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2 篇 收录
202621 章99 页

人工智能与机器学习智能制造路线图 2026

2026 Roadmap on Artificial Intelligence and Machine Learning for Smart Manufacturing

Machine Learning: Engineering · arXiv:2605.00839 · DOI

全球 50 余位学者(马里兰大学、帝国理工学院、米兰理工大学、香港理工大学等)联合撰写,已被 Machine Learning: Engineering 接收。99 页、21 章路线图分三大部分:梳理 AI/ML 在智能制造中的演进与价值链展望;覆盖工业大数据、先进传感、自主制造、增材与激光加工、数字孪生、供应链物流、机器人与可持续制造等关键应用;并展望物理信息 ML、生成式 AI、语义框架、可信 AI、RAMS 集成与数据驱动计量等前沿方向,为研究者、工程师与政策制定者提供长期战略参考。

智能制造路线图机器学习工业大数据数字孪生生成式 AI物理信息 ML可信 AI预测性维护工业 5.0
20269 章29 页

语义训练鸿沟:面向工业 AI 智能体系统的本体论工具架构

The Semantic Training Gap: Ontology-Grounded Tool Architectures for Industrial AI Agent Systems

Preprint · arXiv:2605.11234

西门子数字工业软件 Grama Chethana 撰写。本文识别并形式化工业 AI 智能体中的语义训练鸿沟,提出将制造本体嵌入工具层、在运行时约束工具参数的架构;六种行业配置的对照实验表明,领域标识符相关错误率由 43% 降至 0%。

工业 AI智能体制造本体工具调用AIOps