航空装备人工智能关键技术与标准化探究
航空装备维修保障精确化智能化发展分析
航空装备维修保障精确化智能化发展分析发布时间：2022-12-15T09:33:54.617Z 来源：《中国建设信息化》2022年16期作者：赵惠[导读] 当前，社会经济发展进入新阶段，促进航空事业的发展。
伴随信息化技术的不断进行，赵惠空军工程大学航空工程学院摘要：当前，社会经济发展进入新阶段，促进航空事业的发展。
伴随信息化技术的不断进行，航空装备维修保障更加趋于智能化。
信息技术与维修系统的融合，对航空装备的维修模式进行了科学革新，维修重点内容从以往的故障维修转化为装备的状态监控，故障检测，隔离，预测，获得维修资源信息以及制定维修管理策略等内容，促进了维修保障更加精细化和智能化。
本文主要就航空装备维修保障精确化与智能化发展的实施策略展开分析研究。
关键词：航空装备；维修保障；精确化；智能化航空装备对于现代化战争的重要要素，航空装备维修保障是战斗力不可或缺的一部分。
为了让航空装备有效的发挥优势，需要具备更加高效，连续性的维修保障。
要想实现维修保障的作用，需要具备科学的信息技术提供支持。
当前，航空设备系统更加具有综合性，智能性和系统性，伴随物联网，大数据，云技术，人工智能，数字孪生等高科技技术在维修保障中的广泛运用，促进了维修保障的改革升级。
所以，为了更加高效的提升航空设备的使用期限，提高设备的维修保障能力，需要重视维修保障的精确化和智能化建设。
一、我国航空装备维修保障的现状和不足当前，中国的空军航空兵战机部队，大概是世界上罕见的几个同时装备第一代，第二代和第三代机型的空中力量。
尽管从第一代战机生产到第二代和第三代战机逐渐发展，相比较西方国家，发展比较迅速，但是也面临着新的困难和挑战。
在航空人员的培训，后勤维修保障，部队编制和战术变革等方面存在很多新问题。
此外，我国航空工业的第三代战机生产上，还不能保障快速换装。
但是，西方的一些国家，可以运用信息化技术，引导物流和人员流，有效地保障了物资和人员的配送。
浅析信息化条件下航天装备保障发展趋势
浅析信息化条件下航天装备保障发展趋势【摘要】本文从信息化条件下航天装备保障的重要性、概念特点和挑战入手，分析了信息化技术在航天装备保障中的应用，现状、趋势预测，关键技术和发展策略。
结合未来发展方向、重点工作和建议，对信息化条件下航天装备保障的发展提出了探讨与展望。
文章旨在为航天装备保障的信息化发展提供全面的分析和指导，促进其在信息化时代下的持续创新和进步。
【关键词】航天装备保障、信息化条件、发展趋势、应用、现状分析、趋势预测、关键技术、发展策略、未来发展方向、重点工作、建议。
1. 引言1.1 浅析信息化条件下航天装备保障发展趋势的重要性在当今信息化发展飞速的时代背景下，航天装备保障作为保障国家空天安全和发展的重要组成部分，其发展趋势愈加受到关注。
正确认识和分析信息化条件下航天装备保障发展趋势的重要性，对于提高我国航天装备保障水平，保障航天事业的顺利进行具有重要意义。
在信息化时代的背景下，航天装备保障正面临着前所未有的挑战和机遇。
信息技术的飞速发展，为航天装备保障提供了全新的手段和方法，实现了数据的实时监测、分析和反馈，大大提升了装备保障的效率和精度。
信息化条件下的航天装备保障要求我们不断完善技术装备、提高人才素质，促使我们不断深化改革，推动航天装备保障的持续发展和进步。
信息化条件下航天装备保障的重要性还体现在其对国家安全和经济发展的重要影响。
航天装备保障的发展水平直接关系到国家的空天安全和国家利益，因此必须不断提高信息化水平，利用先进技术手段提高装备保障的效率和可靠性。
只有做好航天装备保障工作，才能保障我国航天事业的长远发展，推动国家实现空天强国的战略目标。
浅析信息化条件下航天装备保障发展趋势的重要性，不仅有利于把握航天装备保障的新发展机遇，更有助于提高我国航天装备保障的整体水平，推动航天事业的持续健康发展。
在不断探索创新的道路上，我们必须牢记信息化条件下航天装备保障的重要性，不断完善航天装备保障体系，促进我国航天事业不断向前发展。
航空制造智能化技术与装备的研究
航空制造智能化技术与装备的研究摘要：随着时代的发展，人工智能逐渐普及，智能化技术的应用成为制造行业的重点关注对象，为实现航空制造业的智能化，需要实现数字化才能达到自动化的标准，进而促进智能化的发展。
本文从航空制造智能化的技术与装备出发，对航空制造智能化的发展提出相应的建议。
关键词：航空制造；智能化技术；智能化装备；建议；装备研究；技术研究引言：航空制造智能化的推进，带动了整个航空事业的发展，关系到国家安全以及科技发展，对国家整体发展都有着举足轻重的作用。
为实现航空制造智能化技术，需要进行车间的改造，创建数据采集分析系统，将大数据融入其中，通过智能化技术以及装备对航空制造进行关键性的研究，不断突破目前所有的智能化技术。
一、航空制造智能化的必要性智能化制造，是将信息技术及大数据融合在一起，结合最新的新型材料，分布到产品生产、设计以及管理等各个环节。
航空制造智能化能够精准把控相关信息，还可以对决策进行优化，是一个较为先进的制造系统，通过多功能的传感器，能够实现设备的自动化分析、感知以及进行决策等功能，不仅能够提升其效率，还能对产品信息进行及时反馈，有效提升航空制造行业的整体效率。
随着人们对航空产品要求的逐渐提高，对技术的要求也越来越高，相关的制造技术也随之发展，只有不断地对设备进行改进，并加入智能技术，同时能够自动化对机械的生产流程进行控制，这是我国航空制造业发展的必然方向。
二、航空制造中使用的智能化技术（一）使用APS系统进行自动排产APS系统，是一个针对生产规划与拍成系统的进阶式系统，采取最先进下技术，根据产品的实际情况生成相应的生产计划，通过对设备、工序、原料、员工、加工方式以及时间等进行模拟，得出最高效的计划，且对于所有工序都能够同步进行反馈，以及较强的约束力。
据实践表明，将生产设备、硬件和网络融入APS 系统后，将会以最大程度去发挥其功能。
（二）使用工艺组成技术优化生产通过对现有技术改革，加以计算机进行辅助，对零件的制造工艺不断进行优化，不断对生产工序的路径进行探索，以成组技术为基础，逐步组成一个规范的流程以及结构，最后实现航空制造中管理的多层控制，形成一个最优配置，不断贴合实际，让工艺更加实用。
智能制造装备的关键技术与应用案例
智能制造装备的关键技术与应用案例在当今制造业快速发展的时代，智能制造装备正成为推动产业升级和提高生产效率的重要力量。
智能制造装备融合了先进的信息技术、自动化技术和制造工艺，具备高度的智能化、自动化和灵活性。
下面我们将深入探讨智能制造装备的关键技术，并通过实际应用案例来展示其巨大的价值。
一、智能制造装备的关键技术1、工业机器人技术工业机器人是智能制造装备中的重要组成部分。
它们能够高精度、高效率地完成重复、危险和复杂的工作任务。
例如，在汽车生产线上，机器人可以进行焊接、涂装、装配等操作，不仅提高了生产效率，还保证了产品质量的稳定性。
工业机器人技术的关键在于其运动控制、感知能力和编程灵活性。
通过先进的传感器和算法，机器人能够感知周围环境，实现自适应的动作调整。
2、智能传感器技术智能传感器是获取生产过程中各种信息的“眼睛”和“耳朵”。
它们能够实时监测温度、压力、湿度、位置等多种参数，并将这些数据准确地传输给控制系统。
例如，在数控机床中，智能传感器可以监测刀具的磨损情况，及时提醒更换刀具，从而保证加工精度。
智能传感器技术的发展趋势是微型化、集成化、智能化和网络化，以满足智能制造对海量数据采集和实时传输的需求。
3、大数据与云计算技术在智能制造中，产生了大量的数据，包括生产设备的运行数据、产品质量数据、供应链数据等。
大数据技术能够对这些海量数据进行收集、存储、分析和挖掘，为企业提供决策支持。
云计算技术则为数据的处理和存储提供了强大的计算资源和存储空间，使得企业能够灵活地部署和扩展其智能制造系统。
通过对大数据的分析，企业可以优化生产流程、预测设备故障、提高能源利用效率等。
4、人工智能技术人工智能在智能制造装备中发挥着越来越重要的作用。
机器学习算法可以用于设备的故障诊断和预测维护，通过对设备运行数据的学习，提前发现潜在的故障隐患，减少停机时间。
深度学习技术可以用于图像识别和质量检测，提高产品质量的检测精度和效率。
面向复杂数控装备的监测评估关键技术及标准体系
面向复杂数控装备的监测评估关键技术及标准体系文章标题：面向复杂数控装备的监测评估关键技术及标准体系探讨1. 引言面向复杂数控装备的监测评估关键技术及标准体系无疑是当前工业领域一个备受关注的话题。
随着工业技术的不断发展和进步，复杂数控装备在生产制造领域起着越来越重要的作用。
然而，复杂数控装备的监测评估却面临着一系列的挑战和难题。
本文将从深度和广度的角度探讨该主题，帮助读者全面、深刻地理解相关内容。
2. 复杂数控装备的特点及重要性复杂数控装备具有精度高、功能多、自动化程度高等特点，广泛应用于航空航天、汽车制造、机床加工等领域。
它们在生产制造中的作用越来越重要，因此其监测评估显得尤为关键。
3. 监测评估的概念和意义监测评估是指对复杂数控装备在运行过程中状态、性能、质量等进行全面的观测和评估，旨在发现问题、提高效率、保障安全。
这对于保障生产制造的正常进行，提高产品质量具有重要的意义。
4. 关键技术分析4.1 传感技术传感技术是复杂数控装备监测评估的基础，包括温度传感、压力传感、振动传感等，能够实时监测装备运行状态。
4.2 数据采集和处理技术数据采集和处理技术是关键的环节，它能够将传感器采集到的数据进行处理分析，形成可视化报告，为后续评估提供数据支持。
4.3 大数据和人工智能技术运用大数据和人工智能技术，可以实现对复杂数控装备进行更加深入和精准的监测评估，提前预测故障，降低维护成本。
5. 标准体系建设5.1 国际标准国际上已经建立了针对复杂数控装备监测评估的相关标准，我国企业在生产制造中可以参考国际标准，借鉴先进经验，提升自身水平。
5.2 本土标准鉴于国内复杂数控装备的应用和发展，建立本土化的标准体系非常重要，可以更好地适应国内实际情况，推动相关技术的发展。
6. 个人观点和理解在面向复杂数控装备的监测评估关键技术及标准体系方面，我认为应该加强国际合作，共同推动国际标准的制定和落实，并结合我国实际，建立完善的本土标准体系，以提高复杂数控装备监测评估的水平，推动相关技术的创新和发展。
飞机制造数字化与标准化的研究
飞机制造数字化与标准化的研究飞机是当前重要的交通工具之一，随着航空运输领域的发展，对于飞机数量、质量、性能等，都提出了更高的要求。
对此应积极研究飞机制造数字化与标准化，在企业中积极开发应用数字化装配，建立飞机制造数字化与标准化形成过程及标准规范体系，最终实现飞机制造数字化与标准化，提高飞机制造的效率和质量，为航空运输的发展提供动力。
标签：飞机制造；数字化；标准化前言：在当前很多国外大型航空企业当中，对数字化装配技术都进行了广泛的应用。
在我国的航空制造业当中，在装配领域，也正在由过去的模拟量装配模式，朝着数字量装配模式转变，这几技术革命，使得我国航空制造业，以及其它高端装备制造业，都得到了极大的发展，对于航空制造业数字化、标准化生产意义重大。
一、飞机制造数字化与标准化的需求（一）对装配技术更新的需求近年来，飞机装配技术发展十分迅猛，包括整机智能检测技术、柔性装配技术、数字化装配坞、虚拟装配技术等，在国外都已得到广泛应用，而在我国，仍采用传统的模拟量传递协调装配方法。
因此，为了建设数字化、标准化飞机制造装配线，就要对装配技术进行更新。
例如可在传统装配模式下，以飞机装配外形卡板定位为主，在骨架定位条件下，运用零件制造技术和数字化设计技术，对外形进行精确控制。
数字化装配技术，能够无余量精确装配，在数字化条件下，精加工技术也可有效减少。
（二）数字化装配系统开发的需求在数字化装配生产线中，应当基于高要求和高起点全面规划，采取流程重组、资源优化措施，大力开展设备开发和技术研究，尽早实现数字化装配生产线。
在装配过程中利用数字量协调传递，以人机工程为基础，实现装配过程方针，运用精确控制、精确测量、精确定位等数字化装配技术，对数字化柔性装配系统加以建立[1]。
能够有效简化装配协调关系，减少装配工装，使工装结构得到简化，生产准备期周期缩短，生产效率提升。
（三）对全新數字化装配体系建立的需求数字化装配体系，并不是对传统装配体系的改造和补充，是在数字化条件下，全新规划和建设整个装配体系。
智能制造标准化发展举措及建议
智能制造标准化发展举措及建议摘要：推进智能制造的发展是我国制造强国战略的关键所在，而标准化工作是实现智能制造的重要基础。
本文针对智能制造的标准化现状进行研究，对其中的关键组织和核心标准进行梳理和分析，探讨了当前存在的问题及我国智能制造标准化的未来趋势。
关键词：智能制造；标准化；发展趋势科学技术是第一生产力,在全球工业革命快速兴起背景下,世界格局发生了重大的变化。
智能制造系统逐渐成为西方发达国家制造业主要发展方向,随后我国在2015年提出智能制造系统为基础,推动“中国制造2025”的发展方向。
智能制造系统中社会到众多前沿学科,构成要素较为复杂,健全和完善标准体系对于智能制造系统创新完善具有重要促进作用。
由于智能制造系统中涉及到大量复杂的内容,国内外智能制造系统标准体系内容有所差异,其中还有些许不足有待完善。
通过智能制造系统与标准化发展研究,可以为制造业更高层次发展提供支持与参考。
一、智能制造关键概念（一）智能制造的定义我国工业和信息化部和财政部于2016年印发的《智能制造发展规划（2016-2020年）》中对智能制造概念给出了定义：智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式（二）数字工厂的定义IEC词汇库（IEV）对数字工厂给出的定义是：数字工厂是通过连续、不间断的数据管理将数字化模型、方法和工具集成在一起的综合网络（包括仿真和3D虚拟现实可视化）。
IEC/TC65制定的IEC62832《数字工厂框架》（标准草案）中给出数字工厂的定义为：生产系统的数字表示。
二、智能制造系统的核心内容（一）智能产品智能产品是指在产品制造、物流、使用和服务过程中，能够体现出自感知、自诊断、自适应、自决策等智能特征的产品。
与非智能产品相比，智能产品通常具有如下特点:能够实现对自身状态、环境的自感知，具有故障诊断功能;具有网络通信功能，提供标准和开放的数据接口;具有自适应能力等。
人工智能技术的关键技术及其应用
人工智能技术的关键技术及其应用引言人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一种模拟人类智能思维和行为的技术，一直以来都备受关注。
随着科技的不断进步，人工智能正在成为各个领域中的关键技术。
本文将探讨人工智能技术的关键技术以及它们在各个应用领域的应用。
1. 机器学习机器学习（Machine Learning）是人工智能领域中的核心技术之一。
它通过让计算机自动学习和改进，实现对大量数据的分析和预测。
机器学习技术可以分为监督学习、无监督学习和强化学习。
1.1 监督学习监督学习（Supervised Learning）是一种通过训练样本进行学习的方法。
在监督学习中，计算机通过学习输入和输出之间的对应关系，从而能够对新的输入进行预测。
监督学习广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
1.2 无监督学习无监督学习（Unsupervised Learning）是一种在没有标记数据的情况下进行学习的方法。
在无监督学习中，计算机通过对数据的自动分析和聚类，从中发现隐藏的模式和关系。
无监督学习常用于数据挖掘、推荐系统等领域。
1.3 强化学习强化学习（Reinforcement Learning）是一种通过试错和反馈来学习和改进的方法。
在强化学习中，计算机通过与环境进行交互，根据奖励和惩罚的反馈，逐步优化自己的行为策略。
强化学习被广泛应用于游戏、机器人等领域。
2. 自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是指让计算机能够理解和处理人类自然语言的技术。
自然语言处理的关键技术包括文本分析、情感识别、语义理解等。
2.1 文本分析文本分析是指对文本进行结构化和语义分析的技术。
通过文本分析，计算机可以提取文本中的关键信息，如实体识别、关键词提取等。
文本分析在垃圾邮件过滤、舆情分析等方面有广泛的应用。
2.2 情感识别情感识别是指识别文本中的情感和情绪的技术。
装备智能化技术的研究与应用
装备智能化技术的研究与应用一、引言在现代军事建设过程中，装备的智能化技术不断受到关注。
随着信息和智能技术的飞速发展，装备智能化技术开始得到广泛应用。
装备智能化技术的研究和应用不仅能够提高军队的作战能力，同时还为民用和国防制造业带来了广泛的前景。
二、研究内容（一）定义装备智能化技术装备智能化技术是指将先进的信息处理和控制技术应用于装备的核心部件和系统中，通过物联网技术实现各种装备的智能化控制和实时监控。
在现代战争中，决定作战胜负的因素不止是武器装备的性能，更是智能化技术的应用和发挥。
（二）装备智能化技术的特点1. 自动化程度高装备智能化技术可以实现机械和电子化控制装备的自动化，使得装备的运行变得更加稳定和精准。
2. 智能化程度高装备智能化技术可以实现实时数据的采集、汇总和处理，实现装备的智能化分析、决策和控制。
3. 系统集成程度高装备智能化技术能够通过各种专业领域的专业技术，实现装备核心部件的集成和协调，从而促进装备的整体性能提高。
（三）装备智能化技术的应用1. 作战部署和指挥装备智能化技术可以帮助作战指挥员实现对敌情、地形、气象、通讯状况的实时掌握和综合分析，为作战部署和指挥提供决策和支持。
2. 隐形作战装备智能化技术可以帮助实现隐身和隐蔽作战，保证作战人员的安全和作战行动的效果。
3. 营救和救援装备智能化技术可以帮助实现实时的监测和掌握被敌人困住的伤员位置、关键信息以及战局的发展等信息，为救援和营救行动提供支持和便利。
4. 其他领域除常规军事领域，装备智能化技术还可以应用于国防科技、民用领域、航空航天领域和机械制造领域等等，为现代产业和社会发展提供强有力的技术支持。
三、研究成果（一）控制系统·基于非全局精确观测的航空发动机战斗损伤诊断问题针对航空发动机战斗损伤诊断问题，可以基于容差未知非线性航空发动机模型和滤波器的思想提出一种游程分解观测和无差异断言管理器的非全局精确观测，为可靠的航空发动机战斗损伤诊断提供了一种解决的途径。
人工智能技术在直升机领域的应用及发展展望
航空科学技术Aeronautical Science&Technology Jan.252021Vol.32No.0129-34人工智能技术在直升机领域的应用及发展展望吴明忠，刘永志*中国直升机设计研究所，江西景德镇333001摘要：人工智能技术正在受到世界各国的高度重视，并逐渐在军事领域得到推广应用。
人工智能技术与装备的有机结合，将极大地提升装备作战效能，甚至颠覆作战样式。
本文基于直升机技术特点分析了直升机对人工智能的典型技术需求，介绍了当前直升机在智能化技术发展方面的最新研究成果，最后对未来直升机的智能化技术的发展趋势进行了展望。
关键词：直升机；军事领域；作战效能；人工智能技术；发展趋势中图分类号：V11文献标识码：A DOI：10.19452/j.issn1007-5453.2021.01.005迈入21世纪，人工智能技术进入了高速发展阶段，已成为公认的最有可能改变世界的颠覆性技术。
许多国家已将发展人工智能上升为国家战略，并作为提升国家核心竞争力的重要抓手，持续加快人工智能技术创新。
在日常的生产生活领域，人工智能正成为经济发展的新引擎，智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶等逐步进入实际应用，带来了社会建设的新机遇。
在军事领域，人工智能逐渐成为武器装备从数据优势、信息优势、知识优势向决策优势转变的重要工具，智能化感知与信息处理、智能化指挥控制辅助决策、无人化军用平台、仿生机器人、人体增强等技术在军事领域扮演着越来越重要的角色，推动着作战形态从信息化战争向智能化战争加速演进。
直升机作为低空/超低空作战体系中的重要航空装备，其结构和运行原理特殊，操纵和使用环境复杂，对人工智能技术应用的需求尤为迫切。
借助人工智能技术的发展，直升机有望“乘风”实现变革，智能化的设计理念和应用模式将改变直升机的平台性能及使用方式，人工智能技术将在直升机领域扮演生命保障、活动助手、平台管家、智能空战专家等角色，提升平台的作战能力，精准控制直升机完成特定作战任务，改善飞行员单调紧张的驾乘环境。
智能制造的关键技术探索与突破
智能制造的关键技术探索与突破引言随着科技的不断进步和人工智能的快速发展，智能制造成为了当前制造业的重要发展方向。
智能制造利用先进的技术和智能化的系统来提高生产效率、降低成本、提高产品质量等方面具有巨大潜力。
本文将探索智能制造的关键技术及其突破，以帮助读者更好地了解智能制造的发展现状与未来趋势。
1. 传感技术传感技术作为智能制造的基础，可以实现对物理信息、环境信息和生产过程等的监测和感知。
随着传感器技术的不断发展，传感技术在智能制造中的应用迅速增长。
例如，通过在设备上安装传感器，可以实时监测设备的工作状态，从而实现对设备的智能化管理和维护。
然而，目前传感技术在智能制造中还存在一些挑战。
例如，传感器的制造成本较高，传感器的数量和种类繁多，传感器之间的数据交互和整合也面临一定的困难。
未来，需要突破传感技术中的成本、多样性和数据交互等方面的问题，以推动智能制造的发展。
2. 大数据分析智能制造所产生的大量数据需要进行有效的处理和分析，以提取有价值的信息和知识。
大数据分析技术在智能制造中扮演着重要的角色。
通过采用机器学习、数据挖掘和统计分析等技术，可以对海量的生产数据进行分析和预测，帮助企业做出更准确的决策，并优化生产过程。
然而，大数据分析在智能制造中依然面临一些挑战与难题。
例如，数据的收集、存储和处理需要大量的计算资源和存储空间；高质量的数据分析师和专业人员仍然稀缺。
为了突破这些限制，在智能制造中需要进一步发展大数据分析相关的技术和人才培养。
3. 云计算与物联网云计算和物联网为智能制造的发展提供了支撑和基础。
云计算可以提供强大的数据处理和存储能力，并使得企业可以更方便地共享和管理数据。
物联网则实现了设备之间的无缝连接和信息交互，从而构建起了一个智能化的生态系统。
然而，云计算和物联网在智能制造中也存在一些问题。
例如，数据的安全性和隐私性仍然是人们关注的焦点；设备之间的标准和协议尚未统一，导致设备的互操作性受到限制。
飞机先进数字化装配关键技术及发展趋势
飞机先进数字化装配关键技术及发展趋势摘要：科学技术的发展，我国的数字化技术有了很大进展，并在飞机行业中得到了广泛的应用。
飞机作为当前时代背景下交通运输军事任务等情境下的重要工具，保证其质量合格具备十分重要的现实意义。
钣金零件属于航空产品最基本的组成单元，其质量能够对产品的性能质量、制造成本产生直接影响。
数字化是现代制造技术发展的主要方向，同时也是飞机钣金零件制造的主要发展方向。
该文就飞机先进数字化装配关键技术及发展趋势进行研究，以供参考。
关键词：飞机数字化装配；脉动生产线；智能航空装备引言目前，国内航空智能制造取得了诸多重要成果，如在加工过程中实现了一定自适应和精准控制的能力，构建了飞机大型复杂结构件数字化车间，形成了数字化车间成套解决方案，该成果入选了“2019中国智能制造十大科技进展”。
但是，我们还应清醒地认识到国内航空智能制造发展仍处于初级阶段，与国外同行业相比，突出表现在当前成果主要集中在零件制造等信息化程度较高的地方、先进数字化技术对支撑产品快速低成本研制的贡献度不高、数据增值服务能力无法满足产品全周期统一管理需求、核心业务及重要场景智能化发展相对滞后以及面向飞机脉动装配的关键技术和核心装备成熟度不高等。
1装配工艺数字化新形势下电子化的工艺规程的便捷度大大提高了装配过程的效率，即使当前国内发动机行业还普遍使用二维的装配工艺规程，电子化工艺文件的使用也给传统的纸质文档带来了革命性的冲击。
然而，从纸质文件向电子文件的转换仅踏出了工艺规程电子化的第一步。
从装配工艺的可视化上考虑，特别是当前航空发动机零部件普遍使用三维模型进行设计，三维装配工艺是航空发动机装配技术发展的必由之路。
三维装配工艺是基于三维设计零部件模型进行装配工艺的模拟，不但可以对装配过程的可行性和合理性进行验证，而且在对装配过程的表达上更直观和清晰。
相比二维装配图，三维模型在进行装配过程动态演示时可以更直接地表达实际的装配过程。
人工智能的关键技术及相关应用
人工智能的关键技术及相关应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一种前沿的技术和学科，正日益深入影响和改变人们的生活。
本文将介绍人工智能的关键技术以及其在各个领域的应用。
第一部分：人工智能的关键技术1. 机器学习（Machine Learning）机器学习是人工智能的核心技术之一，它使得计算机系统能够通过数据和经验不断学习和改进自己的性能。
机器学习主要包括监督学习、无监督学习和强化学习等方法。
通过机器学习，计算机可以从海量的数据中提取出规律和模式，从而做出预测和决策。
2. 深度学习（Deep Learning）深度学习是机器学习的一个分支，通过构建和训练多层神经网络模型，使得计算机能够模拟人类的大脑神经网络，实现对复杂数据的自动分析和处理。
深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的突破，并成为当今人工智能发展的重要驱动力。
3. 自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）自然语言处理是指让计算机能够理解和处理自然语言的技术。
通过NLP，计算机可以识别和理解人类的语言，从而进行文本分析、情感分析、智能问答等任务。
NLP在智能客服、智能翻译和智能助手等应用中发挥着重要作用。
4. 计算机视觉（Computer Vision）计算机视觉是让计算机能够看懂图像和视频的技术。
通过计算机视觉，计算机可以识别和理解图像中的物体、场景和动作，实现图像识别、目标检测、人脸识别等功能。
计算机视觉广泛应用于安防监控、无人驾驶、医疗影像等领域。
5. 人机交互（Human-Computer Interaction，简称HCI）人机交互是指设计和实现人与计算机之间的有效沟通与交互方式的技术。
通过人机交互，人们可以通过语音、手势、触摸等方式与计算机进行交互，提高使用体验和效率。
人机交互在智能手机、智能家居和虚拟现实等领域有广泛的应用。
第二部分：人工智能的相关应用1. 智能交通人工智能在交通领域的应用日益普及，如智能交通信号灯控制系统、智能驾驶辅助系统等。
人工智能技术在高端装备制造中的应用研究
人工智能技术在高端装备制造中的应用研究现今社会，随着科技的不断进步，人工智能技术已经广泛应用于各个领域。
其中，高端装备制造也是人工智能技术的应用热点之一。
高端装备制造具有技术含量高、制造难度大等特点，众多企业大力投入人力、物力和财力，加快人工智能技术在高端装备制造领域的应用研究，旨在提高生产效率、降低产品成本，进一步推进高端装备制造业的智能化发展。
一、人工智能技术在高端装备制造中的应用1、设计阶段在高端装备制造的设计阶段，人工智能技术可以帮助工程师从庞杂的数据中提取出有效的信息，提高设计精度和速度。
比如说，在飞机设计中，人工智能技术可以替代传统的数据整理和图像处理方法，从大量的实验数据中精确识别板件的缺陷，并在设计阶段及时修正这些缺陷。
除此之外，人工智能技术还能帮助优化设计方案，提高制造效率和产品质量。
2、生产阶段在高端装备制造的生产阶段，人工智能技术主要应用于机器人操作、智能监控和自动化加工等领域。
以飞机生产为例，人工智能技术可以帮助工作人员在生产过程中实时监控机器人操作信息和设备状态，避免因操作失误和设备故障而产生的产品质量问题。
此外，人工智能技术还可以在加工阶段提前发现并解决可能会引起产品缺陷的问题，确保产品质量，提高自动化加工的效率。
3、维修阶段在高端装备制造的维修阶段，人工智能技术可以帮助工程师及时检测机器设备的运行状态和设备故障信息，并提供详细的维修建议，帮助工程师快速确认设备的故障根源，并针对性的进行维修。
例如，在航空发动机的维修与保养中，人工智能技术可以自动从分析记录中获取故障数据，通过大数据分析预测故障发生的时间点和影响范围，针对性的提供最佳的解决方案。
二、人工智能技术在提高高端装备制造产业效益中的作用及未来发展趋势当前，人工智能技术已经在高端装备制造企业中得到了广泛应用，成为提高产业效益的重要手段。
首先，人工智能技术可以减少人工操作，避免操作疏忽导致的失误，提高设备的运行效率和产能。
智能装备关键技术研究与应用探索
智能装备关键技术研究与应用探索随着科技的不断发展，智能装备已经逐渐走进我们的生活。
作为智能时代的代表，智能装备的关键技术也如火如荼地被各个企业和研究机构所关注。
在本文中，我们将探讨智能装备的关键技术研究与应用。
一、物联网技术物联网技术是智能装备的核心之一，也是未来智能化的重要方向。
物联网技术是指通过无线射频识别、红外传感器、条形码等技术实现互联，将物品与网络相连，实现一切物品的实时信息化交互。
通过物联网技术，各种智能装备可以实现信息共享和自主运行，从而提高生产效率和品质。
在物联网技术的基础上，我们还可以构建人工智能系统。
人工智能系统可以基于大数据分析和机器学习算法，不断学习、优化，并在智能装备中自主运行。
这对于提高生产效率和降低人力成本是至关重要的。
二、机器视觉技术机器视觉技术是指通过计算机视觉、图像处理等技术实现对视觉信息的获取和处理。
在智能装备中，机器视觉技术可以实现自动化检测、质量检测、物体识别和定位等功能。
通过机器视觉技术，可以实现对设备运行状态、生产效率、产品质量等方面的全面监控和管理，从而实现设备自主运行和数据智能化分析。
在机器视觉技术的基础上，我们还可以构建深度学习技术。
深度学习技术可以通过神经网络实现对数据的自动分析和识别，实现对更加复杂的信息识别和处理。
在智能装备中，深度学习技术可以实现对图像、声音、文本等数据的处理，从而实现更为精确和高效的智能化管理。
三、云计算技术云计算技术是指通过互联网实现对数据的共享、存储和处理。
在智能装备中，云计算技术可以实现对设备的实时监控和数据的智能化分析。
通过云计算，可以将智能装备中产生的数据集中存储在云端，实现对数据的集中管理和高效利用。
在云计算技术的基础上，我们还可以构建边缘计算技术。
边缘计算技术是指通过在智能装备中嵌入计算和存储能力，实现设备本地化处理和分析。
通过边缘计算技术，可以实现对数据的实时分析和反馈，避免数据延迟和网络拥堵等问题。
四、智能硬件技术智能硬件技术是指通过嵌入式技术和传感器技术实现对设备的智能控制和管理。
空中交通管理中人工智能技术的应用探究
空中交通管理中人工智能技术的应用探究随着科技的不断发展和进步，人工智能技术在各个行业中的应用也越来越广泛，其中包括空中交通管理领域。
人工智能技术在空中交通管理中的应用可以提高航空安全、提升交通效率、降低运营成本等方面带来诸多好处，对于实现智能化、智能化的空中交通管理是非常重要的。
本文将从人工智能技术在空中交通管理中的应用现状、优势和挑战以及未来发展趋势等方面进行探讨。
人工智能技术在空中交通管理中的应用已经初具规模，主要体现在以下几个方面：1. 飞行控制系统人工智能技术在飞行控制系统中的应用主要体现在飞行器自主控制、自动导航等方面。
通过人工智能技术，飞行器可以实现自主起降、飞行路径规划、避障等功能，在一定程度上降低了对于飞行员的依赖，提高了飞行安全性。
人工智能技术还可以对飞行器进行实时监控和维护，提高了设备的使用寿命和性能稳定性。
2. 空中交通管制系统人工智能技术在空中交通管制系统中的应用主要体现在航班调度、空中交通管制、飞行监控等方面。
通过人工智能技术，可以实现对于飞行员的一系列决策支持，提高了交通控制效率和精确度，降低了飞行事故的风险。
人工智能技术还可以通过大数据分析和预测技术，帮助空中交通管理部门更好地制定航班计划和空域规划。
3. 航空安全监测二、人工智能技术在空中交通管理中的优势和挑战1. 优势（1）提升交通效率人工智能技术可以通过智能化的飞行控制系统和空中交通管制系统，提高了飞行航线的规划和调度效率，使得航班间的空中距离和时间得到最大程度的利用，减少了航班间的碰撞风险，提高了空中交通的整体效率。
（2）降低运营成本（3）提高航空安全性人工智能技术可以通过实时监控和预警系统，提高了对于飞行安全情况的监测和处理能力，降低了飞行事故的风险，保障了航空安全。
2. 挑战（1）技术成熟度人工智能技术在空中交通管理中的应用仍处于起步阶段，技术成熟度和稳定性还需要进一步提升，尤其是在飞行器自主控制和紧急故障处理等关键技术方面。
人工智能的关键技术及相关应用
人工智能的关键技术及相关应用摘要：人工智能作為核心驱动力引领着最新一轮的产业变革，国务院于2017年7月8日发布了《新一代人工智能发展规划》，《规划》对人工智能制定了战略目标和部署;2018年3月和2019年3月的政府工作报告中，人工智能又连续两年被提及，报告指出要深化人工智能的研发应用，培育新一代信息技术等壮大数字经济。
这不仅说明了人工智能在中国的发展已经从萌芽或初步发展阶段进入到了快速发展阶段，也说明了人工智能的研究层面正在迅速上升至国家战略高度。
关键词：人工智能;关键技术;应用如果说我们身处于一个技术变革的时代，那么可以说是人工智能时代。
人类正经历人工智能这种非凡的技术，而且人工智能革命是广泛而深刻的，它让人们以与以往不同的方式去感知事物，科幻小说和电影正在变成科技事实。
文章将对人工智能技术中应用较广的关键技术进行分析，以期对其未来发展趋势进行展望。
1 人工智能的概述以蒸汽技术为标志的第一次工业革命，开辟了科技产业变革的新时代。
以电气技术为标志的第二次工业革命中新的社会需求要求生产出更多新机器，研究出更好的新技术，这在当时极大促进了社会生产力的发展。
以计算机、生物工程等应用为标志的第三次工业革命在很多方面开始影响人类的生产和生活。
以人工智能、量子通信等为标志的第四次工业革命使人类对科学技术的探索再攀高峰。
人工智能（英文缩写为AI）一词从1956年在达特茅斯诞生以来，一共经历了五个阶段：黄金时期（20世纪50年代至70年代）、第一次低谷（20世纪70、80年代）、大繁荣时期（1980年至1987年）、寒冬阶段（1987年至1993年）、春天时代（1993年至今），其发展举世瞩目，尤其是在2017年，Google旗下的DeepMind公司制作的AlphaGo机器人使用树搜索的算法在与围棋界的世界顶级棋手柯洁的对弈中取胜后，人工智能一夜蹿红，它现在已然成为这个时代的新宠儿。
2 人工智能的关键技术现状2.1 机器学习机器学习是指通过经验或数据来改进算法的研究，旨在通过算法让机器从大量历史数据中学习规律，自动发现模式并用于预测。
航空航天技术在智能装备中的应用研究
航空航天技术在智能装备中的应用研究智能装备是指搭载有智能化技术、具备自主感知、自主决策、自主执行、实时协同等能力的装备。
随着科技的快速发展和航空航天技术的进步，航空航天技术在智能装备中的应用研究也日益受到关注。
本文将就航空航天技术在智能装备中的应用进行研究和探讨。
首先，航空航天技术在智能装备中的导航与定位方面具有重要作用。
航空航天技术在导航方面有着广泛的应用，如全球定位系统（GPS）等。
GPS已经成为了现代导航系统中不可或缺的一部分，可以精确地确定位置，这对于智能装备的定位系统非常重要。
借助于GPS技术，智能装备能够精准地进行导航和定位，以实现更好的运动轨迹规划和路径选择。
其次，航空航天技术在智能装备中的通信与传输方面发挥着重要的作用。
航空航天技术在通信方面拥有许多先进的技术和设备，如卫星通信等。
卫星通信能够实现长距离、高速率的数据传输，为智能装备提供了强大的通信能力。
在智能装备应用中，数据的传输速度和稳定性十分重要，航空航天技术的应用能够有效地满足这一需求。
另外，航空航天技术在智能装备中的感知与监测方面具有重要的意义。
智能装备需要能够实时感知周围环境的状态和变化，以做出相应的决策。
在这方面，航空航天技术的应用可以通过各种传感器和监测设备来实现。
例如，航空航天技术可以通过卫星图像、遥感技术等方式来获取各种环境信息，进而为智能装备提供准确的感知数据。
此外，航空航天技术在智能装备中的人工智能方面也有广泛的应用。
航空航天领域的人工智能研究已经取得了很多突破，尤其是在自主飞行、无人驾驶等方面。
这些技术的应用不仅可以提高智能装备的自主决策和执行能力，还可以提高智能装备的应对复杂环境的能力。
最后，航空航天技术在智能装备中的能源管理方面也有重要的应用。
航空航天技术在能源管理方面注重的是高效能源的应用和利用。
例如，航空航天技术可以通过研发高效节能的发动机、使用轻量化材料、设计高效的能源储存系统等来降低能源消耗并提高能源利用效率。
智能化制造装备及其关键技术研究
智能化制造装备及其关键技术研究第一章：引言随着工业化的快速发展，传统的制造模式已经不能满足当今的生产需求，而智能化制造就应运而生。
智能化制造是在传统制造行业的基础上，通过引入计算机科技和先进的控制技术，提高了制造的自动化程度和产品质量，提高了生产效率和生产能力，从而满足了人们多样化、个性化的需求，成为未来制造业的趋势。
智能化制造装备作为智能制造的重要组成部分，是智能制造的重要保障。
本文将重点讨论智能化制造装备及其关键技术研究，以期为智能制造装备的发展提供一定的参考和指导。
第二章：智能化制造装备的概述智能制造装备是通过引进先进的计算机科技、控制技术和自动化技术，将传统制造工艺升级为高效、灵活的制造工艺，提高生产效率和产品质量。
智能制造装备主要包括自动化生产线、智能机器人、虚拟现实仿真系统等，这些设备使用数字化技术和数据分析领域的一系列技术实现自动化生产、优化生产过程及提高生产效率等目标的实现。
在智能制造装备中，自动化生产线是智能化制造的核心装备。
它通过集成自动化生产线、机器人、以及传感器、执行器等一系列硬件设备，通过计算机控制系统控制现场的生产过程和生产设备，实现智能化管理和控制。
智能机器人是智能制造装备的一个重要组成部分。
智能机器人可以实现很多繁琐和重复性高的工作。
除此之外，智能机器人还可以通过感应设备实现人机交互，让机器人变成动态的、个性化的生产物料处理工具，非常适合对产品要求高、生产灵活度要求高的制造场景。
虚拟现实仿真系统是智能制造装备的又一个重要组成部分，虚拟现实仿真系统提供的是制造设备虚拟模拟和仿真平台，以此演示和测试设备的各种功能，最终实现优化生产过程、提高生产效率等目标。
第三章：智能化制造装备的关键技术制造装备的智能化是依靠一系列的技术实现的。
智能化制造装备的关键技术主要包括计算机控制技术、机器人技术、云计算技术等。
1. 计算机控制技术计算机控制技术是实现智能化制造装备的核心技术之一。
装备智能化技术研究及其应用
装备智能化技术研究及其应用随着科技的不断发展和人工智能的兴起，智能化技术的应用在各个领域逐渐得到推广和应用。
其中，装备智能化技术的研究与应用也成为了一个热门的话题。
本文将从装备智能化技术的概念、发展现状、应用场景和未来趋势等方面进行探讨。
一、概念装备智能化技术，顾名思义就是指通过应用各种先进的计算机、通信、控制及传感等技术，将现代化的通信与信息技术与装备操作与协同工作相结合的一种全新的技术应用。
它能够全面提升作业效率、质量、可靠性和安全性，实现真正意义上的“无人操作”和“无人值守”，并具有多种自动化和智能化的功能。
二、发展现状截至目前，国内外装备智能化技术得到广泛的应用和推广。
军队、航空、工业和服务业都在积极地尝试和应用这种技术。
2017年，中国发布了《制造2025》战略规划，明确提出了大力发展“工业互联网”，进一步推动装备智能化技术的发展和应用。
装备智能化技术也被认为是未来工业智能化发展的必由之路。
三、应用场景装备智能化技术的应用场景十分广泛。
首先，可以应用在军事领域中，可以用于无人机、自动化武器系统和军用车辆等方面，从而提高作战效能，降低维护成本。
其次，在航空领域，可以应用于机载控制系统、智能飞行消息和航行管理等方面，全面提升航空公司的管理水平和运行效率。
另外，在制造业和服务业中，可以应用在无人车间、智能化培训系统、客户服务自动化等多个领域，进一步促进企业生产能力和服务水平的提高。
四、未来趋势未来，装备智能化技术将会更加普及和智能化。
用户体验、安全性和可持续性将是这些应用程序设计的关键考虑因素。
同时，由于海量数据的处理能力和计算能力得到了进一步提升，预测性维护将成为智能化技术的重要发展方向。
装备智能化技术的发展趋势是智能化、自动化、高效化。
装备智能化技术的应用不断提升效率和质量，得到广泛的推广和应用，它对于提高人类社会的发展水平和竞争力，都具有着重要的战略意义。
总之，装备智能化技术研究及其应用是当前和未来的重要领域之一。
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航空装备人工智能关键技术与标准化探
究
摘要：航空装备人工智能是针对未来战争的智能化、系统化需求而设计的。
通过人工智能技术提高航空装备的智能和协调水平，提高航空装备的作战能力和作战适应性，实现复杂作战环境背景下的人--机、机--机交互与协作。
标准化是促进人工智能技术发展和应用的重要技术基础。
关键词：航空装备；标准；人工智能；关键技术；
近几年来，人工智能技术和航空装备应用发展迅速，在军事和民用领域都取得了一些突破。
本文介绍了发达家航空装备人工智能发展的技术布局，重点分析了人工智能在航空装备中的关键技术和应用，提出了航空装备领域人工智能标准化的主要思路。
一、现阶段航空装备人工智能
1.无人系统已成为航空装备中人工智能技术发展的重要平台。
人工智能技术在航空装备的应用，除对现有装备的设备及技术的更新换代外，更在于不断拓展该领域的技术剖面范围和装备类型。
无人系统就是人工智能技术应用的产物，未来无人系统的隐身能力和对抗打击能力会越来越强，智能化、协同化程度会越来越高，因此无人系统智能化将成为航空装备人工智能发展及技术应用的关键。
同时，人工智能技术也用于反无人系统，在智能芯片与先进传感器的配合下，能实现航空装备对无人系统目标的自动分类、提高发现能力、降低误伤率。
总之，在当今人工智能技术发展突飞猛进的时代，无人系统与反无人系统在博弈对抗中共同发展，加速了无人系统智能化发展进程。
2.航空装备等系统集群协同作战方式正在形成。
以美国为代表的现代航空装备，未来作战环境复杂程度的不断增加，使单体作战、集群作战、联合作战、战区作战等对航空装备人工智能系统的作战效能提出了更高要求。
人工智能技术在
航空装备上的应用使得系统的自主能力不断提升，逐步从人员控制、遥控辅助、
程控方式向人机智能融合的交互控制，甚至向全自主控制方式发展，使航空装备
具备集群协同、战区联合的任务执行能力。
随着航空人工智能系统集群式规模的
不断扩大，集群多系统任务与航迹规划、系统间避障、机载设备间数据传输等相
关技术也得到了快速发展。
二、分析航空装备中人工智能关键技术
航空装备人工智能关键技术，主要包括以机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、虚拟现实为基础的感知与认知、决
策执行与控制、交互与协同、检测与维护等内容。
航空装备人工智能关键技术在
空间上主要分为作战剖面与生产制造剖面两个方面，制造剖面是基础，作战剖面
是航空装备存在与发展的根本目的。
制造剖面包含航空装备应用人工智能技术的
设计研发、生产制造、检验检测等，也是实现单体智能化作战的基础性过程。
设
计研发受到航空装备的用途、作战需求、技术支撑等方面的制约，它与基础算法、软件编译、芯片、传感器等相联系，需要考虑到路径规划、集群管理、通信中继、目标识别等多个方面。
生产制造则与智能制造相类似，不同之处在于应用人工智
能技术的航空装备侧重点在于智能。
人工智能技术在这几个过程中的应用，不仅
可以提高航空装备的可靠性，同时也提高航空装备的智能化诊断与故障预测能力。
作战剖面包含在军事行动过程中由于信息化、智能化条件的影响，大量的信息因
素与智能装备进入到行动中，不同军兵种、不同作战平台系统的作战双方通过信
息有效地链接成为一个有效的、优化的体系。
作战将不再是单体及单作战要素之
间的对抗，而是建立在多军兵种、多作战系统、多作战要素等高度融合基础上的
联合对抗。
未来复杂对抗环境下的作战几乎具备所有智能自适应系统的一切特性，要想做到擒纵自如就必须关注空间中的各个节点，空中系统包括有人节点和无人
节点，具备高效的信息处理能力和决策能力、对欺骗和干扰的抵抗能力以及快速
协同和整体优化能力，需要实现多个智能体构成的群体智能，掌握及时的、准确的、足够的战场信息，在不同角色和任务分配下形成多个OODA（观察、判断、决策、行动）环的网状纵深，航空装备系统再进行综合感知，在考虑不同单体的战
损成本及作战任务下实现整体的优化。
通过“机器辅助”、“人机协同”、“人
机融合”来实现单体作战、群体作战、联合作战的智能化作战任务，进而能够做
到不同领域之间接口互操作（标准化）。
三、航空装备领域人工智能技术的标准化
人工智能技术在航空领域的应用有效地提升局部处理效率和效果，如，用于
驾驶员疲劳分析的智能设备，用于安检扫描仪的危险品图像识别技术，用于智能
仓储物流的管理等，这些技术对应的技术标准在空客和波音飞机公司内部已经逐
步建立与完善。
与民用领域相比，我国航空装备在人工智能标准化开展的工作就
略显薄弱，除了通用技术及通用算法的标准外，对于整体技术架构与整个行业领
域的名词术语等都存在欠缺。
航空装备人工智能本身存在技术内涵不清晰、发展
不均衡的问题，并且标准化工作刚刚起步，通用性标准、专业技术标准不完善，
并且没有统一的技术框架及标准体系，标准化工作内容欠缺，无法支撑航空装备
人工智能关键技术的应用与装备的发展。
因此，强化航空装备人工智能标准化工作，对进一步开展航空装备人工智能关键技术研究具有重大的现实意义。
人工智
能涉及众多技术领域和分支技术，虽然某些领域和相关技术已具备一定的标准化
基础，但是这些分散的标准并不足以完全支撑整个人工智能领域。
从世界范围来看，人工智能标准化工作仍在起步过程中，尚未形成完善的标准体系和明确的标
准需求，我国基本与国外处于同一起跑线，存在快速突破的机会窗口。
因此，只
要瞄准机会，快速布局，完全有可能抢占标准创新的制高点，反之，则有可能丧
失良机。
航空装备人工智能的特殊性决定了技术发展与应用的标准化研究是其发
展的基石。
因此，迫切需要把握机遇，加快推进航空装备人工智能标准化工作，
明确标准需求及它们之间的依存性与制约关系，建立统一完善的标准体系，以技
术标准的手段促进我国新一代航空装备的快速发展。
具体建议包括：（1）研究
明确航空装备人工智能概念及外延，形成名词术语等基础标准；（2）分析航空
装备人工智能技术在航空装备上的应用，确定重点及急需技术标准的需求；（3）以应用技术为出发点，构建航空装备人工智能标准体系；（4）深化技术重点标
准研究，形成关键技术与支撑体系的完整协调。
另外，未来体系化作战要求航空
装备群体与单体之间、空中与地面、海面作战单元间实现协同，完成快响应、高
毁伤、低损失的全面作战，实现群体作战、联合作战和战区作战。
航空装备人工
智能领域标准化工作的开展，还必须解决单体、群体、搭载设备、挂载武器之间
在接口与通讯之间的互连、互通、互操作性，提升航空装备作战适应性以及通用化、组合化、系列化水平。
最后，开展航空装备关键人工智能技术标准化工作时，对已经形成模式并广泛应用的技术进行标准化，并对已建立的技术规范、标准进
行分析、优化、整合。
总之，目前，航空装备人工智能技术已进入到大规模发展与应用的前夜，虽
然需要克服攻关的问题还有很多，但以人工智能技术为基础的航空装备测试与制
造规模化应用条件已经具备。
要使技术得到成功应用，在现阶段更加重要和迫切
的是开展与技术相配套的支撑保障体系、顶层基础设计、关键技术框架、技术标
准体系研究，促进人工智能技术及航空武器装备技术发展，引导和规范产业领域
技术等的发展，带动军用航空装备智能化发展和军民关键技术融合的进一步深化。
参考文献：
[1]张建华.浅谈航空装备人工智能关键技术与标准化探究.2018.
[2]徐海洋.人工智能在航空航天领域中的应用.2019.。