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在当今科技飞速发展的时代,人工智能正以前所未有的速度渗透到各个行业,深刻改变着人们的生活与工作方式。本报告汇总解读聚焦智能系统工程这一前沿领域,深入剖析其发展现状、关键技术、应用实践及未来趋势。本报告汇总洞察基于文末269份人工智能行业研究报告的数据,报告合集已分享在交流群,阅读原文进群和500+行业人士共同交流和成长。
报告首先对智能系统工程的概念、内涵、目标、实现范式与手段等基础内容进行详细阐释,为理解这一新兴交叉学科奠定理论根基。随后,从智能机器人、智能石油、智能制造等多个领域展开,通过丰富的数据和案例,展示智能系统工程在不同行业的具体应用情况,分析其关键技术与发展态势。最后,对智能系统工程的未来进行展望,探讨其发展趋势和重点方向,并提出针对性的发展建议。通过本报告汇总解读,旨在为相关领域从业者提供全面、深入的行业洞察,助力把握智能系统工程的发展机遇。
一、智能系统工程基础剖析
智能系统工程作为人工智能与系统工程交叉融合的新兴学科,正处于蓬勃发展的起步阶段。其定义为通过融合人工智能(AI)与系统工程(SE),旨在设计和开发模拟、增强或扩展人类智能功能的系统,可用公式 (AI + SE \to ISE) 表示 。该学科具有智能、系统、工程的多重属性,其目标涵盖系统工程智能化、智能系统工程化以及工程系统智能化三个关键方面。
从实现范式来看,它融合了系统工程的复杂系统设计方法与人工智能的多种模拟方式,涉及功能模拟学派、结构模拟学派和行为模拟学派的思想,通过智能感知、决策与控制,赋予系统自主操作和适应复杂环境的能力。在实现手段上,构建智能系统需历经需求分析、系统设计、开发实施、验证测试、部署维护等多个阶段,各阶段紧密关联,且需跨学科团队协作。
回顾其发展历史,智能系统工程历经初始阶段(1950 - 1970)、技术整合与实用化(1980 - 1990)、智能化与网络化(2000 - 2010)以及深度学习革命与当前趋势(2010 - 现在),是技术进步、学术研究和行业需求相互作用的成果。不过,该学科在发展过程中面临诸多挑战,如数学模型的局限性、优化方法的矛盾性、定量分析的片面性等。为此,人们探索出智能系统工程设计、建模、分析、综合、仿真、推理、决策和控制等一系列方法,以应对这些难题,推动学科发展。
二、多领域智能系统工程应用全景
在众多行业领域,智能系统工程已广泛应用并发挥着重要作用。在机器人产业方面,我国机器人产业在国家政策支持、技术进步和市场需求的共同驱动下,展现出蓬勃发展态势,市场规模持续扩大,产品需求也愈发多样化。
在工业机器人领域,下游行业的回暖带动了产销稳中有进。2024年1–10月,我国工业机器人产量达46.6万套,同比增长13.3%,自主品牌国内市场占有率达48.4%,创下历史新高。2023年,我国工业机器人安装量达27.6万台,占全球总量的51%,稳居全球首位。
从工业机器人的类型来看,到了2022年,多关节和SCARA机器人仍是主要的种类。多关节机器人约占总数的60%,而SCARA机器人则占总数的40%左右。
工业机器人类型
占比(2022年)
多关节机器人
约60%
SCARA机器人
约40%
在服务机器人市场,全球商用服务机器人市场的头部企业竞争优势突出,马太效应逐步显现。技术变革与各行业智能化转型升级需求的相互叠加,致使对商用服务机器人的需求持续增长,从而推动了该行业的快速发展。在2023年,中国商用服务机器人企业的总收入超过全球的一半,而在全球范围内,诸如Bear Robotics、Lionsbot等均为头部参与者。以2023年的收入来衡量,普渡机器人在全球商用服务机器人市场中位列榜首,处于领先地位。全球商用服务机器人市场的头部效应显著,全球排名前五的厂商皆为中国厂商,它们的总和占据全球总市场的一半以上。其中,普渡机器人以23%的市场份额,稳稳占据全球商用服务机器人领域的领先位置。
图:全球商用服务机器人市场份额分布(以2023年收入衡量)
此外,智能系统工程还广泛应用于智能石油、智能制造、智慧物流、智慧能源、智慧城市、智能军事、智能教育、智慧医疗和智能航天等多个领域。以智能石油系统为例,斯伦贝谢DrillOps自动钻井平台提高了钻井效率,哈里伯顿智能油藏管理平台优化了油藏开发决策;智能制造系统推动制造业数字化、网络化、智能化转型,海尔COSMOPlat大规模定制平台和华为智能手机智慧工厂等通过应用先进技术,实现了生产效率提升和成本降低。各领域的典型案例、关键技术及应用成效对比如下:
领域
典型案例
关键技术
应用成效
智能机器人系统
波士顿动力Spot四足机器人、旷视科技河图智能仓储机器人
环境建模与感知、运动规划与控制、任务推理与决策、人机协同与交互
提高生产效率、拓展应用场景
智能石油系统
斯伦贝谢DrillOps自动钻井平台、哈里伯顿智能油藏管理平台
大数据处理、机器学习建模、工业知识图谱、数字孪生
提升钻井效率、优化油藏开发决策
智能制造系统
海尔COSMOPlat大规模定制平台、华为智能手机智慧工厂
制造大数据、机理 - 数据融合建模、工业知识图谱、人机协同增强、智能优化决策
提高生产效率、降低成本
智慧物流系统
京东智能物流、DHL智能物流中心
物联感知、智能仓储、物流空间信息服务、物流大数据、物流区块链、物流网络通信、供应链智能协同
提升物流效率、降低成本
智慧能源系统
国家电网泛在电力物联网、南方电网数字新基建项目
能源物联网、能源大数据、能源人工智能、能源区块链、综合能源系统集成优化
提升能源利用效率、保障能源安全
智慧城市系统
北京亦庄新城智慧城市大脑、杭州智慧城市建设
城市物联网、智慧城市大数据、城市人工智能、数字孪生城市、云计算
提升城市运行效率、改善居民生活质量
智能军事系统
美军第五代作战管理系统、俄罗斯核潜艇自主作战系统
军事大数据、军事人工智能、作战体系建模仿真、体系结构设计与优化、军民融合的新型基础设施
提升作战智能化水平
智能教育系统
Squirrel AI自适应学习智能系统、Knewton高等教育智能自适应学习系统
智慧学习环境建设、智能教育平台工具、智能学习资源内容、自适应学习模型、群体协作学习支持
实现个性化学习、提高学习效率
智慧医疗系统
IBM沃森AI辅助肿瘤诊疗系统、谷歌DeepMind智能眼疾诊断系统
医疗物联网、医疗大数据、医学人工智能、智慧医疗信息安全、医疗健康智能可视化、医疗远程智能交互
提升医疗服务质量
智能航天系统
SpaceX智能化可重复使用火箭、NASA“毅力号”火星车
航天智能感知、航天智能决策、航天智能控制、空间信息智能、航天智能仿真
增强航天系统安全性和任务效能
三、典型智能系统工程案例深度剖析
为深入理解智能系统工程在实际中的应用,选取多个领域的典型案例进行剖析。南充市电梯智慧物联网系统基于物联网、云计算技术,构建了电梯全生命周期管理的一体化智慧服务体系。通过多源电梯数据融合、电梯知识图谱构建等关键技术,实现了电梯安全监管的高效精准、维保管理的规范高效以及应急处置的迅速有序,提升了政务服务便捷性。
京东无人仓利用人工智能、物联网等技术实现仓储作业全流程无人化。其关键技术包括AGV智能调度算法、异形商品智能分拣和智能仓储决策优化等,大幅提升了物流时效,显著降低运营成本,加速了柔性供应链建设。
华为智能工厂的数字孪生系统将数字孪生贯穿生产全流程,通过端边融合的工业物联网、5G + TSN确定性网络等关键技术,在研发设计、生产制造、设备运维和经营决策等方面取得显著成效,提高了生产效率和产品品质,降低了能耗。
传神智能化多语信息挖掘系统以大语言模型技术为核心,实现多语数据采集、智能指令配置及多语数据分析。该系统在电商企业的应用中,提升了信息分析挖掘的效率和精准度,为企业决策提供了有力支持。
国家电网泛在电力物联网采用“云 - 管 - 边 - 端”体系架构,通过物联网泛在感知、多模态异构数据管理等关键技术,推动电网数字化转型,提升了客户体验,助力能源革命。时代星光电子对抗智能无人机系统集成多种功能,在军事演习中展现出优异性能,其成功研制为智能装备发展提供了经验。多个典型自适应教育学习智能系统和智能辅助诊疗系统,也分别在教育和医疗领域发挥重要作用,提升了教育质量和医疗服务水平 。
四、智能系统工程未来发展趋势与重点展望
展望未来,智能系统工程呈现出诸多发展趋势。人工智能将成为智能系统发展的核心驱动力,推动各行业智能化改造加速,新型基础设施建设加快推进。系统工程将实现从信息化、数字化到智能化的跨越式发展,智能系统发展重心从局部走向整体、从单系统走向体系化,智能系统工程将成为多学科高度交叉融合的前沿阵地,发展路径从单纯技术驱动转向需求牵引与制度保障并重。
为推动智能系统工程持续发展,需聚焦重点方向。在理论研究方面,瞄准“卡脖子”科学难题,突破复杂性建模、类人认知智能等理论基础。在技术研发上,聚焦产业“卡脖子”技术,如智能计算芯片、工业级智能传感器和智能中间件平台等,提升关键核心技术自主可控能力。
同时,要深耕行业场景,在智能制造、智慧交通等重点领域打造标杆性示范应用,完善标准、测试验证和评估认证体系。人才培养至关重要,需锻造多学科融通的复合型人才队伍,完善学科专业体系,加强产学研用协同育人。此外,要统筹国内外创新资源,积极参与国际合作与竞争,塑造开放发展新格局,提升我国在智能系统领域的国际影响力,为全球智能化发展贡献中国力量。
在制造业步入高质量发展这一战略机遇期,智能决策正逐步成为助推制造业数智化转型的全新动能。一方面,企业管理模式正发生深度变革,从传统的线性增长模式转向构建复杂能力网络,这要求企业打造一套贯通全链路的智能决策体系。另一方面,数据标准化与流程信息化为智能决策奠定了基础,企业通过引入决策优化系统,将供应链管理提升至智能化决策的新层级。国内企业积极开展工业级别求解器的自主研发,助力智能决策技术在全场景实现赋能。制造业在智能化转型上有着积极期望,尽管面临挑战,但政策的正向引导、研发投入与资本投入的增加,共同推动着制造业升级与创新。近年来,全国规模以上制造业企业在R & D经费支出与人员投入上逐年增长,制造业专利申请数也持续增加。未来,需针对各环节挑战精准施策,推动制造业与人工智能深度融合,实现高质量发展。制造业企业对降低总体拥有成本、提高产能利用率等方面关注度较高,反映了企业在成本控制、生产效率提升等方面的需求。
在物联网领域,平台的功能特性和发展阶段是多元化的。从实际应用来看,纯粹的“设备管理”平台并不多见。大多数平台在初期阶段会专注于设备管理功能,随着技术的成熟和市场的扩展,它们会逐步增加应用使能和数据分析等高级功能。这种逐步演进的策略使平台能够满足不断变化的市场需求,同时也反映了物联网技术的持续进步。
图:物联网平台功能演进示意图
制造业在智能化转型过程中,对降低总体拥有成本、提高产能利用率、提高集团整体管控能力、提高订单履约率和实现供应链计划及执行可视化等方面关注度较高。这些指标反映了企业在管理、运营和供应链方面的需求,对企业的整体发展至关重要。
图:制造业智能化转型关键指标关注度
近年来,全国规模以上制造业企业在R & D经费支出与人员投入上逐年增长,这表明企业对研发投入的重视度不断提高,也促使制造业专利申请数持续增加。
图:全国规模以上制造业企业研发投入与专利申请数趋势
本专题内的参考报告(PDF)目录
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