在物联网(IoT)、大数据与人工智能(AI)这三大技术交汇融合的时代浪潮中，智能物联网(AIoT)已然崛起，成为一个极具发展潜力的前沿领域。它不仅仅是技术的简单叠加，更是对传统产业模式的深刻变革，尤其在制造业领域，AIoT正以前所未有的速度重塑着生产力与竞争力。
AIoT的核心在于通过无处不在的传感器网络，实时采集环境、设备运行、业务流程和监测数据等海量信息。这些原始数据不再是沉睡的资源，而是被赋予了智慧的生命。借助终端设备、边缘计算以及云端平台强大的数据挖掘和机器学习能力，AIoT能够实现智能感知、目标识别、能耗优化、预测预警以及智能决策等高级功能。
重塑制造业：AIoT驱动的深度变革
长远来看，AIoT对社会发展具有重大意义，应用已渗透到各行各业，例如智慧城市利用各类传感器和数据分析优化交通、能源管理等公共服务；智能制造通过预测性维护、质量控制等手段提升生产效率。无人驾驶通过AIoT实现车辆与环境的实时交互。随着未来连接设备的爆炸式增长，AIoT将成为支撑海量数据分析与融合的关键引擎。
目前，许多科技企业均已积极布局智能物联网领域。一些企业专注于构建IoT基础设施，提供连接能力和AI算法，实现云、边、端协同计算。其他企业则致力于开发轻量级物联网操作系统，以满足嵌入式设备的需求。还有企业将目光投向更广阔的应用场景，利用深度学习等技术构建时空关联模型，解决交通规划、环境保护等复杂问题。
这一切都预示着，新一代人工智能技术与先进制造技术的深度融合，将彻底重塑设计、研发、制造、服务等产品全生命周期的各个环节。一个全新的智能制造时代正在加速到来，它将以更高的效率、更低的成本、更优的质量，重新定义制造业的未来。
构建人机物融合的智慧制造空间
在智能制造的宏伟蓝图中，人、机、物等要素的协同融合至关重要。而智能物联网，正是连接这些要素的桥梁，它将各种制造资源紧密联系在一起，形成一个高效、智能的整体。在制造领域，AIoT涉及的主体包括机器人、AGV小车、移动设备、可穿戴设备、边缘设备、感知设备、生产制造设备以及最终的产品。
从技术层面来看，AIoT在制造业的应用分为两个阶段。首先，通过工业互联网技术实现设备连接和数据采集，构建制造大数据的基础。其次，利用人工智能技术对这些数据进行深入分析和学习，从中提取有价值的知识和洞见。
虽然在工业互联网和制造大数据获取方面已经取得了不少进展，但要真正实现人机物深度融合的未来制造业智慧空间，仍然面临着诸多挑战。我们需要在以下几个方面进行更深入的探索：
• 群智协同机理： 深入研究人、机、物之间的协同机制，探索如何实现异构要素间的有机协作和高效运行。
• 自组织与自适应能力： 赋予制造系统更强的自组织和自适应能力，使其能够根据环境变化和任务需求进行动态调整和优化。
• 云边端融合计算： 构建强大的云边端融合计算架构，实现计算资源和数据的合理分配，提高响应速度和处理效率。
• 终身学习： 赋予制造系统终身学习的能力，使其能够不断从数据中学习新的知识和技能，并将其应用于实际生产中。
• 群智能体学习： 探索群智能体学习方法，使多个智能体能够通过协作和竞争，共同解决复杂的制造问题。
• 制造业智慧空间： 构建一个高度智能化的制造空间，使人、机、物能够在这个空间中和谐共存、协同工作。
群智协同：从生物智能到制造智能
制造业涵盖多重要素，实现这些要素的协同是智能制造的关键问题。AIoT通过数据获取、智能感知与自学习增强、分布式群智交互协同等方法，为人机物融合提供解决方案。
群智协同的研究灵感来源于自然界。例如，蚂蚁、蜜蜂等生物个体智慧有限，但通过群体合作可以实现超越个体行为的集体智慧。通过解析生物个体之间的交互规则，我们可以将其转化为智能体之间的行为交互模式，用于指导制造系统的协同运作。
人类社会的群体智能也为我们提供了宝贵的借鉴。例如，众包模式利用互联网将任务分配给大量用户，利用他们的创意和协作来解决技术问题。维基百科、reCAPTCHA等成功案例，都充分展示了群体智能的巨大潜力。
受群体智能研究的启发，我们可以通过多智能体竞争合作的方式来解决制造业的异构要素协同问题。借鉴生物界的生态模式，转化为可用的规则，支持多智能体之间的沟通协作，进而通过多智能体模型研究复杂制造要素协同模式与制造效率、能耗、质量间的作用机理。
为了实现制造业人机物群智协同，针对要素表达异构、知识碎片化等问题，还需构建统一的制造业知识图谱表示模型，对各制造要素及其关联关系进行结构化表征。通过提取工业语义关键信息并关联形成具备专业特点的工业知识图谱，我们可以发现、挖掘、推理全新的制造知识内容，并据此实现搜索、决策、协同等上层群智应用。
AIoT所驱动的制造业变革，是一场深刻而持久的变革。它不仅仅是技术的升级，更是思维模式的转变。通过从数据中获取智慧，构建人机物融合的智慧制造空间，我们将能够创造出更高效、更智能、更可持续的制造业未来。