韩振福
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摘要：在当今的生活中，人工智能已经有长足的发展并且有具体的应用实例如智能汽车，智能家居，智能城市等等，而事实上，在机器设计制造中也能引进人工智能技术，人工智能将类似人类思维的模式赋能工业产业的产品，使其拥有自主学习并且不断自我改善的能力。一个业界的共同声音阐述道第四次工业革命是以人工智能为基础，我们必须抓住这次工业革命的浪潮和机会，将人工智能应用到机械设计制造乃至整个工业行业，全面提高自动化水平，那么我们将能够引领下一波工业革命大浪潮。
关键词：人工智能；机械设计制造及其自动化；实践应用
引言
随着智能化技术发展，人工智能时代已经悄然到来，对生产生活产生了重要影响。我国是一个制造大国，制造业在产业经济中占据很大比例，提升机械制造自动化水平，可以大大提高生产效率，减少劳动力投入。将人工智能运用到机械设计制造及其自动化中是发展的必然趋势，有助于促进产业转型升级。
1人工智能
什么是人工智能？人工智能设计的领域十分广泛，涵盖多个大学科和技术领域，如计算机视觉，自然语言理解与交流，认知与推理，机器人学，博弈与理论，机器学习，统计学，脑神经学等，这些领域和学科目前尚处于交叉发展，逐步走向统一的过程，所以很难给人工智能下一个全面，准确的定义。一般来说，人工智能是模拟实现人的抽象思维和只能行为的技术，即通过利用计算机软件模拟人类特有的大脑抽象思维能力和智能行为，如学习，思考，判断，推理，证明，求解等，以完成原本需要人的智力才可胜任的工作。从这个意义上看，人工智能既可以捕捉海量的信息和知识，又可以以极高速度进行思维和运算，是海量知识和高速思维的结合体。
2我国机械设计制造及其自动化的现状
在我国社会经济与现代科技飞速发展的情况下，机械设计制造得到了迅猛发展，并逐步实现了机械设计制造的自动化，为我国社会的生产力发展发挥了极大的促进作用。优势越来越明显。针对性编程，从而达到精准控制生产数量与种类;精准化设计，有效降低人工控制在生产中不可避免的失误问题，能够及时有效地发现并处理系统中出现的问题；确保机器在生产过程中始终保持最佳的工作水平，有利于提高生产进度，保证生产需求；降低人为因素对生产环节的影响，同时也能够有效节约生产过程中的人力、物力资源，有利于保障企业的经济效益。
应用领域越来越广泛。在农业生产方面，该技术可以被应用于节水、施肥等方面。在集成虚拟技术领域中的应用能够提高对电子设备的控制效果，实现借助机械设备实现控制电路、驱动电路、功率电路的集成能够有效避免元件数量过大带来的问题，同时也能够有效避免控制电路方面的问题，提高集成效果。
3人工智能在机械设计制造及其自动化中的实践应用
3.1人工智能在工业中的应用
人工智能得以发展，与大数据，云计算的崛起不无关系。我们可以打个比喻将人工智能看作是一个人类的大脑，在身体肉体架构上（云计算平台），吸收了大量的知识（大数据），然后通过不断的自我学习（机器学习），从而产生出更为高级的智能行为。其中由数据，算力，算法“三位一体”共同驱动的人工智能作为当前数字技术发展的前沿，有望为数字经济的发展带来新的技术红利。人工智能将有力驱动新一轮工业革命和信息革命，引领科技，经济和社会的巨大变革，开启数字经济新时代，肩负起促进经济增长，推动社会进步的时代重任。
人工智能与工业物联网，大数据分析，云计算，信息物理系统的集成将使工业以灵活、高效和节能的方式运作。
但工业智能化能处于初级阶段，我们仍需要不断探索人工智能与产业的融合方式，而机械设计制造在传统的工业中就是扮演着重要的一个环节，那么以机械设计制造作为切入点，有哪些机会我们可以率先进行智能化的升级转型呢？
机械设计制造的环节中，包含着机械设计，机械制造，运行当中又产生着大量的数据可以反哺故障诊断，故障预测以达到更高的智能化。在机械设计中又可以细化为设计，制造以及营销环节，在这每个部分都可以融入计算机技术，使人工智能能充分发挥，例如通过不断自我的机器学习，突破人类设计师的思维漏洞，并且能不断从自我缺陷中学习和进化。目前已经有大部分汽车制造商、飞机制造商使用基于人工智能的设计技术，完成创造性的机器设备零件设计，不受人类设计师思维局限性影响。
3.2人工智能在石油行业的应用
在工业产业的“智能+”的积极推动下，类似于“智慧交通”，“智慧医疗”，“智慧城市”的新生产业融合名词一样，“智慧油田”应运而生。“智慧油田”就是在传统的油田产业加上“智能+”的翅膀，充分应用人工智能技术到石油产业上面去。理想中的“智慧油田”是一个物联网的油田，并且能够实现信息共享，结合大数据分析技术实现对油田的可视化，可测量的智能化管理与控制。
在石油钻井方面，人工智能还能带来诸多改进，不仅可以消减安全风险，降低员工劳动强度，还能提高工作效率。在消减安全风险方面，人工智能有着强大的优势可以预测和规避风险。机器学习是人工智能的一个分支研究点，其中机器学习即可以不断的学习“什么是安全环境”的指标，当数据量足够多的时候，人工智能就可以有一个对于“安全环境”的判断，能够分辨出来在安全环境下的环境因素指标，生产机器运行指标等等，当其中一个或是多个指标出现与安全环境指标相悖的情况下，人工智能即可以在第一时间抛出异常，拉响警报通知相关人员进行处理，更为长远的未来中，人工智能可以自动发现问题，修复问题，以达到零人工干预，零人工风险来规避和预测安全风险。
3.3在故障诊断中的应用
机械设计制造及其自动化是一个庞大、复杂的系统，如果需要作出调整，为了实现预期目标，需要结合大量数据来计算。由于数据量大、难度高，如果采用人工计算方式需要耗费大量时间，而且受到人为因素影响会出现错误，对生产会产生不利影响。为了优化计算效果要引入人工智能技术，对数据信息进行整理、分类，可以提高计算结果的准确性，避免后期运行中发生故障。另外人工智能技术还可以对机械设备故障进行诊断，便于及时发现问题、及时处理，恢复到正常运行状态。发生故障后，通过监测可以获取相关数据信息，传输到系统中，采取正向推理的方法可以获得诊断结果，并提出专家建议。机械出现故障对企业对带来损失，如果不能及时发现并处理，将会造成更大范围影响，甚至让整个生产系统陷入瘫痪，所以要运用人工智能技术进行故障诊断。
结语
在移动互联网，大数据，超级计算，传感网，脑科学等新理论新技术的驱动下，问世60余年却屡遭质疑的人工智能终于迎来了大发展，大跨越的热浪。而传统工业产业发展百年有余，在传统技术下的理论和实践已经相当成熟和先进但也遭遇发展的瓶颈，因此迫切需要以一种新的维度从更高的角度来给传统产业注入新的发展理论。当人工智能由科幻成为改变世界的前沿技术时，我们迫切需要系统性的去开发和实施人工智能，以便了解它在工业产业这个下一世代工业系统中的真实价值。伴随政策支持出台，科技巨头纷纷布局，最新进展日新月异，一个“新智能时代”正在到来。
参考文献
[1]许燕玲.人工智能在机械设计制造及其自动化中的实践[J].南方农机，2020,51(14):105-106.
[2]李世文,张翔宇,王力强.基于人工智能的机械设计制造及其自动化实践[J].内燃机与配件,2020(2):231-232.
[3]张智武.人工智能技术在机械设计制造中的应用[J].信息记录材料，2020,21(2):92-93.