目前，以智能制造和工業互聯網為代表的新一輪產業變革正在迅速發展，數字、網絡和智能正日益成為制造業的主要發展方向。這一趨勢無疑將對智能儀器的發展產生深遠的影響，促進智能儀器產業的快速發展。智能感知是實現工業互聯的關鍵基礎。傳感技術、采集技術和通信技術不斷高度集成和應用于各個行業，智能儀器是不可或缺的組成部分。通過收集數據、處理數據、初步分析和處理數據，已成為工業互聯網感知的來源。工業互聯網作為實現智能制造的重要起點，其大規模發展必將推動智能儀器在工業制造各個領域的廣泛應用。
為了滿足制造用戶的智能制造需求，儀器儀表行業正在從自動化向智能化發展。更準確地說，它正朝著微型化、多功能化、人工智能化和虛擬化的方向發展。本期專欄特邀研究所和企業專家討論儀器儀表的智能化發展趨勢。
王春喜：智能儀表技術及標準化發展趨勢
國家工業過程測量控制和自動化標準化委員會 （SAC/TC124秘書長王春喜
儀器儀表（Instrument或Instrumentation）是指用于檢測、測量、觀察、計算各種物理量、物質成分、物質參數等的器具或設備。溫度變送器、壓力變送器、流量變送器、分析儀表、實驗室儀表、工業控制機、控制系統、可編程控制器（PLC）、分散控制系統（DCS）、現場總線控制系統（FCS）、執行系統、工業通信系統等都屬于儀器儀表。根據國民經濟產業的分類，儀器儀表類別包括9個中類， 20個小類。
根據IEC根據國際標準，智能傳感器和儀器應具有數字通信和其他輔助功能（如模擬和優化、自診斷、自維護、無線通信、功能安全和信息安全等）。隨著第四次工業革命的到來，世界開始進入數字化和智能化的時代。在智能化過程中，首先要解決的是獲取準確可靠的數據和信息，而智能傳感器和儀器儀表是獲取自然和生產領域數據和信息的主要途徑和手段，在當今科技和國民經濟發展中發揮著非常重要的作用。其研究、制造和應用技術水平是衡量國家綜合國力、科技水平和創新能力的重要指標。
2017年，工業和信息化部發布了《智能傳感器產業三年行動指南》 (2017-2019年)指出，智能傳感器和儀器的市場應用呈爆炸性增長趨勢，已成為決定信息技術產業未來發展的核心和基礎之一。發達工業國家將傳感器和儀器技術列為國家發展戰略，美國、日本、英國、法國、德國和獨聯體等國家將傳感器技術列為國家重點發展關鍵技術之一。
標準化一直在技術與發展、科研與生產、市場與需求、供應與采購、政府與企業之間發揮著橋梁與紐帶的作用目前，我國傳感器儀表行業相關技術標準約540項。涉及的標委會主要包括：SAC/TC124(工業過程測量控制和自動化)SAC/TC78(半導體器件)SAC/TC103(光學和光學儀器)SAC/TC104(電工儀器)SAC/TC284(光輻射安全及激光設備)SAC/TC419（儀表功能材料）、SAC/TC526(實驗室儀器設備)、機械工業儀器儀表部件標準化技術委員會等十幾個標準委員會和行業集中單位。其中最主要的標委會是SAC/TC124（對口IEC/TC65），近年來TC124組織行業專家建立了工業過程測量控制和自動化技術標準體系，涵蓋17個小類別和119個系列，科學先進，結構合理，并將其納入《國家智能制造標準體系建設指南》
近年來，我國傳感器儀表技術和產業發展充分體現了國家創新驅動戰略，逐步向高靈敏度、高適應性、高可靠性、新材料、MEMS集成、無線通信、嵌入式、微型型化、模塊化、智能化，但在產業化進展緩慢、關鍵核心技術匱乏、高端產品長期壟斷、產品穩定性和可靠性不足等方面仍存在較大差距。
目前，全球信息技術的發展正處于跨境融合、加快創新、深度調整的歷史時期，呈現出萬物互聯、萬物智能的新特征。智能傳感器和儀器是信息產業的來源和組成部分，在促進產業轉型升級和高質量發展、促進現代國防建設、保障和提高人民生活水平方面發揮著重要作用。中國應規劃傳感器和智能儀器行業的發展，整合現有資源，突出重點、標準指導，通過政策和資金支持，充分發揮企業的主要地位和作用，努力提高自主創新能力，克服基礎共性和高端核心技術，實現整個行業的高質量發展。
李健:人工智能有助于智能儀器的發展
北京安控科技有限公司產品經理李健
儀器是制造業向智能建設邁進的基礎，是智能制造的眼和手。儀器的智能化程度也在一定程度上決定了智能制造的智能化程度。
AI（人工智能）技術，簡而言之就是模擬人的思維過程，通過神經網絡算法、模糊算法、遺傳算法等算法，使儀器儀表能夠通過自我認知、自學、自我繼承等方式達到智能甚至智能的水平。
利用AI就技術而言，我認為儀器的智能發展可以體現在以下幾個方面：
(1)保證儀器使用的可靠性和精度
在生產和制造過程中，使用先進的自動化生產線可以保證高穩定性，達到所需的精度。然而，當儀器應用于實際現場時，穩定性和精度往往會受損，無法達到預期目標。造成這種情況的主要原因有兩個：一是實際現場環境復雜惡劣（如高溫、高寒、電磁干擾等），二是安裝使用不規范，無法滿足預期要求。
利用人工智能技術，特別是弱人工智能技術，可以使現場儀器感知、記憶工作環境，使用虛擬設計和算法繼承和培訓，最終可以使儀器在特定環境中保持高可靠性，也可以使設計制造商快速低成本設計產品滿足特定行業的要求。在安裝過程中，儀器可以記住現場的安裝習慣，優化設計，提供良好的人機交互系統矯正安裝操作。實現制造商和客戶的雙贏局面。
(2)自我校準，自我診斷，消除漂移，降低維護成本
物聯網建設和智能制造需要在現場安裝成千上萬甚至數百萬的儀器。由于地球經緯度的變化和使用過程中老化的影響，儀器的零漂移和線性變化。儀器漂移會導致數據不準確。數據是智能生產、智能分析和智能決策的基礎，因此儀器的校準尤為重要。而大量儀表的校準對于客戶來說是非常困難的，甚至是不可能完成的工作。
通過人工智能技術，儀器可以感知地理信息的變化，以及自身傳感器件的線性變化，并調整自己的零點和線性�？蛻舨恍枰ㄙM大量的金融和人力來校準儀器，減少停機時間，提高生產效率。
在物聯網和制造業中大量使用各種儀器，提供了全面感知的數據，但也面臨著大量的維護儀器。如何快速定位儀器的故障點，快速維護，減少停機時間，是客戶非常關注的問題。智能儀器需要解決這個問題。儀器自我感知、自我診斷、故障部位自動檢測甚至故障原因，給出故障處理方法，大大方便了儀器的維護。
(3)自學、自我繼承、節能優化
智能儀器利用自己的專家數據庫、算法數據庫和大數據分析算法燈，結合控制系統的歷史數據和實時運行數據，優化控制和運行過程和頻率。例如，智能農業可以灌溉農田作物。智能儀器可以合理調整當前的灌溉水量和頻率，結合天氣預報信息、歷史灌溉頻率和水量，確保作物生產，節約用水。
(4)良好的人機交互能力
未來的智能儀器應具有良好的人機交互能力，可以方便地通過語音或書面描述與工程師交互。同時，智能儀器可以根據不同工程師的交互內容定制推送，記住和積累不同人員關注的參數，方便工程師快速獲取他們想要的信息。
簡而言之，人工智能技術正在促進儀器的智能發展，使儀器具有自我認知、自我學習和自我繼承的能力，并逐步走向智能化。從而大大降低設計制造商的研發時間，加快進入市場的能力，客戶使用更智能的儀器，可以提高生產效率，降低生產成本，實現安全生產。
