本书从人工智能技术的演进和发展\人工智能技术体系人工智能技术角度，阐述在机电产品、研发设计、经营管理、生产制造、客户服务、经营决策中的应用，制造业企业实施人工智能的策略等。为人工智能技术在制造业中的应用落地给出一些方向和建议

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随着物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的发展，人工智能技术呈现爆发式增长，成为国际竞争的战略制高点，深刻影响着人类社会的政治、经济、文化、法律等。同时人工智能技术也将深刻改变制造业的核心竞争力，成为新一轮产业变革的核心驱动力，并将催生出新的研发模式、新产品、新业态、新的生产方式、新的服务模式。人工智能技术与智能制造的深度融合必将成为制造业转型升级并向高质量发展的新引擎，因此受到各国政府的高度重视，各国也出台了一系列国家战略和规划。
部分世界科技强国对人工智能的战略部署
美国：2016年10月，美国政府发布《为人工智能的未来做好准备》以及《国家人工智能研究和发展战略计划》两份重要报告。前者探讨了人工智能的发展现状、应用领域以及潜在的公共政策问题；后者提出了美国优先发展人工智能的七大战略及两方面的建议。2018年5月，白宫举办人工智能峰会，邀请众多业界、学术界和政府代表参与，并组建人工智能特别委员会，以加大联邦政府在人工智能领域的投入，努力消除创新与监管障碍，提高人工智能创新的自由度与灵活性。2019年，美国政府公布了
《国家人工智能研究和发展战略计划：2019更新版》，将此前的战略扩展至8个，增加了扩大公私合作伙伴关系，加速人工智能发展这一新战略。
日本：日本政府和企业界非常重视人工智能的发展，不仅将物联网、人工智能和机器人作为第四次工业革命的核心，还在国家层面建立了相对完整的研发促进机制，并将2017年确定为人工智能元年。虽然相对中美而言，日本在人工智能和机器人行业的资金投入并不算高，但其在战略方面的反应并不迟钝。2015年1月，日本政府发布了《机器人新战略》，拟通过实施“五年行动计划”实现三大核心目标，即“世界机器人创新基地”“世界第一的机器人应用国家”“迈向世界领先的机器人新时代”，使日本完成机器人革命，以应对日益突出的社会问题，提升日本制造业的国际竞争力。2017年3月，日本人工智能技术战略委员会发布《人工智能技术战略》报告，阐述了日本政府为人工智能产业化发展所制定的路线图和规划。
印度：2018年上半年，印度政府智库发布《国家人工智能战略》，旨在实现“AI for All”的目标。该战略将人工智能应用重点部署在健康护理、农业、教育、智慧城市和基础建设与智能交通五大领域上，以“AI卓越研究中心”与“国际AI转型中心”两级综合战略为基础，加强科学研究，鼓励技能培训，加快人工智能在整个产业链中的应用，最终实现将印度打造为人工智能发展模本的宏伟蓝图。
欧盟：2018年4月，欧盟委员会发布政策文件《欧盟人工智能》，该报告提出欧盟将采取三管齐下的方式推动欧洲人工智能的发展：增加财政支持并鼓励公共和私营企业应用人工智能技术；促进教育和培训体系升级，以适应人工智能为就业带来的变化；研究和制定人工智能道德准则，确立适当的道德与法律框架。2018年12月，欧盟委员会及其成员国发布主题为“人工智能欧洲造”的《人工智能协调计划》。这项计划除了明确人工智能的核心倡议外，还包括具体的项目，涉及高效电子系统和电子元器件的开发，以及人工智能应用的专用芯片、量子技术和人脑映射领域。
德国：德国是最先推出“工业4.0”战略的国家，这是一个革命性的、基础性的科技战略，拟从最基础的制造层面上进行变革，从而实现工业发展质的飞跃。“工业4.0”囊括了智能制造、人工智能、机器人等领域的诸多相关研究与应用。2018年7月，德国联邦政府发布《联邦政府人工智能战略要点》文件，要求联邦政府加大对人工智能相关重点领域的研发和创新转化的资助，加强同法国人工智能的合作建设，实现互联互通；加强人工智能基础设施建设，将对人工智能的研发和应用提升到全球领先水平。
法国：2018年3月，法国发布了《法国人工智能发展战略》，将着重结合医疗、汽车、能源、金融、航天等优势行业来研发人工智能技术，并宣布到2020年投资15亿欧元用于人工智能研究，为法国人工智能技术研发创造更好的综合环境。法国的人工智能发展战略注重抢占核心技术、标准化等制高点，重点发展大数据、超级计算机等技术。在人工智能的应用上，关注健康、交通、生态经济、性别平等、电子政府以及医疗护理等领域。
英国：英国是欧洲推动人工智能发展最积极的国家之一，也一直是人工智能的研究学术重阵。2018年4月，英国政府发布了《人工智能行业新政》报告，涉及推动政府和公司研发、加大STEM教育投资、提升数字基础设施、增加人工智能人才和领导全球数字道德交流等方面的内容，旨在推动英国成为全球人工智能领导者。
英国作为老牌的工业大国，在人工智能的问题上，布局颇为深远。英国将大量资金投入人工智能、智能能源技术、机器人技术以及5G网络等领域，更加注重实践与实用，已在海洋工程、航天航空、农业、医疗等领域开展了人工智能技术的广泛应用。同时，英国发展人工智能的另一个特点是注重人工智能人才的培养。
中国：中国高度重视人工智能发展，在各国紧锣密鼓地制定人工智能发展战略的时刻，中国也在加强顶层设计和人才培养。2015年5月，国务院印发《中国制造2025》，明确了9项战略任务与重点，提出8个方面的战略支撑与保障，目标是促进中国从制造大国向制造强国转变。
2016年8月，国务院发布《“十三五”国家科技创新规划》，明确将人工智能作为发展新一代信息技术的主要方向。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，该规划包含了研发、工业化、人才发展、教育和职业培训、标准制定和法规、道德规范与安全等方面，并确立了“三步走”战略目标。
第一步，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径，有力支撑进入创新型国家行列和实现全面建成小康社会的奋斗目标。1）新一代人工智能理论和技术取得重要进展。大数据智能、跨媒体智能、群体智能、混合增强智能、自主智能系统等基础理论和核心技术实现重要进展，人工智能模型方法、核心器件、高端设备和基础软件等方面取得标志性成果。2）人工智能产业竞争力进入国际第一方阵。初步建成人工智能技术标准、服务体系和产业生态链，培育若干全球领先的人工智能骨干企业，人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。3）人工智能发展环境进一步优化，在重点领域全面展开创新应用，聚集起一批高水平的人才队伍和创新团队，部分领域的人工智能伦理规范和政策法规初步建立。
第二步，到2025年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展。1）新一代人工智能理论与技术体系初步建立，具有自主学习能力的人工智能取得突破，在多领域取得引领性研究成果。2）人工智能产业进入全球价值链高端。新一代人工智能在智能制造、智能医疗、智慧城市、智能农业、国防建设等领域得到广泛应用，人工智能核心产业规模超过4000亿元，带动相关产业规模超过5万亿元。3）初步建立人工智能法律法规、伦理规范和政策体系，形成人工智能安全评估和管控能力。
第三步，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，智能经济、智能社会取得明显成效，为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础。1）形成较为成熟的新一代人工智能理论与技术体系。在类脑智能、自主智能、混合智能和群体智能等领域取得重大突破，在国际人工智能研究领域具有重要影响，占据人工智能科技制高点。2）人工智能产业竞争力达到国际领先水平。人工智能在生产生活、社会治理、国防建设各方面应用的广度和深度极大拓展，形成涵盖核心技术、关键系统、支撑平台和智能应用的完备产业链和高端产业群，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。3）形成一批全球领先的人工智能科技创新和人才培养基地，建成更加完善的人工智能法律法规、伦理规范和政策体系。
为贯彻落实《新一代人工智能发展规划》，工信部于2017年12月发布了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018—2020年）》。该计划指出，通过实施四项重点任务，一系列人工智能标志性产品取得重要突破，在若干重点领域形成国际竞争优势，人工智能和实体经济融合进一步深化，产业发展环境进一步优化。
第一，人工智能重点产品规模化发展，智能网联汽车技术水平大幅提升，智能服务机器人实现规模化应用，智能无人机等产品具有较强全球竞争力，医疗影像辅助诊断系统等扩大临床应用，视频图像识别、智能语音、智能翻译等产品达到国际先进水平。
第二，人工智能整体核心基础能力显著增强，智能传感器技术产品实现突破，设计、代工、封测技术达到国际水平，神经网络芯片实现量产并在重点领域实现规模化应用，开源开发平台初步具备支撑产业快速发展的能力。
第三，智能制造深化发展，复杂环境识别、新型人机交互等人工智能技术在关键技术装备中加快集成应用，智能化生产、大规模个性化定制、预测性维护等新模式的应用水平明显提升，重点工业领域智能化水平显著提高。
第四，人工智能产业支撑体系基本建立，具备一定规模的高质量标注数据资源库、标准测试数据集建成并开放，人工智能标准体系、测试评估体系及安全保障体系框架初步建立，智能化网络基础设施体系逐步形成，产业发展环境更加完善。
最近《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》中再次明确指出，“发展战略性新兴产业”“推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合”。这对新时代加快推动人工智能技术发展，深化人工智能与制造业融合应用提出了新要求。
纵观一百多年来世界技术发展史，从来没有一项技术像人工智能技术这样受到各国政府的高度重视。
第一，人工智能技术成为国际竞争的新焦点。人工智能是引领未来的战略性技术，世界主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。
第二，人工智能成为经济发展的新引擎。人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产、分配、交换、消费等各经济活动环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。
第三，人工智能带来社会建设的新机遇。当前我国所面临的人口老龄化、资源环境约束等挑战依然严峻，人工智能在教育、医疗、养老、环境保护、城市运行、司法服务等领域广泛应用，将极大提高公共服务精准化水平，全面提升人民生活品质。
第四，人工智能发展的不确定性带来新挑战。人工智能是影响面广的颠覆性技术，可能带来改变就业结构、冲击法律与社会伦理、侵犯个人隐私、挑战国际关系准则等问题，将对政府管理、经济安全和社会稳定乃至全球治理造成深远影响。
中国人工智能技术的最新进展
由清华–中国工程院知识智能联合研究中心、清华大学人工智能研究院知识智能研究中心、中国人工智能学会联合发布的《中国人工智能发展报告2011—2020》一（以下简称报告）指出，人工智能已经发展成全国，乃至全球竞争焦点，成为经济发展的新引擎，从新兴IT企业到传统经济都开始AI化，中国一直站在最前面。报告显示：
第一，中国人工智能专利申请量世界第一。过去十年全球人工智能专利申请量为521 264。中国专利申请量为389 571，位居世界第一，占全球总量的74%，是排名第二的美国专利申请量的8.2倍。
第二，中国人工智能高层次人才数量世界第二。全球人工智能领域高层次人才共计155 408位，中国人工智能领域高层次人才数量共计17 368位，位居第二名。主要集中在京津冀、长三角和珠三角地区。截至目前，中国共有215所高校成立“人工智能”本科专业。这些高校之中，有60所双一流大学（占比28%），其他155所为普通本科院校。截至2019年6月，至少有38所高校设立了独立人工智能学院，全面开展本科阶段、研究生阶段的教育，并且在2019年开始以人工智能专业招收本科生。
第三，前十年和后十年人工智能发展重点。报告指出，过去十年十大人工智能研究热点分别为：深度神经网络、特征抽取、图像分类、目标检测、语义分割、表示学习、生成对抗网络、语义网络、协同过滤和机器翻译。报告同时指出人工智能下一个十年重点发展的方向包括：强化学习、神经形态硬件、知识图谱、智能机器人、可解释性AI、数字伦理、自然语言处理等技术。
第四，中国居于世界前列的技术。报告指出，中国在自然语言处理、芯片技术、机器学习、信息检索与挖掘等10多个领域的科研产出水平都紧跟美国之后，居于世界前列。
另外，美国未来今日研究所发表的《2020科技趋势报告》将阿里、腾讯、百度、Amazon、IBM、Facebook、Google、Microsoft、Apple列为世界九大人工智能公司。
总之，中国人工智能技术发展处于世界前列。
人工智能与制造业深度融合是必然选择
从世界各国对人工智能的战略部署与规划、人工智能企业的快速增长、资本的大量进入、核心技术的不断突破、已经取得的成就来看，人工智能技术正在快速与制造业深度融合，推动制造业向着数字化、网络化、智能化方向演进。人工智能技术必将成为制造业企业市场竞争的新焦点、企业发展的新引擎，并为企业转型升级带来新的机遇。它将改变制造业的发展模式和竞争格局，成为制造业转型升级、高质量发展的重要推动力。所以，人工智能与制造业的深度融合是制造业企业的必然选择。
然而，在国家大力推动两化融合、智能制造的进程中，我们可以发现大多数企业仍然处于自动化、数字化、网络化的初级阶段，人工智能技术的应用凤毛麟角。因此，本书将从介绍人工智能技术的演进和发展入手，构建基于人工智能技术的智能工厂框架，并从企业数字化平台、智能技术平台、智能制造应用场景三个层次，阐述企业全方位数字化是实现智能工厂的前提，人工智能的通用技术是实现智能工厂的技术手段，在数字化的基础上将人工智能通用技术应用于机电产品、研发设计、经营管理、生产制造、售后服务、经营决策等应用场景。本书为制造业企业的中高层领导、首席信息官、智能制造服务供应商提供参考。

信息化与工业化

本书以人工智能技术与制造业融合创新为主线，提出智能工厂的总体框架，阐述人工智能技术在智能产品、研发设计、经营管理、生产制造、售后服务、经营决策六个场景中的应用，并给出制造业企业实施人工智能的策略等，为人工智能技术在制造业中的应用落地给出一些方向和建议，为改变制造业的发展模式和竞争格局提供助力，为制造业转型升级、高质量发展提供参考。

蒋明炜 编著：暂无相关简介

随着计算能力的迅速提高、核心算法的突破，以及海量互联网数据的支撑，人工智能（AI）在21世纪第二个十年迎来了新的发展高潮。人工智能技术已经渗透到社会生产和人们生活的各个方面。制造业无疑是人工智能技术亟待开发的金矿，制造也亟须融入人工智能技术走向智能制造。但由于制造业门类众多、配套复杂，生产工艺千差万别，智能制造对人工智能而言是极大的挑战。制造是人类重要的经济活动，制造业是人类赖以生存的基石。制造是包括需求预测、研究试验、工艺流程、生产加工、物流仓储、市场营销、增值服务等重要环节的与用户交互的过程。人工智能落地制造业，成为当今十分艰巨而紧迫的任务。
蒋明炜教授，作为机械行业的资深专家，以其几十年从事机械制造信息化的经历和经验，紧随日新月异的技术变革的视野和思考，针对我国在实施智能制造中人工智能技术应用非常薄弱的问题，编写了本书。作者从国内外人工智能的发展和各国对人工智能的战略部署入手，构建了基于人工智能技术的智能工厂技术架构，论述了企业数字化是实现智能制造的基础，强调了人工智能技术是实现智能制造的工具，提出了应用场景是人工智能在制造中的落地。本书将对读者厘清智能制造推进思路、明确人工智能应用重点、构建智能工厂技术架构有所裨益。

朱森第
中国机械工业联合会专家委员会名誉主任
国家制造强国建设战略咨询委员会委员
工信部智能制造专家咨询委员会主任

推荐序
前言
第0章　人工智能技术的演进和发展 1
第1章　基于人工智能技术的智能工厂 5
1.1　基于人工智能技术的智能工厂技术架构 5
1.2　企业数字化是实现智能制造的基础 7
1.2.1　产品数字化 7
1.2.2　运营管理数字化 8
1.2.3　生产制造数字化 10
1.3　人工智能技术是实现智能制造的原动力 24
1.3.1　机器视觉 25
1.3.2　语音识别和自然语言处理 25
1.3.3　机器学习、深度学习、增强学习和迁移学习 26
1.3.4　人工智能操作系统 31
第2章　人工智能技术在智能产品中的应用 35
2.1　智能产品综述 35
2.2　智能汽车 36
2.3　智能机床 41
2.4　智能机器人 44
2.5　智能家电与智能家居 47
2.5.1　智能家电 47
2.5.2　智能家居 49
第3章　人工智能技术在研发设计中的应用 53
3.1　智能研发设计的目标 53
3.2　基于数字孪生的产品研发设计 55
3.2.1　数字孪生的定义 56
3.2.2　产品数字孪生的概念 56
3.2.3　产品数字孪生的特征 57
3.2.4　基于数字孪生的产品研发设计系统 58
3.2.5　基于数字孪生的产品研发设计的关键技术 61
3.2.6　对数字孪生产品研发设计的几点思考 71
3.3　基于PLM的知识管理 72
3.3.1　PLM的功能 73
3.3.2　深化PLM和MDM的应用 74
3.3.3　落实知识管理的重要举措 77
3.4　基于专家系统的产品配置管理 78
3.4.1　产品配置管理 78
3.4.2　产品配置专家系统和配置设计流程 82
3.5　基于专家系统的CAPP、CAM系统建设 84
第4章　人工智能技术在经营管理中的应用 89
4.1　智能运营综述 89
4.2　智能运营系统的设计目标 90
4.3　构建模型驱动的供应链计划体系 92
4.3.1　供应链的计划模型 95
4.3.2　用户画像 103
4.4　机器人流程自动化 111
4.4.1　机器人流程自动化的技术架构 111
4.4.2　机器人流程自动化的应用案例 113
4.4.3　机器人流程自动化的优势 114
第5章　人工智能技术在生产制造中的应用 115
5.1　智能生产综述 115
5.2　智能生产系统的设计目标 116
5.3　数字孪生车间 117
5.3.1　数字孪生车间的组成 117
5.3.2　数字孪生车间的运行机制 121
5.3.3　数字孪生车间的特点 123
5.4　生产作业计划 126
5.4.1　车间工艺布局的划分 126
5.4.2　以工艺为对象的车间作业优化排序 127
5.4.3　流水生产车间作业计划 131
5.5　机器视觉在生产中的应用 134
5.5.1　机器视觉系统原理 135
5.5.2　机器视觉在制造业中的应用 138
5.5.3　机器视觉的优势 140
5.6　人工智能在生产工艺过程优化中的应用 141
5.6.1　人工智能在铸造生产中的应用 141
5.6.2　人工智能在金属热处理中的应用 146
5.7　人工智能技术在3D打印中的应用 149
5.7.1　基于3D打印的创新设计 150
5.7.2　基于3D打印的材料设计 151
5.7.3　人工智能技术在3D打印质量控制中的应用 151
第6章　人工智能技术在客户服务中的应用 153
6.1　在线智能服务系统的总体框架 154
6.1.1　通信连接服务 154
6.1.2　在线云服务平台 155
6.1.3　客户服务端 160
6.2　智能语音客服机器人 161
6.2.1　智能语音客服机器人的总体架构 161
6.2.2　智能语音客服机器人的系统 163
6.2.3　智能语音客服机器人的优势 167
第7章　人工智能技术在经营决策中的应用 169
7.1　大数据应用 169
7.1.1　大数据平台组成 169
7.1.2　大数据平台架构 170
7.2　建立战略管理体系 175
第8章　拥抱人工智能技术 181
8.1　做好人工智能技术应用发展规划 181
8.2　实施人工智能技术的策略 183
第9章　人工智能技术发展的展望 187
9.1　未来工厂 188
9.1.1　未来的营销 188
9.1.2　未来的研发设计 188
9.1.3　未来的经营管理 189
9.1.4　未来的生产制造 189
9.1.5　未来的客户服务 190
9.2　未来的居家生活 190
结束语 193