智能制造未来技术发展趋势探究(共5190字).doc
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1、智能制造未来技术发展趋势探究(共5190字)【摘要】智能化是制造业未来的发展方向,针对下一代移动通信、固定网络、人工智能、语义互操作和开源技术的发展前沿进行分析,并挖掘其标准化需求,以期为我国引领智能制造科技创新发展作参考,加快科研成果的转化落地。【关键词】标准化;智能制造;人工智能智能制造是第四次工业革命的核心技术,是世界各国制造业转型升级、高质量发展的主要技术路径。智能制造是个通用概念,是数字化、网络化和智能化等新技术在制造领域的具体应用,融合了制造业企业所掌握的生产诀窍与客观规律,引发制造业在发展理念、制造模式等各个方面革命性的变化。欧盟和各主要欧洲国家在其制造业科技创新发展战略中,均提
2、出面向人工智能、量子计算、新一代网络连接等前沿技术领域加大投资,因而有必要对这些技术领域发展趋势进行分析。标准化工作的目的是为智能制造的各参与方提供一种共同的语言,使人们能够以新的方式探索新思想,并最大限度地利用世界各地科研实验室的创新成果。为了实现这一目标,需要在新技术的发展之初就对其进行关注,同时对其标准化需求进行研究,分析可能出现的新的供应链模型、新的利润源、新的客户服务和新的市场领域。为此,本文对以下智能制造研究热点进行分析,以期为我国引领智能制造创新发展提供参考。1新一代移动通信技术(6G)1.1概述预计6G网络将使用比5G高得多的频率、具有更高的带宽容量和更低的延迟,目前预计在20
3、30年进行6G试点,并在2030-2035年进行商业示范。预期的太赫兹频谱将确保更高的容量(每秒1tb,Tpbs)和以微秒为单位的延迟时间。1.2关键技术6G将借助先进的MIMO和大规模MIMO来开发空间维度,借助未被占用的毫米波和太赫兹频谱的通信系统,借助云计算和分布式计算的成本效率,提供多技术异构网络并改善小区边缘覆盖。1.3与智能制造的融合路径6G网络将能够满足工业控制系统对毫秒延迟的需求,同时也提供了支持微秒延迟的机制。6G网络提供了支持多技术异构网络的能力,这将允许智能制造场景中部署不同的接入网络,例如WiFi、6G、卫星、窄带物联网(NB-IoT),从而为终端设备提供最佳质量的网络
4、接入。1.4标准化工作动态业界和欧盟委员会正在筹建5G-PPP标准化组织的继承者(非正式地称为6G-PPP)。6G-PPP的创建目前正在进行中,目前尚未公开信息。华为(Huawei)、诺基亚(Nokia)和三星(Samsung)等主要电信公司都表示,它们的研发工作正在进行中。到目前为止,6G有关信道测量和建模的研究还处于起步阶段,需要进一步的研究。2第5代固定网络技术(F5G)2.1概述固定网络的发展历史可简述如下:首先是由PSTN/ISDN(64Kbps)支持的窄带时代。接下来是基于ADSL的宽带(10Mbps)、基于VDSL的超宽带(30-200Mbps),以及由GPON/EPON驱动的1
5、00Mbps(100-300Mbps)。现在我们正步入10GPON驱动的千兆超快宽带时代。未来可能会迎接一个基于50GPON驱动F6G的10G时代。2.2关键技术(1)超高带宽:网络带宽具有对称的上行/下行千兆宽带能力。(2)全光纤连接:光纤基础设施的全面覆盖将支持无处不在的连接,将支持垂直行业应用的扩展。2.3与智能制造融合路径PON技术的工业应用,可以有效解决以下问题:1)可靠的工厂内部网络建设,智能工厂与数字车间之间的通信。2)支持企业云接入基础网络和数据服务。3)支持多工厂多种设备使用丰富的接口,并关联实时数据传输。2.4标准化工作动态不同于无线通信领域有效而完整的标准化生态体系,有线
6、通信领域较为碎片化。ITU-TSG15正在制定50GPON标准,IEEE和WFA仍在研制WiFi-6标准,ETSI的ISGF5G也在推进光纤通信相关标准化活动。3人工智能3.1概述ISO/IEC23822将人工智能规定为计算机科学的一个分支。从工业的角度来看,人工智能技术应该被理解为“使技术系统感知其环境,对感知进行处理,独立解决问题,寻找新的解决方案,做出决策,特别是从经验中学习,从而更好地解决任务和行动的方法和过程”。3.2关键技术(1)计算能力的提高:除了中央处理器(CPU),其他类型的处理器,例如图形处理器(GPU)、现场可编程逻辑门阵列(FPGA)和专用集成电路(ASIC),也都进一
7、步得到了应用。(2)数据的可用性:互联网的发展是推动数据可用性的一个最为重要的因素,它能促成庞大的社区合作创建数据集,并使全世界的研究人员都可以访问这些数据。(3)算法的改进:深度学习算法的不断发展。3.3与智能制造的融合路径IEC出版的各行业中的人工智能白皮书中列出了人工智能在智能制造中的三种典型场景:协作机器人、预测性维护、基于机器视觉的质量控制。人工智能用于协作机器人的最大挑战是数据采集和算法的鲁棒性。必须始终确保算法按预期运行。特别是当机器与人协作处于风险中时,整个系统必须始终以可预测的方式运行。3.4标准化工作动态2018年成立的ISO/IECJTC1SC42“AI”将整个AI生态纳
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