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孙宝德,疏达,付华栋,汪东红,彭立明,王新云,朱言言,王华明,丁文江,谢建新
《中国工程科学》 2023年 第25卷 第3期 页码 152-160 doi: 10.15302/J-SSCAE-2023.03.014
发展智能制造是我国制造业创新升级的主攻方向，高端新材料是支撑高端装备和重大工程需求的核心材料，推动智能制造与高端新材料制造紧密结合，对提升高端新材料制造能力，满足重大装备对高端新材料的需求，具有重要意义。本文深入分析了高端新材料智能制造的必要性，在分析面向高端新材料的高性能制造、复杂构件的整体化与轻量化制造、高端构件的一体化与低成本绿色制造等特征基础上，总结了传统“试错法”研发模式在材料制造领域遇到的主要问题与挑战，分析了数据驱动的高端新材料智能制造研发模式带来的重大变革与机遇，并以材料智能加工成形为例，全面梳理了亟需发展的共性关键技术及其发展方向。本文从加强关键技术研究、构建创新体系、创新学科交叉人才培养和加快成果转化等方面，提出了加快发展高端新材料智能制造的对策建议，以缩短与国外先进水平的差距，支撑我国材料产业的升级换代和跨越式发展。
宿彦京,杨明理,祝伟丽,周科朝,薛德祯,汪洪 ,谢建新
《中国工程科学》 2023年 第25卷 第3期 页码 161-169 doi: 10.15302/J-SSCAE-2023.03.015
新材料研发智能化技术发展迅速，显著增强材料研发效率及工程化应用水平，获得国际性的高度关注；我国在此领域发展相对滞后，基础设施条件面临缺口，制约着新材料原始创新及产业发展质量。本文总结了新材料研发智能化涉及的关键技术，从技术角度梳理了国内外发展现状，分析了我国新材料研发智能化面临的挑战；阐述了新材料研发智能化技术体系框架，包括材料智能计算设计技术与核心软件、材料自主 / 智能实验技术与高端装置、材料人工智能基础算法及关键技术、材料数字孪生、材料智能化研发平台与协同创新网络等。提出了创新生态构建及保障、产业化发展环境、数据底座与标准体系、人才培养与国际合作方面的举措建议，以期推动新材料研发智能化技术体系的发展与应用。
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
大数据人工智能下的多重知识表达：框架、应用及案例研究 Perspective
杨易,庄越挺,潘云鹤
《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年 第22卷 第12期 页码 1551-1684 doi: 10.1631/FITEE.2100463
关键词： 多重知识表达；人工智能；大数据
李伯虎,柴旭东,张霖,侯宝存,刘阳
《中国工程科学》 2018年 第20卷 第4期 页码 73-78 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.04.012
当前，正在进入“新互联网+大数据+人工智能+”时代，新一代人工智能技术引领下的智能制造系统是一种“新互联网+新智能制造资源/能力/产品”的人/机/物/环境/信息新型智能互联制造系统。本文阐释了新一代人工智能技术引领下的智能制造系统的内涵、体系架构、技术系统，探讨了新一代人工智能技术引领下的智能制造系统雏形初探——航天云网中的基于大数据智能技术，提出了发展新一代人工智能技术引领下的智能制造系统的若干建议，特别是重视技术、应用和产业的协调发展，在突出各国、各行业、各企业特色的同时，加强与全国、乃至全球的合作与交流，进而形成新时代下智能制造新模式、新手段和新业态。
关键词： 新一代智能制造 新型智能互联制造系统 大数据智能
Han-Xiong Li, Haitao Si
《工程（英文）》 2017年 第3卷 第5期 页码 608-615 doi: 10.1016/J.ENG.2017.05.016
智慧社会与人工智能——用于智能维护的大数据调度和全球标准方法 Article
Ruben Foresti, Stefano Rossi, Matteo Magnani, Corrado Guarino Lo Bianco, Nicola Delmonte
《工程（英文）》 2020年 第6卷 第7期 页码 835-846 doi: 10.1016/j.eng.2019.11.014
人工智能（AI）在智慧社会中的运用需要对人类习惯进行分析，而这需要使用智能应用、智能基础架构、智能系统和智能网络的自动数据调度与分析。在这种情况下，培训和操作流程之间存在鸿沟，因此需要一种专门的方法来管理和提取海量数据，并进行相关的信息挖掘。本文提出的方法致力于在智能管理中使用接近零故障的高级诊断（AD）来缩小这种差距。我们还开发了创新应用程序，可用于以人为本的管理系统，以支持操作流程维护工作的安排，从而降低培训成本、提高产量，并创建用于智能基础架构设计的人机网络空间。来自12家国际公司的研究结果证明，操作流程可进行全球标准化，因此我们设计了一种能够自主学习和升级的接近零故障的智能系统。本文提出的新方法为选择新一代智能制造和智能系统提供了指导，从而优化了人机交互以及相关的智能维护和教育。
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
毛帅, 王冰, 唐漾, 钱锋
《工程（英文）》 2019年 第5卷 第6期 页码 995-1002 doi: 10.1016/j.eng.2019.08.013
智能制造是提高过程工业质量的关键。在智能制造中，有这样一种趋势：将各种新一代信息技术融合到过程安全分析中。目前，由于危险化学品的大量使用，绿色制造面临着安全管理方面的重大障碍，从而导致化工过程空间的不均匀化以及安全环保法规的日益严格化。新兴的信息技术，如人工智能（AI），作为克服这些困难的一种手段，是很有前景的。基于最先进的人工智能方法和过程工业中复杂的安全关系，我们识别并讨论了与过程安全相关的几个技术挑战：用过程安全的稀缺标签进行知识获取；基于知识的过程安全推理；不同来源异构数据的精确融合；以及动态风险评估和辅助决策的有效学习
Fog-IBDIS——基于雾计算的制造系统大数据集成方法 Article
汪俊亮, 郑鹏, 吕佑龙, 鲍劲松, 张洁
《工程（英文）》 2019年 第5卷 第4期 页码 662-670 doi: 10.1016/j.eng.2018.12.013
在工业领域，如何在多源工业数据的协作分析中保障源数据的私密性与安全性至关重要。本文提出了一种基于雾计算的工业大数据集成与共享方法（Fog-IBDIS），采用云端与边缘端协作的方式，实现工业数据的分布式本地处理，在多源数据的分析中保障源数据的私密性与安全性。首先，在云端设计了任务流图，将多源数据分析过程分解成多个子任务；其次，设计了子任务管理、编译和运行控制、数据集成传输、基本算法库和管理组件五个模块，实现子任务的本地边缘端处理；最后，本文以大型客机制造过程为例，对Fog-IBDIS的运行过程进行了验证，其通过边缘与云端的协作方式，将多来源数据分析任务分解至本地执行，通过中间结果的传输串联实现工业大数据的分析，可保障原始数据的私密性与安全性。
智能过程制造中的数据解析与机器学习——大数据时代的最新进展与展望 Perspective
尚超、 Fengqi You
《工程（英文）》 2019年 第5卷 第6期 页码 1010-1016 doi: 10.1016/j.eng.2019.01.019
李瑞琪,韦莎,程雨航,侯宝存
《中国工程科学》 2018年 第20卷 第4期 页码 112-117 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.04.018
针对人工智能在智能制造领域应用不断深入的趋势，本文基于企业关键绩效指标（KPI）的定义，分析了智能制造的系统实现形式，并进一步讨论了人工智能技术在智能制造中的主要作用；通过梳理人工智能在智能制造中的典型应用场景，从生命周期维度提出了人工智能在智能制造中的应用地图，总结了人工智能在智能制造应用中的共性技术，并以生产环节为例说明了人工智能技术对企业的影响；最后，提出了人工智能在智能制造中的标准体系
“新一代人工智能引领下的制造业新模式新业态研究”课题组
《中国工程科学》 2018年 第20卷 第4期 页码 66-72 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.04.011
在新一代人工智能技术引领下，制造业的生产技术、组织方式、竞争策略等，都将面临重大调整，为制造业新模式与新业态的形成提供了可能。受新一代人工智能技术驱动，制造业实践中不断涌现由服务而产生的新模式新业态是本课题的研究核心。课题重点围绕由开展智能服务而产生的新模式和新业态进行研究，分析了在人工智能技术引领下，制造业的模式与业态的演进趋势，新模式与新业态的典型类型，支撑性、关键性技术；提出了新模式与新业态的发展方针、目标与途径
数据标识编码——连接材料基因组工程数据库与可传承集成智能制造的桥梁 Perspective
王毅, 李佩璇, 林徳烨, 唐斌, 王军, 管全梅, 叶谦, 代海星, 高军, 范晓丽, 寇宏超, 宋海峰, 周峰, 马纪军, 刘梓葵, 李金山, 刘维民
《工程（英文）》 2020年 第6卷 第6期 页码 612-620 doi: 10.1016/j.eng.2020.05.001
数据标识符（DID）是所有类型数据库中必不可少的标签，尤其是与集成计算材料工程（ICME）、可传承集成智能制造（I3M）和工业物联网有关的数据库依据全球多个官方文件的展望蓝图的指引和先进材料的快速发展，需要进行更多的研究工作来建立材料信息学的相关数据标准。相应地，智能手机或特定机器可以构造和精确识读这些常见的二维（2D）码，包括汉信码（Hanxin Code）、龙贝（Lots Perception Matrix, LP）码、快速反应（Quick Response, QR）码、网格矩阵（Grid Matrix, GM）码和数据矩阵（Data Matrix, DM）码。通过将这些二维码作为一组与云平台相连的数据指纹，人们可以自动跟踪成分-工艺-结构-性能-服役全流程中的进度和更新，为加速先进材料的发现和制造以及提高研究产出、效能和协作铺平道路。
袁小锋,桂卫华,陈晓方,黄科科,阳春华
《中国工程科学》 2018年 第20卷 第4期 页码 59-65 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.04.010
标题 作者 时间 类型 操作
智慧社会与人工智能——用于智能维护的大数据调度和全球标准方法
Ruben Foresti, Stefano Rossi, Matteo Magnani, Corrado Guarino Lo Bianco, Nicola Delmonte
期刊论文
数据标识编码——连接材料基因组工程数据库与可传承集成智能制造的桥梁
王毅, 李佩璇, 林徳烨, 唐斌, 王军, 管全梅, 叶谦, 代海星, 高军, 范晓丽, 寇宏超, 宋海峰, 周峰, 马纪军, 刘梓葵, 李金山, 刘维民
期刊论文
京公网安备 11010502051620号
