供精确的数据。其次是车主服务模块，这一模块是车载智能系统中一个重要的应用。

车主服务模块为车主在驾车中提供更加人性化的服务，让车主更加体验到人性化驾驶的乐趣。该模块设置了自动导航、自动泊车、车站信息查询等功能。最后是智能应急模块，车辆在行驶过程中会遇到很多突发情况，预知并及时处理突发状况是非常有必要的。车载智能系统中的智能应急模块对突发情况可以采取相对应的应急措施，也可以设置多重应急模块，例如防盗追踪、安全保障、远程控制等。

213回收环节

车载智能系统的回收环节主要依靠EPC所记录的数据。在智能回收环节中可以随时查录任何重要零部件的信息，比如使用寿命、质地、产地等。回收系统通过查录到的EPC信息，可以将汽车的零件进行精确的分类，并且掌握是否可回收、可利用或者可报废等情况。智能化系统具有将车体的数据信息同汽车智能回收系统中的相关数据信息进行相互分享以及沟通的功能，可以有效地协助汽车拆卸行业从人力进行零件分类转化成工业自动化运行的模式，既可以使分类精确又可以提高工作效率。

本地的Savant系统对当地的废旧、废弃车辆零部件的相关信息进行实时更新，并将这些及时更新的数据传输到汽车产业物联网中的EPC信息服务器以及对象名解析服务器中，这样相关联的企业以及汽车用户就可以通过Internet了解到汽车重要零部件的各项信息，进而可以增强对这些汽车部件的利用，亦能在一定程度上保证重要零部件的安全性。

由此可见，智能车载系统可以利用物联网技术来获取更为精准、及时的报废汽车的车辆信息，并且根据报废汽车上的零件信息对其进行二次加工。当然， *** 作人员也可以根据零部件的信息来确定该零件的功能及其实用信息。

在物联网技术的运用下，车载智能系统不仅可以将汽车回收业进行高度整合，也可以对废旧资源进行合理的循环应用，在避免资源浪费的同时保护了生态环境。

22面向可循环经济的物联网技术的关键技术

面向可循环经济的物联网技术有五大关键性的技术。

(1)射频识别技术。

其实质是一种非接触式的自动识别技术，能够以射频信号智能地识别目标对象，同时取得有关的数据信息，而且全程自动化，不需要人工的干预，尤其不受环境的限制。RFID技术不仅可以对静止物体进行识别，还可以对一些高速运行的目标对象进行准确识别， *** 作也极为快捷方便。物联网理想的状态是对全球范围内的目标对象实现信息的监控、共享。

(2)智能传感器网络技术。

传感器的作用相当于人的皮肤、眼睛、鼻子、耳朵等感受外界变化的器官，接收的是外界温度、光、电、湿度等变化的信号，将变化信号信息应用于网络系统中，为数据的分析、采集、传输提供具体、可靠的数据支持。从传统传感器到智能传感器，再到嵌入式Web传感器的研发，传感器逐渐开始朝着微型化以及信息化等方向发展和进步[5]。

其中，传感单元(由传感器和模数转换功能模块组成)、处理单元(包括CPU、存储器、嵌入式 *** 作系统等)、通信单元(由无线通信模块组成)以及电源是组成传感器网络的智能节点的几个基本单元。

在一个健全的传感器网络中，智能节点基本上出现在目标对象上及周边，同时智能节点相互之间能够进行互相协作。利用互联网络可以把搜集的区域信息传送到远程控制管理中心，比如车载智能软件系统;反之，远程管理中心亦可以对网络节点进行远程控制检测。

(3)GPS定位系统。

在车载智能系统中，车载GPS接收机通过接受卫星发来的数据以及坐标经纬度，将车辆的无线MODEM以GSM短信方式由GSM公司实时传到监控中心，并最终在电子地图中显示出来，由此可对车位的目标有更为精确的定位，以便对车辆进行实时监控。在车辆遇到突发情况时，车载报警模块会发出报警信息，智能系统直接将现场的具体报警信息及时传送到总控制台。

(4)智能技术。

通过在目标对象中植入相关智能系统，使目标对象能够与用户之间进行主动或者被动的交流。

(5)纳米技术。

物联网技术的迅猛发展，使电子元器件更加智能化、微型化。将纳米技术应用到物联网中，可以使更加微型化的物体进行数据的交互与连接。

3结语

如今物联网技术的发展已成为科技发展的主流，大到科技航天，小到车载导航，与我们的生活息息相关。我国人口多、资源相对不足，对可再生资源缺乏合理利用。可循环经济模式符合我国国情，将物联网技术应用到可循环经济中是应对当前发展的必由之路。

参考文献:

[1]高杨，李健基于物联网技术的再制造闭环供应链信息服务系统研究[J]科技进步与对策，2014(3):19-25

[2]陆学，陈兴鹏循环经济理论研究综述[J]中国人口资源与环境，2014(S2):204-208

[3]钱志鸿，王义君物联网技术与应用研究[J]电子学报，2012(5):1023-1029

[4]燕妮浅论物联网技术的应用研究[J]IT论坛，2013(19):81

[5]杨忠敏物联网时代:传感器将迎来黄金十年[J]中国公安安全，2014(6):160-168

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工业物联网是将具有感知、监控能力的各类采集或控制传感或控制器以及泛在技术、移动通信、智能分析等技术不断融入到工业生产过程各个环节，从而大幅提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，最终实现将传统工业提升到智能化的新阶段。从应用形式上，工业物联网的应用具有实时性、自动化、嵌入式(软件)、安全性、和信息互通互联性等特点

以智能工厂为例

在中国当前政策利好的环境下，未来15年仅在制造业，工业物联网就可创造1960亿美元的累计GDP增长。同样在新基建的推动下制造业企业有了更多值得期待的地方。

目前工厂自动化程度已经达到较高的水平，设备可以昼夜不停生产，企业人工成本下降了25%~30%。但是智能制造不等同自动化，工业互联网技术的潜力还显示在追求更高价值上，比如良率改善、数据决策等方面。

从发展趋势来看，智慧化转型已经成为社会各界共识，但并不是所有企业都像大企业那样具有较高的信息化基础和资本支撑。运营成本、技术难题、数据割裂以及资金问题成为了把企业挡在信息化浪潮之外致命壁垒，如何把企业扶上云端，成为了关键。

“企业搭建数字化平台，必须打好信息化地基，只要在信息化的基础上，才可以结合互联的平台采集数据，通过分析平台给企业带来价值。”图扑软件某负责人说道。

那么如何将SMT/PCB行业较高的自动化与优秀的信息化管理相融合，基于 Hightopo 给出可以提高制造的信息化能力的解决方案。

智慧管理运作方式

通过工业监控系统，展现SMT贴片厂机械的实时运作状态。通过2D面板与3D模型结合，展示出设备的具体数据，例如贴片机的抛料数、工作时间、吸取数和产量；SPI监测出的良品数量和直通数量以及总产量，保证对印刷工艺的验证和控制；也包括自动光学检查（AOI）中监测PCB上各种不同的错装和缺陷的产品数量。产线上每小时的良率会直接传到可视化平台，如果良率低于设定的目标水平，就会驱动管理进行改善。硬件与软件结合，将“互联网+物联网+大数据+自动化设备”相互融合形成自我驱动效应。

智慧管理可视化系统通过对每一台设备数据进行整合，分析处理。形成产量、设备使用率和抛料率的统计，并且与历史数据组成直观的数据趋势图。为管理者提供可靠的数据，及时调节生产节奏提高生产效率反思工厂运作中的瑕疵与不足。利用平台和数据的驱动，将资源有效整合在一起，避免了信息不对称造成的资源浪费，为生产提供了有力支撑。

同样，智慧管理不应只体现在一体化的生产流程上，当人力需求减少的情况下，新技术则更应该为人服务，如工厂可视化平台可以显示出智能工位、 *** 作员的轨迹等数据。动态的展现方式，也促使管理者做出高效且更人性化的管理措施。

扩展

图扑软件（Hightopo）是由厦门图扑软件科技有限公司独立自主研发，基于HTML5标准技术的Web前端2D和3D图形界面开发框架。非常适用于实时监控系统的界面呈现，广泛应用于电信网络拓扑和设备管理，以及电力、燃气等工业自动化 (HMI/SCADA) 领域。Hightopo 提供了一套独特的 WebGL 层抽象，将 Model–View–Presenter (MVP) 的设计模型延伸应用到了 3D 图形领域。使用 Hightopo 您可更关注于业务逻辑功能，不必将精力投入复杂 3D 渲染和数学等非业务核心的技术细节。

多年来数百个工业互联网可视化项目实施经验形成了一整套实践证明的高效开发流程和生态体系，可快速实现现代化的、高性能的、跨平台桌面Mouse/移动Touch/虚拟现实VR图形展示效果及交互体验。

“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课，为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性，对《人工智能》这门专业选修课程的 教学 方法 进行了探索和 总结 。以下是我整理分享的关于人工智能结课论文的相关 文章 ，欢迎阅读!

人工智能结课论文篇一

对《人工智能》专业选修课教学的几点体会

摘要：“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课，为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性，提高《人工智能》专业选修课的教学效果，我们结合近几年的实际教学 经验 ，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对《人工智能》这门专业选修课程的教学方法进行了探索和总结。

关键词：人工智能 优选教材 考核方式内容 手段 实践

人工智能(Aritificial Intelligence，英文缩写为AI)是一门综合了应用数学、自动控制、模式识别、系统工程、计算机科学和心理学等多种学科交叉融合而发展起来的的一门新型学科，是21世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。它是研究智能机器所执行的通常与人类智能有关的职能行为，如推理、证明、感知、规划和问题求解等思维活动，来解决人类处理的复杂问题。人工智能紧跟世界社会进步和科技发展的步伐，与时俱进，有关人工智能的许多研究成果已经广泛应用到国防建设、工业生产、国民生活中的各个领域。在信息网络和知识经济时代，人工智能现已成为一个广受重视且有着广阔应用潜能的前沿学科，必将为推动科学技术的进步和产业的发展发挥更大的作用。因此在我国的大中专院校中开展人工智能这门课的教学与科研工作显得十分紧迫。迄今为止，全国绝大多数工科院校中的自动控制、计算机/软件工程、电气工程、机械工程、应用数学等相关专业都开设了人工智能这门课程。南京邮电大学自动化学院自2005年成立至今，一直将“人工智能”列为自动化专业本科生的选修课程，到目前为止已经有八年的历史了。由于南京邮电大学是一所以邮电、通信、电子、计算机、自动化为特色的工科院校，因此，学校所开设的许多专业都迫切需要用人工智能理论和方法解决科研中的实际问题。在问题需求的推动下，南邮人经过多年的努力工作，在人工智能科研方面取得了丰硕的成果，如物联网学院所开发的现代智能物流系统、自动化学院所开发的城市交通流量控制与决策系统，为本课程的开设提供了典型的教学案例。我们结合近几年的实际教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对人工智能课程教学方法进行了总结归纳。

一、优选教材

目前，国内有关人工智能课程的中英版教材种类非常多，遵循实用、简单、够用的原则，再经过授课老师和学生们的共同调研，我们选用由中南大学蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》第三版作为南邮本课程的授课教材。本书覆盖的人工智能知识体系比较全面，包含知识表示、搜索推理、模糊计算、专家系统等。本书主要针对计算机、自动化、电气工程等本科专业的学生所编写，内容基础，难度适中。蔡教授所编写的这本教材全面地介绍了人工智能的研究内容与应用领域，做到了内容新颖、简单易懂、兼顾基础和应用，受到了全国广大师生们的一致好评，多年的教学实践证明我们所选择的教材是恰当的、正确的。

二、考核方式

在全国大部分高等院校，“人工智能”这门课大都选择开卷考试的方式来进行考核。为了强化学生对人工智能这门课基础知识的掌握，南京邮电大学自动化学院选用闭卷考试的方式来进行考核。为了打消部分学生想在期末闭卷考试中通过作弊手段来完成人工智能这门课考核的侥幸心理，我们加强了对学生平时考勤成绩、课下作业成绩和实验成绩的考核，从而杜绝了“一纸定成绩”的现象。我们对人工智能这门课的最后期末成绩是按如下权重来划分的：平时考勤成绩占10%、课下作业成绩占10%、实验成绩占20%、最后的期末考试卷面成绩只占60%。为了克服国家现行 教育 体制的弊端，避免学生“机械式”地的应对教学和考试，我们对考试题型进行了调整，不再是以往的填空、选择、简答等题型，而是改为以解决实际问题为导向的应用题型为主，这样学生只需要在理解授课内容的基础上利用自己的思维来解题就可以了，这也体现了国家目前正在提倡的应用型教学导向。

三、教学内容调整

对于本科生而言，人工智能这门课程所需要讲授的内容实在太多，由于课时所限，我们必须精简教学内容，让学生在掌握基础知识的同时，也能够了解它的具体应用。因此，我们将人工智能这门课程的教学内容分为两个部分：第一部分是基本理论和方法，包括人工智能的概述、知识表示方法、确定性推理方法等;第二部分为人工智能研究成果的具体应用，包括神经元网络计算、模糊智能计算、专家知识库系统、机器语言学习等。通过对教材内容的合理调整和安排，使得授课计划能够比较全面地覆盖了人工智能这门课程的基本知识点，从而满足了学生们的求知需求。

四、教学手段的改进

(一) 激发学生的学习兴趣

经过长时间的教学我们发现，在选修“人工智能”这门课程时，每个学生的心中所想各有不同，这些学生在刚开始学习时兴趣还比较强烈，但随着教学内容变得越来越抽象，学生逐渐对这本课的学习失去了信心，甚至上课时间不去听课，使授课教师对教学也渐渐失去了信心，导致恶性循环，严重影响了教学质量。针对这种现象，我们认为，在开课前充分激发学生的学习兴趣是很有必要的。我们要结合学校的实验条件，开课前给学生演示“机器人医疗服务”实验，通过该实验的演示，让学生们看到机器人能够给病人提供多项人性化的服务，理解人工智能技术在开发医疗服务机器人多项关键技术中的应用，让学生在开课前能够对本课程的学习产生极大的兴趣，实践证明这种方法是有效的。

(二) 借助多媒体教学

多媒体教学是现代教学过程中一种非常重要的形式，它往往根据教学目的和学生们的特点，通过合理的设计、选择教材内容，应用公式、图形、文字、视频等多种媒体信息进行有机组合并通过电脑和投影机显示出来，与传统教学手段相结合，形成合理的教学过程结构，达到最优化的教学效果。人工智能这门课具有针对性强、内容抽象、公式繁琐等特点，学生学习起来比较困难，为了让学生生动、形象地学习该课程，我们在教学过程中充分利用了多媒体技术来组织教学。例如在课堂教学过程中播放南邮自动化学院梁志伟博士带领学生所开发的“智能 足球 机器人”比赛片段;让学生在线观看北京大学工学院谢广明博士带领学生所开发的“自主视觉机器鱼”录像片段等。在讲解某些重要的求解算法时，借助Matlab软件和投影机，直接展现该算法的求解过程，从而改善了课程教学的形式，提高了教学质量。 (三)提倡课堂 辩论

我们在教学过程中打破了传统的“老师讲课学生听课”的教学模式，多次组织课堂辩论，辩论的主题包括人工智能研究过程中出现的技术困惑、人工智能研究成果转化中的市场前景等。如组织了“电脑PK人脑”“电脑是否让电视消失”“电脑的未来发展方向在哪里”等一系列 辩论会 。经过激烈的辩论，无论正方还是反方都感觉自己收获很大，增长了知识，开阔了眼界。在教学过程中通过将学生由“被动听课”角色变换为“主动参与”角色，大大地调动了学生的学习积极性，从而提高了课堂教学质量。

五、实践教学

实践教学是课堂教学不可缺少的重要组成部分，通过让学生亲自动手实验来对理论知识进行检验和应用是目前国内外各个大学提高学生综合素质、增强学生市场竞争力的重要手段。人工智能实验教学的目的是让学生通过亲自动手体会授课中的各种智能控制算法，从而使学生能够更加形象地掌握课本知识。人工智能教学计划安排了4学时实验课，设置了“传教士和野人过河”“机器人路径规划”这两个人工智能问题，要求学生独立完成这2个实验题目的编程，并书写实验 报告 。通过实验，学生动手实践了课堂上所掌握的理论知识，加深了对智能算法的理解。

人工智能是一门实用性较强的课程，我们总结了近几年来的教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学五个方面对人工智能课程教学进行了总结。从学生的反馈来看，我们所总结的教学经验对于指导新教师讲授“人工智能”这门课程具有积极的作用，需要指出的是，我们仍有很多不足之处，需要在以后的教学过程中不断努力完善，提高自己的教学能力，争取更好的教学效果。

参考文献

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[5]张廷，杨国胜“人工智能”课程教学的实践与探索[J]课程与教学，2009(11)：133-134

本研究得到了江苏省2011年度研究生双语授课教学试点项目—“模式识别与智能系统”项目经费的资助。

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