中國的研究人員一直在不斷尋求提高3D列印能力的技術，並在功能上增加了與其他技術的複雜層，如最近出版的“智慧增材製造：當前採用人工智慧的方法和未來前景”中所詳細說明的。

研究人員在摘要中對增材製造的需求直截了當且準確無誤，並指出“由於其快速增長，基於AM的產品開發過程的效率和健壯性應得到改善。”

世界各地的研究人員都認同這種觀點，他們不僅希望擴充套件3D列印等技術的侷限性，而且還雄心勃勃地尋求潛在的，看似無限的創新帶來的回報。

這樣的進步正在徹底改變醫學和建築等領域，並在汽車和航空航天等應用中促進生產。

3D列印的最大好處無疑是在製造過程中感受到的，因為工業使用者可以得到更快的生產週轉、更好的可負擔性以及製造傳統方法無法實現的產品能力。

使用者在產品開發中的專業知識：

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設計

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工藝規劃

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計劃生產

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過程監控

在人工智慧等其他技術的推動下，製造流程可以通過搜尋答案、學習和行動的智慧代理進一步簡化。

在這項研究中，研究人員試圖確定在使用AI方面可能存在的差距和侷限性，並考慮更智慧的AM的未來潛力。

定義為：“一個完全整合的協作式增材製造系統，能夠實時響應以支援無處不在的製造和製造。3D列印產品的智慧設計，製造和服務。”

智慧代理分為三種類型，它們被認為是反射代理，基於目標的代理和基於效用的代理。

它們可能參與軟體或硬體過程，負責命令和檔案的輸入和輸出，或者它們可以充當影象，方向或聲音的感測器。

“輸入和輸出之間的層包含形成問題並生成解決方案的核心功能。這些功能可以基於各種結構化和非結構化的資訊和知識。”研究人員說。

每種型別的AI代理都允許使用者優化流程。例如，基於知識的代理能夠為可能缺乏特定生產經驗的使用者編譯資料，而基於目標的代理可用於優化更廣闊的設計空間。

缺乏應用程式中知識的全面整合:

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需要提高當前模型的準確性和通用性，尤其是在滿足對AM過程的更深入瞭解的同時。

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用於收集資料的標準資料庫

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缺少各種型號的整合

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學習模型的應用

這項研究的基本主題是在基於AM的流程中對高質量和大量知識的持續需求。

具有搜尋和計劃演算法的代理通常需要很大的計算能力。

此外，某些任務需要快速響應。在培訓和執行階段分別需要基於學習的實時控制和監視。

儘管已經開發了基於雲的設計和模擬軟體，但無法執行實時任務。因此，應該研究一種新的有效的計算框架來滿足這兩個要求。

由於深度學習的發展，人工智慧在許多領域的使用都在增加。AI的獨特功能也增加了對基於AM的產品開發的關注。

智慧智造這個是一個產業，又叫工業網際網路。工作網際網路也是國家在推動的工業4.0，實際意義上講，應該是產業網際網路，不僅僅只是上些機器人專案就叫智慧智造！

第一步，智慧開發（軟體、硬體智慧化）；

第二步，企業上雲（雲端伺服器，生產自動化）

第三步，流程、變數管理，工藝、技術要點等需要設計架構，進銷存。

第四步，整個智造過程可追溯。

進一步可以探討！

如現在所說的黑燈工廠，應該就可以稱為初級智慧製造了。

您不要了解一下，到底什麼是人工智慧？

一般認為起源的標誌就是計算器，取代腦力運算。可以理解為模仿人類活動的高科技、並在實踐中代替。

除了上述所說運算，還有語音、視覺、大資料分析等技術，都算人工智慧。

如果說黑燈工廠算8成自動化，那麼加上上述人工智慧科技，您就可以開展智慧製造了。

智慧製造，不同領域的人，可能存在不同的理解。

有些人可能理解成，不要人的製造。

有些人可能理解成，使用很多機器人的製造。

有些人可能理解成，使用手機在家裡遙控生產的製造。

任何一個理念和框架，在不同時代都沒有絕對的正確或錯誤，只有是否適合當下的條件。

當下，電商已經發達，消費者對產品的個性化需求日益攀升。

當下，物聯網興起，製造業和供應鏈，受到人力的牽制越來越小。

在當下的條件下，智慧製造，可以將生產儘可能無人化，可以將每一件產品做成定製品。

要開展這樣的智慧製造，巨集觀上，要從產品特徵模組化、生產分級模組化，兩方面入手。

產品特徵模組化，就是將產品中能為消費者提供個性化選擇的部分，都進行模組化，形成具有效能選擇性的零部件。

例如：轎車的擋風玻璃、引擎蓋、車門等，它們有不同材質不同效能，供消費者選擇。

也就是說，儘可能把產品“打碎”，把能夠提供個性化選擇的零部件，都模組化。

每個零部件的個性化選擇越多，整個產品的個性化特徵就會越多，消費者的選擇就會越多。

可能有人會問，這麼多的個性選擇，對生產線的壓力會很大呀。

是的，不僅會壓力很大，而且複雜程度也會很大，所以才要將零部件模組化，讓同一個生產線，可以對零部件的不同實物進行組裝。

有了模組化的零部件，生產線將分成三級，原材料分揀、零部件組裝、產品總裝。

原材料分揀，主要是應對，材料供應時，存在的不確定批次和供應商差異。

零部件組裝，是為總裝提供原材料了的工序，是個性化豐富度的核心。

產品總裝，是按消費者的個性化需求，申請特定零部件，完成成品組裝。

總的來說，當下開展智慧製造，就是要儘可能，發掘產品的“同類項”，提取“公因式”讓零部件模組化，讓模組多樣化。用當下的技術，滿足當下使用者個性化需求。

智慧製造基於新一代資訊通訊技術和先進的製造技術。在設計、生產、檢驗、管理、服務的各個環節都有體現，具有自動感知，自己校正，自動執行，自動適應等功能的新型生產線。

智慧製造是現場無人化，利用工業機器人，機械手，數控加工中心等實現生產製造。同時生產裝置網路化，利用各種資訊感測器實時採集條型碼，二維碼，RFID等資訊，通過工業物聯網實現產品的識別和控制。

要有效開展智慧製造，需要幾大關鍵技術：智慧決策，智慧管理，智慧物流，智慧研發和生產，智慧裝置，智慧服務。

智慧製造，不僅生產過程應自動化，而且產品檢測，質量控制，生產物流也要自動化，實現閉環整合。整個過程涉及許多專業，具體的實現需要各專業的工程師來完成。

據中研產業研究院釋出的《2018-2023年中國智慧製造行業全景調研與發展戰略研究諮詢報告》統計資料顯示

2014-2016年智慧製造行業發展現狀

一、中國智慧製造產值規模

圖表：2014-2016年中國智慧製造行業產值規模

當前中國智慧製造產業正處在新一輪技術革命週期的起點上，如今機器人、無人機、可穿戴裝置、智慧家居、智慧醫療、智慧汽車、無人機、人工智慧、3D列印、AR/VR、智慧物流等正在成為行業熱點詞彙。但是中國製造業整體處於2.0補課、3.0普及、4.0示範的現狀，截止2017年，中國智慧製造產業產值達到了1.51萬億。

二、中國智慧製造市場規模

圖表：2014-2016年中國智慧製造市場規模

國家相關政策推動，行業企業大力發展，中國智慧製造行業的市場規模進一步擴大啊，2017年，行業規模達到了1.98億元。

三、中國智慧製造投資規模

智慧製造試點示範工作從2015年啟動以來，一直備受各界關注。從2016年和2017年情況看，目前試點示範工作進展順利。2016年中國遴選了超60個專案，2017年遴選了97個專案。根據工信部計劃，2018年試點示範工作不但會持續推進，遴選專案也將再度擴超，專案總數將超過100個。

預計2018年的試點示範遴選，除了會繼續涵蓋上述重要的製造業領域外，還有可能在有色、稀土、紡織、家電等傳統行業選擇相關專案;此外，5G、物聯網、車聯網、智慧交通等新興領域的智慧製造專案也會入選。

2017年的智慧製造試點示範工作共有來自北京、上海、廣東、浙江、江蘇、新疆等25個省市區的97個試點專案入圍，涵蓋了石化、鋼鐵、航空、汽車、製藥、新能源等多個製造業領域。為推進智慧製造產業政策落地，將加快上述專案部署，總結試點示範經驗並在各行業進行推廣，同時在此基礎上儘快形成後續政策和措施，進一步推進製造業轉型升級。

從2017年入圍專案具體內容看，試點示範專案涵蓋了眾多製造業領域，不但包括石化、鋼鐵、有色、汽車、製藥等多個傳統制造業產業，還涉及航天、航空、高階裝備製造、機器人、新能源等中國正在積極發展的戰略新興產業。

想要了解更多關於智慧製造行業專業分析請關注中研普華研究報告《2018-2023年中國智慧製造行業全景調研與發展戰略研究諮詢報告》

以我現在掌握的知識來說，我覺得智慧製造要落地，應該是多方面的協同作用。

智慧製造=人工智慧+機器人+數字製造

智慧製造技術包括了以下各方面技術：

1、新型感測技術2、模組化、嵌入式控制系統設計技術 3、先進控制與優化技術 4、系統協同技術 5、故障診斷與健康維護技術 6、高可靠實時通訊網路技術 7、功能安全技術 8、特種工藝與精密製造技術 9、識別技術