I人工智能在裝備制造領域的應用現狀和發展前景綜述目錄TOC\o"1-3"\h\u28382第一章引言 125525第二章人工智能及裝備制造業發展現狀 168422.1人工智能發展概況 1164492.1.1人工智能產業發展概況：人工智能進入產業落地期 136762.1.2中國人工智能產業發展概況：中國進入人工智能紅利期 2196212.1.3人工智能的應用價值和前景分析：人工智能變革生產力 2107272.2裝備制造業發展現狀 3214992.2.1裝備制造企業的概念界定 3127082.1.2裝備制造企業的特點 3247512.3我國裝備制造企業發展現狀 510345第三章人工智能在裝備制造領域應用現狀 630303.1人工智能在民用裝備制造領域應用現狀 6179683.1.1通用設備制造業 6276313.1.2交通運輸設備制造業 6133703.2人工智能在軍事裝備制造領域應用現狀 7181623.2.1軍工制造業數字化應用現狀 7172693.2.2智慧軍工制造應用現狀 82460第四章人工智能在裝備制造領域應用出現的問題分析 10140864.1技術創新投入不夠 10221054.2市場轉化率低 10194884.3知識產權保護力度還需提升 1020538第五章人工智能在裝備制造領域發展趨勢 11126865.1人工智能在裝備制造領域發展的原則 11109675.1.1堅持智能主導 11298555.1.2注重體系建設 1136015.1.3強化風險防控 11220945.2未來人工智能在裝備制造領域建設的重點領域 1153885.2.1工業機器人應用 11212195.2.2智能制造的未來形態—協聯網 12107175.2.3未來節能減排的管家—智能能效管理 13141735.3人工智能在裝備制造領域發展的對策建議 13193915.3.1建立知識產權監督組織 13152045.3.2建立知識產權信息傳遞平臺 14316875.3.3打造新型人才方陣 142966第六章總結 14第一章引言制造業作為國民經濟的支柱，國家的基礎，復興的工具，強國的基礎。新中國成立以來，特別是自從我國實施改革開放以來，我國制造業平穩較快健康發展，初步建立起了較為完整的制造產業結構。它有效地促進了中國的現代化、工業化進程，中國的綜合國力強勁提高，世界大國的地位得到了鞏固。而傳統裝備制造在當今大數據、互聯網+的時代，雖然有著較好的生產設備，但缺乏設計和研發能力，而且在面臨大量的個性化定制中無法做到精準精確，這就導致傳統裝備制造效率低下，無法滿足大數據時代人們的需求。而隨著人工智能、物聯網等技術的運用，幫助制造業實現靈敏，高效，低成本地運營，依托人工智能的算法和大數據的技術，相較于傳統裝備制造，效率實現了幾何級的提升，自動化程度大大提高。本文結合國內外人工智能發展技術水平對人工智能在裝備制造領域的應用現狀進行了分析，對我國裝備制造領域在當今大數據，互聯網+的信息化的環境下如何正確運用人工智能技術提供了一些意見，并且通過對比國內外人工智能在裝備制造領域的應用現狀，指出了我國在裝備制造領域的一些短板，對我國裝備制造業下一步加速發展有著深遠的指導意義。第二章人工智能及裝備制造業發展現狀2.1人工智能發展概況2.1.1人工智能產業發展概況：人工智能進入產業落地期人工智能范圍較廣，是一系列計算機技術的總稱，包含研究機器能像人一樣看懂萬物的機器視覺，研究讓機器像人耳朵一樣識別、分析聲音的語音識別，研究等讓機器人運動的運動控制，研究讓機器擁有學習能力的機器學習，以及知識表示、情緒識別、人工意識等技術。總而言之，從定義上來說，人工智能指的是讓機器去實現所有目前必須借助人類智慧才能實現的任務，其價值在于通過機器完成諸如駕駛、風險識別等工作任務，從而實現使用機器對人類勞動力的替代，同時因為機器的邊際成本極低，能夠實現快速、低成本地復制，并且不受時間、空間的限制，人工智能能夠較大提升生產力和生產效率，類似電力發明后對生產力帶來的變革，人工智能將是下一次工業革命的核心技術，將對各行各業的產生方式，生產關系帶來巨大的影響和變化。人工智能技術并不是近年才有的技術，1955年約翰·麥卡錫召開達特茅斯會議討論人工智能的定義標志著人工智能誕生，至今發展已有60余年。2015年，谷歌的人工智能AlphaGo戰勝世界圍棋冠軍李世石，成為人工智能發展的又一個標志性事件，以高盛交易機器人、百度無人駕駛、亞馬遜智能音箱echo為代表的一系列人工智能產品使得人工智能真正落地，開始進入工業界應用。2.1.2中國人工智能產業發展概況：中國進入人工智能紅利期從20世紀90年代末期開始，中國的巨大市場在互聯網領域孕育了新浪、網易等一大批優秀的互聯網公司，伴隨著中國互聯網經濟近20年的高速增長，在移動互聯網時代更是誕生了百度、阿里、騰訊這樣的世界級互聯網公司，在世界計算機的前沿領域不斷進行探索。作為目前計算機科學最為前沿的人工智能，中國企業并不落于人后，百度也被《財富》評為全球人工智能四巨頭之一，曠視科技、商湯科技等創業公司，也是世界范圍能技術領先的視覺識別公司，中國和美國成為世界人工智能技術研究方面最為先進的國家。作為科技發展的核心技術，中國政府對人工智能的發展也非常關注，并推出了一些政策，引導產業的發展。2.1.3人工智能的應用價值和前景分析：人工智能變革生產力對于現在的人工智能而言，基于深度學習神經網絡技術有著強大的歸納總結能力，但是對于人類復雜的情感問題，依然無法有效解決，因此，對于規則性比較強，相對理性的工作，如司機、風險審核等工作，人工智能能夠較好地進行替代，而藝術創作、銷售等比較感性，強調情感上的溝通交流工作則是人工智能的薄弱之處。然而，人工智能的價值類似未來社會的電，是社會發展的基礎設施，電雖然不能提藝術家進行創作，但是基于電發明的CD、錄音設備，還是極大地改變了音樂創作的方式和效率，人工智能同樣如此，雖然機器沒有辦法完全代替人類進行創作，但是仍然能夠在通過幫助藝術家自動分析市場偏好，提供創作素材等方面，幫忙藝術家提升工作效率。總得來看，人工智能在各行各業均有用武之地，但在金融、交通等相對理性，工作重復度高，客戶數量多，范圍廣的行業，更具應用價值。人工智能的另一個價值在于機器能夠聽懂、看懂之后，人機的交互模型也將發生改變，機器與人可以像人和人一樣，通過語言、動作進行溝通，交互更加便利，能夠提升用戶的使用體驗，對企業在服務消費者時，能夠提升服務效率和客戶滿意度，同樣能夠增強企業的競爭力。人工智能通過對人類的不斷“學習”和“模仿”，將深入人類生產和生活的方方面面，目前人工智能還在發展和應用的初期，人工智能基于行業業務流程和應用場景的技術產品化將具有廣闊的發展前景。2.2裝備制造業發展現狀2.2.1裝備制造企業的概念界定學術界對于裝備制造業的看法大致可分為兩類：第一種觀點主張，裝備制造業就是為實現國民經濟中各個部門簡單再生產和擴大再生產提供所必需的相關零配件和科技裝備的產業。第二種觀點主張，既然裝備制造業主生產的產品包括武器彈藥在內，就必須將國防行業納入到裝備制造業這一定義中，裝備制造業指的就是用來制造各種生產技術設備以滿足國民經濟各級政府部門的發展和國家國防建設所需要的制造業。基于對相關研究項目可行性因素的考慮，本文認為，裝備制造業指的就是為國民經濟各個領域的生產以及國防建設的需要提供生產設備的產品的產業。國際上對于目前的裝備制造企業分類沒有一個統一的分類管理標準，按照我國當前的行業劃分標準，裝備制造企業的具體范圍為：（1）金屬制品行業。（2）通用設備制造行業。（3）專用設備制造行業。（4）交通運輸裝備制造行業。（5）電氣機械及電子器材類制造行業（小型動力電池、家用器具及燈光照明用具等同類型制造行業除外）。（6）無線通信設備、電腦及其他電子設備產品制造行業（家庭視聽設備產品制造行業除外）。（7）儀器儀表和文化辦公用品制造行業。（8）金屬制品、機械與設備修理行業。2.1.2裝備制造企業的特點我國的裝備制造企業正處在發展中期階段，其機制也總體上不完善，但人們對這些企業的熱情在不斷增加，造成了近幾年市場的某些波動。例如，2001年中國加入WTO，因此帶來了中國裝備制造業產品出口總額連續多年的增長；受2008年金融危機的沖擊，全球經濟發展陷入停滯，中國裝備制造業產品出口自然也嚴重受挫，出口總額明顯下降；2020年新冠疫情席卷全球，多國關閉海關，世界貨物貿易面臨新的挑戰，中國裝備制造業產品的出口也受到一定阻礙。盡管如此，中國裝備制造業產品出口總額在中國貨物貿易總額中的占比增速仍遠小于其自身出口規模的增長速度，因此中國裝備制造業的出口競爭力還有待提升。裝備制造業的發展是該國整體經濟增長，特別是現在化產業發展的一個重要核心和基礎。自從改革開放以來，機械工業有了極大的進步，設計和制造領域也有了極大地提升。近年來，我國為加快智能制造的發展制定一系列發展措施，各省市也在響應國家戰略積極布局重點智能制造產業，打造智能制造公共技術服務平臺，為智能制造企業高效創新發展保駕護航。在各種政策的有效推動下，我國智能制造已逐步成為制造業發展的主要驅動力，如圖2.1所示，2017年—2019年，我國智能制造市場規模從15203億元增長到19080億元，市場規模不斷擴大且增長穩定。圖2.12017-2019年中國智能制造市場規模及增速數據來源：中國電子信息產業研究院總體而言，當前的中國裝備制造業具有以下特點：（1）目前，中國大部分設備產品產量居世界第一。在電器生產、造船和汽車制造等新興產業，從海洋技術、尖端空間技術到汽車等基礎材料智能制造等，都取得了極大的進展，處于世界領先地位；中國參與積極在全球分工生產設備，包括許多發展模型以及外國投資于國內和出口，已成為全球增值體系中不可或缺的成員之一。（2）通過這幾年的進步，中國裝備和制造業綜合實力不斷提高，在國際市場上也有著一些優勢。但是，中國目前最高端的裝備制造業產量還遠遠低于裝備制造業的10%，還是比較低的。然而，目前我國的裝備制造工業規模仍然很大，但并不強大。發達國家的再生產工業化戰略，伴隨著中國的低端產業向東南亞等發展中國家的轉移，引起了中國的高端制造型企業的迅猛發展，中國在制造廠設備和制造行業的整體地位也將面臨新的挑戰。在國際競爭力中仍然落后于美國，西歐，俄羅斯等國家，實現中國成為制造大國到制造強國的轉變仍然有很長的路要走2.3我國裝備制造企業發展現狀21世紀開始，隨著信息技術相關硬實力和軟實力的提高，大數據、云計算、物聯網等紛紛興起，并逐步實現與裝備制造企業的深度融合，各國家高度重視數字化技術在更行業所發揮出來的巨大動能，并將其上升至國家戰略高度，由此進入工業4.0時代也即智能化時代，不同于3.0時代，智能化和數字化成為了多數裝備制造企業轉型升級的主要目標。從我國來看，工業4.0時代于21世紀初起步，2010年騰訊云開放，2011年華為云平臺面向政府部門、企業、科研機構提供云存儲、云托管等基礎性云服務，由此我國進入以基礎云服務為技術代表的萌芽期。2010-2014年云平臺推出，工業4.0時代進入初步發展期，世界主要工業化國家紛紛推出推動制造業轉型升級的重要舉措。2009年阿里巴巴開發工業云平臺，與制造、交通、能源領域頭部企業合作，推動中小制造企業上云。2015年后進入了快速發展期，此時企業呈現出背景多元化、服務類型多樣化的特點，裝備制造業實現智能化、數字化轉型逐漸成為內在需求。三一重工、航天云網、海爾等大型制造業也分別推出各行業的互聯網平臺，浪潮云、用友等科技公司轉型自身成果發揮技術優勢，為裝備制造業轉型升級賦能。表2.1知識產權運營情況指標2014年2015年2016年2017年2018年企業新產品銷售收入（萬元）14289528671508565473174604153419156868891970940694企業主營業務收入（萬元）115678233751112659220012160731733109208716829965251054比重0.120.140.140.180.20如表2.1所示，我國裝備制造企業新產品銷售收入由2014年的1428952867萬元增長為2018年的1970940694萬元，增長了38%。由于企業在2018年主營業務收入降低，故銷售收入所占比有所些微提高。可以看出，由研發創新出的新產品銷售收入在主營業務收入里占比偏低，不足主營業務收入的五分之一，且增速緩慢，這個表明了我國裝備制造企業研發產品市場轉化率低，市場轉化收益不樂觀，凸顯了我國裝備制造企業專利經營意識淡薄，專利質量不高等的問題。我國許多裝備制造企業的知識產權可以轉化為現實生產力，但經營方式主要還是自用。雖然我們聽說過人工智能應用，但還沒有完成實踐，運營方式比較單一，導致了我國裝備制造企業市場的收益遠遠低于預期，還沒有實現真正意義上的盈利。第三章人工智能在裝備制造領域應用現狀3.1人工智能在民用裝備制造領域應用現狀3.1.1通用設備制造業一方面，家電家具、汽車、消費電子等行業成熟度高，受外企影響下自身數字化水平較高，對人工智能數字化的需求也更加偏向于后端的銷售、經營和管理。充分競爭使得產品存在嚴重的同質化，人工智能提升重點在于幫助企業實現規模化定制、產品的質量管理和產品后服務應用。人工智能應用有助于企業拓展產品后服務市場，挖掘下游客戶的特異需求，實現產品定制化、提升產品附加值。例如，北汽福田汽車為客戶建立了“車生活”物聯網生態系統，并提供車隊管理、汽車金融、車貨匹配和影音娛樂等增值服務，有效提升客戶黏性和市場競爭力。康派斯房車基于海爾COSMOPlat客戶平臺為用戶提供從按需求定制、解決方案設計交互、預約下單等產品全生命周期服務，將產品溢價率提高到了63%。另一方面，通用設備制造業產品種類繁多、產品升級迅速、對生產質量要求極高。目前人工智能的試點應用有效地提高了產品質量管理水平，使得企業獲得穩定的產業資源。質量管理上，企業紛紛引入大數據分析系統，確保產品生產成品和研發樣圖的一致，有效提升產品質量。如華星光電依托TCL格創Getech東智平臺開展視覺檢測和缺陷判定，缺陷分類識別準確率高達90%，每年增收約1000萬元。產業鏈管理上，華為打通供應商、研發、制造、市場返還等產業鏈全流程關鍵數據，構建全球質量測試預警體系，實現開局壞件數改進15%，早期返還率改進24%。3.1.2交通運輸設備制造業人工智能技術以近似人類的智能方式去組織管理交通各個要素，有望極大提高資源利用率，緩解當前的出行難問題。（1）人工智能賦能智慧馬路道路是交通行為的重要組成部分。近年來，人工智能技術已經應用于道路的各個部分，包括車道設置、信息燈控制、交通態勢感知等等。如可變車道：很多駕駛員都遇到過這樣的情況：早晚高峰時左轉彎車道車輛因交通燈管理大排長龍，而附近的右轉彎車道卻幾乎沒車。因此一些人選擇違法變道：先占用右轉車道行至路口，再實線變道插隊回到左車道。而在平峰時期，車流大多集中在直行道上，兩邊轉向車道上車流量很少。這種潮汐交通流現象是造成早晚高峰擁堵的主要原因，但更深層次的原因是車道設置不合理導致的道路資源利用率低。引入人工智能技術實現車道動態智能設置是解決這一問題的有效方式之一。2016年上海浦東交警率先在羅山路錦繡路南進口試點“可變車道自適應翻轉功能”系統。該系統利用交警部門在路段上埋設地感線圈偵測車輛排隊長度，當左轉彎車輛排隊超過直行車輛一定長度的情況下，路口顯示屏會自動將可變車道由“直行”翻成“左轉彎”，以緩解左轉彎車道通行壓力，整體通行效率提升了約20%。（2）人工智能賦能智慧交通調度人工智能的發展還極大地改變了車輛及人在交通活動中的參與方式，同時給交通參與者帶來了更多的便利度與舒適性。如實時路線推薦：隨著交通路網的不斷擴展完善，司機很難像上世紀那樣依靠紙質地圖完成路線規劃。對大多數司機來說，在沒有導航的情況下開車去到一個陌生的地方將會是一件非常困難的事情。人工智能技術的引入讓一切問題迎刃而解：智能化的地圖APP以及衛星定位技術，只要司機說出目的地，系統自動規劃生成可選的行駛路線。（3）人工智能賦能智慧交通工具隨著技術的發展，人工智能已經不只是人類各種交通活動的協助者，它更可以像人一樣作為智能主體參與交通活動，比如無人配送飛機。早在2018年，京東就與行深智能深度合作并發布了配送機器人“超影1000C”。在2020年的疫情中，行深智能配合京東在成都武侯電商產業功能區和貴陽市觀山湖區觀山小區，為市民提供了“無接觸送貨”服務。未來，無人配送領域的發展既依賴創業公司在技術和落地場景的推動升級，也依靠大平臺公司牽動對該行業的潛在需求。3.2人工智能在軍事裝備制造領域應用現狀3.2.1軍工制造業數字化應用現狀軍工制造業產品復雜程度高、產品和生產設備價值高、生命周期長、生產和管理較復雜，例如航空航天、大型船舶等。設計上對產品研發效率和團隊協同研發能力有很高的要求，生產過程連續完整、追求精準高效，經營上依賴于上游原材料供應的質量和穩定性以及下游的穩定客源，管理上由于生產設備和產品的高價值，更要追求在維護質量的同時降低運維成本。從行業龍頭案例分析上。能看出數字化轉型能夠幫助軍工制造業打通“設計、生產、運營、管理”全鏈條“，有效解決行業痛點。研發設計環節上，逐步實現高端裝備產品設計各流程的協同化、模擬仿真實驗等提前評估產品設計功能，有效提高研發設計效率和降低研發成本。例如，波音基于專業化協同設計平臺達索3DEXPERIENCE平臺有效降低40-60%的研發成本；中國航天科工集團第四研究院基于索為SYSWARE平臺實現商用航天的固體火箭發動機總體論證，設計流程簡化、設計人員工作效率提升14倍。生產制造環節上，生產工藝優化、生產計劃順利完整執行、能效得到極大提高。德馬吉森精機基于CELOS計算機仿真系統將工件的生產工藝流程1:1仿真，優化加工工藝，有效避免碰撞并縮短裝卡時間。經營管理環節上，供應鏈深度協同，采購效率提升、下游獲客成本降低。樹根互聯基于人工智能、邊緣計算、預測性維護為中低速船用柴油發動機提供智能服務平臺，幫助廣州柴油機廠降低30%的設備管理成本。中聯重科通過中科云谷平臺建立機器學習模型，對主油泵等核心關鍵部件進行健康評估與壽命預測，降低計劃外停機概率和安全風險。沈陽航天新光公司研制出我國第一艘用于工程實際的無人艇“白象一號”，這艘艇也是第一艘用與無人艇做氣象探測的艇，其控制方式為自主或遙感控制，航程可以達到幾百公里，一次可以連續工作二十天左右。3.2.2智慧軍工制造應用現狀智慧軍工制造應用的典型代表便是我國正積極構建的“無人智能化保障裝備體系”。當前，我軍正加快智能化建設，后裝保障指揮控制系統無人智能化建設面臨新的職能任務，亟需建立集態勢感知、數據處理、智能決策、自主協同為一體的多模塊多級指揮控制系統，必須立足長遠發展，聚焦技術應用，從頂層架構、物理架構、外部交互、功能架構和信息流程等方面精心規劃和科學設計。通過從不同的視角對后裝保障系統的功能進行分析梳理，可以抽象出來一個標準的無人智能化后勤裝備保障系統頂層架構，包含四個基本單元：無人后裝保障平臺，有效載荷，數據鏈，無人后裝保障平臺的地面指揮控制系統（簡稱地面控制站），其相互之間關系如圖3.1、3.2所示。圖3.1無人智能化后裝保障指揮控制系統的頂層架構圖3.2無人智能化后裝保障指揮控制系統的外部交互關系圖第四章人工智能在裝備制造領域應用出現的問題分析4.1技術創新投入不夠裝備制造企業管理者對于知識產權的開發意識不夠，導致對于人工智能技術創新的投入也不夠。雖然進行研發的企業數、企業設置的研發機構數、研發人員數、新產品開發數、投入經費數都處在遞增狀態，但是從相應的數量占總數的比重來看，企業對于創新投入還是遠遠不足的，相較于其他投入還有很大的差距，這不利于企業實現技術創新和長遠發展。沒有足夠的創新投入，企業就不能產出具有競爭力的創新成果，這樣就很難在競爭中獲得穩定的一席之地。4.2市場轉化率低結合現狀，人工智能在裝備制造領域應用的進程確實尚存一些問題。行業整體上看，缺乏統一的標準以便對各企業實際應用進行整體的規劃和布局。加之我國裝備制造業構成復雜，各行業的工業基礎能力、當前自動化和數字化程度及工業機理的復雜程度都存在較大的差異，導致即使部分企業人工智能應用成功，如果沒有較為系統的范式整理，其案例的可復用性和參考性就會大大降低。在上游工業互聯網基礎設施方面，多數供應商提供的服務同質化現象明顯，難以實現優勢互補和協同合作；且垂直行業切入深度不夠，無法切實有效地滿足企業需求，即服務的供給與需求存在“斷層”。在下游制造業企業層面，中小企業對于部分設備接入帶來的高成本問題更加敏感；且在收益、成本和風險難以量化的痛點下，多數企業不能充分認識到數字化轉型的必要性，從而降低參與意愿；同時無論是對于企業內部還是外包服務，技術IT與實際OT需求多存在割裂，難以實現有機融合。這些尚存的問題都在一定程度上阻礙了人工智能在裝備制造領域應用的腳步。4.3知識產權保護力度還需提升一方面，目前社會經濟迅速發展，市場隨著社會經濟環境變化大，人工智能在裝備制造領域應用研發出的新產品上市往往具有滯后性，不能及時適應環境的迅速變化，導致研發的技術新產品市場占有率低，盈利不理想。再有是因為企業運營的問題。知識產權申請逐年增多，但是新產品帶來的收入卻沒有多少，企業的高投入勢必會打水漂。另一方面，單單關注人工智能在裝備制造領域應用，即企業有效專利的增長，確實能發現企業對于人工智能應用的保護意識在增強，但是基于逐步提升的整體庫來講，這種保護力度仍然不夠，只看表面的增長是遠遠不夠的。隨著現在國家大力提倡對于知識產權的保護，企業應在不斷進步的外界環境里做好自己，形成自我進步的局面，這不僅僅是為了適應環境，也是為了企業自身的利益。再如人工智能的行為規則問題，人工智能技術的應用對生活中的一系列倫理性問題必須做出回應，技術系統的設計邏輯需要與社會倫理相適應，機器規范必須服從于人類規范，以免導致社會的倫理損害。“心智邊界之爭”一直是學界爭論的一個焦點。目前人工智能在司法、醫療、教育等領域正在一定程度上發揮作用，或許不遠的將來，人工智能會在審判分析、疾病診斷上替代人類。但是，在給機器授予決策權后，人們不僅要考慮人工智能的安全風險，而且要面臨一個新的倫理問題，即機器獨立行使專業決策的資格和主體責任。第五章人工智能在裝備制造領域發展趨勢5.1人工智能在裝備制造領域發展的原則5.1.1堅持智能主導在未來智能化環境下，企業智能化水平的高低強弱已直接關乎競爭力、保障力的提升，并將逐步占據基礎性地位。人工智能在裝備制造領域的應用要堅持以智能主導，通過加大對現有保障平臺的進一步系統集成和智能化改造，完善現有企業綜合信息網絡系統，并借助物聯網技術和云計算平臺，實現各保障單元之間的信息融通，以達到平臺之間的互聯互通互補，不斷提高人工智能在裝備制造領域發展的信息化程度和智能化水平，讓智能化成為未來的統一標配。5.1.2注重體系建設堅持體系建設思路，立足宏觀、中觀、微觀多維視角統籌建設，積極運用智能化技術發展成果。在智能化的條件下人工智能在裝備制造領域發展中各要素相互融合，影響與滲透的趨勢日益明顯，行業中各裝備制造企業不再是一種相互分離的結構，而是通過物聯網技術與大數據組成的一體化網絡柵格。人工智能在裝備制造領域發展，就要堅持綜合集成、體系建設，以信息技術為基礎，以紐帶的形式整合，優化信息保障的各分系統相互連接，實現一體化集成，進行橫向一體化建設，增加感知傳覺裝置。5.1.3強化風險防控人工智能在裝備制造領域發展建設，要加強技術防御，提高系統安全性。如網絡安全級別，構建網絡安全保障綜合防護系統；通過網絡通訊、實時數據傳輸等系統安全運作，實現了建立和大力發展人工智能在裝備制造領域的效能。5.2未來人工智能在裝備制造領域建設的重點領域5.2.1工業機器人應用由于我國科技與經濟的迅猛發展、加工制造業的自動化能力顯著提升，許多作業逐漸朝著無人工廠的方向發展，在無人工廠中，工業機器人是實體層面的主力軍，成為柔性制造系統（FMS）、工廠自動化（FA）、計算機集成制造系統（CIMS）中必不可少的運動單元。目前的工業機器人主要以“單機器人—單工作任務”的方式工作，相比人工操作具有節約人工成本、提高工作效率等方面的優勢，但只能適應特定的工作環境，每一種工作還需要特定的末端工具，因此，面對復雜的作業任務及工作環境，雙工業機器人協調系統的工作能力明顯更優，工業機器人應用及雙機器人系統成為現階段的研究熱點。5.2.2智能制造的未來形態—協聯網近年來，工業物聯網（IndustrialInternetofThings,IIoT）利用具有無處不在的聯網和計算能力的傳感設備和執行器為工業系統提供智能與聯通能力。然而隨著網絡通信技術及分布式能源技術的廣泛發展，能源用戶的角色由能源購買方逐漸轉向能源產消者，當節點存在能源過剩和短缺時，如何協調IIoT節點之間能源需求是一個巨大的挑戰。為了應對這一挑戰，眾多的研究學者提出了在IIoT（例如電動汽車,智能建筑）之間的能源P2P交易模式。IIoT節點通過P2P方式與其他節點直接進行能源交易，從而滿足一定的能源需求，提高交易效率，降低了能源傳輸所造成的消耗。當前，綠色工業系統已加入了眾多的新興技術，其中就包括無線電力傳輸技術和電動汽車入網技術。引入這些新興技術，已開發出了多種多樣高效且持續的IIoT點對點（P2P）能源交易系統。以下內容是對IIoT兩個典型P2P能源交易場景的簡單介紹：（1）微電網：具有太陽能電池板或風力發電機的智能建筑收集環境能量從而形成微電網，并可通過點對點的方式進行能量交易。（2）電動汽車接入網技術：電動汽車被用作能量存儲設備，通過將其納入電網的能源管理計劃，更好地將電動汽車集成到電力系統中。通過系統中的本地聚合器，電動汽車可以通過P2P交易方式進行能源出售或購買未來，協聯網將在三個方向繼續發展創新：（1）設備和環境數據的采集——從單點到全局。協聯網+智能制造模式：實現了數據標準的歸一化，通過協議轉換，使得不同品牌的設備數據以及各類不同的環境數據統一采集并上傳到同一個數據庫。能夠在同一個數據庫中對所有的設備運行數據和環境數據進行整體的分析。（2）生產設備的故障和檢修——從被動到主動。協聯網+智能制造模式：將設備運行的數據進行分析比對，提前預知可能發生故障的設備，邀請相關廠家的維護人員上門進行更換，安排一次2小時的主動停機，將故障損失降到最低。（3）降低產品的維護成本和運行風險。協聯網+智能制造模式：設備的運行數據可遠程直接上傳到后端平臺，能夠有針對性地安排巡檢，大大降低售后服務成本；同時，在平臺上可對設備的運行數據進行分析并進行運行優化，延長使用壽命，降低風險。5.2.3未來節能減排的管家—智能能效管理向綜合能源體系轉型的過程將伴隨著各類能源間的靈活轉換和互通互濟，以及生產、傳輸、消費環節數據利用效率的提升。清潔能源的接入，分布式能源、儲能、電動汽車、智能用電設備等交互式設施大量使用，伴隨大數據、云計算、物聯網、人工智能等信息技術的廣泛應用，智能能效管理向更加高效化、互動化、智能化發展成為必然。5.3人工智能在裝備制造領域發展的對策建議5.3.1建立知識產權監督組織裝備制造企業內部建立知識產權監督組織能更加全方位的對知識產權進行保護。首先企業可以建立比較全面的知識產權檔案管理制度，能更加精準的掌握信息，方便裝備制造企業進行專利的查詢、確定、運營等，避免出現相似專利碰撞。其次企業應加強知識產權分類保護機制，監督組織要制定一系列比較完備的知識產權分類管理和保護制度。技術應用層面上，行業與企業的自我約束也同等重要，需要鼓勵技術的實踐者在具體行動中踐行科技向善、負責任創新與研究等理念，支持行業企業的自我約束。在實際操作中，行業標準、行業約定、發展框架、倫理指南、技術公約等柔性管理手段可加以應用，以實現科技進步為人類服務的目的。公眾意識層面上，開展人工智能倫理素養的相關教育非常重要，一方面需要提升媒體大眾的數字素養、算法素養等技術素養；另一方面需要針對技術人員和從業者開展倫理教育，使其做到從業中的高度自律。監督組織應制定獎罰分明的保護機制，對于違反知識產權保護的人員應予以重罰，員工之間檢舉揭發出敗類的應進行獎賞。當然，未來的監管模式將從以國家為中心的指揮控制監管機制向更加復雜的治理手段轉變。對新興技術的有效治理是基于多利益相關者合作協調、資源共享的一體化治理模式。盡管未來人工智能治理模式的準確模式仍在變化中，但目前的研究已經看到了“分層治理”模式中模塊化理念的好處。5.3.2建立知識產權信息傳遞平臺裝備制造企業建立知識產權信息傳遞平臺，可以更加充分的收集知識產權信息，通過檢索和技術分析整理出對企業開發有用的信息，研究知識產權信息研發空缺，把握研發方向并利用這些知識產權信息來跟蹤預測知識產權發展動態和市場趨向。企業可以建立知識產權專利信息數據庫，給企業提供信息檢索服務，方便查找信息；建立企業相關技術領域的專利池，加強各企業之間的合作；可以指導裝備制造企業進行專利信息分布使用。5.3.3打造新型人才方陣未來人工智能技術在軍事民用等各領域方向的廣泛應用，要求我國人才培養增加新的內涵。如針對如何解決我軍智能化后勤建設進程中還存在的對人工智能專業人才的內涵定位不夠準確，作用發揮認識不夠充分，素質結構不夠清晰，整體進展相對滯后等一些問題，其關鍵依舊在于人才培養觀念的實質性轉變，我們需要樹立全新的思