智能制造是一个非常大非常广的概念，除了涉及制造企业本身，还与供应链的上下游企业息息相关，它包含自动化、信息化、智能物流、智能计算、智能决策等多个方面。
市场背景：智能制造改革牵扯的是整个制造业，毫无疑问这是一个万亿级别的大市场。所属的细分市场各个都是大片蓝海：未来10年中国机器人市场将达6000亿元人民币；预计2018年，中国民用无人机市场将达到110。9亿元；预计至2020年，中国自动化物流系统市场规模将超过1000亿元……
智能制造的实现是一个从手工到半自动化，再到全自动化，最终实现智能化、柔性化生产的过程。智能制造将制造业与信息技术和互联网技术相结合，在生产工艺、生产管理、供应链体系、营销体系等多个方面实现全产业链的互联互通。
那么，企业该如何实现自己的智能制造改革呢？以下十项技术都是知识点：
1.多源多通道数据实时采集感知技术
多源传感器数据采集是智能制造过程中实现智能感知的前提，通过各类传感器（压力传感器、位移传感器、视觉传感器等）组成，实现对多源多通道分布式数据的实时采集、分析和转换等。
多源传感器数据采集系统包含以下几项技术：
· 信号转换技术
· 实时网络通信技术
· 多线程管理技术
· 数据缓存池技术
· 黑匣子技术
· 信息安全技术
2.异构数据内容融合与传输共享技术
通过对各种异构计算数据进行内容分析和融合处理，从海量数据中挖掘隐藏信息和有效数据，提高智能制造过程中各种装备状态监测的准确性。
异构数据包括：海量的多媒体传感数据、文本/超文本、声音数据、影像数据、视频序列等。
3.复杂工况的多任务自适应协同技术
智能制造的实现往往需要能够自主分析当前的工况环境和任务要求，实现多任务自适应协同规划，并根据不同任务难度自适应调整作业策略。
多工况包含以下几种（以挖掘作业为例）：
· 常用，挖掘形状规则，且经常使用该功能
· 特殊，挖掘形状规则，但不经常使用
· 自主标记，挖掘形状不规则，但经常使用
· 高度自定义，高度依赖驾驶经验的操作
4.多机协同的集群化交互与控制技术
智能制造的多机集群模仿生物集群行为，单机间通过彼此信息交互与自主控制来进行协同工作，从而可在各种险恶环境下低成本完成多样性的复杂任务。
具体包括：
· 远程操控端，人机交互装置远程遥控，任务指派和监控
· 移动用户端，网页、APP做任务指派和监控
· 智能机械端，环境感知、机身工况传感、自主作业控制
· 移动互联网，无线数据通讯承载
· 卫星定位，导航与测量辅助
· 云端数据中心，环境建模分析，任务和轨迹规划，大数据分析和诊断
