人工智能在当代社会已经是一个不可阻拦的发展大趋势，而且人工智能的影响和运用也深入到了社会生活等方方面面，对人类的衣食住行产生了巨大的改变，同时也在改变着传统或者现代的产业结构和人员配置。人类生活的各个行业例如农业、体育、医疗卫生、制造业、律师行业、记者和编辑行业等领域都已经在或者将会在未来深入使用人工智能技术，这对于未来世界的改变是巨大而且无法想象的。在未来几年内，机器人与人工智能能给世界带来的影响将远远超过个人计算和互联网在过去三十年间已经对世界所造成的改变。人工智能将成为未来10年内的产业新风口，像200I安钱电力彻底颠覆人类世界一样，人工智能也必将掀起一场新的而且持续深入的产业革命。但是事情的发展总是两面性的，人工智能的发展和百年前的工业革命一样将会在很大程度上造成劳动力的转换，在这个过程中，将会出现一系列的问题，而这些问题很有可能成为阻碍人工智能继续发展的巨大阻力。人工智能领域的最新发展对科技变化的促进作用可能会以两种基本的方式搅乱我们的劳动市场。首先，大部分自动化作业都会代替工人，从而减少工作的机会，这就意味着血药人工作的地方变得更少，这种威胁显而易见，也很容易度量；另外，很多科技进步会通过让商家重组和重建运营的方式来改变游戏规则，这样的组织精华和流程不仅经常会淘汰工作岗位，也会淘汰技能。但从总体上来说，人工智能所带给未来人类世界的好处是要大于其弊端的，而且在未来人类生活的理想蓝图中，人工智能也会发挥着很大的作用和推动力，这是一个必然也无法阻止的趋势。
我觉得和传统的制造业结合还是不错的，毕竟产痛的只在也会耗费很多的人力，如果和人工智能相结合的话，会节省很多的人力。
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。
传统都靠人和一些基础设备完成，优管 总结智能制造是让信息化系统和机器人结合，同时通过数据分析对生产情况及时展现和分析，能提高效率，降低错误操作，减少人工成本等，
不是的！ 1、三D设计是新一代数字化、虚拟化、智能化设计平台的基础。它是建立在平面和二维设计的基础上，让设计目标更立体化，更形象化的一种新兴设计方法。学习设计的美术的确很重要。主要是要对立体方面有感觉，但如果经过自己的锻炼和对软件的熟练程度。克服这点小问题应该是可以的。最主要的就是你有足够的时间锻炼自己。熟练对软件的掌握。要相信自己可以。不要硬着头皮去做。每个东西都技巧。 2、人工智能技术的基本原理、控制方法及应用。在简述人工智能的理论与方法基础上，较详细地介绍了人工智能在工业领域中的应用，包括人工智能基础知识专家系统、智能控制、计算智能及其应用、数据挖掘与智能决策、智能制造、智能机器人、综合集成智能系统和智能系统及装备实例等。
人工智能课程报告 摘要：自上世纪五十年代以来，经过了几个阶段的不断探索和发展，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来，随着信息技术的快速进步，与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新，就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点，尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。概述 自20世纪90年代以来，随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈，对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注，且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。 人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲，人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的，它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具有以下特点：学习行为一般具有明显的目的性，其结果是获取知识；学习系统中结构的变化是定向的，要么由学习算法决定，要么由环境决定；学习系统是构造智能系统的中心骨架，它是全面组织与保存系统知识的场所。因此，人工智能学习研究的一个主要目的是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但是，不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。一人工智能学习的历史性基础和发展步伐 人工智能学习的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。 一般认为，人工智能的思想萌芽可以追溯到德国著名数学家和哲学家莱布尼茨(Leibnitz，1646-1716)提出的"通用语言"设想。这一设想的要点是：建立一种通用的符号语言，用这个语言中的符号表达“思想内容”，用符号之间的形式关系表达“思想内容”之间的逻辑关系。于是，在“通用语言”中可以实现“思维的机械化”这一设想可以看成是对人工智能的最早描述。 计算机科学的创始人图灵被认为是“人工智能之父”，他着重研究了一台计算机应满足怎样的条件才能称为是“有智能的”。1950年他提出了著名的“图灵实验”：让一个人和一台计算机分别处于两个房间里，与外界的联系仅仅通过键盘和打印机。由人类裁判员向房间里的人和计算机提问，并通过人和计算机的回答来判断哪个房间里是人、哪个房间里是计算机。图灵认为，如果“中等程度”的裁判员不能正确地区分，则这样的计算机可以称为是有智能的。“图灵实验”是关于智能标准的一个明确定义。有趣的是，尽管后来有些计算机已经通过了图灵实验，但人们并不承认这些计算机是有智能的。这反映出人们对智能标准的认识更深入、对人工智能的要求更高了。 图灵和冯·诺依曼的上述工作，以及麦克考洛和匹茨对神经元网的数学模型的研究，构成了人工智能的初创阶段，这其实也是人工智能学习的开始。 人工智能早期研究给人的深刻印象是博羿，与自动定理证明的研究意义不限于数学一样，搜索的研究意义也不限于博弈。根据认知心理学的信息处理学派的观点，人类思维过程的很大一部分可以抽象为从问题的初始状态经中间状态到达终止状态的过程，因此可以转化为一个搜索问题，由机器自动地完成。例如“规划”问题。设想一台机器人被要求完成一项复杂任务，该任务包含很多不同的子任务，其中某些子任务只有在另一些子任务完成之后才能进行。这时，机器人需要事先“设想”一个可行的行动方案，使得依照该方案采取行动可以顺利完成任务。“规划”即找出一个可行的行动案，可以通过以其子任务为状态、以其子任务间依赖关系为直接后继关系的状态空间中的搜索来实现。 人工智能的早期研究还包括自然语言理解、计算机视觉和机器人等等。通过大量研究发现，仅仅依靠自动推理的搜索等通用问题求解手段是远远不够的。Newell和Simon等人的认知心理学研究表明，各个领域的专家之所以在其专业领域内表现出非凡的能力，主要是因为专家拥有丰富的专门知识(领域知识和经验)。70年代中期，Feigenbaum提出知识工程概念，标志着人工智能进入第二个发展时期。知识工程强调知识在问题求解中的作用；相应地，研究内容也划分为三个方面：知识获取，知识表示和知识利用。知识获取研究怎样有效地获得专家知识；知识表示研究怎样将专家知识表示成在计算机内易于存储、易于使用的形式；知识利用研究怎样利用已得到恰当表示的专家知识去解决具体领域内的问题。知识工程的主要技术手段是在早期成果的基础上发展起来的，特别是知识利用，主要依靠自动推理和搜索的技术成果。在知识表示方面，除使用早期工作中出现的逻辑表示法和过程表示法之外，还发展了在联想记忆和自然语言理解研究中提出的语义网表示法，进而引入了框架表示法，概念依赖和脚本表示法以及产生式表示法等等各种不同方法。与早期研究不同，知识工程强调实际应用。主要的应用成果是各种专家系统。专家系统的核心部件包括：(a)表达包括专家知识和其他知识的知识库。 (b)利用知识解决问题的推理机。 大型专家系统的开发周期往往长达10余年，其主要原因在于知识获取。领域专家虽然能够很好地解决问题，却往往说不清自己是怎么解决的，使用了哪些知识。这使得负责收集专家知识的知识工程师很难有效地完成知识获取任务。这种状况极大的激发了自动 知识获取----机器学习研究的深入发展。已经得到较多研究的机器学习方法包括：归纳学习、类比学习、解释学习、强化学习和进化学习等等。机器学习的研究目标是：让机器从自己或“别人”的问题求解经验中获取相关的知识和技能，从而提高解决问题的能力。 80年代以来，随着计算机网络的普及，特别是Internet的出现，各种计算机技术包括人工智能技术的广泛应用推动着人机关系的重大变化。据日美等国未来学家的预测，人机关系正在迅速地从“以人为纽带”的传统模式向“以机为纽带”的新模式转变人机关系的这一转变将引起社会生产方式和生活方式的巨大变化，同时也向人工智能乃至整个信息技术提出了新的课题。这促使人工智能进入第三个发展时期。 在这个新的发展时期中，人工智能面临一系列新的应用需求。首先是需要提供强有力的技术手段，以支持分布式协同工作方式，现代生产是一种社会化大生产，来自不同专业的工作者在不同或相同的时间、地点从事着同一任务的不同子任务。这要求计算机不仅为每一项子任务提供辅助和支持，更需要为子任务之间的协调提供辅助和支持。由于各个子任务在很大程度上可以独立地进行，子任务之间的关系必然呈现出动态变化和难以预测的特点。于是，子任务之间的协调（即对分布协同工作的支持）向人工智能乃至整个信息技术以及基础理论提出了巨大的挑战。 其次，网络化推进了信息化，使原本分散孤立的数据库形成一个互连的整体，即一个共同的信息空间。尽管现有的浏览器和搜索引擎为用户在网上查找信息提供了必要的帮助，这种帮助是远远不够的，以至于“信息过载”与“信息迷失”状况日益严重。更强大的智能型信息服务工具已成为广大用户的迫切需要。另一方面，信息空间对人类的价值不仅在于单独的信息条目（比如某厂家生产出了某一新产品的信息），还远在于一大类信息中隐藏着的普遍性知识（比如某个行业供求关系的变化趋势）。于是，数据中的知识发现也成为一项迫切的研究课题。机器人始终是现代工业的迫切需求。随着机器人技术的发展，研究重点已经转向能在动态、不可预测环境中独立工作的自主机器人，以及能与其他机器人（包括人）协作的机器人。显然，这种机器人之间的合作可以看成是物理世界中的分布式协同工作，因而包括相同的理论和技术问题。 由此可见，人工智能第三发展时期的突出特点是研究能够在动态、不可预测环境中自主、协调工作的计算机系统，这种系统被称为Agent 。目前，正围绕着Agent的理论、Agent的体系结构和Agent语言三个方面展开研究，并已产生一系列重要的新思想、新理论、新方法和新技术。在这一研究中，人工智能呈现一种与软件工程、分布式计算以及通讯技术相互融合的趋势。Agent研究的应用不限于生产和工作，还深入到人们的学习和娱乐等各个方面。例如，Agent与虚拟现实相结合而产生的虚拟训练系统，可以使学生在不实际操纵飞机的情况下学飞行的基本技能；类似地，也可使顾客“享受”实战的“滋味”。 我国也先后成立中国人工智能学会、中国计算机学会人工智能和模式识别专业委员会和中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会等学术团体，开展这方面的学术交流。此外国家还着手兴建了若干个与人工智能研究有关的国家重点实验室，这些都将促进我国人工智能的研究，为这一学科的发展作出贡献。 综观人工智能学习的发展历程，可以看出它始终遵循的基本思路。首先是强调人类智能的人工实现而不是单纯的模拟，以便尽可能地为人类的实际需要服务。其次是强调多学科的交叉结合，数学、信息科学、生物学、心理学、生理学、生态学以及非线性科学等等越来越多的新生学科被融入到人工智能学习的研究之中。 二人工智能学习的主要技术及其发展趋势 目前人工智能学习研究的3个热点是：智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱：数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。 主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择和承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。 新一代的智能技术是指80年代以来迅速发展起来的以神经网络（ANN）、进化计算、模糊逻辑、Agent为主要代表的计算只能技术，其中主要具有学习进化与自组织的能力。 神经网络也就是模拟人脑中神经元的功能，希望通过模拟人脑最基本的单位神经元功能来模拟人脑的功能。它通过一定的范例训练构成的神经网络，就象教一个小孩子一样，在训练结束后，这个神经网络就可以完成特定的功能了。它是通过范例的学习，修改了知识库和推理机的结构，达到实现人工智能的目的。 最后还有一个应用领域，就是模型识别，我想它应该在知识挖掘中应用不小，因为现在工程中的获得的数据越来越多，要想人为地从这些数据中确定某一规律都不容易，更不要说在这些数据中发现新规律了，因此有必要进行数据挖掘，它的应用对于决策支持系统将有着巨大的意义。 人可以思考，人工智能也需要思考，这就是推理；人可以学习，人工智能也就需要学习；人可以拥有知识，那么人工智能也就需要拥有知识。 人工智能是为了模拟人类大脑的活动的，人类已经可以用许多新技术新材料代替人体的许多功能，只要模拟了人的大脑，人就可以完成人工生命的研究工作，人创造自己，这不但在科学上，而且在哲学上都具有划时代的意义。 学习是指系统适应环境而产生的适应性变化，它使得系统在完成类似任务时更加有效。80年代以来，ANN的学习机制再次得到人们的重视，基于连接机制的亚符号学习又一次成为的当今学习机制研究的热点，提出了竞争学习，进化学习、加强学习等各种新的学习机制。机械式学习。它的另一个名称死记式学习能够直接体现它的特点，这是一种最简单的，最原始的学习方法，也是机器的强项，人的弱项。指导式学习。这种学习方式是由外部环境向系统提供一般性的指示或建议，系统把它们具体地转化为细节知识并送入知识库中，在学习过程中要对反复对知识进行评价，使其不断完善。 归纳学习。我们看到，机器所善长的不是归纳，而是演绎，它适用于从特殊到一般，而不太适应从一般到特殊，从特殊到一般的归纳是人类所特有的，是智慧的标志。具体的归纳学习方法有许多，但它们的本质就是让计算机学会从一般中得出规律。 类比学习。类比也就是通过对相似事物进行比较所进行的一种学习。它的基础是类比推理，也就是把新事物和记忆中的老事物进行比较，如果发现它们之间有些属性是相同的，那么可以（假定地）推断出它们的另外一些属性也是相同的。基于解释的学习。这是近年来兴起的一种新的学习方法。它不是通过归纳或类比进行学习，而是通过运用相关的领域知识及一个训练实例来对某一目标概念进行学习，并最终生成这个目标概念的一般描述，这个一般描述是一个可形式化表示的一般性知识。 增强式学习（ReinforcementLearning）是一种基于行为方法的半监督学习。一般的学习方法分两类，一类是上文提到的基于模型的，在这种方法，智能体需要环境确切的模型，具有较高的智能，但不适合于不确定的动态环境；另一种是基于行为的方法，在这种方法中，不需要环境的确切模型，采用分层结构，高层行为可以调整和抑制低层的行为能力，但每层中都具有其自主的确定权，如[3]中的Holonic智能制造系统。增强式具有这些优点，故常用于机器人足球赛[4]、狩猎问题、甚至战争指挥中[5]，但是这些都只是理论上的研究，因为机器人足球赛的本身目的也是为了测试人工智能的可用性，且更不可能去让战争去由电脑而不是人去指挥了。使用强化学习的Agent最早是出现与遗传算法中，使用“Ethogenetics（行为遗传）”的思想，突破了人们长期以来关于一个编码串对应于组合优化问题所有策略变量的一个组合方式的传统、静态的认识，而将一个编码串看成某个智能主体(Agent)主动进行的一系列决策行为的结果。 人工智能学习可能会向以下几个方面发展：模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域，未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯·诺依曼机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明：情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。 通过以上的学习方法就是为了得到知识，通过一种方便的方法得到知识。前面已经说过了，因为机器的思考方式和人类的思考方式大有不同之处，因此让机器通过自己学习生成自己便于理解和使用的知识，也不失为机器学习的目标之一。 人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。 由于计算机芯片的微型化已接近极限。人们越来越寄希望于全新的计算机技术能够带动人工智能的发展。目前至少有三种技术有可能引发全新的革命，它们是光子计算机、量子计算机和生物计算机。 结束语 许多科学家断言，机器的智慧会迅速超过阿尔伯特·爱因斯坦和斯蒂芬·霍金的智慧之和。著名物理学家斯蒂芬·霍金认为，就像人类可以凭借其高超的捣弄数字的能力来设计计算机一样，智能机器将创造出性能更好的计算机。最迟到本世纪中叶而且很可能还要快得多，计算机的智能也许就会超出人类的智能。 本文对学习中的一些方法进行基本的叙述并阐述了其发展的趋势，但是在一般的学习中，使用基于行为的方法仍旧是最受人关注的；文中介绍了几种强化学习方法的变形，并对他们的运用进行了一定的叙述。在一定程度上，他们实现仿真的可行行。但是这些仿真大多都是验证性的，真正的人工智能在实际生产中的运用仍旧是一个需要研究的课题。最后，我们来总结一下，人工智能学习的各个研究领域。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能学习研究的领域。人工智能学习就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能学习研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。 但随着技术及技术的发展，人工智能学习的方法还会有所变化也更加会引起我们的关注。参考文献[1] 《人工智能简史》孙兴清华大学出版社， 1990年[2] 蔡自兴徐光佑《人工智能及其应用》清华大学出版社 2002年1月[3] 陈万求;黄一;;NBIC会聚技术的“后人类”议题[J];湖南师范大学社会科学学报;2013年04期 [4] 王东浩;;道德机器人:人类责任存在与缺失之间的矛盾[J];理论月刊;2013年11期[5] 机器学习理论为什么实现不了强人工智能[6] 王东浩;;人工智能体的道德确立与伦理困境[J];华南农业大学学报(社会科学版);2014年01期[7] 熊力;媒介道德激励功能及其实践研究[D];湖南大学;2013年[8] 孙志楠;;人工智能在电气自动化控制中的应用[J];现代商贸工业;2013年07期[9] 宋翠萍;;浅析智能化技术在电气工程自动化中的应用[J];电源技术应用;2013年06期[10] 胡琴;;电气自动检测技术的现状与发展[J];硅谷;2013年11期[11] 刘惠彦;;电气自动化工程控制系统的现状及其发展趋势[J];科技创新与应用;2013年18期[12] 朱金芳;;人工智能在电气工程自动化中的运用[J];化学工程与装备;2013年05期[13] 潘伟航;;浅析电气自动化在日常生活中的作用和未来发展趋势[J];科技创新与应用;2013年12期[14] 虞峥;;浅谈人工智能技术在电气自动化中的运用[J];电子制作;2013年05期[15] 赵纲;刘刚;;有关电气控制线路设计的研究[J];电子制作;2013年02期[16] 李俊平;人工智能技术的伦理问题及其对策研究[D];武汉理工大学;2013年[17] 赵艳军;锰粉制备输送控制系统设计与研究[D];兰州理工大学;2012年
先给你点资料看看，写论文还是要自己动脑筋的！激光加工技术是利用激光束与物质相互作用的特性对材料(包括金属与非金属)进行切割、焊接、表面处理、打孔、微加工以及做为光源，识别物体等的一门技术，传统应用最大的领域为激光加工技术。激光技术是涉及到光、机、电、材料及检测等多门学科的一门综合技术，传统上看，它的研究范围一般可分为： 激光加工系统。包括激光器、导光系统、加工机床、控制系统及检测系统。 激光加工工艺。包括切割、焊接、表面处理、打孔、打标、划线、微调等各种加工工艺。 激光焊接：汽车车身厚薄板、汽车零件、锂电池、心脏起搏器、密封继电器等密封器件以及各种不允许焊接污染和变形的器件。目前使用的激光器有YAG激光器，CO2激光器和半导体泵浦激光器。 激光切割：汽车行业、计算机、电气机壳、木刀模业、各种金属零件和特殊材料的切割、圆形锯片、压克力、弹簧垫片、2mm以下的电子机件用铜板、一些金属网板、钢管、镀锡铁板、镀亚铅钢板、磷青铜、电木板、薄铝合金、石英玻璃、硅橡胶、1mm以下氧化铝陶瓷片、航天工业使用的钛合金等等。使用激光器有YAG激光器和CO2激光器。 激光打标：在各种材料和几乎所有行业均得到广泛应用，目前使用的激光器有YAG激光器、CO2激光器和半导体泵浦激光器。 激光打孔：激光打孔主要应用在航空航天、汽车制造、电子仪表、化工等行业。激光打孔的迅速发展，主要体现在打孔用YAG激光器的平均输出功率已由5年前的400w提高到了800w至1000w。国内目前比较成熟的激光打孔的应用是在人造金刚石和天然金刚石拉丝模的生产及钟表和仪表的宝石轴承、飞机叶片、多层印刷线路板等行业的生产中。目前使用的激光器多以YAG激光器、CO2激光器为主，也有一些准分子激光器、同位素激光器和半导体泵浦激光器。 激光热处理：在汽车工业中应用广泛，如缸套、曲轴、活塞环、换向器、齿轮等零部件的热处理，同时在航空航天、机床行业和其它机械行业也应用广泛。我国的激光热处理应用远比国外广泛得多。目前使用的激光器多以YAG激光器，CO2激光器为主。 激光快速成型：将激光加工技术和计算机数控技术及柔性制造技术相结合而形成。多用于模具和模型行业。目前使用的激光器多以YAG激光器、CO2激光器为主。 激光涂敷：在航空航天、模具及机电行业应用广泛。目前使用的激光器多以大功率YAG激光器、CO2激光器为主。
机遇是互联网工具越来越高级了，如一呼百应等B2B电商平台，加快了制造业智能制造的进程，同时也要求传统制造业紧跟潮流，不然很容易落后。
根据《中国制造2025》，我国将大体分“三步走”、用3个10年左右时间，最终跻身世界制造强国前列。在此过程中，必须依靠创新驱动，推广“智能制造”，做大互联网+模式，实现从“制造”向“智造”的新突破。 一、创新驱动：创什么，怎么创？ 核心技术买不来，创新要走“自主化” 二、智能制造：造什么，怎么造？ 深度融合用“乘法”，生产模式“智能化” 三、互联网+：加什么，怎么加？ 人人都是设计师，产业形态“服务化” 与发达制造国家相比，中国制造业基础相对较弱，但互联网应用和创新却更有优势。加快互联网技术应用，将有效改造提升传统制造业。 但是制造业的核心竞争力，归根结底仍是产品本身。互联网并非万能，它可以放大优秀的制造能力，却也能让缺乏竞争力的制造企业很快消亡。要重塑“中国制造”新优势，除了全方位拥抱互联网，还需在提高制造能力上下工夫。这才是“中国制造”的“立身之本”。
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。
要考虑自己的能力和时间要求，智能制造相对来说更宏观一些，内容更广一些，而智能控制技术相对来说要精细一些，内容更深一些。论文选题可遵循以下几条原则：选择自己所学专业范围之内，体现专业素养，综合考虑自己的能力和时间要求，选题选择大小适中，所选题目与生活相关，通过研究帮助解决现实中的问题。智能制造，源于人工智能的研究，一般认为智能是知识和智力的总和，前者是智能的基础，后者是指获取和运用知识求解的能力。智能控制是具有智能信息处理、智能信息反馈和智能控制决策的控制方式，是控制理论发展的高级阶段，主要用来解决那些用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题。
不是的！ 1、三D设计是新一代数字化、虚拟化、智能化设计平台的基础。它是建立在平面和二维设计的基础上，让设计目标更立体化，更形象化的一种新兴设计方法。学习设计的美术的确很重要。主要是要对立体方面有感觉，但如果经过自己的锻炼和对软件的熟练程度。克服这点小问题应该是可以的。最主要的就是你有足够的时间锻炼自己。熟练对软件的掌握。要相信自己可以。不要硬着头皮去做。每个东西都技巧。 2、人工智能技术的基本原理、控制方法及应用。在简述人工智能的理论与方法基础上，较详细地介绍了人工智能在工业领域中的应用，包括人工智能基础知识专家系统、智能控制、计算智能及其应用、数据挖掘与智能决策、智能制造、智能机器人、综合集成智能系统和智能系统及装备实例等。
您好 不会取代哦 毕竟是人类发明控制他的希望我的回答可以帮到您哦
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。
根据《中国制造2025》，我国将大体分“三步走”、用3个10年左右时间，最终跻身世界制造强国前列。在此过程中，必须依靠创新驱动，推广“智能制造”，做大互联网+模式，实现从“制造”向“智造”的新突破。 一、创新驱动：创什么，怎么创？ 核心技术买不来，创新要走“自主化” 二、智能制造：造什么，怎么造？ 深度融合用“乘法”，生产模式“智能化” 三、互联网+：加什么，怎么加？ 人人都是设计师，产业形态“服务化” 与发达制造国家相比，中国制造业基础相对较弱，但互联网应用和创新却更有优势。加快互联网技术应用，将有效改造提升传统制造业。 但是制造业的核心竞争力，归根结底仍是产品本身。互联网并非万能，它可以放大优秀的制造能力，却也能让缺乏竞争力的制造企业很快消亡。要重塑“中国制造”新优势，除了全方位拥抱互联网，还需在提高制造能力上下工夫。这才是“中国制造”的“立身之本”。
《中国制造2025》中，“智能制造”是一个重要的关键词。根据《中国制造2025》，我国将大体分“三步走”、用3个10年左右时间，最终跻身世界制造强国前列。在此过程中，必须依靠创新驱动，推广“智能制造”，做大“互联网+”模式，实现从“制造”向“智造”的新突破。那么，究竟什么是“智能制造”，如何真正实现从“中国制造”到“中国智造”的转型升级?这里两位学者提出了自己的观点。从三个维度认识“智能制造”国务院发展研究中心产业经济研究部 王晓明国际金融危机后，许多国家对制造业在推动贸易增长、提高研发和创新水平和促进就业等方面的重要作用有了新的认识，纷纷提出制造业国家战略，如美国的《先进制造业国家战略计划》、德国的“工业0计划”和日本的《制造业白皮书》等。制造业正重新成为国家竞争力的重要体现。面对各国的战略举措和全球制造业竞争格局的重大调整，中国也出台了《中国制造2025》，明确提出把智能制造作为两化深度融合的主攻方向。那么，如何认识“智能制造”?我们可以从技术创新、组织创新和模式创新等维度来入手。其一，“智能制造”不是横空出世，而是先进制造发展的最新形态。“智能制造”作为先进制造的最新形态一经提出，就获得制造业内众多专业人士的广泛响应，正在成为中国制造业转型升级的新方向、新趋势。但是也应该看到，“智能制造”并非只是一个横空出世的概念，而是制造业依据其内在发展逻辑，经过长时间的演变和整合逐步形成的。可以说，“智能制造”是随着市场需求的变化，集成了技术创新、模式创新和组织方式创新的先进制造系统，是集成制造、精益生产、敏捷制造、虚拟制造、网络化制造等多种先进制造系统和模式的综合。其二，市场需求是先进制造发展的根本动力。上世纪中期以来，随着市场经济的日益繁荣，消费者对商品的需求变得日益多样化和个性化，要求现代制造业必须有最短的交货期、最优的产品品质、最低的产品价格和最好的服务，促使工业制造从最初的规模化战略、成本导向战略发展到后来的质量战略、服务战略。随着消费者环境意识的提高，环保战略又成为工业制造的重要导向之一。目前，单一的制造业发展战略已经让位于综合性的制造服务战略，先进制造系统必须在时间、质量、成本、服务和环境等几个方面同时能够满足市场和社会需求，从而获取最大的经济和社会效益，这就对制造系统提出了更高的要求，也提供了更大的发展动力。其三，技术进步是先进制造发展的关键因素。从制造业发展的历史长河来看，先进制造业的发展过程也是制造技术进步的过程。瓦特发明了蒸汽机，开启了第一次工业革命，同时也开启了工业化制造的新篇章。上世纪中期以后，科学技术的发展也进入了一个日新月异的时代，电子信息技术和自动化技术发展迅猛，以互联网为代表的信息技术革命为制造业注入了新的生命力，计算机集成制造、敏捷制造、虚拟制造等技术系统应运而生。从上世纪50年代开始出现的数控机床，到60年代开始出现的计算机辅助设计、计算机数控、计算机辅助制造，到70年代计算机集成制造系统，制造业沿着一条信息化程度不断深化的路径快速发展，到目前已经发展到借助计算机仿真技术的虚拟制造和借助人工智能的智能制造阶段。其四，组织方式创新是先进制造发展的灵魂。美国的福特发明了流水线，颠覆了传统欧洲作坊式的生产组织方式，使生产率大幅度提高，就是一种典型的制造组织方式创新。19世纪中叶到20世纪中叶的工业社会阶段，制造系统和模式是刚性的大批量生产，流水线和泰勒工作制得到广泛的应用。到了20世纪后半叶，市场需求的多样化迫使工业制造向多品种、小批量、缩短生产周期方向演进，刚性制造模式逐渐被柔性制造模式所替代，与之对应的生产组织也由金字塔式的科层管理向扁平化、矩阵式管理的方向演变。比如，日本丰田公司精益生产方式的产品开发与生产均以销售为起点，按订货合同组织多品种小批量生产，在生产组织上把工人组成作业小组，不仅完成生产任务，而且参加企业管理。美国一些大企业实施的敏捷制造，为了快速满足消费者高质量、高性能产品和服务的要求，采取快速响应的组织方式，利用企业网实现企业内部工作小组之间的交流和并行工作，利用互联网实现异地设计和制造，及时建立最优动态联盟。到了网络化制造阶段，一些企业发展为平台型企业，通过研发平台、营销平台和信息平台实现与大量中小企业的连接。扁平化有了新的内涵，集中垂直式管理被分散合作式所替代，生产者与消费者联系更加直接。其五，模式创新是先进制造演变的集中体现。制造模式的创新主要是围绕对消费者需求的响应程度来演进的。随着生产效率的大幅度提高和产品的极大丰富，工业制成品的市场竞争越来越激烈，而消费者的话语权却越来越大，如何更好、更快地满足消费者的个性化需求成为制造模式创新的重要因素。美国波音、通用电气等企业采取的并行工程强调并行地进行产品及其相关过程的协同设计开发，缩短产品开发周期。德国大众公司实施的模块化生产方式，把大规模制造的成本优势和满足消费者个性化需求的定制化结合起来，实现了大规模定制化生产，在满足消费者更加个性化需求的同时，大大加快了对需求的响应时间。为了更好地服务消费者，制造业出现了由单纯制造向服务型制造模式转变的新趋势。在服务型制造模式下，制造企业以“产品+服务”的形式为客户提供全面解决方案。比如，英国的罗尔斯罗伊斯公司为客户提供的不仅仅是传统的维修服务，还整合了增值服务，保障了航空公司服役飞机良好的使用状态。总之，先进制造业是以顾客为中心，不断响应市场需求变化，综合了技术创新、组织方式创新和模式创新，以实现优质、高效、低耗、清洁、灵活的生产，从而取得理想的经济社会效益的制造系统的总称。而“智能制造”是先进制造业发展到当前阶段，整合了物联网、云计算、大数据等新一代信息技术，由集中式控制转向分散式增强型控制，并通过物联网与互联网的融合，以及三项集成（纵向集成、端对端集成、横向集成），实现智能化、社会化生产的最新形态。从技术创新、组织创新和模式创新三个维度认识“智能制造”，有利于更好地把握中国制造业当前所处位置以及未来努力的方向，避免盲目求新和急于求成的倾向。如何从“制造”迈向“智造”工业和信息化部国际经济技术合作中心 王喜文随着移动互联网、物联网以及云计算和大数据技术的成熟，新一轮工业革命正在向我们袭来。制造业正在发生巨大变化。无论是美国的“工业互联网”，还是德国的“工业0”;无论是制造业的参与者角色、制造的理念、模式，还是驱动力，都在出现颠覆与重构。（一）上世纪，大规模生产模式在全球制造业领域占据统治地位，它曾经极大地促进了全球经济的飞速发展，使整个社会进入全新阶段。但是，随着世界经济的日益发展，市场竞争的日趋激烈，消费者的消费观和价值观越来越呈现出多样化、个性化的特点，随之而来，市场需求的不确定性越来越明显，大规模生产方式已无法适应这种瞬息万变的市场环境。而且，劳动力成本和原材料成本的上涨也从客观上对未来制造业构成了极大的压力。此外，受资源相对短缺、环境压力加大、产能加剧过剩等外界环境影响，传统的以能量转换工具为推动力的工业经济将难以维系。从某种程度上说，传统工业化的发展模式已经失去了竞争力。21世纪以来，制造业面临着全球产业结构调整带来的机遇和挑战。尤其是2008年国际金融危机之后，主要发达国家为了寻找促进经济增长的新出路，开始重新重视制造业。以美、德两大制造业大国为例，新工业时代，美国推出“制造业回归”战略，德国推出“工业0”战略，可以说，两国在制造业上争相发力，但目的都是期望抢占未来制造业的主导权。随着美国“制造业回归”的强力推动以及我国国内劳动力、土地等成本的上升，我国制造业依赖传统比较成本优势参与国际竞争的局面难以为继。加快制造业智能化的发展进程，培育和发展新优势，是在新一轮国际产业竞争中主动出击，促进工业转型升级的重大战略抉择。在国际制造业竞争加剧、传统比较优势不复存在、新一轮工业革命正在酝酿的复杂背景下，我国制造业面临着严峻的挑战和重大的机遇。在机遇与挑战面前，唯一的选择是建设制造强国，紧紧抓住当前难得的战略机遇，积极应对挑战，加强统筹规划，由“制造”向“智造”转型升级，完成中国制造由大变强的战略任务。（二）对未来制造业，发达工业国家都提出了各自的愿景。美国利用互联网优势，让互联网吞并制造业;德国基于制造业根基，让制造业互联网化。而中国正处于加快推进工业化进程中，制造业是国民经济的重要支柱和基础。今年3月召开的国务院常务会议强调，要顺应“互联网+”的发展趋势，以信息化与工业化深度融合为主线，重点发展新一代信息技术、高档数控机床和机器人、航空航天装备、海洋工程装备及高技术船舶、先进轨道交通装备、节能与新能源汽车、电力装备、新材料、生物医药及高性能医疗器械、农业机械装备10大领域，强化工业基础能力，提高工艺水平和产品质量，推进智能制造、绿色制造。可以说，“互联网+工业”将会促进中国制造业的转型升级，实现“中国制造2025”的宏伟目标。以往，提到制造业不得不提微笑曲线。在国际产业分工体系中，发达国家的企业往往占据着研发、售后服务等产业链高端位置，发展中国家的厂商则被挤压在低利润区的生产与制造环节。就全球产业链来看，尽管“中国制造”铺天盖地，但是，中国制造大多是处于“微笑曲线”中间区域的生产与制造环节，投入大量的劳动力，获取少得可怜的利润。以往的思路认为，想要摆脱传统制造业的低附加值境地，就必须向“微笑曲线”的研发和服务这两端延伸，通过高新技术实现产业升级和发展制造业周边服务业是必经之路。从产业层面来看，“研究与设计”环节意味着发展高新技术产业，“营销与服务”环节则是要提高制造业周边服务业的比重。但是，这一过程会遇到诸多挑战，且不能实质性地走出微笑曲线的底部，也不能短期内走出微笑曲线的底部。但是，“互联网+工业”时代，很多问题在发生改变。制造业传统意义上的价值创造和分配模式正在发生转变，借助互联网平台，企业、客户及利益相关方纷纷参与到价值创造、价值传递及价值实现等生产制造的各个环节。因为 “互联网+工业”不仅仅是“信息共享”，还将广泛开展“物理共享”，从而形成新的价值创造和分享模式，开创全新的共享经济，带动大众创业和万众创新。（三）今年5月，《中国制造2025》出台。这项规划更注重中长期，主要围绕我国工业有待加强的领域进行强化，为我国现代化工业强国之路描绘出清晰的路线图。第一，强调新一代信息技术与制造业融合。近年来，工信部一直致力于推进“两化融合”工作，通过信息化的融合与渗透，对传统制造业产生了重大影响。但是，随着新一轮工业革命的到来，云计算、大数据、物联网等新一代信息技术在未来制造业中的作用愈发重要。所以，需要在“两化”融合的基础上，以加快新一代信息技术与制造业融合为主线，实现“中国制造2025”的阶段性目标。《中国制造2025》强调，以推进智能制造为主攻方向，推进制造过程智能化。在重点领域试点建设智能工厂/数字化车间，加快人机智能交互、工业机器人、智能物流管理、增材制造等技术和装备在生产过程中的应用，促进制造工艺的仿真优化、数字化控制、状态信息实时监测和适应控制。加快产品全生命周期管理、客户关系管理、供应链管理系统的推广应用，促进集团管控、设计与制造、产供销一体、业务和财务衔接等关键环节集成，实现智能管控。这为下一步实现从“制造”向“智造”转型升级指明了方向。第二，强调从资源驱动变为信息驱动。随着移动互联网和云计算、大数据等新一代信息技术的发展，工厂车间内越来越多功能强大的智能设备以无线方式实现了与互联网或设备之间的互联。由此衍生出物联网、服务互联网，推动着物理世界和信息世界以信息物理系统的方式相融合。也可以说，信息物理系统将使制造业领域实现资源、信息、物品、设备和人的互通互联，形成智能制造。《中国制造2025》将智能制造作为主攻方向，通过互通互联，云计算、大数据这些新一代信息技术，与以前的信息化、自动化技术结合在一起，工厂内的生产设备和设备之间、工人与设备之间实现纵向集成，把整个工厂内部的联结起来，形成信息物理系统，可以相互协同、遥相呼应，生产方式从资源驱动变成了信息驱动。信息驱动下产品制造的过程，体现出了智能制造的价值所在，即能够科学地编排生产工序，提升生产率，实现个性化定制生产，还可以调整资源使用，采用最节约能耗的方式，从而真正实现制造业的转型升级。