科创中国

行业领域

高端装备制造产业

需求背景

近年来，人工智能收到了学术界和产业界的广泛关注，世界各国均高度重视人工智 能相关研究，陆续出台人工智能相关战略和政策，加快人工智能技术和产业发展。当前， 在我国人工智能相关产品和服务不断丰富的同时，也出现了标准化程度不足的问题。人 工智能涉及众多领域，虽然某些领域已具备一定的标准化基础，但是这些分散的标准化 工作并不足以完全支撑整个人工智能领域。另一方面，人工智能属于新兴领域，发展方 兴未艾，从世界范围来看，标准化工作人在起步过程中，尚未形成完善的标准体系，我 国基本与国外处于同一起跑线，纯在快速突破的机会窗口。因此，迫切需要把握机遇， 加快对人工智能技术及产业发展的研究，系统梳理、加快研制人工智能各领域的标准体 系，明确标准之间的依存性和制约关系，建立统一完善的标准体系，以标准的手段促进 我国人工智能技术、产业蓬勃发展。 人工智能的行业应用涉及多种领域，人工智能与行业领域的深度融合将改变甚至重 新塑造传统行业。人工智能产业生态图主要分为核心业态、关联业态、衍生业态。核心 业态主要可分为智能基础设施、智能信息及数据、智能技术服务、智能产品等方面。

需解决的主要技术难题

目前我们面临的主要问题有：

1、亟需多源异构数据的挖掘与应用以解决当前不足。工业生产涉及各行业、不同加工过程、不同环境和不同市场，表现不完全、无标注、无直接关联样本的动态特性和多源异构数据。如何利用人工智能深度学习进行完全标注大样本静态特性的学习，进而进行归类、分析、发掘和多维应用;另外需要采用多源数据机器学习，研究现象、问题和效果的知识发现，这些是工业人工智能的基础和迫切需求。

2、对于多目标整体决策与过程优化控制需要研发，弥补技术需求。其中包含多层次多尺度决策与控制过程集成优化、复杂系统多冲突目标的实施动态求优等。基于各种层次的信息感知，运行决策与控制面向不同时间尺度和空间尺度。制造过程中的智能决策面临着开放环境、信息不完全、规则不确定等难题。制造过程当中难以建立决策仿真模型，同时最终决策需要权衡质量、效率、消耗和市场等多冲突目标，全局最优解随生产条件和运行工况变化，控制系统设定值会随全局最优解变化。

3、不具备产品生产全产业链预测功能。产品生产最终获得的是效益，不只是与产品生产的质量和效率有关，往往物流、市场需求更加重要。比如产品原材料和人力资源成本、产品销售方式和市场趋势等，这些比起单一的设备维护预测、产品生产质量预测更加重要。

期望实现的主要技术目标

希望达到如下技术目标：

(1)基于深度学习的机器视觉缺陷检测，可以通过单目和双目的2D、3D视觉检测，分析辨别物体属性、表面特征、立体特征、运动趋势等。

(2)通过机器学习预测设备故障。采用预测剩余使用寿命模型、预定时间段内预测故障的分类模型、异常检测模型可以标记设备等方式进行预测。

(3)生产过程的数字牢生技术，生产过程的实时诊断和评估，产品性能的预测和可视化等。可以设计未来产品、模拟其性能。

(4)智能制造的生成设计，其思想是基于机器学习的给定产品的所有可能设计选项，根据约束条件生成独特设计思想的新产品。具有人工智能的设计生成器和鉴别器，其中生成器网络为给定产品生成新设计，而鉴别器网络对真实产品的设计和生成产品进行分类和区分。

(5)基于人工智能的能耗预测与优化。制造商可以估算能源张单，了解能源的消耗方式，由数据驱动优化生产过程能源消耗。

需求解析

解析单位：“科创中国”智能制造装备产业科技服务团（中国机械工程学会） 解析时间：2022-12-07

王子强

中国机械工程学会

项目主管

综合评价

此项技术需求涉及领域较多，各项需求方向明确，具体指标有待进一步沟通。有感兴趣的专家基本可以解决，在条件允许的前提下，可以到企业实地调研对接企业技术问题更具体的需求。

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解析单位：“科创中国”智能产业科技服务团（中国自动化学会） 解析时间：2022-11-10

屈洋

中国自动化学会

项目主管

综合评价

此项技术需求涉及领域较多，各项需求方向明确，具体指标有待进一步沟通。

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解析单位：“科创中国”现代农业产业科技服务团（中国农业工程学会） 解析时间：2022-10-31

郑以宏

中国农业工程学会

18265669366

综合评价

需求描述非常清晰，此项技术属于行业共性问题，我们的技术专家基本可以解决，在疫情允许的前提下，可以到现场指导企业生产。

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处理进度