制造智能技术的农业机械论文

摘要：在当前时代发展背景下，机械设计制造及其自动化的发展与进步是整个社会生产力快速发展的推动力，其主要体现在机械设计制造及其自动化技术进步的过程中，所采用的先进技术将取代传统的机械化设计制造，并同时赋予全新的自动化特征。下面小编整理了一些《制造智能技术的农业机械论文(精选3篇)》，仅供参考，大家一起来看看吧。

制造智能技术的农业机械论文 篇1：

全球制造业变革的前景与挑战

【摘要】智能制造是全球制造业变革的重要方向，给人类经济和社会可持续发展展示了美好前景。智能制造近年发展迅速，但目前总体还处于试验阶段，它的发展面临技术标准、系统安全、网络基础设施和复杂系统管理等技术挑战，同时还面临智能制造数据权属、智能自治系统监管和责任界定等法律与公共管理问题的挑战。发展智能制造，不但需要构建新型技术体系和商业模式，还需要构建与其相适应的法律和社会管理体系。

【关键词】智能制造 技术标准 安全 监管 法律责任

智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统。它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。智能制造通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类在制造过程中的脑力劳动，能够极大地提高生产效率、生产能力并节省资源，是人类生产方式变革的重要方向。

智能制造已经成为发达国家产业升级的焦点

发达国家为了打造国家制造业竞争新优势，正积极推进高端制造业再升级，智能制造、网络制造、绿色制造、服务性制造日益成为生产方式变革的重要方向，跨领域、协同化、网络化的创新平台正在重组制造业创新体系。纵览全球，虽然智能制造总体而言尚处于概念和实验阶段，但发达国家政府均将此列入国家发展计划，大力推动实施。

美国于1992年执行新技术政策，大力支持关键重大技术创新（Critical Techniloty），包括信息技术和新的制造工艺，希望借助智能制造技术改造传统工业并启动新产业。2008年金融危机之后，奥巴马政府将制造业看作创造就业机会和推动经济复苏的关键，连续出台一系列重大政策，并于2009年12月公布《重振美国制造业框架》，2010年8月签署《2010美国制造业促进法案》，2012年2月制订了《先进制造业的国家战略计划》，2012年7月，基于已经发布的《先进制造业的国家战略计划》，AMP指导委员会发布了《保持美国在先进制造领域竞争优势》，2014年10月，AMP指导委员会又发布了《振兴美国先进制造业》。这些计划旨在依托新一代信息技术、新材料技术、新能源技术，在美国加快发展以先进传感器、工业机器人、先进制造测试设备为代表的智能制造。

欧洲国家早在1982年制订的信息技术发展战略计划中就强调了智能制造核心技术的开发。由德国、法国和英国发起的主题为“未来的工厂”的尤里卡项目，将解决敏捷智能制造方面的研究与开发作为重点①。德国西门子、瑞士ABB、法国施耐德电气等公司已将部分人工智能技术应用到工业控制设备与系统中。由欧盟资助的智能制造系统IMS2020计划囊括了意大利、德国、瑞士、美国、日本、韩国等多个先进国家与SAP、IBM、Siemens、BMW、MIT、Cambridge等多家企业与高校，包括了可持续制造、节能制造、关键技术、标准化、创新培训五个关键领域。

英国于2013年发布《英国工业2050战略》。英国是第一次工业革命的起源国家，制造业曾经带给英国300多年的经济繁荣。但是，随着信息化与互联网的发展，上世纪80年代以来，英国开始推行去工业化战略，集中精力发展金融、数字创意等高端服务产业。2004年，英国制造业位列世界第四，现已退到了第七位。国际金融危机后，英国GDP转向负增长，英国政府开始摸索重振制造业，提升国际竞争力，重现18世纪工业革命时代的辉煌。英国工业2050战略注重智能制造人才的培养和智能制造基地的建设。为了支持智能制造基地的发展，英国政府围绕打造先进制造业产业链，投资了1.25亿英镑。面向汽车、飞机、可再生能源、低碳技术等传统产业，旨在支持英国制造企业在全球市场发挥重要作用。

德国针对来自亚洲制造业的竞争威胁和美国的“先进制造业”发展，提出了“工业4.0”计划，期望充分发挥德国在制造业的现有优势，以确保德国制造业的未来。“工业4.0”项目主要分为两大主题：一是“智能工厂”，重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现；二是“智能生产”，主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。德国依托其在工业过程中广泛应用的信息和通信技术、强大的机械和装备制造业、在嵌入式系统和自动化工程方面的高技术水平和全球市场的领导地位，通过“工业4.0”计划的实施正在进一步巩固全球领先生产制造基地、生产设备供应商和IT业务解决方案供应商的地位。

日本早在1989年就发起过“智能制造系统”计划，在1990年日本工业和国际贸易部（MITI）发起组织了一个新的国际合作研究计划——智能制造系统（IMS）的研究，由日本、美国和西欧共同参加，共投资10亿美元，其中日本占60%。②该计划从1992至1994年进行可行性研究，建立了六项由工业界主导的“可行性国际合作测试案例”，包括《流程工业洁净制造》、《全球化制造同步工程》、《21世纪全球化制造》、《全方位制造系统》、《快速产品开发》、《知识系统化》等智能系统，重点研究了开发全球化制造、下一代制造系统、全能制造系统等技术。2004年，日本启动了“新产业创造战略”，为制造业寻找未来战略方向，并将信息家电、机器人、环境能源等7个领域作为重点发展对象，努力提高日本制造业在国际上的产业竞争力。

韩国于1991年底提出了“高级先进技术国家计划”，即G-7计划，包括七项先进技术及七项基础技术，目标是到2000年把韩国的技术实力提高到世界第一流发达国家的水平，该目标已基本达到。为占领智能化生产技术的制高点，韩国目前又将智能制造技术列入“高级先进技术国家计划”之中，重点研究智能化生产技术。

我国对智能制造的研究开始于20世纪80年代末，并在相关方面取得了一些成果。近年来，我国对智能制造的发展也越来越重视，越来越多的研究项目成立，研究资金也大幅增长。我国在2012年发布了《智能制造科技发展“十二五”专项规划》和《智能制造装备产业“十二五”发展规划》④，并设立《智能制造装备发展专项》，加快智能制造装备的创新发展和产业化，推动制造业转型升级。中国版工业4.0规划——《中国制造业发展纲要（2015～2025）》也将在今年发布。规划将智能制造作为我国工业升级抓手，重点在新一代信息技术、高档数控机床和机器人、航空航天装备、海洋工程装备及高技术船舶、先进轨道交通装备、节能与新能源汽车、电力装备、新材料、生物医药及高性能医疗器械、农业机械装备十大领域，强化工业基础能力，提高工艺水平和产品质量，推进智能制造、绿色制造，提升制造业层次和核心竞争力。

智能制造系统的特点

智能制造系统和传统的制造系统相比具有以下几个特点。

高效自治。⑤自治能力是智能制造系统的一种重要的标志性特征，包括自学习、自组织、自维护等能力。智能制造系统具有搜集与理解环境信息及自身的信息并进行分析判断和规划自身行为的自学习能力；智能制造系统中的各种组成单元能够根据工作任务的需要自行集结成一种超柔性最佳结构并按照最优的方式运行的自组织能力；以原有的专家知识为基础在实践中不断进行学习完善系统的知识库，对系统故障进行自我诊断、排除及修复的自维护能力。例如，在德国工业4.0实施方案中，信息物理系统（CPPSs）帮助智慧工厂进行自我管理，并实现生产的定制化和个性化。CCPSs不仅可以实现生产的自我管理，还可以实现维护的自我管理。

人机一体。智能制造系统不单纯是“人工智能”系统而是人机一体化智能系统，是一种混合智能。人机一体化一方面突出人在制造系统中的核心地位同时在智能机器的配合下更好地发挥了人的潜能，使人机之间表现出一种平等共事、相互“理解”、相互协作的关系，使两者在不同的层次上各显其能，相辅相成。虚拟制造技术成为实现高水平人机一体化的关键技术之一。人机结合的新一代智能界面使得可用虚拟手段智能地表现现实，它是智能制造的一个显著特征。

网络集成。智能制造系统在强调各个子系统智能化的同时更注重整个制造系统的网络化集成。这是智能制造系统与传统的面向制造过程中特定应用的“智能化孤岛”的根本区别。这种网络集成包括两个层面。智能制造的第一个特点体现在企业智能生产系统的纵向整合以及网络化。网络化的生产系统利用信息物理系统（CPPSs）实现工厂对订单需求、库存水平变化以及突发故障的迅速反应。生产资源和产品由网络连接，原料和部件可以在任何时候被送往任何需要它的地点。生产流程中的每个环节都被记录，每个差错也会被系统自动记录，这有利于帮助工厂更快速有效地处理订单的变化、质量的波动、设备停机等事故。工厂的浪费将大大减少。二是价值链横向整合。与生产系统网络化相似，全球或本地的价值链网络通过CPPSs相连接，囊括物流、仓储、生产、市场营销及销售，甚至下游服务。任何产品的历史数据和轨迹都有据可查，仿佛产品拥有了“记忆”功能。这便形成一个透明的价值链——从采购到生产再到销售，或从供应商到企业再到客户。客户定制不仅可以在生产阶段实现，还可以在开发、订单、计划、组装和配送环节实现⑥。

智能制造面临四大技术挑战

异构异质系统的融合。智能制造系统利用信息物理系统（CPPSs）纵向实现智能生产系统整合和网络化，横向实现价值链的整合与网络化。现在面临的问题是，传统的工业自动化系统中不同的技术发展相对割裂。尽管一些既定的标准已经在各种技术学科、专业协会和工作组中使用，但是缺乏对这些标准的协调。目前，不同工业网络之间，设备之间存在严重的异构异质问题需要解决。异构性是指不同类型的网络技术（如Internet，WSN等）高质量互联互通的问题。异质性是指不同公司生产的、不同功能的硬件不兼容的设备在没有彼此差异的情况下进行互联互通的问题⑦。这要求从传感器、数据卡开始，从数据采集点，到整个网络、云平台、数据中心、全连接，需要统一的架构，以及标准化的接口。这需要一套新的国际技术标准，实现大范围嵌入式设备之间的互联以及向虚拟世界互联。通过网络间的融合与协同，对异构网络分离的、局部的优势能力与资源进行有序整合，最终实现无处不在、无所不能的一种智能网络。在异构的网络中，每一个通信节点都具备自路由的功能，形成一个自组织、自管理、自修复、自我平衡的智能网络。各个设备因为异构异质的融合可以相互之间进行良好的通信交流，在不同的网络共存的情况下，还可以整合与优化资源配置，利用性能更好的网络进行通信，实现更高效的资源利用。

解决这个问题，单靠哪家企业都不现实，需要积极推进智能制造的各国政府，跨国界的产业技术创新组织、跨国公司以及广泛的中小企业共同参与，将现有标准，如在自动化领域（工业通信、工程、建模、IT安全、设备集成、数字化工厂等）纳入一个新的全球参考体系是实现智能制造的基础。这项工作具有高度的复杂性，是智能制造发展面临的一大挑战。

复杂大系统管理。在现代管理中，我们一般可通过模型模拟来解决一些非常广泛的真实的或假想的管理问题，例如产品，制造资源或整个制造系统，如人类与智能系统的互动，又如不同企业和组织之间业务流程等管理方面的问题。

在智能制造时代，基于模型模拟使用标准的方式来配置和优化制造工艺对于企业是一个重大挑战。主要原因在于智能制造系统变得越来越复杂，由于功能增加、产品用户特定需求增加、交付要求频繁变化、不同技术学科和组织日益融合，以及不同的公司之间合作形式变化迅速，很难开发一套稳定且具有极强适应性的管理模型。另外，开发新的管理系统模型的成本与收益问题也是一大难题。智能制造系统在建立初期阶段就需要建立明确的管理模型，这一阶段需要较高的资金支出。在高产量行业（如汽车行业）或有严格安全标准的行业（如航空电子行业），公司更有可能接受较高的初期投入。如果它们只生产小批量或个性化产品，则不太可能这样做。

高质量高容量网络基础设施。智能制造需要更高容量和更高质量的数据交换网络技术和基础设施，以保证智能制造所需的延迟时间、可靠性、服务质量和通用带宽。工业企业的信息化水平越来越高，信息数据量也越来越多，各种设备仪器产生的海量数据对信息处理的要求也提高了。高运行可靠性，数据链路可用性，保证延迟时间和稳定的连接成为智能制造的关键，因为他们直接影响应用程序的性能⑧。

高质量高容量网络技术开发和基础设施建设是智能制造面临的又一个挑战。这种挑战主要表现在以下几个方面：一是工业领域宽带的基础架构过去并不是面向大数据的，大量机器与机器、设备与设备等数据的收集、传输、交互等，对工业领域宽带基础架构提出了更大的挑战。二是要实现端到端的全生命周期基于数据来驱动，需要更大范围、更大维度的信息交流，异构异质网络的信息交流是一大挑战。三是网络的复杂性和成本控制的挑战。智能制造网络不仅需要高速、带宽、简单、可扩展、安全，还需要便宜，不明显增加现有制造产品和服务的成本。这个网络需要绑定可靠的SLA（服务水平协议）；通信容量的可用性和性能高；持数据链路调试/跟踪，尤其是提供相关的技术援助；提供广泛可用/有保证的通信容量（固定/可靠的带宽）；广泛使用的嵌入式SIM卡；所有移动网络运营商之间的短信传递状态通知；标准化的应用程序编程接口（APIs）的配置，涵盖所有供应商（SIM卡激活/停用）；移动服务合约的成本控制；负担得起的数据全球漫游通讯费用等。

系统安全。智能制造系统涉及高度网络化系统结构，将大量的有关人、IT系统、自动化元件和机器信息纳入其中。更多的参与者涉入到整个价值链。广泛的网络和潜在的第三方访问至少意味着一系列全新的安全问题呈现在智能制造系统中。因此，在智能制造中，必须考虑到信息安全措施（加密程序或认证程序）对生产安全的影响（时间关键功能、资源可用性）。

智能制造安全性的挑战主要表现在两个方面。首先，现有的工厂将升级网络安保技术和措施，以满足新的安全要求的挑战。但是，通常企业的机械装备寿命较长，原有的很多设备并不具备可靠的网络连接功能，升级改造非常困难。同时，企业内部生产系统与外部的和在某些情况下很难联网的陈旧基础设施等因素影响，安全性的保障也很困难。其次，要为新的工厂和机器制定解决方案的挑战。企业界目前缺乏完全标准化的操作平台，以实施足够的安保解决方案。满足信息物理系统（CPPSs）安全的技术和标准化平台开发本身也充满挑战。

智能制造面临两大法律挑战

数据的权属问题。智能制造是数据驱动的制造。在智能制造时代，每一个工厂都应有一套智能系统，它首先能够通过传感器，对机器运作数据进行采集，并加以分析，从而实时了解工厂的运作情况；其次，能够通过执行器对机器运作进行控制；此外，还能对消费者行为数据进行分析，对产品从设计到销售的全生命周期，进行最优化的管理。因此，智能制造很大程度上依赖于数据的处理和加工，以数据链为基础，更自动化的生产设备，更灵活的流程管理，让工厂能够基于市场预测，快速地装配调度，智能地生产，从而以最快的速度匹配消费者需求，并在全社会范围内优化资源配置。

海量数据在智能制造时代具有前所未有的商业价值。自动化时代的工业数据主要是在厂商的自动化生产和配送系统内部进行流转，因此制造商毋容置疑的享有其所有权。但是在智能制造时代，制造系统的数据、顾客的需求数据等海量数据将在一个更加广阔的工业互联网中流转，而且网络的参与者也更加的多元化，能够利用这些数据谋利的主体也更加的多元化。目前法律只对有形资产和专利保护有明确的界定，如果不从法律上解决数据的权属问题，并建立起适合智能制造发展需求的法律框架，使企业投资和开发数据、共享数据能够获得满意的回报，企业投资智能制造的积极性就会大打折扣，智能制造的发展可能会被大大的延迟。

法律监管问题。智能制造系统在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。随着人工智能技术的不断发展，这种智能制造系统可能拥有越来越高的“自治”能力，并逐渐演化成“自治系统”。与此同时，自治系统带来的损害和伤害责任的法律问题也随之增长。在智能制造时代，很多相关的法律责任都需要重新界定。

自动驾驶汽车是一个典型的“自治系统”，它面临的事故责任和法律监管问题是智能制造时代的典型案例。按照目前大多数相关的车辆法规，自动驾驶汽车这种“自治系统”是不能上路行驶的。1949年版的《日内瓦道路交通公约》要求驾驶员“应当时刻能够控制其车辆”，因此，欧洲原有的道路交通法规不允许自动驾驶汽车上路。目前，美国只有4个州允许无人驾驶汽车上路。它们在欧洲也不被法律认可，尽管联合国《维也纳道路交通公约》近期的一项修订意味着，包括欧洲和美洲在内的72个国家允许汽车在特定期间自主驾驶。但是道路交通法律仍然要求司机有能力控制车辆。而其他国家在推行自动驾驶汽车方面也面临着相同的挑战。这种挑战其实是自治系统使用的合法性问题，也是关系到未来越来越多的具有“自治”能力的智能制造系统是否能够大规模使用和推广的关键。

这一挑战的另外一个方面，是自治系统的法律责任界定问题。例如，现在的道路交通法规一般都规定，驾驶者对所驾驶的车辆造成的事故负有直接责任。但如果是自动驾驶的汽车，交通事故发生的责任界定将变得复杂。因为事故的原因可能是自动驾驶系统的问题，也可能是驾驶者违规操作的问题。这使得责任的牵扯方将不再只包括驾驶者，还可能包括自动驾驶车的制造方、驾驶系统软件提供商等。法律并不是仅仅规定自动驾驶汽车能否上路那么简单，而是一整套条例和法令，决定了你遭遇具体情境时会发生什么。对于自动驾驶系统来说，这些规则中的大部分尚未出现。假如法律规定驾驶者应该承担更多的责任，就有可能极大地影响智能汽车的销售。如果法律规定限制自动驾驶汽车的制造商，也会影响厂商开发自动驾驶汽车和推动器上市的积极性。

自动驾驶汽车只是诸多“智能系统”中的一种，在“智能制造”时代，如何更好的监管数量庞大、种类繁多的“自治”系统，将是全球法律系统面临的一个更为巨大的挑战。

注释

张洁、吕佑龙：《智能制造的现状与发展趋势》，《高科技与产业化》，2015年3月23日。

雷源忠：《21世纪的制造技术——智能制造系统》，《中国机械工程》，1992年第2期。

中华人民共和国科学技术部：《智能制造科技发展“十二五”专项规划》，2012年4月24日。

中华人民共和国工业和信息化部：《智能制造装备产业“十二五”发展规划》，2012年7月16日。

杨叔子、丁洪：《智能制造技术与智能制造系统的发展与研究》，《中国机械工程》，1992年3月2日。

德勤：《迎接智能制造企业数字化转型新契机》，2015年5月8日。

张平：《工业4.0面临的三大技术难题如何解构？》，《中国电子报》，2015年1月23日。

柯曼：《工业4.0七大挑战》，中国电子信息产业网，2014年12月5日。

责 编∕凌肖汉

作者：刘峰

制造智能技术的农业机械论文 篇2：

人工智能在机械设计制造及其自动化中的应用探析

摘要：在当前时代发展背景下，机械设计制造及其自动化的发展与进步是整个社会生产力快速发展的推动力，其主要体现在机械设计制造及其自动化技术进步的过程中，所采用的先进技术将取代传统的机械化设计制造，并同时赋予全新的自动化特征。所以，对于机械设计制造及其自动化发展来讲，本质就是依托计算机信息设备开展智能化作业，不仅能够使机械设计制造行业的生产效率得到提升，同时也能够降低劳动力的使用量和资源的投入，最大程度上提高机械设计生产制造的效率及效益。所以在本文论述内容中，将从长远发展角度对机械设计制造及其自动化的发展趋势进行论述。

关键词：人工智能;机械设计制造;自动化;应用探析

1关于人工智能

人工智能具有着明显的综合性特征，其研究领域主要包含了虚拟现实技术、语音识别技术，同时，其研究也涉及到各种不同学科专业领域的知识交叉，有着较高的复杂性。人工智能技术诞生的时期是属于计算机高速发展的阶段，此时，网络技术、计算机技术、信息技术应用刚刚开始大范围推广和应用，而这一时期社会生产方式也发生了巨大的变化，信息化建设水平日渐提升，这也为人工智能技术在生产中的应用奠定了坚实的基础。如今，人们生活中随处可见人工智能技术的应用，例如智能化家居、电器智能化控制，甚至工业生产中也开始应用了人工智能技术，在智能化生产设备和相关技术基础上，逐渐开发出了人工智能软件，但目前由于受到技术水平限制，机械设计制造及其自动化中人工智能技术应用仍然属于小范围内测试，其整体技术开发仍处在探索阶段。

2机械设计制造及其自动化的概念

机械设计制造及其自动化是机械制造的基础组成部分，属于新时期的新兴行业与学科，在我国国民经济结构中占据较为重要的地位，为国民经济的发展奠定技术基础，提供技术装备，因此许多国家也将机械设计制造及其自动化的水平作为展示综合实力的体现。一般来说，机械制造指的是对一些机械设备的生产制造过程，包括农业机械、化工机械、仪表器具、动力机械和工厂所用机械设施、航空航天所需机械设备等，运用原材料按照既定的设计要求与功能要求制作为机械设施成品。而机械设计制造及其自动化则是在此机械制造基础上进行了拓展和完善，其中包括机械制造与机械设计、机械自动化，指的是在机械制造之前对其进行相应的设计工作，之后利用自动化技术开展机械制造工作，是对机械制造过程的优化与改进。并且，自动化技术应用前提下，制造操作更加便捷、精准和迅速，具有较好的优势作用。

3人工智能在机械设计制造及其自动化中的应用思路

3.1人工智能在机械设计制造及其自动化中故障诊断的应用

机械设计：制造及其自动化过程有着较高的复杂性，而且对各项数据有着极为精确的要求，需要经常进行数据计算，例如在进行建模和论证过程中，需要应用多种计算公式和推导、演算，如果在这一过程中全部进行手工计算，不但需要花费大量的时间，同时在计算误差方面也会有着很高的错误率，对生产效率和生产质量都会带来严重的影响，所以，需要运用人工智能技术的精准化和计算速度进行自动化归纳与信息分类，确保计算结果的精确性和准确性。也能够快速完成计算。而且在机械设计制造及其自动化过程中，各项设备的运行状态也能够在人工智能技术运用下进行准确的诊断，利用人工智能技术中人机交互界面进行机械运行数据的实时监测，并运用正向推理规则和推理机制诊断结果分析，一旦出现异常，能够快速进行智能化自动化调整。

3.2数字智能化技术的应用

机械设计制造及其自动化本身就具有一定的智能化特征，特别是和以往机械制造技术相比之下，其智能化特征更加突出。智能化优势的展现正是信息技术发展应用的表现之一，信息技术的广泛发展促使各种数字化技术被引入机械设计制造当中，在计算机技术的充分应用基础上，继续融合了人工智能技术，进一步强化了机械设计制造的技术水平，并且也拓展了其技术能力，设计制造出具有强大功能价值的机械产品，不仅可以辅助人们完成一些基础性的机械工作任务，还能够帮助人们完成复杂度、危险性更高的工作，极大程度上提升机械设备工作的质量与效率。数字智能化是机械设计制造及其自动化的未来发展趋势，将自动化技术和数字技术相融合，把机械制造生产过程中产生的各种数据转化为数字信息进行传递和共享，并采用数字化方式对数据进行分析处理，能够更加全面的掌握机械生产的情况，并根据既定的标准参数对比，可以及时发现机械制造中存在的问题，并进行自动优化，可以有效保障机械设备的产品质量安全。在数字信息时代深入发展的前提下，数字化技术被应用于诸多领域，机械设计制造及其自动化的数字智能化发展可以适合并满足未来社会发展前景需要。

3.3加入环保的设计理念

环保已逐渐成为人们选择产品的重要方向。因此，在机械设备制造以及自动化技术的改革中，融合环保的理念，是长远之计。比如，新型工艺和技术都可以实现绿色生产;资源回收也是环保的一种，对于生产过程中产生的废料，可以进行回收利用，避免资源浪费;在生产的过程中，科学技术的引进可以减少环境污染和资源浪费的现象。环保理念的加入，有利于提高机械设计制造的整体水平，有利于机械设备生產和自动化技术的持续性使用，以此来有效促进机械制造业的稳定发展。为环境和可持续发展在各个领域的认可程度。可以看出，随着时代的发展，人们越来越重视环保问题了。

结束语

综上所述，对于我国现如今的机械设计制造及其自动化技术发展来讲，已经在很大程度上体现了我国国民经济发展过程中的主要特征，所以在新时期发展背景下，机械设计制造及其自动化生产技术，将不断为我国国民经济增长提供帮助。同时随着时代的进步与发展，相关技术也将不断成熟并不断深化，所以对于机械设计制造及其自动化生产技术来讲，在未来的发展过程中，会面向智能化以及微型化和虚拟化实现更加长远的发展，推动我国机械制造领域发展水平的提升。

参考文献

[1]练正胜.分析人工智能在机械设计制造及其自动化中的实践[J].中国金属通报，2020（10）：55-56.

[2]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.

作者：王攀

制造智能技术的农业机械论文 篇3：

在国家战略层面设计和推进高端装备制造业的发展

高端装备制造是一个国家核心竞争力的重要表现，涉及到国家的国防和经济安全，关系到众多产业和企业的生存发展。2012年5月国务院颁布的《高端装备制造业“十二五”发展规划》提出：力争通过10年的努力，形成完整的高端装备制造产业体系，基本掌握高端装备制造业的关键核心技术，产业竞争力进入世界先进行列。到2020年，将高端装备制造业培育成为国民经济的支柱产业。这提出了高端装备制造的发展目标。现阶段，我国高端装备制造业的重点方向是航空装备、卫星及应用、轨道交通装备、海洋工程装备、智能制造装备等。近段时间，国家自然科学基金（项目号：71273276）课题组在对这五个方向的生产状况进行调研后认为：应加快我国高端装备制造业的顶层设计，加快形成高端装备制造业顶级技术合作联盟；促成高端装备制造巨头建立研发设计平台，建立国家高端装备制造业服务体系；把高端装备自主制造的发展提升为国家战略，完成高端装备制造标准化体系建设。

一、引导和促成高端装备制造巨头进行垄断性技术合作，形成顶级技术合作联盟

技术是产业发展的灵魂，只有技术实现关键性突破，才能保证产业的领先发展。高端装备制造的优势关键在于核心技术和关键技术的领先，而核心技术、关键技术往往是被少数垄断企业所掌控。因此，要使高端装备制造在国际上占领先机，就需要建立起顶级制造企业间的技术合作联盟，增强其技术竞争实力。调查显示，较之美国的技术垄断合作，无论是在理念还是在行动上，我国高端装备制造企业的技术合作联盟明显落后，特别是顶级企业的技术合作十分欠缺。

因此，有必要从航空装备、卫星及应用、轨道交通装备、海洋工程装备、智能装备制造行业入手引导顶级制造企业进行技术性垄断合作。可以促成中国航空工业集团与中国商用飞机有限责任公司在航空装备制造方面组成垄断性技术合作联盟，促成中国航天科技集团与航天科工集团在卫星及应用技术方面组成垄断性技术合作联盟，促成中国北车集团和中国南车集团在轨道交通装备方面组成垄断性技术合作联盟，促成中国船舶工业集团、中国船舶重工集团、中远船务集团及太平洋重工集团在海洋工程装备制造技术方面组成垄断性技术合作联盟。

智能制造装备是先进制造技术、信息技术和智能技术在装备产品上的集成和融合，体现了制造业的智能化、数字化和网络化的发展要求，主要产品是智能仪器仪表与控制系统、关键基础零部件及通用部件、高档数控机床与基础制造装备、智能专用装备等。政府部门或行业协会可依据产品性质从同类企业中遴选顶级企业促成其进行技术性研发合作，组成垄断性技术联盟，实行生产和技术优势的互补。

国家发展改革委和国务院国资委可统筹国家顶级高端装备制造企业的技术力量，集中进行行业的共性技术攻关，突破技术瓶颈，在推进原始创新的同时，利用国内外已有的先进成果进行引进消化吸收再创新和集成创新。国家可考虑设立“国家高端装备制造技术奖励制度”，按行业组织实施“国家高端装备制造重点工程”，突出制造企业与研发机构的主体地位，支持制造行业领军企业参与国家装备制造科技计划和重点工程项目，引导顶级企业培育和创立具有国际影响力的自主品牌，帮助企业构建起支撑产品设计创新的研发平台。

二、引导和促成高端装备制造巨头建立研发设计平台，建立国家高端装备制造服务体系

政府部门应支持多学科的优化研究，引导制造业巨头与相关高校建立关键技术或核心技术的合作研发平台。可以促成中国航空工业集团、中国商用飞机有限责任公司与清华大学、北京航空航天大学、中国科学院建立航空装备制造研发合作；促成中国航天科技集团公司与航天科工集团公司与东北大学、哈尔滨工业大学、北京航空航天大学建立卫星及应用的研发合作；促成中国北车集团和中国南车集团与西南交通大学、同济大学、南京理工大学建立轨道交通研发合作；促成中国船舶工业集团、中国船舶重工集团与大连理工大学、上海交通大学、哈尔滨工程大学建立海洋工程装备制造研发合作；还可以促成华中数控、智云股份、天马股份、南通科技、华东数控与清华大学、中科院自动化研究所等科研机构进行智能制造的研发合作。更进一步，可规划建设智能装备产业园区，启动智能装备重、特大项目建设，瞄准世界500强的生产技术，推动智能装备产业向纵深发展；要全力推进大型智能工程机械、高效农业机械、智能印刷机械、自动化纺织机械、环保机械、煤炭机械、冶金机械等各类专用智能装备的制造，实现各种制造过程自动化、智能化，带动整体智能装备水平的提升。

现阶段，我国高端装备制造的环境支撑服务、培训服务、推广服务、评价服务、公共服务等还很薄弱，特别是全国范围的制造业服务体系尚未建立，且没有引起政府相关部门和企业的足够重视，这将成为严重影响高端装备制造发展的桎梏。要使高端装备制造在国际上占领先机，有必要整合和发展专业化的制造技术支持服务机构，组建专门为高端装备制造服务的信息化工程服务机构和软件服务机构，建立国家数字化高端装备制造服务体系。

制造业行业协会可利用网络、视频等先进信息技术，整合计算资源、软件资源和数据资源，依托高端装备制造巨头建立起全国范围的面向复杂产品和尖端技术的“国家高端装备制造研发设计平台”；国内顶级制造集团企业要进行技术信息资源的整合，建立研发设计服务平台，为集团内部各下属企业提供技术能力、软件应用和数据开发服务。

可由政府投资，联合国内顶级科研机构和制造领军企业，建立“国家高端装备制造服务系统”，通过整合、联结制造企业和科研机构研发平台，建立起区域性乃至全国性的研发、资源共享服务平台，实现政府、企业、科研机构的共同合作，达到“政企学”的联合攻关。同时，可以联合国内某一类高校建立高端装备制造协作网，如由清华大学、中国科学院大学、北京航空航天大学联合建立航空卫星协作联盟，由北京交通大学、西安交通大学、西南交通大学联合建立轨道制造协作联盟，共享与高端装备制造和相应创新项目有关的信息和试验数据，引导这些大学与企业、政府机构合作，编制关键技术联合攻关路线图，共同攻克开发新产品过程中的共性技术难关，实现对高端装备制造产品开发、生产、销售、使用等全生命周期的相关资源的整合，构筑起标准、规范、可共享的高端装备制造服务体系。

三、把高端装备自主制造业的规划与设计提升至国家战略，加快建成高端装备制造标准化体系

实施知识产权保护，将高端装备自主制造提升至国家战略的高度，加强高端装备制造行业的标准体系建设，确立和强化我国在国际装备制造标准领域的影响力和话语权。

目前，我国高端装备制造行业，特别是一些新兴高端制造缺乏统一规范的行业技术标准、市场准入标准和示范推广标准，一些重大技术试验数据缺乏标准处理范式，特别是新产品的研发过程涉及到多个学科、多个单位或部门，数据如何进行交换，如何进行描述和表现，迫切需要进行标准化处理。有些大型的综合试验，设备来自不同的厂家，数据出自不同的研究机构，事涉多个系统，怎样把信息融合在一起，实现数据的集成和互相交流，完成跨单位的协同，达到数据在各系统间的交换，也对数据的标准化管理提出了要求。另外，由于不同的试验、不同的企业具有不同格式的数据，要保证试验数据的可持续性，保证试验数据的展示和分析，开发通用的分析软件和数据挖掘工具，也需要进行标准化管理。除此之外，现在国际制造行业发展了很多应用于试验的中间件，要使试验中间件成为通用件，以保证其适用于不同的系统、不同的企业和不同的环节，也需要标准和规范作为支撑。可见，标准化也是一个新技术应用和推广的具体需求。

综上所述，有必要把高端装备自主制造提升至国家战略，建立国家层面的“高端装备制造标准化数据库”，进行生产数据、试验数据的标准化管理，达到数据存取的标准化，数据交换格式的规范化，实现不同厂家的TDM（试验数据管理）系统数据能相互调用，一个集团里不同研究单元的数据可以无障碍、无缝地便利提取。要从战略的高度，不断累积国家装备制造业生产和试验标准化数据，不断推进低层级TDM系统的建设，进而达到对国家层面TDM系统的丰富和完善。

要在国家战略层面建设国家高端装备制造标准化体系，统一和规范高端装备制造的生产和技术参数，扩大装备产品的应用性和适用性，推动制造企业全生命周期的信息集成服务。要通过标准化体系的建设，推动企业技术中心，国家级制造工业实验室、工程研究中心和工业园区的建设，推动高端装备制造模式向智能化、网络化、服务化方向发展，促使“云制造”概念的落地。

﹝基金项目：国家自然科学基金项目“中国战略性新兴产业的空间布局与发展路径”（项目号：71273276）﹞

（李金华，中国社科院数量经济与技术经济研究所研究员，博士生导师）

作者：李金华