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本人觉得前景非常的光明首先，智能的家电首先已经出现在国内国外各大商场了，所以这是作为一个硕士生来说还是比较不错的话题的 另外，如果你是写论文的话还是写写比较超前的话题，例如，将来的智能机器人(制造业中应用于电子业，如电子板，电容，各种芯片等等)如果是想将来有这样的发展的话，还是学一学关于电子类的智能体，单片机就不错 也不知道我说的对不对你的头，有时间再交流。 
1、人工智能技术。因为IMS的目标是计算机模拟制造业人类专家的智能活动，从而取代或延伸人的部分脑力劳动，因此人工智能技术成为IMS关键技术之一。IMS与人工智能技术（专家系统、人工神经网络、模糊逻辑）息息相关。2、并行工程。针对制造业而言，并行工程是一种重要的技术方法学，应用于IMS中，将最大限度的减少产品设计的盲目性和设计的重复性。3、信息网络技术。信息网络技术是制造过程的系统和各个环节“智能集成”化的支撑。信息网络同时也是制造信息及知识流动的通道。4、虚拟制造技术。虚拟制造技术可以在产品设计阶段就模拟出该产品的整个生命周期，从而更有效，更经济、更灵活的组织生产，实现了产品开发周期最短，产品成本最低，产品质量最优，生产效率最高的保证。同时虚拟制造技术也是并行工程实现的必要前提。5、自律能力构筑。即收集和理解环境信息和自身的信息并进行分析判断和规划自身行为的能力。强大的知识库和基于知识的模型是自律能力的基础。6、人机一体化。智能制造系统不单单是“人工智能系统，而且是人机一体化智能系统，是一种混合智能。想以人工智能全面取代制造过程中人类专家的智能，独立承担分析、判断、决策等任务，目前来说是不现实的。人机一体化突出人在制造系统中的核心地位，同时在智能机器的配合下，更好的发挥人的潜能，使达到一种相互协作平等共事的关系，使二者在不同层次上各显其能，相辅相成。7、自组织和超柔性。智能制造系统中的各组成单元能够依据工作任务的需要，自行组成一种最佳结构，使其柔性不仅表现运行方式上，而且表现在结构形式上，所以称这种柔性为超柔性，类似于生物所具有的特征，如同一群人类专家组成的整体。
中国制造业未来发展趋势 今年是中国加入WTO第十一年，这期间，中国经济从全盘接纳“全球秩序”到与美国和欧盟比肩跻身世界三大巨头之列，制造业的迅猛发展是最好的佐证。然而，面对全球制造业的产能不断扩大、劳动力成本上升、产品同质化竞争激烈、利润率下降、消费者需求更加苛刻等难题，我国制造业未来的发展趋势如何呢？ 一、走向智能化 装备制造业为国民经济和国防建设提供技术保障，是制造业的核心组成部分，是国民经济发展特别是工业发展的基础。建立起强大的装备制造业，是提高中国综合国力，实现工业化的根本保证。经过多年发展，我国装备制造业已经形成门类齐全、规模较大、具有一定技术水平的产业体系，成为国民经济的重要支柱产业。 我国已经成为装备制造业大国，但产业大而不强、自主创新能力薄弱、基础制造水平落后、重复建设和产能过剩等问题依然突出。智能制造系统最终要从以人为主要决策核心的人机和谐系统向以机器为主体的自主运行转变。例如发展智能化产品（聪明机床）；生产过程的自动化、智能化；发展工业自动控制技术和产品（传感元件、自动化仪表、PLC、DCS、FCS、现场总线、数控系统）、远程监控、检测、诊断等。 中国也是农业大国，农用机械的智能化对中国制造业影响很大，关注“三农”，扶持发展先进适用农用装备，按照先进、适用、经济、安全等原则，鼓励100马力以上大马力拖拉机及关键零部件、配套农机具，农作物移栽机械，农业收获机械，牧草收获机械，节水灌概设备，以及沼气设备等的发展。 智能制造装备是高端装备制造业的重点方向之一。随着产业结构不断调整升级，近年来我国智能制造装备市场规模不断扩大。考虑到智能装备的战略地位，以及在推动制造业产业结构调整和升级中的重要作用，“十二五”期间国家将持续加大对智能装备研发的财政支持力度，并且将建立首台(套)装备示范项目保险机制。智能化非常重要：产品装备实现数字化，向国民经济各部门提供智能化工具，从而提高我国社会生产力水平、提高我国装备制造业国际竞争力。 二、打造自主品牌 长期以来，数控机床是我国装备制造业的短板，高档数控系统与重型、精密机床，一直被国外厂家垄断。经过“十一五”期间的系统攻关，以华中数控(540，42，78%)“华中8型”高档数控系统为代表的国内高档数控机床取得了可喜的突破，为数控机床配套的数控系统和功能部件自给率达到了60%，自主研发的数控系统可靠性平均无故障时间达到2万小时。此外，大型飞机科技重大专项进展良好，具有自主知识产权的新支线ARJ—21飞机正在进行试飞，预计今年将开始批量交付。“嫦娥工程”及“载人航天”取得阶段性重大成果。“十一五”期间，机械产品国内市场占有率由2005年的80%进一步提高到2010年的85%以上，对国民经济各行业的保障能力明显增强。近年来钢铁、采矿、水泥、石化等行业的高速发展，也推动了相关装备制造业自主创新能力的提升。目前，1000万吨级钢铁企业常规流程成套设备、2000万吨级露天矿成套设备、日产4000—10000吨级熟料干法工艺水泥成套设备已能自主提供。30万吨/年合成氨设备实现自主化，百万吨乙烯装置裂解气压缩机、丙烯压缩机和乙烯压缩机等关键“三机”也已研制成功。企业自主创新动力不足，为电力、石化、冶金、铁路等行业提供的主要装备，关键技术依赖引进。用于新产品、新工艺和新技术研发的投入不足，原创性技术成果少，具有自主知识产权产品少。产、学、研、用结合不紧密，产业共性应用技术研发缺位，公共试验检测平台缺乏，社会科技成果转化率低。基础制造水平滞后，长期以来，为整机和成套设备配套的轴承、液气密元件、模具、齿轮、弹簧、粉末冶金制品、紧固件等基础件，泵、阀、风机等通用件，工业自动化控制系统、仪器仪表等测控部件，质量和可靠性不高，品种规格不全；特种原材料长期依赖进口；铸造、锻造、焊接、热处理、表面处理等基础工艺落后，专业化程度低。部分行业产能过剩矛盾突出。除中小型普通机床制造、交联电缆行业等传统行业产能过剩矛盾依然突出外，近几年来，一些地方片面追求发展速度，热衷于仍然热衷于新上项目、铺摊子，在国家严格调控“两高一资”等行业固定资产投资的形势下，纷纷将投资重点转向装备制造业，导致一些新兴行业投资过热，出现产能过剩隐优，过度竞争风险加剧，如风力发电设备、大型盾构机、大型压力机等。如不及时加以调控，不仅将使企业陷入生产经营困难，还将影响产业自主创新和结构调整的步伐。这些问题已经成为制约制造业打造自主品牌的瓶颈。 三、转向服务型制造 过去十年，中国装备制造业已经局部达到了世界先进水平，然而在未来十年，如何能从大而不强跻身真正的世界制造业强国，面临系列挑战。正如中国经济学家樊钢所指出的，中国制造的转型升级并非单纯的放弃原有产业，转而去做高科技，在企业转型升级背后，必须要与其关联的要素市场相配合。 中国机械科学研究总院原副院长屈贤明向《中国联合商报》表示，未来十年，中国装备制造业需要由生产型制造向服务型制造转变。大力发展包括系统设计、系统成套、工程承包、设备租赁、远程诊断服务、回收再制造等现代的制造服务业。制造服务业的发展滞后，也令企业在价值链高端缺席。他说：“为用户提供系统设计、系统成套、工程承包、远程诊断维护、回收再制造、租赁等服务业未能得到培育，绝大多数企业的服务收入所占比重低于10%，国外已经超过50%，我们主要业务是属于价值链低端的加工装配环节。” 事实上也证明，中国制造企业重构商业模式、向服务业务转型有两条路可走，一是提供基于产品的增值服务，从总体上提升客户的产品拥有体验;二是提供脱离产品的专业服务，利用企业在研发、供应链、销售等运营能力上的优势，为其他企业提供专业服务。湖北富邦科技和其他一些中国制造企业已经开始重构商业模式的有益探索，主要是为客户提供基于产品的增值服务，以保留自身原有的产品制造优势，减少变革风险。 服务制造是制造业产业发展的重要桥梁，中国当前的制造业虽然有“世界工厂”“制造大国”等美誉加身，实际上更多的企业是在给西方发达国家“打工”。有关专家给出的解释是，中国制造企业集中在中、低端市场竞争，纷纷搞价格战，无力争夺高端市场，这使得企业的利润率极其低下。而现代制造业作为一个整体产业链，早就脱离了单纯的产品、生产线和流水线的局限，它包含了研发、品牌、行销、物流、金融、谘询、文化、客户管理、会展、培训、设备改造、设备租赁、供应链管理、产品回收、商标专利等诸多方面。服务制造是在服务业和制造业不断融合的背景下应运而生的，是为了实现制造价值链中各自利益相关者的价值增值，进而达到一种高效创新的制造模式，也是世界先进制造业发展的新方向。它包括基于制造的服务和面向服务的制造两个方面。尤其值得一提的是，制造与服务的深度结合，一大关键因素是企业本身要具有核心产品或者说核心能力，围绕核心产品或者核心能力进行创新，与服务业相结合，才能取得更好的发展。只有围绕着它的核心产品，客户才认可它的整体解决方案。因此，“服务制造”对于中国制造业由大到强、实现产业结构的转型具有积极的意义。 四、制造业的信息化 信息技术与中国制造业的融合朝着深度、广度大力推进。信息化与工业化融合推进的重点包括发展智能工具、构建数字企业、实现节能减排、促进转型升级、做强信息产业、催生新兴产业等六个方面。 随着电子信息技术的发展，世界机床业进入了以数字化制造技术为核心的机电一体化时代，而数控机床就是代表产品之一。行业规模不断壮大，中国国产高档数控机床明显进步，国产中高档数控系统取得重大突破，这些都充分说明，中国数控机床整体水平全面提升。在数量持续增长的同时，数控机床的质量也在追赶世界的进程中不断加速。同时，作为数控机床核心技术的国产数控系统同样取得重大突破。制造业与信息技术、高新技术融合，能够促进传统制造业向现代制造业转型升级。 中国的制造业信息化已经发展到了共性和个性全面共同促进的时候。面向诸多的企业，系统集成商、社会中介机构、服务实施单位把共性的平台去和每一个企业的个性结合起来来组织实施，这样才能够良性互动地推动我国信息化的发展。未来，集成与协同将是制造业信息化技术发展的主旋律。如何来实现？在空间跨度上，从企业的集成到企业间的集成，走向企业间产业链、企业集团甚至跨国集团这种基于企业业务系统的集成；在时间跨度上，从侧重于产品的设计和制造过程，走到了产品全生命周期的集成过程；在集成和协同的重点上，从多年来以信息共享为集成的重点，走到了过程集成的阶段，正在向知识与智能发展的集成阶段迈进。在集成和协同的关键技术方面，现阶段的企业很多都集中在单元技术的应用，从发展的角度，会由这些单元技术产品通过集成平台，形成企业的信息集成平台系统，并朝着企业综合能力平台发展。
人工智能的发展现状处于成长期，由于相关人才的数量比较少，人工智能的人才市场处于空缺，出现了供不应求的状况。加之国家发布相关政策促进人工智能的发展；一些省份也比较重视人工智能的发展
生产力在不断进步，推动着科技的进步与革新，以建立更加合理的生产关系。自工业革命以来，人力劳动已经逐渐被机械所取代，而这种变革为人类社会创造出巨大的财富，极大地推动了人类社会的进步。时至今天，机电一体化，机械智能化等技术应运而生并已经成为时代的主旋律。人类充分发挥主观能动性，进一步增强对机械的利用效率，使之为我们创造出愈加巨大的生产力，并在一定程度上维护了社会的和谐。工业机器人的出现是人类在利用机械进行社会生产史上的一个里程碑。在发达国家中，工业机器人自动化生产线成套设备已成为自动化装备的主流及未来的发展方向。国外汽车行业、电子电器行业、工程机械等行业已经大量使用工业机器人自动化生产线，以保证产品质量，提高生产效率，同时避免了大量的工伤事故。全球诸多国家近半个世纪的工业机器人的使用实践表明，工业机器人的普及是实现自动化生产，提高社会生产效率，推动企业和社会生产力发展的有效手段。机器人的历史并不算长，1959年美国英格伯格和德沃尔制造出世界上第一台工业机器人，机器人的历史才真正开始。德沃尔曾于1946年发明了一种系统，可以“重演”所记录的机器的运动。1954年，德沃尔又获得可编程机械手专利，这种机械手臂按程序进行工作，可以根据不同的工作需要编制不同的程序，因此具有通用性和灵活性，英格伯格和德沃尔都在研究机器人，认为汽车工业最适于用机器人干活，因为是用重型机器进行工作，生产过程较为固定。1959年，英格伯格和德沃尔联手制造出第一台工业机器人。我国1993年的机器人装机台数约在1000台，仅占全世界的16%，显得无足轻重，其中，国产机器人所占比例更低。 目前我国的机器人总数虽然较少，但国内机器人市场需求却很大，并呈上升趋势。在国家"七五"和"八五"攻关以及"863"计划等的推动下，我国机器人技术已有较大发展。智能机器人的研究获得进展，在机器人技术型号、机器人应用工程和机器人基础技术研究等方面取得显著成绩，跟踪了国际高级机器人技术，缩短了与国际先进水平的差距。1993年，全国机器人装机台数比1991年翻了一番，相对增长率很大。 尽管有人对我国发展机器人技术尚存模糊认识，但是，越来越多的人已经认识到，高级机器人(包括工业机器人和智能机器人)是关键的自动化技术之一，是我国现代化建设必不可少的重要技术。这种高技术涉及柔性加工系统(FMS)、计算机集成制造系统(CIMS)、智能制造系统(IMS)、柔性自动化(FA)和自动工厂(AF)等， 机器人是多学科交叉的产物，集成了运动学与动力学、机械设计与制造、计算机硬件与软件、控制与传感器、模式识别与人工智能等学科领域的先进理论与技术。同时，它又是一类典型的自动化机器，是专用自动机器、数控机器的延伸与发展。当前，社会需求和技术进步都对机器人向智能化发展提出了新的要求。 随着社会进步的步伐日益加快，对自动化的需求正在从制造业向工程、社会、生活等广泛领域扩展。原来在工厂结构化环境下工作的自动机器或工业机器人，适合于大规模、较少柔性和变动的生产环境，对智能程度并无过高要求，而在广泛领域内所需要的自动机器，则要满足不同的非结构环境下的不同需求，必须具有综合集成和自主的能力，向以技术集成为特征征的智能机器人发展。信息技术需要载体，用信息化改造传统工业和各行各业，最后都要落实到用自动机器去完成信息的物化，机器人就是其载体之一。而另一方面，信息技术的发展，特别是高性能计算机、通讯网络和电子器件、模式识别和信号处理、软件等技术的进展，又可促进机器人本身“智力”和“体质”的增强，为机器人向智能化、多样化发展创造条件，机器人技术与信息技术的这种互动发展在信息技术飞速发展的今天更为突出，这使机器人的高技术含量不断得到提升，始终处于高技术研究的前沿。 机器人由于本身具有无限的想象空间，历来是概念创新、技术创新的源泉，无论是在空间、水下、救灾、服务、医疗、娱乐……领域，都可根据需要设想出具有对应功能的智能机器人，而且这种想象空间由低到高，永无止境。当前，由于自动化的概念正在急速向广泛领域扩展，而信息技术的发展又极大地提高了机器人的智能程度，使这种想象空间的扩展有了需求和实现的可能，从而会更加激励围绕机器人的概念创新和技术创新，并蕴含着产生各种竞争前核心技术的可能性，从而必然是国际科技创新的重要竞争点。 机器人是多学科交叉的产物，但随着机器人应用环境和任务的复杂化，在非结构复杂环境下的信息综合与处理、针对复杂任务的规划和协调的难度和影响变得突出，需要采用信息反馈、优化控制、协调集成的理论、方法与技术去解决，控制学科在系统优化和综合集成方面的优势，将越来越在智能机器人中发挥主导作用。而智能机器人作为一种自动化系统，无论在理论与技术的覆盖面与前沿性、与各种先进信息技术的结合以及物理实现的多样性方面都是其它任何一类自动化系统所不能比拟的。因此，机器人在自动化科学技术中的代表性和地位将随着其应用范围的拓宽、所采用信息技术的更新和智能程度的提高，得到进一步的认可。 在机器人向智能化的发展中，多机器人协作系统是一类具有覆盖性的技术集成平台。如果说单个机器人的智能化还只是使个体的人变得更聪明，那么多机器人协作系统则不但要有一批聪明的人，还要求他们能有效地合作。所以它不仅反映了个体智能，而且反映了集体智能，是对人类社会生产活动的想象和创新探索。 多机器人协作系统有着广泛的应用背景，它与自动化向非制造领域的扩展有着密切的联系，由于应用环境转向非结构化，多移动机器人系统应能适应任务的变化以及环境的不确定性，必须具有高度的决策智能，因而，对多移动机器人协作的研究已不单纯是控制的协调，而是整个系统的协调与合作。在这里，多机器人系统的组织与控制方式在很大程度上决定了系统的有效性。多机器人协作系统还是实现分布式人工智能的典范。分布式人工智能的核心是把整个系统分成若干智能、自治的子系统，它们在物理和地理上分散，可独立地执行任务，同时又可通过通信交换信息，相互协调，从而同完成整体任务，这无疑对完成大规模和复的任务是富有吸引力的，因而很快在军事、信及其他应用领域得到了广泛重视。多机器协作系统正是这种理念的具体实现，其中每机器人都可看作是自主的智能体，这种多智体机器人系统MARS（Multi—AgentRoboticSystems）现已成为机器人学中一个新的研究热点。 多移动机器人系统由于具有移动功能，能在非结构环境下完成复杂任务，是多机器人协作系统中最具典型意义和应用前景、也是得到最广泛研究的一类系统。 体系结构是系统中机器人之间逻辑上和物理上的信息关系和控制关系，以及问题解能力的分布模式，它是多移动机器人协作行为的基础。一般地，多移动机器人协作系统的体系结构分为集中式（Centralized）和分式（Distributed）两种。集中式体系结构可用一个单一的主控机器人（Leader）来规划，该机器人具有关于系统活动的所有信息。而分布式体系结构则没有这样一个机器人，其中所有机器人相对于控制是平等的。尽管集中式体系结构可实现全局最优求解，但因考虑到不确定性影响，实际上人们更偏好分布式结构。近年采，在分布式体系结构中，为了克服机器人在实际环境中对环境建模的困难，，提高多移动机器人协作系统的鲁棒性和作业能力，一些学者采用了基于行为的反应式控制体力，一些学者采用了基于行为的反应式控制体系结构，将合作行为建立在一种反应模式上，加快了移动机器人对外界的响应，避免了复杂的推理，从而提高了系统的实时性。 感知是智能机器人行动的基础，包括“感觉”（传感）和“知道与理解”信息融合与利用）。在移动机器人中最主要的感知问题是定位和环境建模问题[7]o虽然已有里程计推算、基于视觉的路标识别、基于地图匹配的全局定位、陀螺导航、GPS等多种定位方法，但在未知非结构环境中，目前有GPS才能实现可实用的全局定位。但GPS同时受到精度、安全等因素的限制。如何借助机器人之间的配合提高定位和环境建模能力，是研究多移动机器人系统智能的重要内容。近年来，提出了多种环境地图建立与定位的同步处理方法[8]，其中环境建模与定位过程是相互伴随的，两者在彼此迭代的过程中逐步清晰化，但往往要求苛刻的环境条件。此外，在不少协作任务中只需要合作者间的相对位置信息，如编队及局部避碰等，因此基于传感器的局部定位也受到关注，机器人之间通过超声、红外、激光或视觉等传感器相互探测，然后通过统计、滤波等算法进行信息融合，由此得到系统中各机器人的相对位置。 我国在该领域的研究工作已经起步，在863计划、自然科学基金等资助下，经过多年的持续研究，国内已经有一批单位，在局部领域达到了较高的研究水平，实验研究情况也有了明显改善，但也遇到了诸多困难，尤其是在复杂系统控制与分布式智能领域的相关基础研究明显不足，缺乏强有力的理论和技术支持，而且大部分技术对环境的要求比较苛刻这诸多原因限制了多移动机器人系统的发展和向实用系统的转化面对真实世界的非结构化和动态特点，高适应性，、高柔性的协作理论、方法与技术将是今后的研究重点。
