隨著工業(yè)4.0時代的深入發(fā)展,智能制造正經(jīng)歷著一場深刻的技術(shù)變革。其中,柔性電子技術(shù)與人工智能技術(shù)的交叉融合,為智能制造帶來了前所未有的創(chuàng)新動力與發(fā)展機遇。作為支撐人工智能應用落地的關(guān)鍵,人工智能基礎軟件的開發(fā)也正成為推動這一融合進程的核心引擎。
一、 柔性電子與人工智能技術(shù)的融合應用
柔性電子技術(shù),以其可彎曲、可拉伸、輕薄、可穿戴等特性,正在重塑傳統(tǒng)工業(yè)傳感器、人機交互界面和設備形態(tài)。當它與強大的人工智能技術(shù)相結(jié)合,便在智能制造領域催生出多個革命性的應用場景:
- 智能感知與預測性維護: 柔性傳感器可以像“皮膚”一樣附著在復雜曲面(如機械臂、模具、管道)上,實時、高密度地采集溫度、壓力、應變、振動等多維數(shù)據(jù)。結(jié)合AI算法(如深度學習、時間序列分析),系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對設備運行狀態(tài)的精準感知,并提前預測潛在故障,從而極大提升生產(chǎn)線的可靠性與效率,降低非計劃停機風險。
- 自適應人機協(xié)作與交互: 集成柔性傳感與AI的智能手套、工服等可穿戴設備,能夠?qū)崟r捕捉工人的手勢、動作、生理狀態(tài)乃至細微的操作意圖。AI系統(tǒng)可以理解這些信息,并動態(tài)調(diào)整協(xié)作機器人(Cobot)的行為,實現(xiàn)更安全、更自然、更高效的人機協(xié)同作業(yè)。柔性顯示技術(shù)則能提供無處不在、形態(tài)可變的交互界面。
- 柔性生產(chǎn)與智能物流: 在柔性制造系統(tǒng)中,貼附于產(chǎn)品、托盤或AGV(自動導引車)的柔性電子標簽(如柔性RFID),結(jié)合AI視覺與路徑規(guī)劃算法,可以實現(xiàn)物料、在制品的全流程、高精度、無縫追蹤與智能調(diào)度,支持小批量、多品種的個性化定制生產(chǎn)模式。
- 產(chǎn)品質(zhì)量的智能在線檢測: 利用柔性電子陣列構(gòu)成的檢測“薄膜”,可以覆蓋產(chǎn)品的不規(guī)則表面,進行高分辨率成像或傳感。AI視覺識別算法能夠?qū)崟r分析這些數(shù)據(jù),快速、準確地識別產(chǎn)品表面的微觀缺陷,實現(xiàn)全檢而非抽檢,顯著提升產(chǎn)品質(zhì)量控制水平。
二、 人工智能基礎軟件開發(fā)的關(guān)鍵作用與發(fā)展
上述融合應用的實現(xiàn),離不開強大、易用、可靠的人工智能基礎軟件的支撐。這類軟件構(gòu)成了連接底層硬件(包括柔性電子器件)與上層智能應用的“操作系統(tǒng)”和“工具箱”。其發(fā)展重點體現(xiàn)在以下幾個方面:
- 面向工業(yè)場景的專用框架與工具鏈: 通用AI框架(如TensorFlow, PyTorch)在向工業(yè)領域滲透時,面臨實時性、可靠性、可解釋性及與工業(yè)協(xié)議(如OPC UA)集成的挑戰(zhàn)。因此,開發(fā)專為智能制造優(yōu)化的輕量級推理框架、邊緣計算平臺以及支持小樣本學習、遷移學習的工具變得至關(guān)重要。這些工具需要能高效處理來自柔性傳感器等新型數(shù)據(jù)源的時序、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
- “AI+柔性電子”一體化開發(fā)平臺: 未來趨勢是構(gòu)建將柔性電子硬件抽象化、模型化的協(xié)同開發(fā)環(huán)境。開發(fā)者可以在虛擬環(huán)境中對柔性傳感器的布局、數(shù)據(jù)特性進行建模和仿真,并直接調(diào)用AI模型進行聯(lián)合訓練與優(yōu)化,大幅降低從硬件設計到智能算法部署的復雜度和周期。
- 工業(yè)AI模型管理與服務化: 在智能制造中,AI模型需要持續(xù)學習、迭代和跨設備部署。基礎軟件需提供強大的模型管理、版本控制、一鍵部署和生命周期管理能力。通過微服務架構(gòu),將訓練好的AI能力(如缺陷檢測模型、預測模型)封裝成標準化服務,供生產(chǎn)線上的不同系統(tǒng)和設備靈活調(diào)用,是實現(xiàn)規(guī)模化應用的關(guān)鍵。
- 安全與可靠性保障: 工業(yè)環(huán)境對安全和穩(wěn)定性要求極高。AI基礎軟件必須內(nèi)置嚴格的數(shù)據(jù)安全、模型安全機制,并提供高可用性和容錯設計。開發(fā)用于驗證和確認AI系統(tǒng)決策可靠性的工具,增強其在關(guān)鍵制造環(huán)節(jié)中的可信度。
三、 展望與挑戰(zhàn)
柔性電子與AI的融合,正推動智能制造向“感知泛在、決策智能、執(zhí)行柔性”的方向演進。這一進程也面臨挑戰(zhàn):柔性電子器件的大規(guī)模制造與長期可靠性、多模態(tài)異質(zhì)數(shù)據(jù)的融合處理、AI模型的能效比與實時性、跨領域人才的短缺以及標準與協(xié)議的缺失等。
需要材料科學、電子工程、計算機科學和制造工藝等多學科的深度協(xié)同創(chuàng)新。人工智能基礎軟件的開發(fā),必須更加貼近工業(yè)實際需求,向下兼容多樣化的新型硬件(包括柔性電子),向上提供簡潔高效的開發(fā)接口,成為賦能智能制造創(chuàng)新應用的堅實基座。只有軟硬件協(xié)同共進,才能充分釋放“柔性智能”的潛力,塑造未來工廠的新形態(tài)。