陈建峰
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摘要：人工智能作为新的生产要素，必将成为引领性的战略性战术和新一轮产业革命的驱动力，更是国家间下一个战略竞争焦点。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；自动化；实践途径
1导言
随着信息化技术的发展，以智能化为方向带动产业发展成为当前发展的主流趋势，如云数据、大数据等技术的发展，促使制造业也需快速迭代更新，保证我国制造业水平在国际上处于绝对优势。虽然人工智能技术在世界范围内已经成为众所周知的前沿技术，但由于我国装备制造业涉及面较广，对于新技术的应用以及成熟度仍有质疑，如何利用人工智能提高产品制造水平和质量，优化制造产品结构，仍处于迷惑状态。本文基于此现状通过对人工智能技术进行剖析，分析人工智能在机械制造及其自动化中应用，来进一步揭示人工在促使产业升级、优化产品结构方面具有积极影响。
2人工智能技术发展概述
人工智能是计算机程序中的一种，其呈现出特殊性。当前人工智能领域的研究成果是较为突出的，而且人工智能已经在一些行业领域中得到应用，对生产力的提升起到了推动作用。在现阶段，互联网已经遍布社会的各个角落，这就为人工智能技术的广泛应用奠定了坚实的基础，大家的工作、生活方式也随之发生变化，能够在某些方面享受到更为便捷的服务。普华永道曾经讲过，随着人工智能在社会中扮演的角色更为重要，到2030年时，全世界的GDP将有14%的增幅，也就是增加15.7万亿美元。这些数据就在告诉我们，人工智能技术拥有的价值是非常高的。但是人工智能技术涉及到众多的领域和专业性知识，尤其是图像识别、信息处理等技术，对于传统行业来说，人工智能技术的应用会使得整个行业发生深刻变化。从当下人工智能技术的应用现状来看，机械设计制造工程的应用是较为常见的，对其予以充分利用能够使得功能不足整个问题切实化解，进而使得工程领域保持稳健发展。在过去很长一段时间内，机械设计制造工程呈现出机电一体化特征，然而信息无法保持稳定传递，实时数据的捕获也不够准确，这就使得产品质量难以达到既定要求。对人工智能技术予以充分应用，则可使得数据的分析、存储、应用更为简便，运行环境也更加理想，这样就为工业企业的发展注入了强劲的动力。
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
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。将人工智能技术应用到工业化的机械制造过程必将是未来的趋势，这不仅能提高单位的生产效率，并且能够自动的预测性的发现错误，从而自我修正来提高产品的质量水平。运用人工智能技术，能对机械制造过程实现精确化控制，防止其受到外界环境以及外界要素带来的影响，以大幅度提高生产水平，确保产品质量。
并且运用人工智能技术也能对生产过程进行智能调整和处理分析，满足柔性制造及市场个性化需求。
3.2人工智能技术在机械电子工程领域的应用
首先，对制造工艺智能化予以大力推进，确保计划排产、生产协同的智能程度大幅提升，相关的智能设备可以相互联通。构建起更为先进的传感识别系统、智能控制系统，并加大工业机器人的使用，保证智能制造体系能够真正建立起来，使得智能制造基地能够跻身世界一流行业。比方说，海尔集团的COSMO平台的应用可以使得批量生产、个人定制能够切实结合起来。酷特采用的C2模式，可以使得客户、工厂直接接触，在线上下单之后就可在线下获得服务，这样就可使得客户黏性大幅增加。双星则将关注的重点置于人工智能、高端制造的结合上，通过智能工厂、数字化车间来提高工艺智能水平，相较于传统制造业有着明显的优势。
其次，机械电子系统的稳定性并不是十分理想，生产过程中所要面对的生产环境也有明显的差别，而且在整个生产过程中涉及到的数据信息非常多，经过一段时间的使用后，信息的输入、输出就难以保证精确，数据对应关系也无法清晰呈现出来。从传统信息输入来说，常见的方式有三种，即数学公式、规则库以及知识学习。这些方式有着自身的优势，但也存在明显的不足，尤其是当条件较为复杂时，信息的准确输入、输出就很难实现，信息加工也变得较为繁琐。而人工智能技术应用以后，则能够通过人工神经网络、模糊推理系统来对相关的信息进行识别，这样就可使得信息查询更为便捷。通过机械电子工程能够对人体大脑进行模拟，利用人工神经网络就可完成数据信息的收集工作，进而对其展开深入分析，如此就可使得信号数据处理有序展开，质量能够大幅提高。
3.3人工智能在石油行业的应用
首先，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。其次，在提高工作效率方面，智能化的优势尤其突出。智能化的远程控制技术，能够远程掌控生产机器的启动和暂停，通过视频技术和数据自动采集，将作业现场的情况实时传输到工作人员的工作台，甚至能根据机器学习的结果向工作人员提出智能化的处理建议，工作人员即可根据实际收集的数据，结合人工智能的建议作出准确处理，并且能够远程的控制生产机器，还可以实现同时监控多个生产作业环境，在提高了单位个人的生产效率的同时，也在进一步提高油田作业的安全性和稳定性。
结束语
总之，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，人工智能终于迎来了大发展，大跨越的热浪。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。
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