智能制造

制造，不再只是机械与流水线的排列组合。

当数据、算法与自动化系统渗透每一个生产细胞，制造业正经历深层次的结构性转变——从流程驱动到智能驱动，从大规模复制到高弹性响应，从集中管理到全链协同。

在这一场技术变革的核心地带，数据科学与创新研究院（Data Science and Innovation Institute, 简称DSII）将“智能制造”确立为交叉融合与产业赋能的重点研究领域，以智能感知、决策优化与系统协同为主轴，重塑制造模式与创新逻辑，助力传统工业体系向智能化、绿色化、个性化方向跃升。

一、技术聚焦：从感知到决策的全栈智能

DSII的智能制造研究，不仅关注设备自动化，更聚焦于构建“感知—分析—决策—执行—反馈”闭环系统能力。核心研究方向包括：

1. 智能感知与边缘计算

研发嵌入式视觉、语义识别、传感集成等多源感知系统，提升生产现场对人、机、物、环境的实时理解能力；部署边缘计算架构，实现低延迟数据响应与现场智能判断。

2. 制造数据建模与知识图谱

通过对制造全过程数据（设备、工艺、流程、质量、能源等）建模与关联挖掘，构建制造知识图谱与工业语义网络，实现经验显性化与知识结构化。

3. 复杂系统建模与智能调度

发展智能工厂的多目标调度算法、预测性维护模型与产线配置优化机制，提升整体制造系统的自适应能力、能源利用率与产品良率。

4. 数字孪生与可视化控制

构建产品级、设备级与工厂级数字孪生系统，实现虚实同步、在线预测与动态迭代优化，增强制造系统透明度与响应力。

5. 人机协同与柔性制造

推动多机器人协作系统、AR辅助作业与人机混合决策模型发展，实现人力与智能系统的互补融合，适应小批量定制与复杂装配场景。

二、应用实践：智能制造不是实验室的“独角戏”

在DSII，智能制造不是一个实验室的项目，而是一个跨学科、跨行业、跨场景的系统性工程。

在高端装备制造，我们支持智能质检、状态监控与数字工艺优化，助力关键零部件精准生产；

在新能源与绿色产业，我们推动工艺碳排分析、能耗智能控制与绿色制造路径设计；

在医疗与生物制造，我们开展智能配药、流程追踪与柔性排产系统开发；

在中小企业场景，我们探索“即插即用”的轻量化智能解决方案，帮助传统工厂向数字化转型。

通过与地方产业园区、龙头企业与应用场景单位共建“智造联合实验室”，DSII打造了从算法到设备、从平台到工厂、从示范到复制的全链条合作路径。

三、战略意义：以科技赋能制造，以制造支撑转型

智能制造不仅是DSII的重要科研方向，更是我们科技成果服务国家发展战略的重要路径。

它连接着“中国制造向中国智造”的国家转型愿景，承载着绿色低碳、产教融合、区域协调等多重使命，也是AI、大数据、工业物联网等前沿技术实现大规模落地的关键入口。

在未来，DSII将在智能制造领域：

构建一批关键技术模块与可迁移解决方案；

打造数字工厂技术转化示范点；

推动工业软件开源共建机制；

支持人才培养、技术转化与标准制定协同发展。

制造的未来，是智慧驱动的未来。

DSII将以智能制造为支点，撬动工业体系的重塑与经济模式的进化。