如果把这些角度中，选取最适合代表人机一体化智能系统的角度，大概有两个方面：一个是ICT技术(数字化、网络化)，这是手段;一个是快速反应，这是目标。把快速反应作为目标时，ICT技术只是手段之一，还要配合软件、硬件、组织、商业模式手段。但ICT技术同时是关键性、标志性的手段：恰恰是ICT技术的进步却为人机一体化智能系统发出洪荒之力——ICT技术的迅速发展，才使得过去的一些设想有条件变成现实。
第一，可以用信息实现多方的协同工作。一条新的信息可能涉及到多个部门的工作(如产品设计的改动)。若能共享信息，就可以把串行工作变成并行并减少协同中的差错。
第二，能轻松实现知识的复用。一个人发现的知识(包括产品部件的设计)，可以被其他人、被后继者重用，省下了不必要的开发。
第四，缩短了决策周期。把信息全面集成起来，就可以让计算机做出科学的决策、而不是人去控制或团队开会决策，快速缩短从信息感知到执行的时间。在工业4.0的体系中，缩短生产组织的决策周期可能是成败的关键之一。
第五，提升工作效率的工具。计算机仿真、CAD等手段，使得人类能在数字世界里做试验，从而以提高效率。
智能制造和AI有着微妙的关系。我们大家都知道，人工智能原本有三个学派：计算机学派、生理学派和控制论学派。与人机一体化智能系统关系最为密切的是控制论学派。从控制论产生的那一刻起，就关注信息和通信，就重视信息处理与行为活动的结合，就把感知、决策、执行的综合看做是(智能的)生命体与(传统)机器的跟本区别。工业4.0中的核心概念之一是赛博物理系统CPS，而这个概念来自于控制论。
我们认为智能化是自动化的延伸和发展。智能制造与传统自动化又有什么不同呢?其中一个重要差别是：信息的来源和协同的范围大大扩张了。控制论产生的时候，对象往往是机器级别的，现在这是车间、工厂、企业、供应链、乃至全球。协同的范围扩大了、关注的问题要多得多。
过去的自动化主要是针对批量生产。在人机一体化智能系统的时代，产品更新换代速度快、批量小，甚至有可能要在流水线上生产个性化定制的产品。与大批量生产相比，生产组织高度复杂、质量控制难度大增、成本和能耗可能会非常明显升高，采购和供货的压力大。这些相关的新问题必须被迅速感知、立即处理。从技术上看，在过去的自动化产线上，人们一般试图把生产的“边界”尽量固定下来、通过抑制干扰来保证质量、成本和效率;在智能化产线上，更强调出现一些明显的异常问题及时应对这些干扰。
这时，人机一体化智能系统的有关技术，如大数据监控、信息集成就成了“雪中送炭”。然而，无论如何，我们都希望不必要的干扰尽量地少、时间和资源的浪费尽量地少。这样，生产管理才能尽可能简单、尽可能高效。我们得知：如果精益生产搞得好，推进人机一体化智能系统就是比较容易。
智能化的首要目标往往是快速反应，而不是代替人。但是，代替人确实也是目的之一、甚至是很重要的目标。其实，让机器代替人进行决策和执行，有利于快速反应并取得更好的控制效果。所以，机器人、无人工厂等技术，常常能促进智能化的发展。一般的语境下，自动化多数是指物理设备或产线的自动化，而在人机一体化智能系统的时代，同时强调知识和数据流动的自动化。
要实现快速反应，除了ICT技术，还要配套其他的东西。首先，从信息感知的角度看，有些信息的获取，不是仅凭ICT技术就能解决的。比如，要快速响应，在大多数情况下要获得用户和供应商的信息。但这要有商业模式和法规的支撑才行。其次，从决策的角度看，在能预见的未来，人类会在很多方面作为主要的决策者，而这就要有组织模式的支持。第三，决策的执行往往需要有物理设备的支持。第四，智能体系的改进和学习提升，离不开人的参与。
智能制造与知识管理有啥关系呢?智能体现在决策的过程和效果上;决策是用知识处理信息，而信息是用数据承载的。由此可见，(用数字结构和程序描述)知识是实现人机一体化智能系统必不可少的环节。
前面曾经谈到人机一体化智能系统与精益生产的关系，潜伏着这样的观点：智能制造所需要的知识可能是碎片化的——把碎片化、非结构化的知识如何管理起来，是我们不得已面对的挑战。
智能制造与云计算、大数据啥关系?作者觉得，云计算是工具性的、要根据工作的需要来配置，大数据一般是辅助性的，主要是做后台的工作。它们能让人机一体化智能系统系统运行得更好，但未必是必需的。
推进智能制造有必要性又有可行性。在社会层面，劳动力危机、老龄化是支撑必要性的主要的因素;在企业层面，快速响应市场变化是重要的条件。其可行性是与过去相比较而言的、是ICT技术的发展导致的。但是，推进智能制造技术会遇到“玻璃墙”：比如，研发设计与服务要占到足够大的比重;产品质量要尽可能地占据制高点。假如没有这些条件，企业可能就先要进行转型，因为人机一体化智能系统未必能解决落后企业的问题——就像御厨解决不了吃不饱饭的问题。转型不仅是企业家的事，也是政府的事。政府要建立一个推崇高质量的健康市场、而不是质量逆淘汰的劣质市场。
智能汽车慢慢的变成了 新兴起的产业的另一个主角， 发改委在5日印发《智能汽车创新发展的策略》意见稿，目标是到2020年智能汽车新车占比达到50%，到2035年要率先建成智能汽车强国。 规划提出，到2020年 标准智能汽车的技术创新、产业生态、路网设施、法规标准、产品监管和信息安全体系架构基本形成。中高级别智能汽车实现市场化应用，重点区域示范运行取得成效。大城市、高速公路的车用无线%，北斗高精度时空服务实现全域覆盖。 到2025年， 标准智能汽车的技术创新、产业生态、路网设施、法规标准、产品监管和信息安全体系全面形成。新车基本实现智能化，高级别智能汽车实现规模化应用。「人-车-路-云」实现高度协
麦肯锡认为，未来最具经济影响性的技术应该是那些已取得良好进展的技术——如已经在发达国家普及并在新兴国家蒸蒸日上的移动互联网；知识工作的 自动化 ，比方说用计算机语音来处理大部分的客户电话；物联网，比方说将传感器嵌入物理实体中用来监控产品在工厂的流动以及云计算等10项技术。按照麦肯锡的估算，到2025年，这些技术每一个对全球经济的价值贡献均超过1万亿美元。 一、移动互联网 经济：3.7万亿～10.8万亿美元。 生活：远程健康监视可令治疗成本下降20%。 主要技术包括：无线技术，小型、低成本计算及存储设备，先进显示技术，自然 人机接口 ，先进、廉价的电池。 关键应用包括：服务交付、员工
物联网(IoT)时代带动巨量资料(Big Data)的分析趋势，而这股风潮现已吹进半导体产业。由于半导体制程愈趋先进，制造成本亦随之升高，晶片制造商须避免于制作的完整过程中产生错误，导致因返工所额外增加的成本与时间。有鉴于此，半导体业者已开始藉由巨量资料分析技术，于制程中进行即时(Real-time)的资料分析与警示，以增加产品良率及生产效率。 Splunk台湾区资深技术顾问陈哲闳表示，先进制程的设计规则愈趋复杂，若能在制程面临问题时提供预警功能，将可大幅度降低成本与提升良率。如韩国半导体业者运用巨量资料分析在积体电路(IC)制造上，使得制程机器问题发生率降低10%、员工产能增加50%，而重制成本也降低5%。 传统
劳动力、原材料成本双压力，倒逼我国制造业走上转型之路， 人机一体化智能系统 被视作其救命稻草，改变企业运作模式，由成本中心转向利润中心。人机一体化智能系统不仅是一场技术变革，更是生产、商务、经济等模式的改变。我国制造业发展不均衡，形成工业1.0到工业3.0并存的局面，在参考德美工业4.0与工业物联网的同时，“智能制造究竟是什么”、“包含哪些范畴”等第一步是要明确的概念却在业界还没达成共识，复杂的制造业发展状况亟需一套明确的标准以衡量我国各制造业的发展水平，使制造业立足现状，循序渐进地进行人机一体化智能系统的升级。 人机一体化智能系统发展水平的“一杆秤” “中国与德国制造业状况不同，德国已经普遍处于工业3.0向工业4.0过渡阶段，拥有强大的机械和装备制造业，在自动化与信
在12月8日下午举行的世界智能制造大会闭幕式上，中国工程院院士、中国科协智能制造学会联合体副理事长兼专家委员会主任李培根宣布了“中国智能制造十大科技进展”。记者发现，十大科技进展中有多个成果和AI有关，华为开发的人工智能手机芯片——麒麟970荣登榜首。 李培根表示，评选出的科技进展在科技和应用意义上并不全是最前沿、最先进的，但都是行业及专家关注的、对人机一体化智能系统发展影响深刻的科技成果，旨在把握智能制造发展的新趋势，引导我国人机一体化智能系统发展。 入选成果分布多行业 中国智能制造十大科技进展分别为：人工智能手机芯片——麒麟970、轿车智能化生产系统、树根互联“根云”平台、集装箱装卸全自动化码头、Apollo无人驾驶开放创新平台、空间站机械
如今，为项目使用基于云的存储慢慢的变成了了一次正常的业务实践。除了那些显而易见的好处与风险之外，网络上也有很多关于在线数据存储的错误信息。下面就随网络通信小编共同来了解一下相关联的内容吧。 技术专家预测，今年会有近90%的企业将投入某种形式的云技术。实际上，我们中的大多数人已经体会到了在工作和生活中使用云技术的好处：从降低存储成本到更易转移数据再到团队之间更好的协作。 云存储：缺点 尽管网络安全的威胁一直是云计算的大问题，但后者的人气仍在上升。事实上，每天大约有4000个网站遭到攻击。随着慢慢的变多的企业选择转向云计算，数据隐私的威胁程度也将上升。慢慢的变多的组织不得不在云的风险与好处之间进行衡量。 毫无疑问，云安全面临许多挑战，包括缺
「华南工业智造展览会」将于2017年12月6-8日（星期三至星期五）在深圳会展中心隆重举办，展品覆盖智慧生产、物联网及工业自动化产业链，将一站式展示诚挚邀请从事汽车、电气/电子、能源、材料检验测试、医疗技术、金属部件和产品制造、模具、物流、零件制造等行业的采购、制造、营销及研发人员前来参观！ 现已正式开放观众预登记，立即登录展会官网(或微信进行预先登记就可以快速入场，并可免费领取预登记观众专属礼品，精彩不容错过！ 工业机器人需求大增 三大板块、五大展区助力厂商展示技术 我国机器人市场进入高速增长期，工业机器人连续五年成为全世界第一大应用市场。大会为切合行业趋势和需求，本届将重点呈
2015年，总理提出了“中国制造2025”的国家战略后，“中国制造2025”经常在各个场合被提及。与此同时，日、美、德国的“工业4.0”概念也常常被与“中国制造2025”一起被提及。它们是不是同一个概念？在巨大的工业基础差别下，彼此又有哪些不同？ 大数据与制造的关系 大数据与制造间的关系可以用下图表示，有3个重要的元素： 1、问题：制造系统中线性或隐性的问题，如质量缺陷、精度缺失、设备故障、加工失效、性能直线下降、成本比较高、效率低下等。 2、数据，从制造系统的5大要素中获得的，能够反映问题发生的过程和原因的数据。数据的获取应该是以问题为导向，目的是去了解、解决和避免问题。 3、知识：制造系统的核心，也就是Know-how
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