机械结构对机电一体化有什么影响

机械结构是机电一体化的基础，一个机电一体化系统中一般由结构组成要素、动力组成要素、运动组成要素、感知组成要素、职能组成要素五大组成要素有机结合而成。机械本体（结构组成要素）是系统的所有功能要素的机械支持结构，一般包括有机身、框架、支撑、联接等。

机械技术的着眼点在于如何与机电一体化技术相适应，利用其它高、新技术来更新概念，实现结构上、材料上、性能上的变更，满足减小重量、缩小体积、提高精度、提高刚度及改善性能的要求。在机电一体化系统制造过程中，经典的机械理论与工艺应借助于计算机辅助技术，同时采用人工智能与专家系统等，形成新一代的机械制造技术。

智能制造系统都有哪些特征？

需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识。线性代数将研究对象形式化，概率论描述统计规律。

需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。

需要掌握至少一门编程语言，比如C语言，MATLAB之类。毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。

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人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。

参考资料：

百度百科—人工智能：计算机科学的一个分支

人工智能的三要素

1、人机一体化

人机一体化一方面突出人在制造系统中的核心地位，同时在智能机器的配合下，更好地发挥出人的潜能，使人机之间表现出一种平等共事、相互“理解”、相互协作的关系。

2、虚拟现实技术

特点是可以按照人们的意愿任意变化。

3、自组织

智能制造系统中的各组成单元能够依据工作任务的需要，自行组成一种最佳结构。

4、学习能力与自我维护能力

智能制造系统能够在实践中不断地充实知识库，具有自学习功能。同时，在运行过程中自行故障诊断，并具备对故障自行排除、自行维护的能力。

智能制造系统构成要素

智能功能包括资源要素、系统集成、互联互通、信息融合和新兴业态五层。

1、资源要素：包括设计施工图纸、产品工艺文件、原材料、制造设备、生产车间和工厂等物理实体，也包括电力、燃气等能源。此外，人员也可视为资源的一个组成部分。

2、系统集成：通过二维码、射频识别、软件等信息技术集成原材料、零部件、能源、设备等各种制造资源。由小到大实现从智能装备到智能生产单元、智能生产线、数字化车间、智能工厂乃至智能制造系统的集成。

3、互联互通：通过有线、无线等通信技术，实现机器之间、机器与控制系统之间、企业之间的互联互通。

4、信息融合：在系统集成和通信的基础上，利用云计算、大数据等新一代信息技术，在保障信息安全的前提下，实现信息协同共享。

5、新兴业态：包括个性化定制、远程运维和工业云等服务型制造模式。

人工智能的三个核心要素：1、数据；2、算法；3、算力。这三个要素缺一不可，相互促进、相互支撑，都是智能技术创造价值和取得成功的必备条件。

1、数据

数据是人工智能发展的基础，图像识别、视频监控等都需要庞大的数据支撑下去进行模型训练和深度学习，数据集有良好的表现并不能保证其训练的机器学习系统在实际产品场景中表现良好。许多人在构建人工智能系统时常常忘了构建一个新人工智能解决方案或产品最困难的部分不是人工智能本身或算法，通常最困难的地方是数据收集和标注。

2、算法

算法是人工智能发展的框架，算法框架能够极大地提高人工智能学习效率。一方面，算法框架降低了深度学习的难度，提供进行深度学习的底层架构、接口，以及大量训练好的神经网络模型，减少用户的编程耗时。另一方面，大部分深度学习框架具有良好的可扩展性，支持将复杂的计算任务优化后在多个服务器的CPU、GPU或TPU中并行运行，缩短模型的训练时间。

3、算力

算力伴随着人工智能出现一直都在提升和发展，相辅相成。如何提升算力成为各国研究的重点，光电计算被提上日程，以三维受控衍射传播实现全并行光速计算为例，这是一个颠覆，采集与计算无缝衔接，突破了存算分离速度制约，速度提升至少千倍，计算频次?1?THz，远超?GHz?电子计算。

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