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為應(yīng)對流程工業(yè)中工藝流程復(fù)雜、變量耦合強(qiáng)等問題，本文研究了AI輔助決策支持系統(tǒng)的構(gòu)建與應(yīng)用機(jī)制。本文通過分析其系統(tǒng)架構(gòu)、數(shù)據(jù)驅(qū)動模型與關(guān)鍵算法集成，結(jié)合石油化工與冶金行業(yè)的典型生產(chǎn)場景，探討了AI技術(shù)在生產(chǎn)調(diào)度、工藝優(yōu)化和設(shè)備預(yù)測性維護(hù)等方面的實(shí)施路徑與落地模式。研究證明，該系統(tǒng)可有效提升流程工業(yè)的決策效率、運(yùn)行穩(wěn)定性與資源利用水平，其在保障生產(chǎn)連續(xù)性與安全性的同時，為推動行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型提供了可行方案與技術(shù)支撐。

本文聚焦人工智能時代下基于邊緣計(jì)算的新型工業(yè)控制系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展趨勢。隨著互聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，工業(yè)控制系統(tǒng)正經(jīng)歷著從傳統(tǒng)的分層、封閉式架構(gòu)向開放式、虛擬化架構(gòu)的轉(zhuǎn)型期。在邊云協(xié)同架構(gòu)的基礎(chǔ)上，本文研究通過整合重構(gòu)的柔性數(shù)字基座與大語言模型技術(shù)，并根據(jù)定制化需求實(shí)現(xiàn)柔性生產(chǎn)系統(tǒng)重構(gòu)，以滿足工業(yè)生產(chǎn)的智能化要求。同時，本文對智能代理技術(shù)、柔性數(shù)字基座設(shè)計(jì)以及大語言模型技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)展開了深入剖析，并提出基于智聯(lián)網(wǎng)的未來工業(yè)控制系統(tǒng)架構(gòu)。最后，本文研究分析了柔性數(shù)字基座技術(shù)和人工智能大模型在工業(yè)生產(chǎn)中實(shí)現(xiàn)個性化設(shè)計(jì)與定制化生產(chǎn)的潛在應(yīng)用價值，推動了工業(yè)生產(chǎn)向更加智能與靈活的未來邁進(jìn)。

現(xiàn)代智能制造汽車企業(yè)致力于充分利用5G、人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代通信信息技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)5G+AGV、5G+痛點(diǎn)質(zhì)檢反饋生產(chǎn)的優(yōu)化提升和5G+柔性生產(chǎn)等的優(yōu)化改造，從而打造狀態(tài)全面感知提升、信息高效靈活處理、應(yīng)用便捷優(yōu)化的工業(yè)制造智能化平臺，并逐步實(shí)現(xiàn)企業(yè)由自動化生產(chǎn)向智能化生產(chǎn)的轉(zhuǎn)型。本文分析了基于5G+AI的汽車智能制造工業(yè)園區(qū)面臨的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)，提出了端到端網(wǎng)絡(luò)安全保障方案，并通過網(wǎng)絡(luò)安全、系統(tǒng)及平臺安全、業(yè)務(wù)及數(shù)據(jù)安全、管理與運(yùn)維安全等全方面構(gòu)建了汽車5G+AI智能汽車制造的信息安全防護(hù)體系。

隨著數(shù)字技術(shù)的泛在化和網(wǎng)絡(luò)攻擊的與日俱增，加之AI和量子計(jì)算等顛覆性技術(shù)開始應(yīng)用，常規(guī)網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)理念及技術(shù)已不能滿足新形勢下關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施工控網(wǎng)絡(luò)安全的需求。本文描述了九位一體安全深度防護(hù)、設(shè)計(jì)安全、默認(rèn)安全等新興安全理念的概念、模型結(jié)構(gòu)、特性及應(yīng)用，并簡要分析了邊緣計(jì)算、AI、量子計(jì)算、分布式賬簿、去中心化網(wǎng)絡(luò)安全管理等新興技術(shù)方面的發(fā)展態(tài)勢。

人工智能技術(shù)的快速發(fā)展對工業(yè)自動化產(chǎn)生了重大的影響。本文主要提出了AI技術(shù)的概念和分類，分析了其優(yōu)勢和面臨的挑戰(zhàn)，探討了AI技術(shù)對工業(yè)自動化的影響和應(yīng)用策略。本研究結(jié)果表明，AI技術(shù)在工業(yè)自動化方面具有巨大的優(yōu)點(diǎn)，并對此提出了相應(yīng)的建議和展望。

為提高選煤廠安全監(jiān)控的智能化水平，降低人力值守消耗，筆者利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建了面向選煤廠安全管理的智能視頻AI分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用視頻圖像分析、人臉識別、大數(shù)據(jù)與邊緣計(jì)算等關(guān)鍵技術(shù)建立人、機(jī)、環(huán)的視頻安全預(yù)警機(jī)制，實(shí)現(xiàn)對選煤廠現(xiàn)場作業(yè)人員的不安全行為、設(shè)備的不安全狀態(tài)和環(huán)境危險(xiǎn)因素的實(shí)時監(jiān)測預(yù)警。實(shí)踐表明：該系統(tǒng)通過對人、機(jī)、環(huán)信息的獲取、處理和反饋，能夠?qū)崿F(xiàn)及時預(yù)警，消除安全隱患，提高作業(yè)過程的安全系數(shù)。

近年來，深度學(xué)習(xí)促進(jìn)了人工智能的快速發(fā)展，并逐漸滲透到各行各業(yè)。然而人工智能訓(xùn)練和推理所需的大量數(shù)據(jù)傳輸、算力資源調(diào)用會影響到系統(tǒng)的實(shí)時性能，從而導(dǎo)致該技術(shù)在工業(yè)應(yīng)用中存在困難。眾所周知，實(shí)時性是工業(yè)自動化的一項(xiàng)指標(biāo)，特別是在運(yùn)動控制和自動駕駛方面更為重要。如果因人工智能而使得工業(yè)系統(tǒng)接收和發(fā)送數(shù)據(jù)、指令響應(yīng)緩慢，那么工廠生產(chǎn)終將難以實(shí)現(xiàn)智能化突破，阻礙了人工智能在工業(yè)自動化中的普及。基于此，本文提出一種三實(shí)時架構(gòu)，它涉及實(shí)時網(wǎng)絡(luò)、實(shí)時操作系統(tǒng)和實(shí)時調(diào)度，希望通過提出該架構(gòu)引起業(yè)界廣泛的研究熱潮。

服務(wù)機(jī)器人是一種半自主或全自主工作的機(jī)器人，能幫助人類完成除生產(chǎn)制造加工過程之外的工作。服務(wù)機(jī)器人包括專用服務(wù)機(jī)器人和家用服務(wù)機(jī)器人。其中專用服務(wù)機(jī)器人是指在特殊環(huán)境下作業(yè)的機(jī)器人，如核電站事故檢測與處理機(jī)器人、極地科考機(jī)器人、反恐防暴機(jī)器人、軍用機(jī)器人、救援機(jī)器人等；家用服務(wù)機(jī)器人是指服務(wù)于人的機(jī)器人，如助老助殘機(jī)器人、康復(fù)機(jī)器人、清潔機(jī)器人、護(hù)理機(jī)器人、醫(yī)療機(jī)器人、教育娛樂機(jī)器人等。