隨著有機柔性材料、柔性電子技術、人工智能技術、大數據、云計算基礎設施的不斷深化發展，實現了多專業跨領域的推廣使用。

本文將國內外科研院所、先進制造公司的科研成果及產品與國家的發展規劃和政策導向相結合，確定出融合應用發展的可行性，構勒出未來發展趨勢。

未來智能制造行業及研究領域要取得突破性進展，提高制造生產效率與制造質量來實現工作目標。需充分利用新材料、新技術、新算法，不斷進行迭代升級的完善改造工作。

1.1

柔性電子

柔性電子是將有機、無機材料電子器件制作在柔性、可延性塑料、薄金屬基板上的新興電子技術，擁有高效、柔性、延展性、低成本制造工藝等特點，在信息、能源、醫療、國防等領域具有廣泛的應用發展前景。

柔性電子技術基本結構主要是由電子元器件、柔性基板、交聯導電體、黏合層組成，目前推動柔性電子技術發展的主要驅動力是制造工藝及設備。以低成本在大幅面基板上制作微小特征尺寸的電子器件，即以芯片特征尺寸和基板面積大小作為衡量技術水平的主要指標。

1.2

柔性制造

柔性制造技術又稱為柔性集成制造技術，是集成信息技術、自動化技術、加工制造技術于一體。在計算機、軟件、數據庫支持下，將企業制造領域里的經營管理、設計、制造融合形成管理體系。柔性制造技術以數控技術為核心，融合了計算機、信息、檢測、生產管理、質量控制等技術。將管理、制造技術有機集合，適合中大、中小批量、多品種產品的自動化加工，能滿足迅速更新產品生產的要求，是先進制造技術。

柔性制造系統定義為由數控加工設備、物料運儲裝置、計算機控制系統組成的自動化制造系統，包括多個柔性制造單元，能根據制造任務或生產環境的變化迅速進行調整。適用于多品種、中小批量生產，柔性制造系統也可認為由加工系統、運儲系統、計算機控制系統組成。

柔性制造系統的特點是：

（1）制造能力強

（2）生產率高

（3）設備利用率高

（4）質量穩定，自動化程度高

（5）具有良好的經濟效益

柔性制造系統的發展趨勢：

（1）小型化、單元化

（2）模塊化、集成化

（3）人機融合

（4）單項技術及系統性能不斷提高

（5）擴展應用范圍

柔性制造系統致力于發展各類工藝性改善制造單元及小型柔性制造系統，不斷完善柔性制造系統自動化功能，有效結合CAM、 CAD實現工廠全面自動化。

柔性自動化制造技術是對制造過程進行優化規范、組織、運作、協調、控制管理，以高效、低耗、優質、敏捷的綠色生產為目標。積極爭取相應的社會經濟效益，分別以剛性自動化、數控加工、柔性制造、計算機集成制造系統五個階段進行發展。

1.3

人工智能

1956年美國達特茅斯會議，確定將人工智能描述為機器像人樣認知、思考、學習，用計算機模擬人的智能。通常認為人工智能是研制智能機器的科學與技術，新一代人工智能特征為跨界融合、深度學習、群體智能、人機協同。

關鍵核心技術描述：

1.4

智能制造

智能制造是由智能機器人與人類專家組成的人機一體智能系統，具有自動化、信息化、智能化、五聯網四個層次技術。是基于新一代信息通信技術與先進制造技術的深度融合，具有自感知、自學習、自執行、自決策，貫穿設計、生產、管理、服務的新型生產方式。

智能制造以數字化制造為基礎，以生產過程的控制為數字化制造核心。以自動化、數字化、網絡化、智能化為智能制造的具體表現，將最新的通訊、網絡、工業軟件、人工智能與制造業有機融合。

工業革命進程：

（1）第一次工業革命（工業1.0 蒸汽機革命）

（2）第二次工業革命（工業2.0電器革命）

（3）第三次工業革命（工業3.0 信息革命）

（4）第四次工業革命（工業4.0 智能制造）

第四次工業革命是智能工廠和智能制造的集合體，包括智能設備、智能物料、物聯網（LOT）、五聯網（IPV6）。主體是制造、智能是主導、人是主宰，以數字化制造、數字化網絡智能制造、智能制造演化智能制造的發展進程，具有智能設計，智能加工、智能裝備、智能服務四個關鍵環節。

新一代智能制造系統就是通過深度學習、遷移學習、增強學習等技術的應用，增加系統認知、學習功能從而解放傳統型勞動力，從事開創性工作。

1.5

CPS與數字孿生

1992年美國國家航空航天局（NASA）提出CPS是信息物理系統，將其列為關鍵核心技術，2018年德國提出了“CPS+制造業=工業4.0”。

CPS定義為通過集成先進的感知、計算、通信、控制等信息技術和自動控制技術，構建物理空間與信息空間中人、機、物、環境、信息等要素相互映射、適時交互、高效協同的復雜系統，以按需響應、快速迭代、動態優化實現系統內資源配置、運行。CPS是智能制造的基礎，是實現工業4.0等戰略的關鍵技術之一，是全球新一輪產業變革核心技術體系的重要支柱。

數字孿生是利用物理模型、仿真技術，在虛擬空間中完成與實體空間的映射，同時貫穿于產品的全生命周期過程。

柔性電子與人工智能技術

在智能制造領域的應用及發展

2.1

智能化機械加工

2.2

點焊機器人、裝配機器人在生產線上應用

2.3

自動柔性生產線

由40余臺機器人和60套智能視覺系統組成的自動柔性生產線，實現了全自動化無人水泵裝配。同時柔性兼容實現多型號生產，提高了生產效率。

2.4

觸覺感知在仿人類皮膚領域上的新進展

人類的皮膚可以感知力的大小和方向（自解耦），對外界刺激的定位精度可超越觸覺傳感器的物理分辨率（超分辨率）。基于磁性薄膜的觸覺傳感器，結合深度學習算法，實現了機器人觸覺傳感器的自解耦和超分辨率。

由嵌入在印刷電路板上的霍爾傳感器，單面多級正弦磁化的磁膜組成觸覺傳感器，依靠填充于霍爾傳感器與磁膜間的多種不同彈性厚度的硅膠，調節傳感器的靈敏度和量程。

通過磁場變化測量力的變化，結合算法，測定位置。該類型人工皮膚可用于改善人機交互的安全性，提高機器人的操作能力，未來覆蓋該類型人工皮膚的智能機器人將應用于更多不同的場景。

圖左基于磁性薄膜的觸覺傳感器Ⅰ



圖右觸覺傳感器運作過程

2.5

毫米級軟體機器人實現高效游動

實現具有毫米級別（中雷諾數環境下），在水環境中能正常開展運動、探索、物質傳遞的游動機器人是人工智能產品的研發熱點。利用磁性物質與聚合物材料結合，設計制造出可被外界磁場無線驅動的高效波動游動機器人。

隨著微制造、微加工技術的發展，機器人與人工智能技術的深度融合，將進一步拓展微小尺度機器人的應用場景，逐漸從醫療領域向室外空間發展。

仿生機器魚

毫米級別的智能軟體機器魚與實物魚的活動狀態對比

2.6

使用三維掃描式激光測振儀

獲取工業機器人剛度參數

使用三維掃描式激光測振儀，根據特殊算法構建基于模型的控制系統用于補償由切削力引起的靜態位移，提高智能機器人的加工精度。

機器人在拉伸、壓縮負載下的振型

2.7

微針陣列可穿戴設備領域取得新進展

具有無痛、微創、生物安全等優點的微針陣列技術，廣泛應用于生物傳感、經皮給藥。

基于介孔微針離子泳的集成可穿戴診療一體化系統，通過將微針陣列與可穿戴電子設備相結合。推動實現特發性膜性腎病（IMN）、難治性特發性膜性腎病(RIMN)等糖尿病閉環治療向輕便、自動、智能化的方向發展。

圖11基于介孔微針離子泳血糖診療一體化系統示意圖

2.8

人造偽裝技術的重大飛躍

將熱致變色液晶層與縱向堆疊有圖案的多層銀納米線網絡加熱器集成在一起，通過加熱器誘發的溫度分布疊加，制成人造變色龍皮膚。將人造變色龍皮膚應用于軟體機器人上，并結合顏色傳感器和反饋控制系統。系統自適應檢測背景環境的顏色變化，同時變色龍軟體機器人實現實時背景顏色匹配，該系統作為下一代人工偽裝技術將具有巨大發展潛力和廣泛的應用場景。

變色龍軟體機器人實現實時背景顏色匹配

2.9

柔性傳感器

基于模仿人類原始毛細胞功能，采用聚合物上的激光誘導石墨烯(Laser-InducedGraphene，LIG)。即在柔性材料聚酰亞胺（PI）膜上直接LIG，獲取仿生人造毛細胞。在壓電材料（PZT）薄膜上制造出基于無機的壓電聲納米傳感器(Inorganic-Based Piezoelectric Acoustic Nanosensor IPANS)，得到一種集成了既能進行檢測又能產生聲音的柔性傳感器。該傳感器以有機硅基底膜SM通過聲波振動，以不同位置、音頻產生的振動，使人造基底膜PZT薄膜產生變形。同時分離確定出頻率范圍，并以電感形式輸出振動達到仿真效果。

目前該傳感器將檢測到的人喉嚨以不同強度、頻率出現的振動狀況，通過空氣膨脹、系統電流、電壓變化，產生相應聲波，應用于康復醫學人造喉、穿戴式、語音控制領域。

圖左 無機的壓電聲納米傳感器 (IPANS)結構示意；

圖右 薄膜柔性壓力傳感器

3.0

柔軟材料制成的機械手臂

由軟體機器人手指、線性執行器、肌腱及電纜、應變傳感器、聚氨酯指套組成原型系統，將傳感單元設置位于肌腱處。能感知手指在任意部位的接觸狀況，同時產生輸出相應特征信號。由于工業傳感器靈敏度遠高于人類本體感受器官，當該系統應用于機器人手指使用時，可提高機器人觸覺精度、紋理識別精度及系統的剛度。結合相應的柔性材料，可制造出應用性更強的類人機器人及仿生肢體。

用柔軟材料制成機械手臂的各種應用

3.1

紙基電子應用

紙基電子作為柔性電子產品，具有電路制作成本低、簡捷的優點。當紙張處于彎折變形狀態下，轉印在紙基上的液態金屬電路仍具有良好的導電性、電學穩定性，電路始終保持良好的連接狀態，同時具有良好的自修復能力。用酸性溶液可實現回收紙基液態金屬電路，環保性強適合大規模生產制備，在可穿戴設備、智能傳感、天線裝置、生物醫療、教育等領域具有得天獨厚的發展前景。

液態金屬的紙基轉印柔性電路制備流程示意

3.2

獨立的軟電流執行器

根據人類白細胞通過體液的流動能驅動細胞膜變形的生理現象，采用驅動柔性腔內的液體按一定方向流動，實現改變軟體執行器的形狀。

獨立的軟電流執行器（SEFA）工作示意

該軟體執行器用于未來穿戴式輔助設備與軟體機器人等應用領域，將擁有無限廣闊的發展潛力。能大幅度提升輸出性能，實現提升工作效率。

3.3

由探索蜥虎軟體機器人模擬著落

實現飛行機器人穩定著落

亞洲蜥虎依靠擺動尾巴從高處向下跳躍，實現防摔而且安全著落。通過模擬該生物跳躍過程中出現的獨特場景，研發出仿生蜥虎柔性機器人。通過機械智能化協調處理，可增強著陸的穩定性。遵循此改善降落狀態的研發創新思路并作進一步發展，未來可實現無人機、飛行機器人在垂直的地面上穩定、安全降落。

亞洲蜥虎著落軌跡

仿生蜥虎柔性機器人著落分析

3.4

柔軟可變形傳感器在曲面上的保形制造

通過結合直接印刷技術、書寫方法，可將金屬納米線，碳納米管，石墨烯，液態金屬合金納米顆粒、有機納米薄膜等功能性納米材料，用于復雜曲面上制作成保形電子器件，提高柔軟可變形傳感器的制造水平。

3.5

可自主組裝多足機器人群

由自然界生物集群行為引發出研究自組裝、可重構的模塊化群機器人，此類可自行組裝的多足機器人，擁有增加運動能力，擴展實際應用范圍等顯著特點，具有廣闊的應用發展前景。

費力爬樓的單體機器人與多體機器人高效爬樓的效果對比

4

未來的發展趨勢

隨著有效提升聚酰亞胺（PI）、聚對苯二甲酸乙二醇酯（PET）、聚醚酰亞胺（PEI）、聚乙烯奈（PEN）、透明導電聚酯等有機柔性材料的半導體遷移率，改善提高一維材料如碳納米管（無機）、多類型納米線（有機/無機），二維材料如石墨烯（無機）、硫化鉬（無機），有機發管二極管等材料的特性。柔性電子技術將在柔性電子顯示器、薄膜太陽能電池板、射頻識別系統、電子皮膚等研究方面取得長足進展，以穿戴式、多元化、智能化等多種型式廣泛進入信息、醫療、能源、制造、航空航天、國防、科研等應用領域。

目前人工智能（AI）芯片、人工智能（AI）技術已日臻完善，達到大規模落地，可生產的工業化階段。深度學習技術深入滲透到各產業，多模態深度語義理解日趨成熟，自然語言處理技術將與各專業領域知識發生深度融合。如人工智能(AI)技術的基于深度學習（DRL）控制器，適用于具有大狀態空間，部分涉及測量狀態和變量之間呈非線性相關的復雜系統。將助力于先進控制系統，促進控制系統向下一代迭代升級，保持持續穩定的發展。人工智能機器學習的Transformer 模型，是通過遷移學習將在源任務上學習到的知識復用到目標任務。已衍生出T-PTLM模型，將為自然語言處理領域帶來新變革，促進第三代人工智能迭代升級的發展。未來在邊界、維度、場景三個方向，物聯網技術將取得突破性進展，區塊鏈技術、智能交通將應用融入更多場景。作為新型驅動力的量子計算爆發性運用，將為人工智能和云計算帶來新活力、新生命。

制造自動化技術發展趨勢是制造敏捷化、制造網絡化、制造虛擬化、制造智能化、制造全球化、制造綠色化，在智能制造發展中將充分發揮驅動智能制造發展的關鍵技術，即數字孿生技術的優勢。靈活運用集成多學科技術的感知控制、數據集成、模型構建、模型互操作、業務集成、人機交互六大關鍵核心技術，充分使用模型、數據、智能的分析、預測、判斷能力，面向產品作深度聚焦產品全生命周期優化。通過衍生傳感器、仿真模型、工業互聯網，完善CPS系統并高效連接物理、信息世界，實現仿真產品與現實世界產品的融合。有效提升控制產品質量，實時提供優質高效、智能的服務。同時不斷擴展數字孿生的應用場景，實現向產品、生產、商業三大領域價值鏈全面優化的方向發展。在充分兼顧利用好我國現有的工業互聯網、數字孿生架構的前提下，積極發展與制定國際參考架構的美國工業互聯網聯盟（IIC）、日本工業價值鏈促進會（IVI）、德國工業4.0機構（RAMI4.0）等歐美日技術標準組織機構的互聯融通。積極參加制定國際標準，適時搶占數字孿生技術的國際標準制定權。

5

結語

未來機器人的發展大趨勢是達到人機共融，通過柔性電子與人工智能技術在智能制造領域的融合應用，不斷迭代更新智能，完善提高機器人情景理解、自然語言交互能力。有效提升機器人的精度和實際操作能力，實現人類、機器人、環境的共融，實現機械、信息、智能化融合發展。面向國家科技創新、國家經濟發展、人民生活水平提高的需求，面向世界前沿科技發展的需求，進行針對性研究開發。在戰略必爭領域積極努力地搶占科技制高點，為國家繁榮富強作出應有的貢獻。

審核編輯：劉清