原文： 激烈的全球化市场竞争对制造系统提出了更高的要求——要求制造系统可以在确定性受到限制或没有先验知道与不能预测的环境下完成制造任务,因此一些高度民主的工业化的国家提出了智能制造技术(ＩＭＴ)与智能制造系统(ＩＭＳ)。IMS（智能制造系统）是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能以一种高度柔性与集成的方式，借助计算机模拟人类专家的智能活动进行分析、推理、判断、构思和决策等，从而取代或延伸制造环境中人的部分脑力活动。同时，收集、存储、完善、共享、继承和发展人类专家的智能目前形成的“自动化孤岛”的连接和全局优化问题，以及各国、各地区的标准、数据和人机接口的统一问题，这些问题都使分布式网络化IMS（Intelligent Manufacturing System）的研究日益迫切的提到日程上来。1、 分布式网络化IMS探讨与研究1) CIMS的基本原理从IMS的本质特征出发，在分布式制造网络环境中，根据分布式集成的基本思想，应用分布式人工智能中多Agent系统的理论与方法，实现制造单元的柔性智能化与基于网络的制造系统柔性智能化集成。根据分布系统的同构特征，在IMS的一种局域实现形式基础上，实际也反映了基于Internet的全球制造网络环境下IMS的实现模式2）分布式网络化的基本构思IMS的本质特征是个体制造单元的“自主性”与系统整体的“自组织能力”，其基本格局是分布式多自主体智能系统。基于这一思想，同时考虑基于Internet的全球制造网络环境，可以提出适用于中小企业单位的分布式网络化IMS的基本构架如图一。一方面通过Agent赋予各制造单元以自主权，使其自治独立、功能完善；另一方面，通过Agent之间的协同与合作，赋予系统自组织能力。
根据《中国制造2025》，我国将大体分“三步走”、用3个10年左右时间，最终跻身世界制造强国前列。在此过程中，必须依靠创新驱动，推广“智能制造”，做大互联网+模式，实现从“制造”向“智造”的新突破。一、创新驱动：创什么，怎么创？核心技术买不来，创新要走“自主化”二、智能制造：造什么，怎么造？深度融合用“乘法”，生产模式“智能化”三、互联网+：加什么，怎么加？人人都是设计师，产业形态“服务化” 与发达制造国家相比，中国制造业基础相对较弱，但互联网应用和创新却更有优势。加快互联网技术应用，将有效改造提升传统制造业。但是制造业的核心竞争力，归根结底仍是产品本身。互联网并非万能，它可以放大优秀的制造能力，却也能让缺乏竞争力的制造企业很快消亡。要重塑“中国制造”新优势，除了全方位拥抱互联网，还需在提高制造能力上下工夫。这才是“中国制造”的“立身之本”。
本人觉得前景非常的光明.首先，智能的家电首先已经出现在国内国外各大商场了,所以这是作为一个硕士生来说还是比较不错的话题的. 另外,如果你是写论文的话还是写写比较超前的话题，例如,将来的智能机器人(制造业中应用于电子业,如电子板,电容，各种芯片等等)如果是想将来有这样的发展的话，还是学一学关于电子类的智能体,单片机就不错. 也不知道我说的对不对你的头，有时间再交流。
人工智能技术无论是在过去。认知心理学和人工智能。使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。以下是我整理的人工智能的期末论文的相关资料，欢迎阅读!
摘要：人工智能技术无论是在过去。认知心理学和人工智能。使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。
关键词：人类智能，人工智能，认知，心理学
人工智能技术无论是在过去，现在还是将来，都作为科学研究的热点问题之一。人类对自己本身的秘密充满好奇，随着生物技术的飞速发展，人类不断破译人体的生命密码。而以生物科学为基础的人工智能技术也得到了长足的发展。人们希望通过某种技术或者某些途径能够创造出模拟人思维和行为的“替代品”，帮助人们从事某些领域的工作。为了让计算机能够从事一些只有人脑才能完成的工作，解脱人的繁重的脑力劳动，人类对自身的思维和智能不断地研究探索。但是，科学技术是一柄双刃剑，人们对人工智能技术的飞速发展存在着恐慌。如果机器真的具有了人类的智能，在未来的某一天，他们会不会取代人类而成为地球的主宰者?人类智能和人工智能，谁才是未来的传奇?
1.你在和谁说话?
“先进的人工智能机器人不但拥有可以乱真的人类外表，而且还能像人类一样感知自己的存在。”这是人工智能发展到高级阶段的目标和任务。那么，我们在不久的未来能否实现这样一个目标呢?人类真的能发明出足以乱真的智能人类吗?隔着一堵墙，我们是否能分辨出正在与我们对话的是一部机器还是人类?
. 人工智能的定义
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。人工智能是相对于人的智能而言的。正是由于意识是一种特殊的物质运动形式，所以根据控制论理论，运用功能模拟的方法心理学，制造电脑模拟人脑的部分功能，把人的部分智能活动机械化，叫人工智能。人工智能的本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。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。人工智能发展的过程归纳为机器不断取代人的过程。
. 人工智能技术的发展
几个世纪以来，人类依靠智慧，发明了许多机器，使人类能够从许多体力劳动中解放出来。从1956年正式提出人工智能学科算起，40多年来取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。科学家发明了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是这些不能模仿人类大脑的功能。当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。1997年5月，IBM公司研制的深蓝(Deep Blue)计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫(Kasparov)。在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。计算机的出现，使得人工智能有了突破性的进展。计算机不仅能代替人脑的某些功能，而且在速度和准确性上大大超过人脑，它不仅能模拟人脑部分分析和综合的功能，而且越来越显示某种意识的特性。真正成了人脑的延伸和增强。
. 人工智能的研究领域
人工智能是一种外向型的学科，也是一门多领域综合学科。它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。而人工智能的最根本目的是模拟人类的思维，因此，它的研究领域与人类活动息息相关。什么地方只要有人在工作，他就可以运用到那个领域。
现阶段主要研究领域有专家系统，机器学习，模式识别，自然语言理解，自动定理证明，自动程序设计心理学，机器人学，博弈，智能决定支持系统和人工神经网络等等。
2.机器真的可以思考吗?
机器真的可以思考吗?机器的思考归根结底还是模仿人类的思维模式，正是“思考”这一人类的本质属性，使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。心理学研究人脑中信息的输入、输出、存储和加工，并研究人脑各个部位的功能。最早的双核计算机模仿人的左右脑，在人脑不同区域主管各个不同功能这一原理的基础上，来设计负责不同功能的芯片。以此为出发点，心理学家和计算机学者进一步合作，通过研究人解决问题的方法来研究开发人工智能。随着人工智能的发展，所要求实现的职能愈加复杂，但最基本的方式还是逻辑推理和归纳，这正是心理学家和逻辑学家的专业领域。心理学家以研究探讨人类逻辑思维方式为人工智能提供了基本原理和原则。
. 人类意识的本质
意识是世界的内在规定、一般规律和组成部分，是具有客观实在性同世界的其它组成部分处在对立统一关系中的事物。意识普遍存于世界和万物之中，世界是包含意识的世界，万物是包含意识的万物。没有意识存在于其中的世界不是我们现实生活中的世界，没有意识存在于其中的万物也不是我们天天眼见手触的万物。有了意识的存在，世界和万物就有了生机和活力。
. 意识是与物质相对应的哲学范畴，与物质既相对立又相统一的精神现象。
意识是自然界长期发展的产物，由无机物的反应特性，到低等生物的刺激感应性，再到动物的感觉和心理这一生物进化过程是意识得以产生的自然条件。意识是社会的产物，人类社会的物质生产劳动在意识的产生过程中起决定的作用。辩证唯物主义在强调物质对意识起决定作用的前提下肯定意识对于物质具有能动的反作用，在意识活动中人们从感性经验抽象出事物的本质、规律形成理性认识，又运用这些认识指导自己有计划、有目的地改造客观世界。
. 从意识的起源看，意识是物质世界发展到一定阶段的产物;从意识的本质来看，意识是客观存在在人脑中的反映。
意识是人脑对客观存在的反映：第一，正确的思想意识与错误的思想意识都是客观存在在人脑中的反映;第二，无论是人的具体感觉还是人的抽象思维，都是人脑对客观事物的反映;第三，无论是人们对现状的感受与认识，还是人们对过去的思考与总结，以至人们对未来的预测，都是人脑对客观事物的反映。 意识的能动作用首先表现在，意识不仅能够正确反映事物的外部现象，而且能够正确反映事物的本质和规律;意识的能动作用还突出表现在，意识能够反作用于客观事物，以正确的思想和理论为指导心理学，通过实践促进客观事物的发展。
. 人类意识与人工智能的关系
认知心理学和人工智能，是认知科学的两个组成部分。人工智能使用了心理学的理论，心理学又借用了人工智能的成果。人类意识与人工智能两者具有以下关系：
l人工智能是研究用机器模拟和扩展人的智能的科学。它撇开了人脑的内在结构和意识的社会性，而只是把人脑作为一种信息处理的过程，包括信息的接收、记忆、分析、控制和输出五部分。现代科学技术用相应的部件来完成着五个过程，就构成了人工智能或电脑。
l人工智能可以代替人的某些脑力劳动，甚至可以超过人的部分思维能力，随着现代科学技术的发展，它发挥着越来越重要的作用。人工智能的出现不仅解放了人的智力，而且为研究人脑的意识活动提供了新的方法和途径。它说明了人的意识活动不管多么复杂，都是以客观物质过程为基础的，而不是什么神秘的超物质的东西，人们完全可以用自然科学的精确方法来加以研究和模拟，它进一步证实了辩证唯物主义意识论的科学性。
l人工智能的产生和发展，深化了我们对意识相对独立性和能动性的认识。机器思维即人工智能表明，思维形式在思维活动中对于思维内容具有相对独立性，它可从人脑中分化出来，物化为机械的、物理的运动形式，部分地代替人的思维活动。
随着科学技术的发展，人工智能将向更高水平发展，反过来推动科学技术、生产力和人类智慧向更高水平发展，对人类社会进步将起着巨大的推动作用。
3. 人工智能的未来
人工智能是为了模拟人类大脑的活动而产生的科学，人类已经可以用许多新技术新材料模拟人体的许多功能，诸如皮肤，毛发，骨骼等等，也就是说，人类可以创造出“类人体”。只要能够模拟人的大脑的功能，人就可以完成人工生命的研究工作，人创造自己，这不但在科学上，而且在哲学上都具有划时代的意义。这就是人工智能承担的历史使命。
在科学技术日新月异的今天，知识爆炸，科技的增长超出了人类承受的速度。各种新科技的出现层出不穷，随之而来的成果简直让人瞠目结舌，克隆、基因芯片、转基因等等，人类自身的秘密开始一层一层的揭开。我们人脑的复杂结构，人体的基因链也逐渐被科学技术解剖。我们希望将来的人工智能机器能将我们从繁重的体力劳动和脑力劳动中解放出来心理学，例如机器人做家务，带孩子，做司机，秘书等等一系列我们不愿意花太多精力或者有太多限制条件的工作。然而，人类由于多种“性能”都不如机器人，反而退化成为机器人的奴隶?他们会不会有一天无法忍受人类对他们的“剥削”和“压迫”，挑战人类的统治?很多的科幻作品和电影中都预言了这样的场景，未来的智能机器人和人类争夺有限的地球资源，并最终打败人类，成为新的地球统治者。这也正是绝大多数心理学家和哲学家对人工智能的发展忧心忡忡的原因。
人工智能的发展，也只能无限接近于人的智能，而不能超越人的智能。因为人工智能技术的本质，是模拟人类的思维过程，是为人类服务的。我们在进行发明创造的同时，担心被我们所发明的物质所毁灭。正如人类发明了原子能，用于取代正在逐渐消逝的矿物能源，然而当原子能用于军事领域的时候，他产生的力量也足以毁灭人类文明。科技本身并不是问题，人类如何运用自己掌握的技术，才是问题的关键。我们最大的敌人不是我们发明的技术，而是我们自己本身。
【参考文献】
1.李建国人工智能与认知心理学[J]. 西南师范大学学报 1986年4月第二期 142-146页
2.郑南宁认知过程的信息处理和新型人工智能系统[J]. 中国基础科学.科学前沿2008年 9-18页
3.蔡自兴，徐光�人工智能及其应用(第三版)[M].北京.清华大学出版社 2004年
4.(美)Sternberg,.认知心理学[M] .北京.中国轻工业出版社 2006年
5.(美)Nils 人工智能[M].北京. 机械工业出版社 2004年
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根据《中国制造2025》，我国将大体分“三步走”、用3个10年左右时间，最终跻身世界制造强国前列。在此过程中，必须依靠创新驱动，推广“智能制造”，做大互联网+模式，实现从“制造”向“智造”的新突破。一、创新驱动：创什么，怎么创？核心技术买不来，创新要走“自主化”二、智能制造：造什么，怎么造？深度融合用“乘法”，生产模式“智能化”三、互联网+：加什么，怎么加？人人都是设计师，产业形态“服务化” 与发达制造国家相比，中国制造业基础相对较弱，但互联网应用和创新却更有优势。加快互联网技术应用，将有效改造提升传统制造业。但是制造业的核心竞争力，归根结底仍是产品本身。互联网并非万能，它可以放大优秀的制造能力，却也能让缺乏竞争力的制造企业很快消亡。要重塑“中国制造”新优势，除了全方位拥抱互联网，还需在提高制造能力上下工夫。这才是“中国制造”的“立身之本”。
智能制造从某种认识上来说高度的自动化与高效的信息化的完美结合。人工智能、图像识别，机器视觉、大数据和工业机器人应用等方面投入更多资源及人力，为公司智能制造时代的到来做好技术力量储备。加快推进两化融合、智能制造，积极拥抱“中国制造2025”，按照“高起点规划、高标准实施”信息化建设理念，推进提升公司精益制造和智能制造水平；强化信息化领导力建设和推进体系建设，形成以公司主要领导牵头，技术中心为主导，自动化部为支撑，各单位为主体，国内外先进信息化服务商为辅助的信息化网络建设格局；密切跟踪行业智能化领域发展的新理念、新趋势、借助外脑高起点推进公司智能制造规划。风起于青萍之末，浪成于微澜之间。一个时代有一个时代的主题，一代人有一代人的使命。这个世界总在残酷惩罚不愿改变的人，而时间总会悄悄犒赏那些善于学习、励精图治的人，面对一个日新月异的智能制造时代的到来，没有一种商业模式是长存的，没有一种资产是稳定的，没有一种技术是不会过时的，也没有一种竞争力是永恒的，这是一股从未有的革命浪潮。让我们更好认清这个时代，让我们站在新的起点、踏上新的征程——再出发。
本人觉得前景非常的光明.首先，智能的家电首先已经出现在国内国外各大商场了,所以这是作为一个硕士生来说还是比较不错的话题的. 另外,如果你是写论文的话还是写写比较超前的话题，例如,将来的智能机器人(制造业中应用于电子业,如电子板,电容，各种芯片等等)如果是想将来有这样的发展的话，还是学一学关于电子类的智能体,单片机就不错. 也不知道我说的对不对你的头，有时间再交流。
我觉得你写这方面的东西还是先了解下这行业，看下中安鼎辉的吧，参考下他们的案例，因为他们的MES功同时可以实现企业供应链LES(Logistics Execution System)、集团GES(Group Execution System)的构建和管理。衍生企业执行流程，全面提升企业的运行效率。并能从价值链的角度，去模拟企业价值链的价值活动，达到对价值链的全面关注和重点关注。还有IDM—智能数字制造系统代表了国内目前先进的制造执行行业的理念、发展趋势和技术能力。最大的特点就是能与企业供应链执行完美集成。应用了多种软件技术和先进的设计理念，不仅实现了层次模型的创新性设计，而且在二次架构的的灵活性和可扩展性上，在云计算和SOA(Service Oriented Architecture)的实际应用中，都表现出了强大的生命力。所以这方面经验足，有助于你写。
要考虑自己的能力和时间要求，智能制造相对来说更宏观一些，内容更广一些，而智能控制技术相对来说要精细一些，内容更深一些。论文选题可遵循以下几条原则：选择自己所学专业范围之内，体现专业素养，综合考虑自己的能力和时间要求，选题选择大小适中，所选题目与生活相关，通过研究帮助解决现实中的问题。智能制造，源于人工智能的研究，一般认为智能是知识和智力的总和，前者是智能的基础，后者是指获取和运用知识求解的能力。智能控制是具有智能信息处理、智能信息反馈和智能控制决策的控制方式，是控制理论发展的高级阶段，主要用来解决那些用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题。
原文： 激烈的全球化市场竞争对制造系统提出了更高的要求——要求制造系统可以在确定性受到限制或没有先验知道与不能预测的环境下完成制造任务,因此一些高度民主的工业化的国家提出了智能制造技术(ＩＭＴ)与智能制造系统(ＩＭＳ)。IMS（智能制造系统）是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能以一种高度柔性与集成的方式，借助计算机模拟人类专家的智能活动进行分析、推理、判断、构思和决策等，从而取代或延伸制造环境中人的部分脑力活动。同时，收集、存储、完善、共享、继承和发展人类专家的智能目前形成的“自动化孤岛”的连接和全局优化问题，以及各国、各地区的标准、数据和人机接口的统一问题，这些问题都使分布式网络化IMS（Intelligent Manufacturing System）的研究日益迫切的提到日程上来。1、 分布式网络化IMS探讨与研究1) CIMS的基本原理从IMS的本质特征出发，在分布式制造网络环境中，根据分布式集成的基本思想，应用分布式人工智能中多Agent系统的理论与方法，实现制造单元的柔性智能化与基于网络的制造系统柔性智能化集成。根据分布系统的同构特征，在IMS的一种局域实现形式基础上，实际也反映了基于Internet的全球制造网络环境下IMS的实现模式2）分布式网络化的基本构思IMS的本质特征是个体制造单元的“自主性”与系统整体的“自组织能力”，其基本格局是分布式多自主体智能系统。基于这一思想，同时考虑基于Internet的全球制造网络环境，可以提出适用于中小企业单位的分布式网络化IMS的基本构架如图一。一方面通过Agent赋予各制造单元以自主权，使其自治独立、功能完善；另一方面，通过Agent之间的协同与合作，赋予系统自组织能力。
根据《中国制造2025》，我国将大体分“三步走”、用3个10年左右时间，最终跻身世界制造强国前列。在此过程中，必须依靠创新驱动，推广“智能制造”，做大互联网+模式，实现从“制造”向“智造”的新突破。一、创新驱动：创什么，怎么创？核心技术买不来，创新要走“自主化”二、智能制造：造什么，怎么造？深度融合用“乘法”，生产模式“智能化”三、互联网+：加什么，怎么加？人人都是设计师，产业形态“服务化” 与发达制造国家相比，中国制造业基础相对较弱，但互联网应用和创新却更有优势。加快互联网技术应用，将有效改造提升传统制造业。但是制造业的核心竞争力，归根结底仍是产品本身。互联网并非万能，它可以放大优秀的制造能力，却也能让缺乏竞争力的制造企业很快消亡。要重塑“中国制造”新优势，除了全方位拥抱互联网，还需在提高制造能力上下工夫。这才是“中国制造”的“立身之本”。
关键词：智能制造;专业课程;综合训练
首先，智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。关于发展：加快技术研发与产品推广，促进软硬件协调发展。加速全方位深度融合，提升生产过程智能化水平。加大资金支持力度，拓宽投融资渠道。发挥移动互联网作用，创新制造、管理、服务模式。培育和引进融合型人才，强化人才队伍建设。鼓励和扶持大众创业，完善产业发展环境。
以下文章来源于园区荟 ，作者陈晨
在2019世界机器人大会举办期间，中国电子学会发布《中国机器人产业发展报告2019》（以下简称《报告》）指出，2019年，中国机器人市场规模预计将达到亿美元，2014年—2019年的平均增长率达到。报告显示，我国工业机器人市场规模持续增长，成为全球第一大工业机器人应用市场；服务机器人需求潜力巨大，特种机器人应用场景范围显著扩展。
中国机器人产业飞速发展的背后，是机器人产业链企业的爆发式增长。根据前瞻产业研究院不完全统计， 截至2018年6月，国内机器人产业链相关企业数量达到7544家，但多集中于中低级市场。
这与世界机器人博览会参展企业的分布特征相似。
参展的100家机器人企业总部涉及全国14个省市，包括：北京、上海、天津、安徽、广东、广西、河南、湖南、江苏、山东、浙江、四川、黑龙江、辽宁。
这些企业在区位选择上基本都集中在我国北至北京，南至广东的东部沿海经济发达地带 ，来自中西部地区的参展企业寥寥。当然，这与大众对高新技术企业的选址期待并无不同—— 与以往的劳动密集型企业选址偏好不同，以机器人企业为代表的高新技术企业，是以资本密集和技术密集为核心诉求，经济和技术更为发达的东部沿海省市对这些企业有天然的吸引力。
机器人被称为“制造业皇冠上的明珠”，是含玉而生的天之骄子，这个高大上的产业令地方政府趋之若鹜。但机器人企业对生存环境的要求“极度挑剔”，在选址时更看重“门当户对”。因此，很多内陆偏远地区，以及发达地区的产业配套薄弱地域，在招商时承诺厚礼频频殷勤却收效甚微。当然， 地方政府对机器人产业的疯狂迷恋，也催生了一批滥竽充数的机器人企业 ——这些公司不在乎山高路远地老天荒，只在乎政府的产业补贴，这是他们的盈利之道。
其次，通过上述表格不难看出， 大约80%（79家）的参展企业来自各个城市的产业园区 。这个数据反映出， 产业园区作为我国区域经济和产业发展的传统重要载体，在以机器人产业为代表的智能制造时代，仍旧是高新技术企业选址、孵化和成长的首选。
究其原因，与产业园区在政策和资金扶持、营商环境、硬件配套和厂房场地等方面的独特优势密不可分。其中，大部分机器人企业将企业落户在高新区、经开区或 科技 园区等以 科技 导向为主的综合型产业园区。此外，近年来在工业的大势下，机器人产业园成为各地政府疯狂追逐的风口，各地为了争抢机器人企业落户，对专业机器人园区建设奉为掌上明珠，一大批机器人产业园区在各地拔地而起。
《2019中国智能制造产业园数据分析报告》对全国的机器人产业园首次做了全面统计。数据显示，全国的机器人产业园区（包括部分以机器人为主导产业的园区）已经超过一百家，大部分机器人产业园处在沿海经济带。其中， 传统制造高地长三角地区以超过30家机器人产业园的规模，占据了全国机器人产业总量的1/4。
而在京津冀地区和珠三角地区，虽然在机器人产业园的数量上不及长三角地区，但也成为国内机器人产业园的主要聚集区，这一趋势与100家参展企业区域聚集态势一致。不过，也呈现了一些不同，这一点会在下文说明。
《2019中国智能制造产业园数据分析报告》的剧透数据表明， 机器人产业园的建设热潮，已经从长三角、珠三角地区，快速蔓延到内陆地区，一些不具备产业基础配套条件的内陆县城甚至也建起机器人产业园。 盲目布局的结果，带来的是招商难的产业空心化——据媒体报道，为了招商，各地在建、筹建的产业园，不约而同地在为入驻企业“画饼”。有的县级机器人产业园的入园企业仅有两三家，却号称产值达百亿。
2/3企业在三大城市群，机器人产业园不是首选
与机器人园区的分布密度不同的是，在100家参展机器人企业中，珠三角地区和京津冀地区各有30家企业参展（珠三角地区有27家在深圳，老牌一线城市广州只有1家；京津冀地区有北京29家，天津1家，河北为0），长三角地区则只有21家（上海9家、江苏8家、浙江4家）企业参展。
三个城市群包揽了全部企业的八成，其中珠三角和京津冀地区各占近1/3，长三角地区则稍显劣势，只占1/5。东北地区，黑龙江以哈工大机器人集团1家企业参展，辽宁则以新松机器人为代表的3家企业参展。西部地区表现惨淡，四川和广西各有1家企业参展。
当然，这样的不同并不能清晰说明某个地区的产业问题，因为展览会的招商具有随机性，而各地区的大量机器人企业并没有入驻到专业的机器人园区，这一点从上面表格中100家企业入驻园区的类型可以看出。
但这也从侧面表明，即便在长三角和珠三角这样的 科技 和制造业高地 ，机器人产业园并没有成为机器人企业的入园主阵地 。重要原因是，机器人产业园区作为近年来的新生产业体，在运营能力和产业链配套能力上尚未成熟。
正如OFweek行业研究中心高级分析师潘伟所言： 机器人属于高精尖技术领域，企业在发展初期需要大量资金和配套设施支持，产业园的搭建不失为一个有效渠道，但当前机器人产业园已在全国范围内无序发展，泡沫化严重，缺乏合理的顶层设计和系统规划。
中国电子学会发布的上述《报告》称，我国各区域机器人产业发展水平不尽相同， 长三角地区在我国机器人产业发展中基础相对最为雄厚，珠三角地区产业逐步发展壮大，中、西部地区机器人产业发展基础较为薄弱，但已表现出相当的后发潜力。 报告的论述，与本届大会的参展企业数量分布特征基本契合。
这里要着重指出的，是京津冀地区。此次参展企业，京津冀地区共有30家，其中北京29家，天津1家，河北为0。尽管北京是全国机器人产业的绝对高地，并有1/4的参展企业来自北京，这也反应了京津冀协同发展一个尴尬的现实：三地在高精尖产业领域发展明显失衡， 京津冀机器人产业技术区域间转移转化薄弱 。有学者撰文指出， 从区域合作上看，京津冀主要集中在自身区域的合作和面向江苏、成都、山东等省市的合作，但京津、京冀合作不足，津冀合作乏力，特别是北京技术溢出、京津两地享受的资源红利明显处于劣势。
反观长三角地区，尽管只有21家企业参展，但企业分布较为均衡，其中上海9家、江苏8家、浙江4家。这也符合长三角地区制造业发展的调性，即区域整体制造业基础雄厚，各城市间产业发展互为协调和补充。目前，长三角地区已经拥有上海、芜湖、南京、苏州、常州、徐州等多个机器人产业集聚地区。
在珠三角地区，集中了深圳和广州两大一线城市，可谓实力雄厚。但此次参展企业，深圳独占27家，广州只有1家参展。
这与中国电子学会的《报告》数据与此不谋而合： 报告显示，珠三角地区2018年机器人产品销售总收入达到亿元，其中，深圳以67亿元的销售收入居于首位，佛山、广州和东莞位列其后。
原因在于，深圳在经济、 科技 和资本的高度优势为其发展机器人产业提供了绝佳保障，事实上， 深圳在全国已成为机器人产业链最为完整的城市，部分核心零部件已经能与海外知名品牌抗衡。 广州则缺乏大型 科技 企业和初创企业的支持，机器人产品仍以中低端为主，核心部件不完备，人工智能实力相对滞后。 广州的高校和科研资源较为丰富，但过分重视科研，不重视产业化成为广州机器人产业相对滞后的重要原因。
城市的这些区域更受机器人企业青睐
从参展企业的城市分布数量来看，北京、深圳和上海位列前三甲。一个有趣的现象是，各个城市特殊地区的参展企业数量较为集中，比如北京的亦庄、上海的浦东新区和深圳的宝安区。
从这些地区的机器人产业发展情况来看，正是这些城市的机器人产业发展的重点区域。
北京：海淀区和亦庄
公开数据显示，2018年，北京市机器人企业数量400余家，其中生产制造业企业50余家，全产业收入达到100亿元左右。
其中，位于亦庄的北京经济技术开发区已形成了明显的机器人产业集聚态势，全球40多个国家和地区的企业在经开区投资累计超过千亿美元，聚集了智能机器人企业和机构180余家。
海淀区是北京的老牌 科技 高地，全国著名的高校、科研院所主要集中在海淀区。具体说来，该区有30余所高等院校、200多个科研院所、全国四成的两院院士和数万科研人员， 清华、北理工、北航、中科院自动化所等国内知名机器人重点科研院所，聚集了仿生机器人与系统、机器感知与智能、机器人伺服与控制系统等重点实验室和工程技术研究中心以及一批新型产业创新载体。 这些资源为该区机器人产业提供了最为重要的智力资源和产业化能力。此外，位于海淀中关村被称为“中国硅谷”，大量人工智能和机器人企业在这里成长。
深圳：南山区和宝安区
《2018年度深圳机器人产业发展白皮书》（征求意见稿）显示，深圳机器人产业总产值已增长至近1200亿元，深圳市机器人企业的数量，从2017年的594家增加到2018年的649家。机器人工业总产值从2017年的1035亿元增长到2018年的1178亿元，同比增长率为13．82％，保持快速增长的态势。区域分布上，机器人企业数量最多的是宝安区，占比39％；总产值方面，南山区机器人产业贡献最大，占比近40％。此外，龙华区、龙岗区和光明新区的机器人产业扩大布局，所占比例大幅提升。
上海：浦东新区
上海已成为国内最大机器人产业集聚区。
上海市经信委主任吴金城近日指出，上海的机器人市场则占据了全国的42%，占全世界的16%从上海市机器人规划图可以看出， 上海机器人产业已经形成了以“3+X”的空进布局。“3”是指嘉定区、宝山区的上海机器人工业园以及浦东新区。“+X”是指多个产业园共同发展。 上海在产业布局方面打造以康桥、金桥为核心的浦东机器人产业集聚区，发展壮大机器人技术研发、制造及系统集成，培育发展以顾村机器人产业园为核心的宝山机器人产业基地，依托骨干企业，在金山、松江、嘉定、闵行等区，培育以机器人及核心功能部件为特色的产业园区。
从布局来看， 浦东和宝山有可能成为国内最重要的机器人产业园区。
企业选址的十大趋势
《2019-2020企业投资选址图鉴》调研了北京16区近400家产业园、200多家联合办公或双创空间，总结了企业选址的十大趋势——
01
企业选址布局下沉
企业选址的下沉主要表现为，企业选址向城市新区、非中心城市的扩散。这一趋势得益于交通和通信的发展，企业无需将办公地固定在核心地段或大城市就能接近要素和市场，这使传统非中心地区的成本优势超过了效率折损，成为企业选址的新目的地。
02
大企业释放新需求
2019年，通过内生和外延发展，大型 科技 公司仍在不断膨胀，带来新的选址需求，未来还将继续贡献富有潜力的市场增长。
03
城市更新空间受到企业青睐
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共享办公进入企业选址主流视野
联合办公和众创空间经过5年发展，已形成一定供应规模和用户基础。大中型公司也成为共享办公的重要用户，这意味着共享办公已经进入企业选址的主流视野，不过与小规模企业相比，他们通常更加青睐“定制化”的方式。
05
招商引资竞争激烈，明星企业选址的议价空间增大
优质企业在释放选址需求后，往往会收到多个橄榄枝，丰富的选项带来了充分的议价空间。但这些奖励有时候是一把双刃剑，它通常意味着牺牲一定的商业秘密、兑现一定的产值承诺，企业家们对其风险和收益有不同的评估。
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更具性价比，网红城市吸引新兴企业目光
东部沿海地区有优质的经济发展基础，但是其经营成本的昂贵也让一些企业不堪重负。中西部城市挖掘自身优势、积极推进改革、营销城市形象，并拿出更多诚意吸引新一代年轻人才。重庆的智能产业、贵州的大数据产业、武汉的第二总部、西安的硬 科技 之都、成都的新经济都展现了企业选址的新流向。
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智能化水平成为企业选址的新考量
在供需双方的驱动下，空间的智能化持续向前迈进。随着5G的发展，智能化水平成为企业选址决策中不可忽略的权重因子，智能化能帮助企业降低场地成本、提升管理水平、增强对年轻一代的人才吸引力。
08
部分企业选址从购买转向租赁
首先，高能级城市越来越注重产业用地的集约化，为产业用地和产业载体的出让设置了更高的门槛，同时鼓励企业长期租赁、先租后让或者租让结合。其次，政策对产业用地和用房的流转管理趋于完善，企业通过圈地以获取额外收益的难度增大。
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产业集群受青睐
交易成本、运输成本、人才招募成本低。企业间的专业化分工协作，能适应迅猛变化的市场需求，获得规模经济和范围经济。行业内知识、信息在产业集群内的快速传播，能够帮助企业作出有效的生产经营决策。政府部门的管理和服务往往更加专业和规范。
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专业选址机构方兴未艾
由于企业选址有低频、非标、周期长、保密性强的特点，企业选址专业平台的发展仍有很长的路要走。目前主流的专业选址机构包含世邦魏理仕、高力国际、戴德梁行、第一太平戴维斯、仲量联行、好租、选址中国、古川联合等。
除了楼上的回答，我在补充一篇来自镑镑天工的文章，讲述的是全国40多个机器人产业园现状，希望对你有帮助。
先给你点资料看看，写论文还是要自己动脑筋的！激光加工技术是利用激光束与物质相互作用的特性对材料(包括金属与非金属)进行切割、焊接、表面处理、打孔、微加工以及做为光源，识别物体等的一门技术，传统应用最大的领域为激光加工技术。激光技术是涉及到光、机、电、材料及检测等多门学科的一门综合技术，传统上看，它的研究范围一般可分为：1.激光加工系统。包括激光器、导光系统、加工机床、控制系统及检测系统。2.激光加工工艺。包括切割、焊接、表面处理、打孔、打标、划线、微调等各种加工工艺。激光焊接：汽车车身厚薄板、汽车零件、锂电池、心脏起搏器、密封继电器等密封器件以及各种不允许焊接污染和变形的器件。目前使用的激光器有YAG激光器，CO2激光器和半导体泵浦激光器。激光切割：汽车行业、计算机、电气机壳、木刀模业、各种金属零件和特殊材料的切割、圆形锯片、压克力、弹簧垫片、2mm以下的电子机件用铜板、一些金属网板、钢管、镀锡铁板、镀亚铅钢板、磷青铜、电木板、薄铝合金、石英玻璃、硅橡胶、1mm以下氧化铝陶瓷片、航天工业使用的钛合金等等。使用激光器有YAG激光器和CO2激光器。 激光打标：在各种材料和几乎所有行业均得到广泛应用，目前使用的激光器有YAG激光器、CO2激光器和半导体泵浦激光器。激光打孔：激光打孔主要应用在航空航天、汽车制造、电子仪表、化工等行业。激光打孔的迅速发展，主要体现在打孔用YAG激光器的平均输出功率已由5年前的400w提高到了800w至1000w。国内目前比较成熟的激光打孔的应用是在人造金刚石和天然金刚石拉丝模的生产及钟表和仪表的宝石轴承、飞机叶片、多层印刷线路板等行业的生产中。目前使用的激光器多以YAG激光器、CO2激光器为主，也有一些准分子激光器、同位素激光器和半导体泵浦激光器。激光热处理：在汽车工业中应用广泛，如缸套、曲轴、活塞环、换向器、齿轮等零部件的热处理，同时在航空航天、机床行业和其它机械行业也应用广泛。我国的激光热处理应用远比国外广泛得多。目前使用的激光器多以YAG激光器，CO2激光器为主。激光快速成型：将激光加工技术和计算机数控技术及柔性制造技术相结合而形成。多用于模具和模型行业。目前使用的激光器多以YAG激光器、CO2激光器为主。激光涂敷：在航空航天、模具及机电行业应用广泛。目前使用的激光器多以大功率YAG激光器、CO2激光器为主。
关键词：智能制造;专业课程;综合训练
应用论文这样写，1、 分布式网络化IMS探讨与研究1) CIMS的基本原理从IMS的本质特征出发，在分布式制造网络环境中，根据分布式集成的基本思想，应用分布式人工智能中多Agent系统的理论与方法，实现制造单元的柔性智能化与基于网络的制造系统柔性智能化集成。根据分布系统的同构特征，在IMS的一种局域实现形式基础上，实际也反映了基于Internet的全球制造网络环境下IMS的实现模式2）分布式网络化的基本构思IMS的本质特征是个体制造单元的“自主性”与系统整体的“自组织能力”，其基本格局是分布式多自主体智能系统。基于这一思想，同时考虑基于Internet的全球制造网络环境，可以提出适用于中小企业单位的分布式网络化IMS的基本构架如图一。一方面通过Agent赋予各制造单元以自主权，使其自治独立、功能完善；另一方面，通过Agent之间的协同与合作，赋予系统自组织能力。
人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。以下是我整理的人工智能的毕业论文范文的相关资料，欢迎阅读!
摘要：人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义，分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用，总结了人工智能研究现状，分析了其发展方向。
关键词：人工智能;计算机科学;发展方向
中图分类号：TP18
文献标识码：A
文章编号：1672-8198(2009)13-0248-02
1人工智能的定义
人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
2人工智能的应用领域
人工智能在管理及教学系统中的应用
人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系，了解人工智能的外延和内涵，搭建人工智能的应用平台，搞好企业智能化软件的开发工作，这样，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟，徐良贤，戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上，结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验，介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术，着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用，并指出了当今这个领域上存在的一些问题。
人工智能专家系统在工程领域的应用
人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年，美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果，1977年改进为Internist 2Ⅱ，经过改进后成为现在的CAU-CEUS，1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN，包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。
人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR，用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来，美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统;弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim;阿拉斯加大学编写了地下煤矿采矿方法选择专家系统。
人工智能在技术研究中的应用
人工智能在超声无损检测中的应用。在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质，形状和大小进行判断和归类;专家在传统超声无损检测与智能超声无损检测之间架起了一座桥梁，它能把一般的探伤人员变成技术熟练。经验丰富的专家。所以在实际应用中这种智能超声无损检测有很大的价值。
人工智能在电子技术方面的应用。沈显庆认为可以把人工智能和仿真技术相结合，以单片机硬件电路为专家系统的知识来源，建立单片机硬件配置专家系统，进行故障诊断，以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域，计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术，而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展，各种入侵手段也在层出不穷，单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要，把人工智能技术应用到网络安全管理领域，大大提高了它的安全性。马秀荣等在《简述人工智能技术在网络安全管理中的应用》一文中具体介绍了如何把人工智能技术应用于计算机网络安全管理中，起到了很好的安全防范作用。
3人工智能的发展方向
人工智能的发展现状
国外发展现状。目前，AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。在AI技术领域十分活跃的IBM公司。已经为加州劳伦斯・利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCII White”电脑，而且正在开发的更为强大的新超级电脑――“蓝色牛仔(blue jean)”，据其研究主任保罗・霍恩称，预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为，该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。由于人工智能有着广大的发展前景，巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了IBM等公司继续在AI技术上大量投入，以保证其领先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔・盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲，称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究，其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。
我国人工智能的研究现状。很长一段时间以来，机械
和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下，一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发，在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上，经过科研10年攻关，于2000年11月，又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛，并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步，加快到每秒两步;从只能平静地静态不行，到能快速自如的动态步行;从只能在已知的环境中步行，到可在小偏差、不确定环境中行走，取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。
人工智能发展方向
在信息检索中的应用。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在：①如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术，包括机器感知、机器思维、机器行为，即知识获取、知识处理、知识利用的过程。②由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识，这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素，对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。
基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下，随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正，专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小，因此适应性较强，可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。
人工智能在机器人中的应用。机器人足球系统是目前进行人工智能体系统研究的热点，其即高科技和娱乐性于一体的特点吸引了国内外大批学者的兴趣。决策系统主要解决机器人足球比赛过程中机器人之间的协作和机器人运动规划问题，在机器人足球系统设计中需要将人工智能中的决策树、神经网络、遗传学的等算法综合运用，随着人工智能理论的进一步发展，将使机器人足球有长足的发展。
4结语
由上述的讨论我们可以看到，目前人工智能的应用领域相当广泛。无论是学术界还是应用领域对人工智能都高度重视。人工智能良好的发展和应用前景，要求我们必须加大研究和投入力度，以使人工智能的发展能为人类服务。
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