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刘三江,陈祖志,石坤,李光海
《中国工程科学》 2020年 第22卷 第6期 页码 143-150 doi: 10.15302/J-SSCAE-2020.06.019
特种设备是国民经济建设和社会生活的重要基础设施，在特种设备领域发展智能制造、实现特种设备制造业的转型升 级，是“中国制造 2025&本文分析了特种设备的特点及发展现状，梳理了发展特种设备智能制造的需求情况， 提出了推动特种设备制造业由大变强的有效手段及发展思路。研究提出，发展特种设备智能制造的指导思想是采用并联式发 展道路，并行推进特种设备行业工业 2.0、工业 3.0、工业 4.0 的发展；发展重点是产品可追溯、质量管理智能化、动态风险 实时监控。在此基础上，引入智能网联技术思路作为特种设备智能制造的发展路径，分析智能网联的技术内涵，着重从特种 设备智联网构建、智能应用开发两方面提出了基于该路径的特种设备智能制造关键任务，以期为特种设备领域推进智能制造
赵世佳,徐可,薛晓卿,乔英俊
《中国工程科学》 2019年 第21卷 第3期 页码 108-113 doi: 10.15302/J-SSCAE-2019.03.006
新一轮科技和产业变革加速融合，智能网联汽车为消费者提供了便利的使用方式、丰富的应用内容和安全的驾驶环境，但同时，由智能化、网联化带来的信息安全问题也面临着多重风险在此背景下，我国应尽快推动统筹智能网联汽车信息安全的发展和管理，积极布局、合理规划，全力保障智能网联汽车信息安全，推动智能网联汽车的稳步发展。
李骏, 邵文博, 王红
《工程（英文）》 2023年 第31卷 第12期 页码 27-30 doi: 10.1016/j.eng.2023.09.008
智能网联汽车（ICV）是全球汽车工业转型和发展的关键战略焦点，对提升驾驶安全、改善交通效率和实现低碳交通具有重要意义。本研究从全球ICV相关事故出发，强调了SOTIF问题的紧迫性，并总结了SOTIF发展面临的关键挑战，包括ICV的长尾场景问题、系统复杂性和多样性，以及人工智能算法的不透明性和不确定性。
关键词： 智能网联汽车 预期功能安全（SOTIF） 离线开发 车载防护 持续学习
边明远,李克强
《中国工程科学》 2018年 第20卷 第1期 页码 52-58 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.01.008
智能网联汽车是以信息技术为代表的新科技变革趋势下产生的一种新兴产业形态。由于体现为跨行业多领域新技术的深度交叉融合，智能网联汽车的产业化发展必定能带动相关行业的协同进步，从而推动中国制造业的转型升级，实现我国由汽车大国向汽车强国的转变。本文阐述了建设汽车强国的本质内涵以及发展智能网联汽车对建设汽车强国的意义，分析了中国发展智能网联汽车具备的基础和面临的问题，并提出了以智能网联汽车为载体的建设汽车强国战略的顶层设计方案。
何洪文,孙逢春,李梦林
《中国工程科学》 2023年 第25卷 第6期 页码 202-211 doi: 10.15302/J-SSCAE-2023.06.012
冲突场景下基于事件触发的多车协同控制与实验验证 Research Article
胡展溢1,乔英俊2,3,李星宇1,黄晋1,贾一帆1,钟志华2
《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年 第23卷 第11期 页码 1700-1713 doi: 10.1631/FITEE.2100504
队列系统在提高交通吞吐量和道路安全方面极具潜力，其被广泛用于高速公路上智能网联汽车的协同控制。受队列控制的启发，虚拟队列可以极大地简化冲突场景下智能网联多车系统的协同行驶。
张宏伟,吴爱国,盛涛
《中国工程科学》 2006年 第8卷 第7期 页码 58-62
针对变风量（VAV）空调系统的特性，将VAV系统分解为多个智能体，提出了基于多智能体技术的分布式智能控制方法，有效地解决了变风量空调系统回路间的解耦和协调问题。
谭建荣,刘振宇,徐敬华
《中国工程科学》 2018年 第20卷 第4期 页码 35-43 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.04.007
智能产品与装备是智能制造和服务的价值载体、技术前提和物质基础。智能产品与装备的内涵体现在两个辩证的方面：一是智能技术的产品化，主要体现在物联网、大数据、云计算、边缘计算、机器学习、深度学习、安全监控、自动化控制、计算机技术、精密传感技术、GPS定位技术等的综合应用；二是传统产品的智能化，借势新一代人工智能，赋予传统产品以更高智慧，在智能制造装备、智能生产、智能管理等方面注入强劲生命力和发展动能。在广泛科学调研和已有研究基础上，结合《中国制造2025》的十大重点领域及《人工智能三年行动计划》等宏观政策，拟定了智能产品与装备的十二大装备领域。研究表明，新一代智能产品与装备以知识工程为核心，以自感应、自适应、自学习和自决策为显著特征。未来将重点发展该领域的十大关键技术。
蒋昌俊,王俊丽
《中国工程科学》 2018年 第20卷 第6期 页码 93-100 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.06.015
人工智能（AI）旨在模拟人脑中信息存储和处理机制等智能行为，使机器具有一定程度的智能水平。本文将深入分析与AI密切相关的计算机科学、控制科学、类脑智能、人脑智能等学科或领域之间的交融与历史演进；指出神经科学、脑科学与认知科学中有关脑的结构与功能机制的研究成果，为构建智能计算模型提供了重要的启发，并从逻辑模型及系统、神经元及网络模型、视觉神经分层机制等方面，分别阐述智能的驱动与发展；最后从互联网的计算理论、AI的演算和计算的融合、类脑智能的模型和机理、AI对神经科学的推动作用、反馈计算的算法设计与控制系统的能级五个方面
人工智能在智能制造领域的应用研究 Review
Bo-hu LI,Bao-cun HOU,Wen-tao YU,Xiao-bing LU,Chun-wei YANG
《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年 第18卷 第1期 页码 86-96 doi: 10.1631/FITEE.1601885
关键词： 人工智能；智能制造；智能制造系统
走向智能机床 Article
陈吉红, 胡鹏程, 周会成, 杨建中, 谢杰君, 蒋亚坤, 高志强, 张成磊
《工程（英文）》 2019年 第5卷 第4期 页码 679-690 doi: 10.1016/j.eng.2019.07.018
随着现代信息技术特别是新一代人工智能技术的发展，智能机床技术迎来了新的发展机遇。本文在中国工程院定义的智能制造三个范式的基础上，系统地阐述了智能机床的概念、内涵、特征和体系架构。揭示了机床从手动机床演化到智能机床的三个阶段（数控机床、互联网+ 机床以及智能机床），详细分析了智能机床的自主感知与连接、自主学习与建模、自主优化与决策和自主控制与执行这四项智能化控制的实现原理，提出了智能机床通过数据学习形成并积累知识的本质特征基于以上研究，研制了智能数控系统和智能机床工业样机。通过基于Cyber NC 和双码联控的加工质量优化、基于大数据建模的工艺参数优化和基于深度学习的机床进给系统建模及误差补偿这三个智能化技术应用案例的实践，验证了新一代人工智能技术与制造技术的深度融合，是机床实现从“互联网+ 机床”向“智能+ 机床”演化的便捷有效途径。
潘云鹤
《工程（英文）》 2016年 第2卷 第4期 页码 409-413 doi: 10.1016/J.ENG.2016.04.018
随着互联网的普及、传感网的渗透、大数据的涌现、信息社区的崛起，以及数据和信息在人类社会、物理空间和信息空间之间的交叉融合与相互作用，当今人工智能(AI) 发展所处信息环境和数据基础已经发生了深刻变化，人工智能的目标和理念正面临重要调整，人工智能的科学基础和实现载体也面临新的突破，人工智能正进入一个新的阶段。这个源于传统而又与之不同的人工智能新阶段被称为人工智能2.0(AI 2.0)。本文从人工智能60 年的发展历史出发，通过分析促成人工智能2.0形成的外部环境与目标的转变，分析技术萌芽，提出了人工智能2.0 的核心理念，并结合中国发展的社会需求与信息环境特色，给出了发展人工智能2.0
郎舒妍,曾晓光,张民
《中国工程科学》 2019年 第21卷 第6期 页码 27-32 doi: 10.15302/J-SSCAE-2019.06.005
随着新兴技术的快速发展，智能船舶逐渐成为船舶工业发展热点。本文介绍了智能船舶技术分类，梳理现阶段国内外智能船舶技术发展现状，研究国外智能船舶技术发展特点，分析我国智能船舶技术发展存在的问题，建议我国在智能船舶技术发展中采取研发与应用并重，分步实施的发展模式，同时加大产学研合作力度
关键词： 船舶智能化，智能船舶技术，智能船舶
标题 作者 时间 类型 操作
李德毅：智慧农场的自动驾驶和智能网联（2019年10月18日）
李德毅(院士)
2021年01月20日
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