当前，以智能制造、工业互联网为代表的新一轮产业变革正迅猛发展，数字化、网络化、智能化正日益成为制造业的主要发展方向，这一趋势无疑将对智能仪表的发展产生深远的影响，促进智能仪表行业的快速发展。智能感知是实现工业互联的关键基础。传感技术、采集技术与通讯技术不断高度集成并应用在各个行业，智能仪表是其中不可或缺的一部分，它通过采集数据，处理数据，并对数据进行初步分析加工成为工业互联网感知的源头。工业互联网作为实现智能制造的重要抓手，其大规模发展必然带动智能仪表在工业制造各个领域的广泛应用。

为满足制造业用户的智能制造需求，仪器仪表行业正在从自动化向智能化方向发展，更确切地说，是朝着微型化、多功能化、人工智能化、虚拟化等方向发展，本期聚焦栏目特别邀请来自研究院所与企业的专家共同探讨仪器仪表的智能化发展趋势。

王春喜：智能仪表技术和标准化发展趋势

全国工业过程测量控制和自动化标委会（SAC/TC124）秘书长王春喜

仪器仪表（Instrument或Instrumentation）是指用以检出、测量、观察、计算各种物理量、物质成分、物性参数等的器具或设备。温度变送器、压力变送器、流量变送器、分析仪表、实验室仪表、工控机、控制系统、可编程序控制器（PLC）、分散控制系统（DCS）、现场总线控制系统（FCS）、执行系统、工业通信系统等均属于仪器仪表。按国民经济行业分类，仪器仪表大类包括9个中类、 20个小类。

根据IEC国际标准定义，智能传感器及仪器仪表应具有数字通信和除基本要求外其他辅助功能（如仿真和优化、自诊断、自维护、无线通信、功能安全和信息安全等）。随着第四次工业革命的到来，世界开始进入数字化和智能化时代。在智能化的过程中，首先要解决的就是要获取准确可靠的数据和信息，而智能传感器及仪器仪表是获取自然和生产领域中数据和信息的主要途径与手段，在当今时代推动科学技术和国民经济的发展中具有非常重要的地位，其研究、制造和应用技术水平是衡量一个国家综合国力、科技水平、创新能力的重要指标。

2017年，工信部印发了《智能传感器产业三年行动指南（2017-2019年）》，指出智能传感器及仪器仪表市场应用正呈现爆发式增长态势，已成为决定未来信息技术产业发展的核心与基础之一。发达工业国家都把传感器及仪器仪表技术列为国家发展战略，美、日、英、法、德和独联体等国都把传感器技术列为国家重点开发关键技术之一。

标准化工作一直在技术与开发、科研与生产、市场与需求、供应与采办、政府与企业之间，发挥着“桥梁”和“纽带”的作用，是促进技术进步和产业发展的重要基础。目前，我国传感器及仪器仪表行业相关的技术标准共有约540余项。涉及的标委会主要包括：SAC/TC124（工业过程测量控制和自动化）、SAC/TC78（半导体器件）、SAC/TC103（光学和光学仪器）、SAC/TC104（电工仪器仪表）、SAC/TC284（光辐射安全和激光设备）、SAC/TC419（仪表功能材料）、SAC/TC526（实验室仪器及设备）、机械工业仪器仪表元器件标准化技术委员会等十几个标委会和行业归口单位。其中最主要的标委会是SAC/TC124（对口IEC/TC65），近年来TC124组织行业专家构建了涵盖17小类、119系列的“融合开放、协调配套，科学先进、结构合理”的工业过程测量控制和自动化技术标准体系，并将其纳入了《国家智能制造标准体系建设指南》、《工业互联网综合标准化体系建设指南》和《国家新一代人工智能标准体系建设指南》中。

近年来，我国传感器及仪器仪表技术和产业发展充分体现了国家创新驱动战略，逐步向高灵敏度、高适应性、高可靠性、新材料、MEMS集成、无线通信、嵌入式、微型化、模块化、智能化方向发展，但在产业化进展缓慢、关键核心技术匮乏、高端产品被国外长期垄断、产品稳定性和可靠性不足等方面与国外的差距仍然较大。

当前，全球信息技术发展正处于跨界融合、加速创新、深度调整的历史时期，呈现万物互联、万物智能的新特征。智能传感器及仪器仪表是信息产业的源头和组成部分，对促进工业转型升级和高质量发展、推动现代国防建设、保障和提高人民生活水平发挥着重要作用。我国应统筹规划传感器及智能化仪器仪表产业发展，整合现有资源，突出重点，标准引领，通过政策和资金的支持，充分发挥企业的主体地位和作用，着力增强自主创新能力，攻克基础共性和高端核心技术，实现整个产业的高质量发展。

李建：人工智能助力智能仪表发展

北京安控科技股份有限公司产品经理李建

仪器仪表是制造行业迈向智能建设的基础，是智能制造的“眼”和“手”，仪表的智能化程度从某种程度也决定了智能制造的“智慧化”程度。

AI（人工智能）技术，简而言之就是将人的思维的过程进行模拟，将人的经验和学习的过程，通过算法如：神经网络算法、模糊算法、遗传算法等，使仪器仪表能通过自我认知、自我学习、自我继承的方式达到“智能”甚至“智慧”的水平。

利用AI技术，个人认为仪器仪表的智能化发展可以从以下几个方面体现：

（1）保证仪表使用的可靠性和精度

仪表在生产制造时通过使用先进的自动化生产线可以保证高稳定性，达到要求的精度。但当仪表应用到实际的现场时，往往稳定性和精度都会受损，达不到预期的目标。出现这种情况的原因主要是两方面：一是实际现场的环境比较复杂比较恶劣（如高温、高寒、电磁干扰等），二是安装和使用时不规范导致达不到预期要求。

利用人工智能技术，尤其是弱人工智能技术，可以使现场仪表对其工作的环境进行感知、记忆，利用虚拟设计和算法不断继承和训练，最后可以使仪表在特定的环境中保持高可靠性，也可以使设计厂家快速和低成本地设计出符合特定行业要求的产品。安装时，仪表可以对现场的安装习惯进行记忆，优化设计，可以提供良好的人机交互系统矫正安装操作。达到制造商和客户的双赢。

（2）自我校准，自我诊断，消除漂移，减少维护成本

物联网建设以及智能制造都需要安装成千上万，甚至上百万的仪表到现场，由于地球经纬度变化、使用过程中老化影响，导致仪表的零点漂移、线性发生变化。仪表发生漂移就会导致数据不准确，数据是智能生产、智能分析、智能决策的基础，所以仪表的校准工作就显得尤为重要。而大量仪表的校准对于客户来说是非常困难的，甚至是不可能完成的工作。

通过人工智能技术，仪表可自我感知地理信息的变化，以及自身传感器件的线性变化，自我调整自己的零点以及线性。客户无需耗费大量的财力人力去做仪表的校准，减少停机时间，提高生产效率。

各类仪表在物联网和制造行业中大批量的使用，提供了“全面感知”的数据，但同时也面临着大量的仪表要进行维护。怎么快速定位仪表的故障点，快速维修，减少停机时间，是客户非常关注的一点。而智能仪表就要解决这个问题，仪表自我感知，自我诊断，自动检测出故障部位甚至检测出故障原因，给出故障处理方法，大大方便了仪表的维护工作。

（3）自我学习，自我继承，节能优化

智能仪表利用自身的专家库、算法库、大数据分析算法灯，结合控制系统的历史数据、实时运行的数据，优化控制和动作过程及频次。如：智能农业，对农田的农作物进行灌溉，智能仪表可以结合天气预报信息、历史灌溉的频次和水量，合理的调整目前的灌溉水量和频次，保证农作物生产的同时节约用水。

（4）良好的人机交互能力

未来的智能仪表应该具备良好的人机交互能力，可以方便和工程师进行交互，如通过语音或者书面描述。智能仪表同时可以根据不同工程师交互的内容，通过记忆和累计比较不同人员关注的参数，进行定制化推送，方便工程师快速得到自己想要的信息。

总之，人工智能技术正在推动仪表的智能化发展，让仪表具备自我认知、自我学习、自我继承的能力，逐渐走向智慧化。从而大大缩减设计厂商的研发时间，加快切入市场的能力，客户利用更加智能的仪表，可以提高自己的生产效率，降低生产成本，实现安全生产。

摘自《自动化博览》2019年10月刊