一、人工智能制造专业就业前景如何？

人工智能制造专业就业前景是非常不错的，可以从事很多新兴的智能岗位。人工智能专业是中国高校人才计划设立的专业，旨在培养中国人工智能产业的应用型人才。未来人工智能的就业和发展前景都是非常值得期待的。智能化是未来的重要趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能制造专业的就业前景还是非常广阔的。

二、人工智能制造技术？

人工智能制造是第四次工业革命的代表性技术，是基于新一代信息通信技术与先进制造技术的深度融合与集成，从而实现从产品的设计过程到生产过程，以及企业管理服务等全流程的智能化和信息化。人工智能制造的六大关键技术，包括人工智能技术、工业机器人技术、大数据技术、云计算技术、物联网技术以及整体的信息化系统。

1.人工智能技术

人工智能技术的三大特点就是大数据技术、按照计划规则的有序采集技术、自我思考的分析和决策技术。新一代的人工智能在新的信息环境的基础上，把计算机和人连成更强大的智能系统，来实现新的目标。人工智能正在从多个方面支撑着传统制造向智能制造迈进。

2.工业机器人技术

工业机器人作为机器人的一种，主要由操作器、控制器、伺服驱动及传感系统组成，是可以重复编程，对于提高产品质量，提高生产率和改善劳动条件起到了重要的作用。工业机器人的应用领域包括机器人加工、喷漆、装配、焊接以及搬运等。

3.大数据技术

工业大数据贯穿设计、制造、维修等产品的全生命周期，包括数据的获取、集成和应用等。智能制造的大数据分析技术包括建模技术、优化技术和可视技术等。大数据技术的应用和发展使得价值链上各环节的信息数据能够被深入的分析与挖掘，使企业有机会把价值链上更多的环节转化为企业的战略优势。

4.云计算技术

工业云平台打破了各部门之间的数据壁垒，让数据真正地流动起来，发现数据之间的内在关联，使得设备与设备之间，设备与生产线，工厂与工厂之间无缝对接，监控整个生产过程，提高产品质量，帮助企业做出正确的决策，生产出最贴近消费市场的产品。

5.物联网技术

智能制造的最大特征就是实现万物互联，工业物联网是工业系统与互联网，以及高级计算、分析、传感技术的高度融合，也是工业生产加工过程与物联网技术的高度融合。工业互联网具有全面感知、互联传输、智能处理等特点。

6.整体的信息化系统

智能制造信息系统，在数据采集基础上，建立完善的智慧工厂生产管理系统，实现生产制造从硬件设备到软件系统，再到生产方法，全部生产现场上下游信息的互联互通。

三、人工智能制造专业学什么？

主干课程：机床电气控制与PLC、工业机器人技术、数控加工工艺与编程、机械制图、液压与气压传动、AUTOCAD绘图、电力拖动控制线路实训、机床电气控制线路实训、电工基本技能实训、工业机器人编程与实操、数控车、铣编程与加工。

智能制造专业，是指智能制造学科的专业，智能制造类专业，本科专业有智能制造工程专业。

　　培养目标：培养具有智能加工知识、机械设计与制造、智能制造设备的安装、调试、维护实践能力，能从事新一代智能产品、装备、生产线的管理工作，特别是具备创新能力的'网络化、智能化、信息化的高技能人才。

四、人工智能制造行业的未来？

未来，人工智能制造行业将发展出一系列智能、可变适应的高性能产品，尤其是精密仪器和测量设备，通过结合大数据分析及智能优化等工具，实现自动化控制及自动生产，提升能耗和质量。同时，通过物联网以及智能设备联网 媒体，促进行业间的智能协同，实现精准智能制造、智能测试和智能管理。未来，人工智能制造的应用将越来越广泛。从物流到物品跟踪，从生产到管理，到最终的系统智能分析及优化，将覆盖广大领域。此外，相关领域将成为未来大力发展的地方，如3D打印、智能制造、可穿戴设备等，都将大大给人类带来新的全新体验。

五、人工智能机器制造哪些专业？

一、机器人工程专业

　　机器人工程近几年新兴的专业，是一门在真实世界环境下将感知、决策计算和执行驱动组合在一起的应用交叉学科和技术。2016年在大学里首次设立是教育部重点扶持的专业之一，如今也已经成为了热门专业，该专业主要是为了培养具备工业机器人技术及创新能力的专业人才。

　　二、智能科学与技术专业

　　智能科学与技术专业在硬件基础上，给机器人赋予一个类似人的大脑，神经传导及信息处理系统，简单说来就是学习如何控制机器人，学科的设立也是为了适应社会对从事智能化产品研发人员迫切需求的现状。

　　三、计算机科学与技术专业

　　计算机科学与技术专业专业主要是为了培养具有良好的科学素养，系统的、全面的掌握包括计算机硬件、软件与应用的基本理论和基本知识的人才。与人工智能学习也有交叉部分，毕业后就业相对容易。

　　四、模式识别与智能系统专业

　　模式识别是一个新兴的交叉学科，是自动控制、模式识别、人工智能、模糊逻辑、仿生学和计算机科学与技术等多个学科融合的产物。该专业是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的学科，对于人工智能是起到至关重要的作用的。

　　五、自动化专业该专业

　　能够使机器、设备和仪器能全部按照规定的要求和既定的程序进行生产的一门专业。自动化专业对于人工智能是属于基础学科，涉及面是比较广。无论是哪一个专业，本科对于人工智能的接触都是比较表面，如果真的想要从事与人工智能相关专业的话还是必须要读研的，而且一定要重视本科中数学的学习，另外人工智能常常对嵌入式要求比较高，因此要注意以下这方面的课程。

　　人工智能是一门新兴的高尖端学科，属于社会科学与自然科学的交叉学科，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。研究的范畴包含自然语言的处理、机器算法的学习、神经网络、模式识别、智能搜索。应用的领域包含机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等。选择学习人工智能相关的专业，未来的发展前景比较好。

六、人工智能制造主要面临的挑战？

现阶段“人工智能+制造”也面临诸多挑战。

一是人工智能的价值难以被准确衡量。部分细分行业人工智能应用路径尚不明晰，应用风险、收益和成本难以准确核算。

二是部分领域数据资产管理能力有待提升。制造业各场景数据量巨大，各设备数据协议标准尚未统一，数据互联互通存在困难。

三是工业深水区的解决方案仍待探索。目前人工智能应用多集中在质量检测等少数热门场景，更多应用场景还有待挖掘。

四是复合型人才缺口较大。同时掌握人工智能技术和制造业细分行业的生产特点、流程、工艺的复合型人才极其匮乏，企业人力成本较高。

七、人工智能专业和制造什么相关？

人工智能专业与先进制造或精密制造业有关，所有的产品都是设计加工出来的，根据人工智能的设计要求，按照图纸及技术要求先去精密加工所需零件，然后进行先进制造的装配。最终实现人工智能的功能。所以人工智能专业是一个交叉学科。

八、智能制造考研可考人工智能吗？

可考人工智能

智能制造工程专业是非常典型的交叉科学，牵涉到机械自动化、控制技术、电子信息技术、互联网、嵌入式技术和人工智能应用等。这种层面全是可以考研究生的，实际还需要要以官方网发布为标准。智能制造工程专业是非常新的技术专业，与互联网大数据、人工智能专业一样，全是为了更好地融入产业结构升级而发布的技术专业，从发展前景看来，智能制造工程专业是非常好的挑选。

九、人工智能在制造业领域有哪些应用？如何帮助制造业转型/升级？

人工智能在制造生产有哪些应用的这个话题足够大，因此需要厘清讨论边界。本文讨论的边界是如何通过人工智能这项技术代替人脑甚至超越人脑的功能，来实现制造业生产效率的提升。

在开始正式讨论前，尝试先回答一个问题。为什么制造业需要人工智能？

从两个维度来解读，首先是技术上：计算机处理速度大幅提升、存储成本下降、以及云计算、物联网等技术的发展，让人工智能的应用成本大幅降低。其次是需求上：随着消费者个性化和产品品质升级的需求发展，大大增加了制造业的复杂性，包括生产的组织形式、质量检测环节、仓储物流等环节。随着系统越来越复杂，人的学习曲线就会越缓慢，人应对复杂系统的能力就会成为制约技术进步和应用的瓶颈。在传统工业界大都以人的决策和反馈为核心，这就会导致系统中有很大一部分的价值并没有被释放出来。而人工智能为工业带来的变革，就是摆脱人类认知和知识边界的限制，为决策支持和协同优化提供可量化依据。

本文讨论人工智能在生产不同环节，包括产线设备、质量检测、仓储物流、整体运维四个方面的应用。

1、人工智能在生产产线的应用

1.1产线设备维护

人工智能在工厂运维的应用：

比如一条生产线突然发出故障报警，机器能够自己进行诊断，找到哪里产生了问题，原因是什么，同时还能够根据历史维护的记录或者维护标准，告诉我们如何解决故障，甚至让机器自己解决问题、自我恢复。例如，在一个电网中，要能够可靠地定位在电网的哪个地方出现了问题，用常规方法大概只能做到80%。西门子利用了深度学习技术对历史故障事件学习，通过已经分布在电网中的继电器，来更好地判断电网出了什么问题，出在哪个地方等等。学习算法已经嵌入到我们标准断路器的产品中。

人工智能在预测性维护的应用：

如果工业生产线或设备如果突然出现问题，那造成的损失是非常巨大的。利用大数据建模和神经网络等算法，可以让机器在出现问题之前就感知到或者分析出可能出现的问题。比如，工厂中的数控机床在运行一段时间后刀具就需要更换，西门子的数控机床预防性维护解决方案，通过分析历史的运营数据，机器可以提前知道刀具会损坏的时间，从而提前准备好更换的配件，并安排在最近的一次维护时更换刀具。

1.2产线设备参数优化

生产产线工位少则几十个，多则数百个，涉及的产线设备、生产物料、工人都非常多。通过基于生产线的大量数据，基于大数据分析和智能算法可以优化生产工艺、提升产品品质。在中策橡胶，基于阿里云ET工业大脑，将生产端的各类数据进行深度运算和分析，形成了资源最优利用的方案组合，提升了5%混炼胶合格率。在天合光能，阿里云数据科学家通过研究光伏电池的业务流程和制作工艺，构建出数据分析模型，对工艺参数进行调整，最终在丝网印刷环节捕获到了关键因子，优化后A品率提升了7%。

2、人工智能在质量检测的应用

现在有很多工厂传统上都是用人工在做质量检测的工作，在生产流水线上的质检员，他们需要每天花10个小时以上的时间去判断质量。很多工厂这个工作岗位两三个月就要轮一次岗，因为肉眼确实受不了。为什么之前没用技术的手段帮助解决质检的问题呢？主要原因是传统视觉设备误判率比较高。大概是有百分之二十，甚至三十的误判率。人工智能最重要的一个能力，它具备学习能力。比如说，同样一个划痕，它会和传统系统一样，第一次都犯错误。但是人工智能第二次、第三次，它不会犯一样的错误，它具备一个学习能力。同样的问题或者类似的问题，下次它会做出非常精准的判断。而传统的系统除非修改程序，同样的问题，下次它一样会犯错误。

正如百度前人工智能首席专家吴恩达和富士康合作的智能检测，通过利用深度学习，神经网络，就可以让电脑快速学习做自动检测的工作。现在人工智能介入了以后，工厂的这种误判率会在上线时达到3%-4%的水平，并且会逐步减少到最低。

3、人工智能在仓储物流的应用

仓储物流的包括环节很多，从入库分拣、库位管理、上下架、出库分拣到物料运输，中间涉及分拣机器人、上下料机器人、立库、AGV小车、叉车等。通过计算机视觉用于分拣机器人的感知和地图定位，利用机器学习和深度学习，实现分检机器人的路径规划和避障。通过数学规划等运筹优化算法和遗传算法，实现仓库上下架策略管理。通过多智能体算法 蚁群算法用于多个分拣机器人的协调行动。基于人工智能技术实现货架、商品、机器人的整体协调，能够更快速的实现产品出入库和高效的仓库货架规划。在工厂仓储中，各种类型的全自动流水线、自动分拨、仓储和配送机器人已经开始慢慢应用，基于人工智能技术可以让每一个物料都有最优路径，最短时间送达。

4、人工智能在整体运维的应用

运维数据量庞大，基于深度学习技术在庞大的数据量中发掘价值。西门子在西班牙的高铁的运维中有一个整体的应用。西班牙的高铁公司有一条线从马德里到巴塞罗那的，而从马德里到巴塞罗那的航班很多，就像京沪线一样，这个行业面临和航空公司竞争的挑战。后来它公布一个政策，在这条线上如果延误超过15分钟，全额退款。这个高铁线到现在是非常成功的，背后是西门子提供的服务和担保，担保99%的准点率。西门子有一个工业4.0工厂在德国安贝格，在成都也有一个，是它的双胞胎。在安贝格，所有能源的分析、消耗都是通过神经网络来完成。基于人工智能技术来实现工厂整体能耗的降低。同时，西门子在全球30个钢铁厂也用了一些在线神经网络学习以及分析应用，来控制钢铁厂的能耗。

2018年汉诺威工业展人工智能应用案例

在西门子展台上利用人工智能技术打造的增加生产柔性的Autonomous系统。基于搭载西门子Autonomous系统的KUKA机器人，这款机器人的最大优势在于其出色的灵活性。其中一台样机搭载了三维感知摄像机，基于图像识别和深度学习技术，能对现场任何环境变化做出灵敏反应，即时调整操作轨迹。。这种技术可以大大增强生产线的柔性，不再局限于生产标准化产品。

在SAP展台上展示了模拟饮料装瓶作业的生产线。新型生产线上的大量数据被实时反馈和分析，最终实现给每个瓶子注入不同颜色液体的高效“个性化”生产。通过大数据建模等技术让机器间实现互联，如果从一台机器获取了信息，就能开始预测它的运行结果，预测产品质量，甚至预测整个物流程序，生产运营模式不再是以往那样遇到问题才被动反应。”

在Festo展台上展示了仿生学习网络：具有学习能力的工位，用于人类与机器人的合作。通过仿生工位，展示了具备学习能力的工位，用于人类与机器人合作，集合了BionicCobot（气动轻型机器人）与人工智能领域的信息技术系统的各种优点。 这种灵活的工位配备了多种辅助系统和外围设备（相互联网进行通信）。除了人工智能外，机器学习技术让仿生工位成为了一个具有学习能力的预判性系统，可持续自我优化。人可以通过手势、接触和语音控制直接与BionicCobot 进行交互，还可实现系统的远程操作。这种高效率、安全的人类与机器人的合作可实现个性化产品制造批量低至1。

在IBM展台上，利用人工智能为大型手扶电梯设备带来“预测性维护”。通过大数据的收集和分析，人工智能可预测出专业机械设备出问题的部分，让技术人员提前采取措施。这种“预测性维护”适用于工业生产中的各类设备。

上述人工智能的应用场景已经有先行者在尝试，但是作为人工智能的应用前提，工厂必须首先要实现数字化，这也是西门子、博世、海尔等公司目前在突破的方向。只有先积累完整的数据，才能够进一步为人工智能所用。关于人工智能在制造业的应用，最后用一句经典的话为文章收尾：我们倾向于高估一项新技术的短期效应，而低估它的长期影响。

特别感谢本文作者：

西门子数字化工厂集团及过程工业和驱动集团

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李海鸽供稿（微信号：Lihg0222） @李海鸽

十、人工智能智能制造

人工智能：“智能制造”时代的引擎

随着科技的不断发展与创新，人工智能已经成为当今社会的热门话题。智能制造作为人工智能技术应用的重要领域之一，正在引领着全球制造业的变革。人工智能的崛起为企业带来了巨大商机，同时也给制造业带来了颠覆性的变革。

人工智能智能制造是指借助人工智能技术实现智能化生产与制造的理念和方法。它利用大数据分析、机器学习和自动化等先进技术，使机器能够具备学习、推理和决策的能力，从而实现生产过程的智能化和自动化。

智能制造的最大特点是高度集成与自动化，其应用范围涉及到生产的各个环节，包括设计、加工、检测、运输和管理等。借助人工智能的强大算力和智能化软件，制造企业可以实现生产过程的实时监测和预测，提高生产效率和质量，降低成本和人力投入。

人工智能智能制造带来的最大改变是解放了生产力，实现了从传统的人力密集型生产到智能化、自动化的升级转变。传统制造业在生产中需要大量的人力投入，人工智能的应用可以代替重复性、繁琐的劳动，使生产过程更加智能高效。

在智能制造中，人工智能技术能够通过对大规模数据的分析和学习，发掘出生产过程中的潜在问题和优化空间。借助深度学习等技术，人工智能系统可以从海量的数据中发现规律和特征，预测设备故障和生产异常，提前采取措施进行调整和优化。

除了提高生产效率和质量，人工智能智能制造还在一定程度上提升了生产的可持续性和环境友好性。通过优化生产过程和资源利用，降低能耗和废弃物排放，人工智能系统能够更加精准地控制和管理生产环境，实现可持续发展的目标。

人工智能智能制造的挑战与机遇

人工智能智能制造虽然带来了巨大的机遇，但同时也面临着一些挑战。首先，人工智能技术的研发和应用还存在局限性，需要进一步突破。其次，智能制造的实施需要企业具备一定的技术和人才支持，对传统制造业来说是一项重要的转型。

人工智能技术的研发是实现智能制造的基础，但目前仍存在一些技术难题需要克服。例如，智能制造需要大量高质量的数据支持，但是数据收集、整理和清洗的过程目前还存在一定困难。此外，对于复杂的生产过程和环境，人工智能的应用还需要进一步完善和优化。

智能制造的实施需要企业进行一系列的技术改造和转型升级。对传统制造企业来说，智能制造的转型并不简单，需要进行设备更新、人才培养等多方面工作。此外，智能制造还需要企业具备高度的信息化程度和数据化能力，对企业管理水平提出了更高的要求。

然而，人工智能智能制造所带来的机遇远大于挑战。随着技术的不断发展，人工智能的应用将会越来越广泛，为制造业带来更多的创新和突破。

智能制造通过提高生产效率和质量，降低成本和资源消耗，为制造企业创造了巨大的商机。同时，智能制造还可以创造更多的就业机会，促进经济的发展和稳定。

智能制造还可以提升制造业的国际竞争力和品牌形象。借助人工智能的优势，中国制造业有望在全球范围内取得更大的发展空间，推动产业升级和转型。

人工智能智能制造的发展趋势

在未来的发展中，人工智能智能制造将会呈现出一些明显的趋势。首先，人工智能技术将更加成熟和普及，为智能制造提供更好的支持。

随着技术的不断发展与创新，人工智能的应用正在向更广泛的领域渗透。人工智能算法的不断进步，使得智能制造的实施更加高效和可行。同时，人工智能技术的普及和成本的降低，也为中小企业提供了更好的技术支持，促进了智能制造的进一步普及。

其次，人工智能智能制造将更加注重人机协同的发展模式。除了自动化生产和智能决策，人工智能还可以通过与人类工作者的协作，实现更加灵活和高效的生产模式。人机协同可以充分发挥人类创造性思维和判断能力的优势，实现生产过程的智能化和个性化。

智能制造还将更加注重数据的价值和挖掘。大数据分析和挖掘技术可以帮助企业从生产中提取有价值的信息和知识，为企业的决策和创新提供支持。人工智能系统可以通过数据分析和学习，不断完善和优化生产过程，提高企业的竞争力和创新能力。

最后，人工智能智能制造将更加注重安全和可信赖的发展。随着人工智能的应用范围不断扩大，安全和隐私保护等问题也引起了广泛关注。未来的智能制造将更加注重安全和可信赖的设计和实施，保障生产过程的稳定性和可持续性。

结语

人工智能智能制造正成为推动制造业转型升级和创新发展的重要引擎。随着技术的不断发展和应用的推广，人工智能智能制造将为企业带来巨大商机和挑战。

我们期待着人工智能智能制造领域的更多创新和突破，为制造业的可持续发展和经济的繁荣做出更大的贡献。