文献类型：期刊文章

作　　者：姚锡凡[1] 刘敏[1] 张剑铭[1] 陶韬[1] 蓝宏宇[1] 葛动元[2]

YAO Xifan;LIU Min;ZHANG Jianmin;TAO Tao;LAN Hongyu;GE Dongyuan(School of Mechanical and Automotive Engineering,South China University of Technology,Guangzhou 510640,China;School of Mechanical Engineering,Guangxi University of Science and Technology,Liuzhou 545006,China)

机构地区：[1]华南理工大学机械与汽车工程学院,广东广州510640 [2]广西科技大学机械工程学院,广西柳州545006

出　　处：《计算机集成制造系统》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51675186;51175187;51765007);广东省科技计划资助项目(2017A030223002)~~

年　　份：2019

卷　　号：25

期　　号：1

起止页码：19-34

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：以大数据和深度学习为代表的新一代人工智能将对制造业产生颠覆性影响,为了更好地理解人工智能和智能制造之间的关系以及把握智能制造发展演化规律和趋势,从人工智能发展角度来探讨智能制造的过去、现在与未来,将智能制造发展分为以符号逻辑推理为基础的第一代智能制造和以物联网、云计算、信息物理系统、社会信息物理系统、大数据和深度学习等新一代信息通讯技术为基础的第二代智能制造,并对两者进行了关联对比分析,最后展望了未来人工智能与智能制造的发展。

关 键 词：智能制造  人工智能 大数据 信息物理系统 社会信息物理系统  深度学习  

分 类 号：TP391] TH16[计算机类]