人工智能是基于计算机，利用机械设备取代传统的人工操作，根据设定的程序和算法完成制造任务，智能制造是我国制造业发展的战略决策，实现制造企业生产过程的动态管理，建设智能生产线，更好地迎接新时代的产业变革。大数据技术和云计算技术在人工智能背景下的应用，以企业智能水平作为评价企业发展潜力的重要指标，加强员工之间的有效沟通，在企业内建立生态制造体系。本文总结了智能生产线和智能制造的主要特点，探讨了人工智能背景下智能制造技术的发展，基于第一代、第二代、第三代智能制造技术分析了智能制造的未来。

智能生产线包括硬件、软件和大数据集成技术，智能生产线包括智能设备模块和物流服务模块，采用先进的制造技术、传感技术和智能控制技术，实时呈现当前生产状态，收集详细的生产数据，优化智能制造系统的内部结构。仓储物流服务模块需要管理材料仓储，根据生产需要配送和装卸，仓储物流服务模块运行阶段，系统操作人员需要严格按照生产需要确保资源的充分供应，控制材料供应数量，实时观察物流仓储是否存在货物短缺、货物过剩危机。为了实现对生产过程的全面监控，需要在智能生产线硬件设施安装阶段设置传感器和射频识别装置，收集设备运行数据，定期检测设备故障，获取准确的材料数据信息。根据签署的安全通信协议，利用虚拟仿真技术全面控制生产过程，实时显示当前的生产加工状态，上级管理人员制定新的生产决策，通过数据总线将生产命令传达到执行端口。智能生产线的软件结构以双向数据集成为主要目标，建立数据传输模块，将网络系统分为总控制网络和执行子网络，负责生产过程的监督管理。智能生产线建设的优缺点将直接影响信息交互的质量。大数据技术融入智能生产线整体架构设计，减轻技术人员数据分析压力，简化管理人员工作流程，准确为上级决策提供数据参考，总结多年经验，将现代人工智能知识应用于智能生产线结构，为智能制造技术的创新和发展创造有利的环境。

智能制造技术的实现是在制造过程中增加人类的智能活动。机械设备可以自动完成判断、感知和决策，将人工智能技术与电子信息技术相结合，运用先进的制造理念，实现制造过程的动态监督。智能制造技术是各种关键技术的结合和应用。它不是机器人和数控机床的简单结合，而是赋予机器人图像识别和传感能力，可以根据上级发布的生产指令独立移动设备和更换设备。数控机床需要具有温度传感、振动分析等功能。智能制造的主要特点是物流和仓储的高度自动化、生产过程的有机联动和虚拟现实交互。在实际生产阶段，通过物流仓储模块中的视频识别技术分析材料的基本属性，利用传送带、无人车等设备完成材料的运输和调整，利用网络通信协议实现生产加工、设备材料供应和动态管理的有机连接。在移动网络的影响下，可以快速完成数据互联，提高生产线的安全水平，确保加工现场控制管理中心与云服务器之间的数据通信，动态模拟分析当前工厂的机械设备，利用虚拟现实技术判断工厂布局的合理性。调整设备与生产过程的匹配关系，建立虚拟生产线模拟运行环境，集机器人、数控机床、检测包装设备于一体，借助终端控制器和人机操作界面运行虚拟化工厂，根据运行结果分析实际工厂的加工过程。

为了更好地满足市场发展的需要，企业通过人工智能技术的整合，建立了智能制造生产线，扩大了制造企业的发展规模，制造生产从单一产品生产转向多元化、多类别生产。信息技术和人工智能技术为智能制造的实现提供了有利条件。我国制造业呈现出信息化、智能化的发展趋势，利用大数据技术全面记录生产过程、生产类别、生产能力和生产结果。利用移动通信技术加强各部门员工在生产过程中的沟通和联系，根据客户需求适当调整生产内容。人工智能技术取代了传统的人工生产操作，减少了人工操作错误对企业的经济影响，加快了生产速度，确保了生产质量。将人工智能与信息技术有机结合，优化智能制造生产线，促进制造技术和产品研发的高水平发展，建立信息管理系统，调整产品服务模块，将人工智能技术融入制造业产品设计、产品研发、产品生产和产品服务的多个阶段。

智能工厂的概念是在工业4.0发展的基础上，通过机械设备与信息技术的有效整合，在整个制造和生产过程中建立智能生产线。企业需要加大资金投入，引进最先进的机械设备，在生产过程中形成科学的物质生成系统，利用虚拟现实技术全面控制生产过程。随着互联网技术的有效应用，机械设备与信息系统的融合变得更加顺畅。智能制造技术的发展方向呈现出虚拟智能化的特点，智能工厂逐渐取代了传统生产线的实体车间。通过网络技术全面控制机械设备，机械运行和工作阶段不需要设置确定位置，只需确保机械无运行故障，可以完成上级发布的生产指令，用机械设备代替人工操作，降低机械运输成本，确保生产效率，加快生产速度。智能工厂是全球智能制造技术的发展趋势，要求机械设备具有更高的智能分析能力，并在此基础上提出机械设备未来人工智能的发展方向。在大数据、云计算、移动通信等多种互联网技术的支持下，有效应用人工智能技术，加强系统结构之间的信息共享。加工设备可自动完成数据分析和计算，降低制造和生产成本的投资。

从人工智能智能发展的角度来看，第一代智能制造是人工智能智能技术和传统制造技术的有机结合，主要智能行为是自动完成符号推理，通过综合知识工程设计多元化的软件系统，具有机器人视觉控制能力，复制和模仿技术人员的操作技能，建立专家知识分析模型，智能机器可以自动完成小批量生产任务。随着制造技术和互联网技术的快速发展，智能制造面临着新的问题，需要在原有智能的基础上进一步研发，将分子生物学和信息技术融入智能制造，构建新的智能制造系统，自动完成图像识别。结合生产需求进行生产调度，实现生产环节的在线监控，远程发布指令，自动检测故障，全面提高系统运行的自动化和灵活性，在专家系统的支持下更好地服务于生产。在解决生产问题时，专家系统需要提前获取知识，占据一定的应用空间。人工智能研究的重点开始呈现机器学习的发展方向。基于人工神经网络的深度学习模块提出了智能制造技术的新研发方向。

第二代智能制造的主要特点是将人工智能与制造技术有机结合，重新调整内部结构，建立集中控制系统。根据智能制造发展规划的相关内容，第二代智能制造是在信息技术的基础上，与制造技术深度融合，将智能服务融入产品设计、制造、自动管理等方向，具有自动感知、自动学习、自动执行等功能。基于物联网、计算机和大数据，集成3D打印技术，形成动态模拟系统，提高物理系统的感知和集成能力，实现与信息系统的有机集成。信息通信技术是系统关联和发展的关键。在传感技术的支持下，生产制造中的物理资源可以与网络计算相结合，形成无处不在的物联网结构，自动监督生产制造的整个过程。计算机的存储能力和计算能力显著提高。云计算技术的应用加快了信息处理速度，实现了生产制造资源的全面共享和合理分配，为智能制造技术的综合管理提供了更多的可能性。构建以云计算和信息通信为核心的智能制造模式，自动分析情感信息和社会信息，构建以人为本的预测制造技术和主动制造技术。随着物联网概念在制造过程中的应用，提出了智能工厂的发展理念，利用情境感知技术建设制造工厂，随时访问和了解各种制造信息，在设备内安装传感器，监控工厂的制造和生产状态，制定详细的制造计划。通过GPS技术定位工具或材料的位置，尽量减少制造过程中的人为干预，提高信息管理和信息服务能力，建设可持续发展的绿色生产线。建立信息捕获和集成开发框架，将机器运行信息、材料供应信息嵌入传感设备，加强管理、车间、设备层之间的互联，利用资源感知系统和信息集成系统验证生产规划的可行性，确保制造实施阶段的真实有效的信息反馈。

人工智能系统的关键功能远远超出了人工智能的发展方向，逐渐完全模拟人类认知活动，一般人工智能是人工智能未来发展的必然，根据日本提出的超级智能社会概念，人工智能将无限接近人性，将有人类的感知、心理和思维，可以独立思考某个问题。通用人工智能在生产制造领域的应用可以根据现有的生产条件制定最佳的制造计划。第三代超级人工智能不仅可以掌握各种生产知识和理论，还可以独立开发新知识。一般人工智能的优点是，它可以预测未来的情况，在没有人类监督和干预的情况下独立学习，并在强大的智能算法的帮助下整合各种数据，以解决制造中面临的各种问题。第三代智能制造技术将根据网络环境自动切换协议获得丰富的网络资源，合理应用大数据基于智能算法，预测和分析生产中的各个环节，根据人类思维更换设备，建立完善的生产制造分析模型。

信息技术在中国制造企业的应用和发展改变了传统的工业生产模式。当代人工智能的发展可以更好地完成基于大数据和深度学习系统的符号逻辑推理。在人工智能背景下，智能制造技术的发展需要明确人工智能与智能制造的内在联系，探索智能制造技术的演变规律，实现产品制造、智能设备研发和终端平台建设的综合发展。互联网与人工智能的有效互动促进了我国产业结构的升级，以人工智能为产业升级转型的内在驱动力。根据智能制造的基本理论，打破了关键共同技术的局限性，创造了智能制造业良性发展的环境。

(作者:贵州民族大学物理与机电工程学院副教授程兴国；贵州民族大学材料科学与工程学院教务科科长翁普)