智能制造的实现需要一个5层的金字塔结构

　　在我的研究过程当中，有数值不确定性、随机不确定性和空间不确定性。当主要方程丢失的时候，最终以随机的形式、分布的形式来做判断，这是随机不确定性。因此控制在不同的层面上对智能的要求和功能都不太一样，最基本的一层是过程的设计，还有底层回路控制，这两个集成是很大的挑战。因为要合理分配工作量，设计系统要易于控制，使设计出的算法比较易于实现。如果这两层解决不了就需要监督层来解决，信息学科现在提出的知识自动化，实际上就在这里面。

　　建模非常的重要，根据目标的不同，建立的模型就会不同。我们在做工业设计的时候，需要这三个平台。一是点胶的物理过程，必须有实验设备才能够采取设备。二是工业物理纺织模型，我们也许不知道方程，但会有一个标准流程，我们就要找到这个方程图。三是物理纺织模型要做标的，最终控制、设计等形成一个固定流程，而要把虚拟空间和物理空间标定好非常困难。这三个模块和阶段都必须要做到，缺一不可。

　　制造中智能主要就是解决不确定性的问题，人工智能是一种方法和工具，但它不是单一的。单一的方法是无法解决问题的，就跟修汽车一样，单一把东西做得再好也修不了车。而且跟控制不一样，人工智能是走在应用走在理论前面，控制是理论走在应用前面，而且人工智能关注是敏捷性而非精确性，因为智能越高精确性就比较差，看我们的机器人就知道了。

　　首先，人工智能系统分为经验级别，就像开车一样。第二个方面就是开车的级别。最难的级别就是不确定性的东西判断，这是未来是一个挑战，而且也很难挑战，从来没见过，我们必须要进行思考，因此我们当有了数据之后最后提取规则和知识。

　　智能从哪里来

　　据说，人类只能感知到世界上 10% 的信息，因为信息满天飞。感知让我们获得信息，经过逻辑决策再行动。通过决策，我们会做很多的决定，但是决定不一定正确。制造系统也应该判断机器自身的适应性问题，而如今，自适性已经通过大量的运算实现了。那么人工智能会因此能够取代人类吗?我个人认为人工智能能够帮助人解决很多问题，但是对最终取代人类的说法并不认同，因为人还有第六感。