4.4 智能协同控制在制造行业发展概况
工业互联网已成为全球制造业发展的新趋势，我国作为制造业大国，为了应对新 一轮科技革命和产业变革，从战略规划与技术推动等多方面开展了相关行动。在新基 建的推动下，5G、人工智能、云计算等技术与传统工业深度融合，为实现智能制造提 供了技术支撑，将有力促进制造强国早日实现。国际上，德国提出“工业4.0”、美国 提出“先进制造业国家战略计划”、日本提出“科技工业联盟”、英国提出“工业 2050战略”，也都是为了实现信息技术与执照技术深度融合的数字化、网络化、智能 化制造，实现智慧工厂。在智慧工厂建设中，如图4.6所示的工业互联网赋能智能制造，工业互联网作为关键技术手段，通过对工业要素的互联互通、相关要素的深度协同， 实现了设备管理精细化、生产过程一体化、企业管理标准化、分析应用数据化和决策
支持科学化。
图 4.6 在智慧工厂的基础上利用工业互联网所开发的协同制造平台
随着生产要素价格不断上涨，个性化的需求越来越多，制造业面临交付压力不断增加，上市周期不断缩减，产品工艺日益复杂，制造模式用户定制，生产规模不断扩大等挑战。智慧制造是将新一代信息技术与设计、生产、管理、服务等制造活动的各个缓解相融合，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。智慧制造以智慧工厂为载体，以关键制造环节智能化为核心，以端到端数据流为基础、以网通互联为支撑的四大特征，可有效缩短产品研制周期、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能源消耗，对推动制造业转型升级具有重要意义。
边缘智能和边缘计算与人工智能相互结合的一种新兴技术方案，其发展对边缘计 算和人工智能具有双赢优势：一方面，边缘数据可以借助智能算法释放潜力，提供更 高的可用性。随着万物互联的发展，边缘数据需要借鉴智能算法进行分析，实现智能 化的功能。以深度学习为代表的的智能算法能从边缘数据中提取实时信息以提高决策 的效率和准确性。另一方面，边缘计算能为智能算法提供更多的数据和应用场景。传 统的人工智能和大数据应用都存放在云端服务器和大数据中心，而边缘智能技术在网 络边缘部署具备通信与计算能力的边缘设备，直接从物端设备获取海量数据并实现智 能计算，将有力推动人工智能应用的进一步普及与发展，特别是工业互联网那个相关 的应用。但边缘智能技术发展面临多方面困难，包括人工智能算法的资源需求与边缘 节点资源有限之间的矛盾、智能任务需求多样与边缘节点设备能力单一之间的矛盾等。边缘智能协同计算系统有中心云服务器、边缘节点、物端设备之间的协作组成，可以 有效地解决上述矛盾。
基于边缘智能协同的工业互联网体系，解决了边缘节点计算资源受限的难题，满
足了智能制造等工业应用场景对任务响应时延的要求。通过考虑多个边缘节点之间的 协同，优化任务分配策略，在工业互联网网络边缘完成各种应用的智能计算，既可以 减轻单一边缘节点的计算压力又可以满足各类人工智能算法对算力的需求，在满足工 业互联网智能计算应用需求的同时避免了云服务器到物端设备的计算任务的通信开销。进一步，为了降低边缘节点部署的软硬件开销，采取边缘智能模型轻量化方法，提升 边缘智能协同计算技术的可扩展性，有助于面向智慧工厂的工业互联网的广泛应用。
在“互联网+工业”年代，制造业传统意义上的价值创造和分配形式正在发生改变，凭借互联网渠道，公司、客户及利益有关方正纷纷参与到价值创造、价值传递及价值 完成等生产制造的各个环节中来。由于“互联网+工业”不仅仅意味着“信息共享”， 还将广泛开展“物理同享”，然后构成新的价值发明与共享形式，创造全新的共享经 济，鼓动群众创业和万众立异。
通过以上分析，可以看出，智能协同控制技术已经成为智能制造的重要技术之一。未来随着相关技术的不断发展和完善，多智能体系统的智能协同控制技术的应用将会 越来越广泛。同时，对于提高生产效率、降低生产成本、提高产品质量也将会有着越 来越重要的作用。