隨著工業(yè)4.0時(shí)代的深入發(fā)展,智能制造正經(jīng)歷著一場(chǎng)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(lái)了前所未有的創(chuàng)新動(dòng)力與發(fā)展機(jī)遇。作為支撐人工智能應(yīng)用落地的關(guān)鍵,人工智能基礎(chǔ)軟件的開(kāi)發(fā)也正成為推動(dòng)這一融合進(jìn)程的核心引擎。
一、 柔性電子與人工智能技術(shù)的融合應(yīng)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(jī)交互界面和設(shè)備形態(tài)。當(dāng)它與強(qiáng)大的人工智能技術(shù)相結(jié)合,便在智能制造領(lǐng)域催生出多個(gè)革命性的應(yīng)用場(chǎng)景:
- 智能感知與預(yù)測(cè)性維護(hù): 柔性傳感器可以像“皮膚”一樣附著在復(fù)雜曲面(如機(jī)械臂、模具、管道)上,實(shí)時(shí)、高密度地采集溫度、壓力、應(yīng)變、振動(dòng)等多維數(shù)據(jù)。結(jié)合AI算法(如深度學(xué)習(xí)、時(shí)間序列分析),系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的精準(zhǔn)感知,并提前預(yù)測(cè)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(jì)劃停機(jī)風(fēng)險(xiǎn)。
- 自適應(yīng)人機(jī)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(shè)備,能夠?qū)崟r(shí)捕捉工人的手勢(shì)、動(dòng)作、生理狀態(tài)乃至細(xì)微的操作意圖。AI系統(tǒng)可以理解這些信息,并動(dòng)態(tài)調(diào)整協(xié)作機(jī)器人(Cobot)的行為,實(shí)現(xiàn)更安全、更自然、更高效的人機(jī)協(xié)同作業(yè)。柔性顯示技術(shù)則能提供無(wú)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(pán)或AGV(自動(dòng)導(dǎo)引車(chē))的柔性電子標(biāo)簽(如柔性RFID),結(jié)合AI視覺(jué)與路徑規(guī)劃算法,可以實(shí)現(xiàn)物料、在制品的全流程、高精度、無(wú)縫追蹤與智能調(diào)度,支持小批量、多品種的個(gè)性化定制生產(chǎn)模式。
- 產(chǎn)品質(zhì)量的智能在線檢測(cè): 利用柔性電子陣列構(gòu)成的檢測(cè)“薄膜”,可以覆蓋產(chǎn)品的不規(guī)則表面,進(jìn)行高分辨率成像或傳感。AI視覺(jué)識(shí)別算法能夠?qū)崟r(shí)分析這些數(shù)據(jù),快速、準(zhǔn)確地識(shí)別產(chǎn)品表面的微觀缺陷,實(shí)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(chǔ)軟件開(kāi)發(fā)的關(guān)鍵作用與發(fā)展
上述融合應(yīng)用的實(shí)現(xiàn),離不開(kāi)強(qiáng)大、易用、可靠的人工智能基礎(chǔ)軟件的支撐。這類(lèi)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(yīng)用的“操作系統(tǒng)”和“工具箱”。其發(fā)展重點(diǎn)體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:
- 面向工業(yè)場(chǎng)景的專(zhuān)用框架與工具鏈: 通用AI框架(如TensorFlow, PyTorch)在向工業(yè)領(lǐng)域滲透時(shí),面臨實(shí)時(shí)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(kāi)發(fā)專(zhuān)為智能制造優(yōu)化的輕量級(jí)推理框架、邊緣計(jì)算平臺(tái)以及支持小樣本學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)的工具變得至關(guān)重要。這些工具需要能高效處理來(lái)自柔性傳感器等新型數(shù)據(jù)源的時(shí)序、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
- “AI+柔性電子”一體化開(kāi)發(fā)平臺(tái): 未來(lái)趨勢(shì)是構(gòu)建將柔性電子硬件抽象化、模型化的協(xié)同開(kāi)發(fā)環(huán)境。開(kāi)發(fā)者可以在虛擬環(huán)境中對(duì)柔性傳感器的布局、數(shù)據(jù)特性進(jìn)行建模和仿真,并直接調(diào)用AI模型進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練與優(yōu)化,大幅降低從硬件設(shè)計(jì)到智能算法部署的復(fù)雜度和周期。
- 工業(yè)AI模型管理與服務(wù)化: 在智能制造中,AI模型需要持續(xù)學(xué)習(xí)、迭代和跨設(shè)備部署?;A(chǔ)軟件需提供強(qiáng)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(guò)微服務(wù)架構(gòu),將訓(xùn)練好的AI能力(如缺陷檢測(cè)模型、預(yù)測(cè)模型)封裝成標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù),供生產(chǎn)線上的不同系統(tǒng)和設(shè)備靈活調(diào)用,是實(shí)現(xiàn)規(guī)模化應(yīng)用的關(guān)鍵。
- 安全與可靠性保障: 工業(yè)環(huán)境對(duì)安全和穩(wěn)定性要求極高。AI基礎(chǔ)軟件必須內(nèi)置嚴(yán)格的數(shù)據(jù)安全、模型安全機(jī)制,并提供高可用性和容錯(cuò)設(shè)計(jì)。開(kāi)發(fā)用于驗(yàn)證和確認(rèn)AI系統(tǒng)決策可靠性的工具,增強(qiáng)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(dòng)智能制造向“感知泛在、決策智能、執(zhí)行柔性”的方向演進(jìn)。這一進(jìn)程也面臨挑戰(zhàn):柔性電子器件的大規(guī)模制造與長(zhǎng)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(shí)時(shí)性、跨領(lǐng)域人才的短缺以及標(biāo)準(zhǔn)與協(xié)議的缺失等。
需要材料科學(xué)、電子工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)和制造工藝等多學(xué)科的深度協(xié)同創(chuàng)新。人工智能基礎(chǔ)軟件的開(kāi)發(fā),必須更加貼近工業(yè)實(shí)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(jiǎn)潔高效的開(kāi)發(fā)接口,成為賦能智能制造創(chuàng)新應(yīng)用的堅(jiān)實(shí)基座。只有軟硬件協(xié)同共進(jìn),才能充分釋放“柔性智能”的潛力,塑造未來(lái)工廠的新形態(tài)。