磁性材料功能檢測設備產業工作總結

人工智能產業支撐體系基本建立，具備一定規模的高質量標注數據資源庫、標準測試數據集建成并開放，人工智能標準體系、測試評估體系及安全保障體系框架初步建立，智能化網絡基礎設施體系逐步形成，產業發展環境更加完善。加大支持力度充分發揮工業轉型升級（中國制造2025）等現有資金以及重大項目等國家科技計劃（專項、基金）的引導作用，支持符合條件的人工智能標志性產品及基礎軟硬件研發、應用試點示范、支撐平臺建設等，鼓勵地方財政對相關領域加大投入力度。以重大需求和行業應用為牽引，搭建典型試驗環境，建設產品可靠性和安全性驗證平臺，組織協同攻關，支持人工智能關鍵應用技術研發及適配，支持創新產品設計、系統集成和產業化。支持人工智能企業與金融機構加強對接合作，通過市場機制引導多方資本參與產業發展。在首臺（套）重大技術裝備保險保費補償政策中，探索引入人工智能融合的技術裝備、生產線等關鍵領域。優化發展環境開展人工智能相關政策和法律法規研究，為產業健康發展營造良好環境。加強行業對接，推動行業合理開放數據，積極應用新技術、新業務，促進人工智能與行業融合發展。鼓勵部門率先運用人工智能提升業務效率和管理服務水平。充分利用雙邊、多邊國際合作機制，抓住一帶一路建設契機，鼓勵國內外科研院所、企業、行業組織拓寬交流渠道，廣泛開展合作，實現優勢互補、合作共贏。神經網絡芯片面向機器學習訓練應用，發展高性能、高擴展性、低功耗的云端神經網絡芯片，面向終端應用發展適用于機器學習計算的低功耗、高性能的終端神經網絡芯片，發展與神經網絡芯片配套的編譯器、驅動軟件、開發環境等產業化支撐工具。到2020年，神經網絡芯片技術取得突破進展，推出性能達到128TFLOPS（16位浮點）、能效比超過1TFLOPS/w的云端神經網絡芯片，推出能效比超過1TOPS/w（以16位浮點為基準）的終端神經網絡芯片，支持卷積神經網絡（CNN）、遞歸神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）等一種或幾種主流神經網絡算法；在智能終端、自動駕駛、智能安防、智能家居等重點領域實現神經網絡芯片的規?；逃?。鼓勵創新創業加快建設和不斷完善智能網聯汽車、智能語音、智能傳感器、機器人等人工智能相關領域的制造業創新中心，設立人工智能領域的重點實驗室。支持企業、科研院所與高校聯合開展人工智能關鍵技術研發與產業化。鼓勵開展人工智能創新創業和解決方案大賽，鼓勵制造業大企業、互聯網企業、基礎電信企業建設雙創平臺，發揮骨干企業引領作用，加強技術研發與應用合作，提升產業發展創新力和國際競爭力。培育人工智能創新標桿企業，搭建人工智能企業創新交流平臺。智能裝備行業發展態勢及未來發展趨勢（一）國家政策進一步促進智能裝備行業的發展國家政策大力支持工業智能，工業自動化前景廣闊，智能裝備行業亦有較大的發展空間。《智能制造發展規劃（2016—2020年）》提出2025年前，推進智能制造實施兩步走戰略：第一步，到2020年，智能制造發展基礎和支撐能力明顯增強，傳統制造業重點領域基本實現數字化制造，有條件、有基礎的重點產業智能轉型取得明顯進展；第二步，到2025年，智能制造支撐體系基本建立，重點產業初步實現智能轉型。該規劃還提出了加快智能裝備發展，國家大力推動工業智能發展，智能裝備生產企業迎來更多的市場機會?！吨行∑髽I數字化賦能專項行動方案》旨在提升中小企業應對危機能力，夯實可持續發展基礎，提出了針對中小企業典型應用場景，引導有基礎、有條件的中小企業加快傳統制造裝備聯網、關鍵工序數控化等數字化改造，應用低成本、模塊化、易使用、易維護的先進智能裝備和系統，優化工藝流程與裝備技術，建設智能生產線、智能車間和智能工廠，實現精益生產、敏捷制造、精細管理和智能決策。智能裝備產業是為國民經濟各行業提供技術裝備的戰略性產業，是智能制造的基礎，是國家綜合實力的集中體現，為此，我國從政策上支持智能裝備行業做大做強，為行業提供了巨大的市場空間。（二）智能裝備行業產業結構化升級，智能制造產業鏈協同發展隨著國內制造升級，全球高端制造產能向我國轉移，我國已步入后工業時代。高技術產業和服務業日益成為國民經濟發展的主導，工業由低端向高端發展，技術密集型和高端裝備產業的占比加大。我國制造業在政策和市場共同影響下，堅持走產業結構化升級、實現數字化、網絡化和智能化的智能制造的目標。我國制造業通過用機器智能裝備代替人工，提高對產品生產過程中的質量控制水平，減少誤判、漏判的情況發生，有效的提高產品品質，系實現智能制造的關鍵硬件平臺。智能制造的實現是一個逐級推進的過程，涉及設計、生產、物流、裝配、調試、服務等產品全生命周期，并涉及從裝備硬件到網絡軟件的復雜架構，智能裝備、物流倉儲、軟件專業供應商間將不斷加強協同創新，以強化智能制造系統解決方案供應能力。智能制造將造就全新的業態，由多個提供單一產品或服務的供應商共同構建協作系統，形成融合發展的生態產業鏈。（三）智能裝備行業新技術不斷在智能制造中深度應用智能裝備行業的基礎技術涉及物理、材料學、機械運動、電氣化、自動化、人工智能等多學科，并且在應用上相互交叉，相關學科的不斷發展亦為智能檢測、組裝裝備的發展奠定了有利基礎。隨著智能檢測、組裝裝備的不斷成熟和運算能力的提升，軟件算法在各應用領域解決方案、深度學習能力的不斷完善，智能檢測、組裝裝備在除消費電子以外的汽車制造、半導體和新能源等領域應用的廣度和深度均在提高，并加快在醫藥、食品飲料等其他領域的滲透。未來智能制造不斷地將新的技術應用到制造業中，與制造業進行深度融合。這其中物聯網與云計算、人工智能（AI）等新技術的作用將尤為凸顯。未來物聯網與云計算將會更加廣泛地部署到制造行業，從而減少人工干預、提高工廠設施整體協作效率、提高產品質量一致性。人工智能亦將更加廣泛地應用到智能制造行業中。機器視覺作為人工智能的一部分已經廣泛運用于智能裝備中，未來通過深度學習、增強學習、遷移學習等技術的應用，智能制造將提升制造領域知識產生、獲取、應用和傳承的效率：離線狀態下，利用機器學習技術挖掘產品缺陷，形成控制規則；在線狀態下，通過增強學習技術和實時反饋，控制生產過程減少產品缺陷；同時集成專家經驗，不斷改進學習結果。2017年《新一代人工智能發展規劃》提到，將全面推動人工智能與制造業的融合，解決中國制造業在推進智能化轉型過程中面臨的問題。深化發展智能制造深入實施智能制造，鼓勵新一代人工智能技術在工業領域各環節的探索應用，支持重點領域算法突破與應用創新，系統提升制造裝備、制造過程、行業應用的智能化水平。（一）智能制造關鍵技術裝備提升高檔數控機床與工業機器人的自檢測、自校正、自適應、自組織能力和智能化水平，利用人工智能技術提升增材制造裝備的加工精度和產品質量，優化智能傳感器與分散式控制系統（DCS）、可編程邏輯控制器（PLC）、數據采集系統（SCADA）、高性能高可靠嵌入式控制系統等控制裝備在復雜工作環境的感知、認知和控制能力，提高數字化非接觸精密測量、在線無損檢測系統等智能檢測裝備的測量精度和效率，增強裝配設備的柔性。提升高速分揀機、多層穿梭車、高密度存儲穿梭板等物流裝備的智能化水平，實現精準、柔性、高效的物料配送和無人化智能倉儲。到2020年，高檔數控機床智能化水平進一步提升，具備人機協調、自然交互、自主學習功能的新一代工業機器人實現批量生產及應用；增材制造裝備成形效率大于450cm3/h，連續工作時間大于240h；實現智能傳感與控制裝備在機床、機器人、石油化工、軌道交通等領域的集成應用；智能檢測與裝配裝備的工業現場視覺識別準確率達到90%，測量精度及速度滿足實際生產需求；開發10個以上智能物流與倉儲裝備。（二）智能制造新模式鼓勵離散型制造業企業以生產設備網絡化、智能化為基礎，應用機器學習技術分析處理現場數據，實現設備在線診斷、產品質量實時控制等功能。鼓勵流程型制造企業建設全流程、智能化生產管理和安防系統，實現連續性生產、安全生產的智能化管理。打造網絡化協同制造平臺，增強人工智能指引下的人機協作與企業間協作研發設計與生產能力。發展個性化定制服務平臺，提高對用戶需求特征的深度學習和分析能力，優化產品的模塊化設計能力和個性化組合方式。搭建基于標準化信息采集的控制與自動診斷系統，加快對故障預測模型和用戶使用習慣信息模型的訓練和優化，提升對產品、核心配件的生命周期分析能力。到2020年，數字化車間的運營成本降低20%，產品研制周期縮短20%；智能工廠產品不良品率降低10%，能源利用率提高10%；航空航天、汽車等領域加快推廣企業內外并行組織和協同優化新模式；服裝、家電等領域對大規模、小批量個性化訂單全流程的柔性生產與協作優化能力普遍提升；在裝備制造、零部件制造等領域推進開展智能裝備健康狀況監測預警等遠程運維服務。基本原則（一）系統布局把握人工智能發展趨勢，立足國情和各地區的產業現實基礎，頂層引導和區域協作相結合，加強體系化部署，做好分階段實施，構建完善新一代人工智能產業體系。（二）重點突破針對產業發展的關鍵薄弱環節，集中優勢力量和創新資源，支持重點領域人工智能產品研發，加快產業化與應用部署，帶動產業整體提升。（三）協同創新發揮政策引導作用，促進產學研用相結合，支持龍頭企業與上下游中小企業加強協作，構建良好的產業生態。（四）開放有序加強國際合作，推動人工智能共性技術、資源和服務的開放共享。完善發展環境，提升安全保障能力，實現產業健康有序發展。智能裝備行業技術水平智能裝備是一種集光學成像技術、機械運動技術、電氣控制技術、人工智能算法和數據控制軟件技術于一體，具有自感知、自決策、自執行、自適應、自學習等功能的先進生產裝備。德國、日本等發達國家有著深厚的工業發展積淀，裝備設計理論成熟，底層技術積累豐富，材料、工藝和制造手段先進，促進了其智能裝備制造業的發展。我國智能裝備制造行業起步較晚，在技術領域較先進國家仍存在短板，新型傳感器件、量測器具、控制單元等核心技術還需要向國外廠商采購，限制了行業的發展空間。此外，我國工業產業基礎薄弱，高精度和超高精度數控機床加工能力較弱，為智能裝備提供基礎零部件、元器件、材料的工藝水平與工業發達國家相比存在較大差距，制約了行業的發展速度。近年來，在國家產業政策鼓勵支持、下游客戶需求增加、基礎技術不斷提高的三重有利因素推動下，國內的智能裝備企業不斷加強