好用的智能设备的组成及关键技术解析

智能制造是以智能技术为代表的技术为指导的先进制造，包括智能化、网络化、数字化和自动化为特征的先进制造技术的应用，涉及制造过程中的设计、工艺、装备（结构设计和优化、控制、软件、集成）和管理。

智能制造核心是制造，本质是先进制造，基础是数字化，趋势是（人工）智能，灵魂和难点是工艺，载体（外在表现形式）是智能装备，精神表现形式（内在表现形式）是软件。

智能设备的组成

一个智能装备大概由感知系统、决策系统、运动控制系统和执行系统组成。

智能感知系统

感知是智能的输入和起点，也是智能发挥作用的基础。感知系统模拟智能体的视觉、听觉、触觉等等。注意智能装备不是完全仿真人类的智能，而是参考人类的智能去解决实际问题，因此会有所拓展，会发展各种超越人类感知能力的传感器，比如超声、红外……目前感知系统是智能装备高速发展的一个方向，更新更高精度的传感器是研究学者和业界不懈的追求目标。智能装备常用的传感器有：视觉传感器（如摄像头）、距离传感器（如激光测距仪）、射频识别RFID传感器、声音传感器、触觉传感器等等。

机械执行系统

装备的执行系统，也就是机械执行机构，是机械工具的进一步延伸。现阶段的装备机械执行系统，是包括产生特定运动的机构和驱动机构运动的电机、发动机、气动马达等驱动设备。

通过装备执行系统，可以进行高于人类的高精度、高稳定性的操作。

目前执行系统最需要突破的是各类能实现复杂功能的末端执行器，由于需要和大量的感知传感器配合交互，且期望尺寸较小，末端执行器的研制是集成商最关注的方向。

运动控制系统

控制系统是智能发挥作用的桥梁。控制系统可以使执行系统按照给定的指令进行复杂的操作。使人类从繁琐的人机交互中脱离从来，极大的提高了效率和降低了出错的可能性。

控制系统为智能提供了基础，通过感知系统进行反馈控制为装备提供了初级的“智能”。

工业上用的精密控制，除了各种感知技术外，主要依靠计算机的计算、存储能力，在已知的抽象和逻辑（算法）下，为执行机构提供“智能”的指令。

智能决策系统

决策系统使真正的智能。决策系统根据各种感知系统收集的信息，进行复杂的决策计算，优化出合理的指令，指挥控制系统来驱动执行系统，从而最终实现复杂的智能行为。智能决策系统是目前智能装备发展的瓶颈，目前工业领域事实上还没有好的通用解决方案。

智能设备的关键技术

智能装备的关键技术非常多，涉及应用工艺、执行、传感、控制、集成各方面，每一方面都有广阔的研究空间，每一领域都有涉及软硬件的关键技术。

以本课题组涉及的关键技术为例，如下图所示，需要工艺研究、机械设计、控制系统、控制软件、视觉检测、测量、软件开发等各专业的知识。

智能设备对复合型人才的需求

智能装备的研发，迫切需要懂工艺、机械、控制、软件的复合型人才。然而据《人民日报》在广州和深圳、青岛和潍坊、长沙和株洲等三省六市详细调查100家企业，真切地感受到了制造业企业面临人才的“三难”问题，我国的技术人才需求缺口正越来越大。

其中有一条就是：复合型人才匮乏。“懂工艺的不懂软件，懂软件的又不懂工艺。”

目前高校的专业划分条块分割比较明显，比如软件往往划归计算机学院，机械和工艺属于机电学院，控制属于电子信息工程学院。而退一步，即使机电学院，往往机械和工艺属于机械制造及自动化专业，控制属于机电工程专业。这种传统专业划分的现状为智能装备研发人才的培养带来极大的困难。而缺乏复合型专业老师，更重要的大学里面学习的东西太杂不能直接和专业性匹配，即便出来，也需要在公司中培训。目前的智慧型的产品也只是趋近于简单的（比如银行排队机,显示器），稍微复杂一点的，普及也是需要一个时间问题。

智能分诊系统（数据中心-前端显示-整套系统）