在计算机技术的发展过程中，人工智能是一个重要的研究领域。

    传统制造观是以材料处理为核心的，是对生产设备输入原材料或毛坯，使其几何形状或物理化学性能发生变化，最终成为产品的过程；进入信息化时代，人们逐步形成了以信息处理为基础的信息制造观，将制造过程看成是对制造系统注入生产信息，从而使产品信息获得增值的过程，将产品定义为在原始资源上赋予知识与信息的产物，将制造过程视为赋予知识与信息的过程。

在计算机技术的发展过程中，人工智能是一个重要的研究领域。人工智能（Artificial Intelligence，AI）起源于20 世纪中期，其目标是使智能行为自动化。20世纪90年代，人工智能开始涉足制造领域应用，专家系统、模式识别、神经网络等成为当时学术探讨的重点，出现了“智能制造”的概念，并一度成为研究热点，但实际应用寥寥。主要原因在于当时的人工智能仅从计算机技术应用的角度去适应制造过程的需求，缺乏成熟的产品数字模型、网络技术支持；另一方面，当时的工业领域从生产工具角度更关注工艺装备数字控制、自动控制，从制造过程角度更关注CAD/CAM应用、柔性制造系统（FMS）、计算机集成制造系统（CIMS），尚不完全具备在全过程上广泛应用人工智能的基础环境。

进入21世纪，电子、信息、计算等技术的发展推动了互联网、物联网、大数据等技术领域的快速发展，引发了工业模式的变革。德国称这种变革为第四次工业革命，即“工业4.0”；美国则称其为第三次创新变革浪潮，认为未来工业的特征是“工业互联网”，最终的结果殊途同归，就是更高的智能化，而新工业革命变革的基本特征就是智能制造。

智能制造技术是在信息化、数字化、自动化装置及系统应用的基础上，将人工智能引入到制造理论及生产运行过程中，形成以存储、计算、逻辑、推理为特征的机器智能所驱动的产品制造技术。智能制造技术是人工智能与制造技术的有机结合，其基本内涵是指在制造过程的各个环节，采用人机交互、高度柔性与高度集成的方式，通过计算机模拟人类专家的智能活动，对生产运行过程进行分析、判断、推理和决策，延伸或取代制造活动中人的脑力劳动，并对人类专家的制造智能进行收集、存储、完善、共享、继承与发展。可以说，传统的工具和设备延伸了人的四肢能力，智能制造技术则扩展了人的大脑能力。

智能制造的典型特征是“状态感知——实时分析——自主决策——精准执行”（图1），即利用传感系统获取企业、车间、设备的实时运行状态信息和数据，通过高速网络实现数据和信息的实时传输、存储和结构化处理，根据分析的结果，按照设定的规则做出判断和决策，再将处理结果反馈到现场调整执行状态。智能制造技术实现了从人工智能到机器智能、从机器智能再到系统智能的进步和发展。

智能制造的前提是产品和制造过程的数字化模型、数字化控制的工艺装备、网络化集成的制造系统、基于传感网络或知识库的智能化处理。智能制造系统是人机一体化的混合系统，在智能制造系统中，机器智能和人的智能将紧密地集成在一起协同工作。

智能制造引发

产品研制模式变革

产品研制已经进入数字化时代，数字化表达、网络化连通、协同化研制、数字化执行已经成为新产品研制的基本模式，数字化模型替代了传统的设计图，制造过程以数字化模型为**数据源，进行机械加工、钣金成形、复材构件生产、零部件装配等制造活动；数字化的装备成为各个工艺环节不可或缺的基础资源，复杂形状零部件制造的工艺活动已经由传统的手工操作变成程序控制执行，这种数字化执行手段为实现航空产品智能制造奠定了基础。

智能制造给航空产品研制过程带来的变革主要体现在以下3个方面：

(1) 智能加工工艺

数字化加工过程是根据设计模型和工艺要求确定加工工艺及程序，基于空间和时间的确定性关系来完成产品制造，加工状态是依靠人员监控、事后检测来确认的，难以实时掌握加工过程中工况变化并及时调整，导致航空产品零部件质量一致性不稳定、表面质量状态波动大。

智能加工工艺形成一种实时优化调整模式，制造过程中增加对加工过程、时变工况的在线监测，利用智能化技术对获取的加工过程状态信息进行实时分析、评估和决策，实现对加工过程的自主学习和决策控制；通过自主学习形成工艺知识库，支持工艺设计与程序设计过程，实现工件加工工艺的自主决策设计和优化。

(2) 智能装备及智能制造单元

数控装备是按确定的空间关系和程序逻辑来运转的，随着数控系统计算处理能力的不断提升和功能部件不断发展完善，数控装备的加工效率、稳定性、灵活性、信息处理能力都有了极大的提高，基于工况的自主处理能力日趋增强。

制造领域的智能装备及智能制造单元主要包括智能机床、智能机器人、智能控制装置及系统、智能物流系统、传感识别及信息采集装置等，能够对制造过程中运动、功率、扭矩、能量、信息等状态进行实时监测，并实现基于规则的自主决策与自适应控制（图２）。

(3) 智能制造系统

从狭义的制造看，产品制造包含一系列工艺过程和工序过程，原材料进入由工艺装备、物流系统、工作人员等组成的制造系统，经过不同的工序或工艺处理，形成符合设计要求的产品。智能制造系统以数字化技术为基础，引入智能处理决策功能，构建出基于智能化装备、智能化工艺、传感网络、智能决策处理系统、人机互联的智能化制造系统，使制造智能由个体智能跨越到整体智能，提升大数据量、高自动化环境下人们对中制造数据、加工状态、调整决策的掌控能力（图３）。

智能制造系统依据产品类型和主体制造工艺不同而有所差异，可分为切削加工、钣金成形、复合材料构件制造、整机装配等不同类型，但他们均应具备智能化工艺设计与优化、智能化运行管控、传感网络及实时处理、制造数据采集与知识库、在线学习和工艺优化等基本能力。

智能制造技术发展思路

发展智能制造技术，应从支撑技术入手，实现从智能制造单元、智能制造系统到智能工厂的演进。

智能支撑技术重点要突破的技术包括：适用于航空制造工况及其产品的智能传感技术，基于大数据的各种工况感知信息的采集、融合和分析处理技术，分布式实时网络的构建及赛博物理融合系统（CPS）技术，制造过程的虚拟建模、半物理和物理仿真技术等。

智能制造装备和单元技术重点要突破的内容包括：专用嵌入式控制单元、减速机等智能核心器件，实时状态监控、健康检测、故障诊断等实时运行监控方法，基于测量反馈的多轴加工、基于力感知的加工和定位智能化执行单元，知识建模、智能决策支持系统等。

智能制造系统重点要突破的技术包括：制造系统的分布式网络化管控、多机器人的协同控制、工艺与装备的信息交互与过程优化、系统状态监控与智能化加工决策、制造过程建模仿真与工艺优化等。

智能工厂要解决的关键技术包括：工艺布局规划与虚拟工厂、智能仓储与物流、智能化生产调度、质量状态跟踪与智能化检测等。