現代智能制造汽車企業致力于充分利用5G、人工智能、大數據、云計算、物聯網、移動互聯網等現代通信信息技術，以實現5G+AGV、5G+痛點質檢反饋生產的優化提升和5G+柔性生產等的優化改造，從而打造狀態全面感知提升、信息高效靈活處理、應用便捷優化的工業制造智能化平臺，并逐步實現企業由自動化生產向智能化生產的轉型。本文分析了基于5G+AI的汽車智能制造工業園區面臨的網絡安全風險，提出了端到端網絡安全保障方案，并通過網絡安全、系統及平臺安全、業務及數據安全、管理與運維安全等全方面構建了汽車5G+AI智能汽車制造的信息安全防護體系。
隨著數字技術的泛在化和網絡攻擊的與日俱增，加之AI和量子計算等顛覆性技術開始應用，常規網絡安全防護理念及技術已不能滿足新形勢下關鍵基礎設施工控網絡安全的需求。本文描述了九位一體安全深度防護、設計安全、默認安全等新興安全理念的概念、模型結構、特性及應用，并簡要分析了邊緣計算、AI、量子計算、分布式賬簿、去中心化網絡安全管理等新興技術方面的發展態勢。
人工智能技術的快速發展對工業自動化產生了重大的影響。本文主要提出了AI技術的概念和分類，分析了其優勢和面臨的挑戰，探討了AI技術對工業自動化的影響和應用策略。本研究結果表明，AI技術在工業自動化方面具有巨大的優點，并對此提出了相應的建議和展望。
為提高選煤廠安全監控的智能化水平，降低人力值守消耗，筆者利用深度神經網絡算法構建了面向選煤廠安全管理的智能視頻AI分析系統。該系統利用視頻圖像分析、人臉識別、大數據與邊緣計算等關鍵技術建立人、機、環的視頻安全預警機制，實現對選煤廠現場作業人員的不安全行為、設備的不安全狀態和環境危險因素的實時監測預警。實踐表明：該系統通過對人、機、環信息的獲取、處理和反饋，能夠實現及時預警，消除安全隱患，提高作業過程的安全系數。
近年來，深度學習促進了人工智能的快速發展，并逐漸滲透到各行各業。然而人工智能訓練和推理所需的大量數據傳輸、算力資源調用會影響到系統的實時性能，從而導致該技術在工業應用中存在困難。眾所周知，實時性是工業自動化的一項指標，特別是在運動控制和自動駕駛方面更為重要。如果因人工智能而使得工業系統接收和發送數據、指令響應緩慢，那么工廠生產終將難以實現智能化突破，阻礙了人工智能在工業自動化中的普及。基于此，本文提出一種三實時架構，它涉及實時網絡、實時操作系統和實時調度，希望通過提出該架構引起業界廣泛的研究熱潮。
服務機器人是一種半自主或全自主工作的機器人，能幫助人類完成除生產制造加工過程之外的工作。服務機器人包括專用服務機器人和家用服務機器人。其中專用服務機器人是指在特殊環境下作業的機器人，如核電站事故檢測與處理機器人、極地科考機器人、反恐防暴機器人、軍用機器人、救援機器人等；家用服務機器人是指服務于人的機器人，如助老助殘機器人、康復機器人、清潔機器人、護理機器人、醫療機器人、教育娛樂機器人等。
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