iRobot‐工厂：基于认知制造和边缘计算的智能机器人工厂

摘要

物联网（IoT）和人工智能（AI）一直是推动智能制造技术创新、促进经济增长以及提升人们生活质量的重要驱动力。在智能工厂中，引入边缘计算有助于将云平台的计算资源、网络带宽和存储容量扩展到物联网边缘，实现制造与生产过程中的资源调度和数据上下行处理。此外，以物联网云平台为基础设施、以人工智能技术为核心竞争力的情感交互智能机器人（iRobot）所具备的情感识别与交互能力，能够更好地解决用户的心理问题，因此已成为智能制造领域的一个研究热点。本文描述了一种智能机器人工厂（iRobot‐Factory），采用高度互联且深度集成的智能生产线，从认知制造和边缘计算两个方面详细阐述了该工厂的整体结构、组成、特点及优势。随后，本文介绍了利用iRobot‐Factory实现iRobot批量生产的实施过程，并对iRobot‐Factory与传统工厂的系统性能实验结果进行了分析。实验结果表明，本方案显著提升了芯片组装效率和生产效率，同时系统指令数量也显著减少。此外，本文还讨论了云边融合、负载均衡和个性化机器人等相关开放性问题，以期为提升用户情感识别与交互体验提供参考。

索引术语

人工智能，情感交互，体验质量

I. 引言

云计算、大数据、移动互联网[1],增强现实（AR）、虚拟现实（VR）和人工智能（AI）等相关技术的蓬勃发展，促使学术界和工业界研究人员在这些领域开展了大量工作[2]。此外，这些新兴信息技术与制造业的融合催生了当前热门的智能制造（IM）话题。

近年来，主要制造国家（德国、美国和中国）已迅速通过强大的研究、开发和社会生产力，中国在制造领域取得了领先地位。德国工业4.0利用信息物理系统（CPS）[3], ，实现生产过程中供应、制造和销售信息的数字化与智能化，以达到快速、高效且个性化的产品供应。通用电气公司（GE）率先提出工业互联网的概念，其核心思想是将互联网与机械设备相结合，利用机器运行过程中产生的大数据分析，提升机器运行效率，减少停机时间和计划外故障。基于国际产业转型的总体趋势，中国2025制定了推动中国制造业发展与质量提升的重大战略部署[4]–[6]。

因此，当世界各国致力于实现制造业高水平发展时，计算机科学、物联网[7]–[10],和人工智能技术的引入推动了向智能制造的进一步发展。该智能制造以垂直集成、水平集成和端到端集成特征，实现端到端互联，即在整体CPS网络的不同水平层级上实现IT系统的集成，涵盖产品的整个生命周期（如执行器与传感器、控制系统、生产管理、制造与执行、企业计划等不同层级）[11]。

本文重点对智能制造的垂直集成进行详细描述和讨论。面向垂直集成的智能制造集中型产业被称为智能工厂，具有四个主要特征：1）高度互联。物联网[12], 、边缘计算[13],、数据资源和网络资源实现互联互通。2）动态重构。针对实际的网络与系统架构实现动态控制与管理的定向调整。3）海量数据。通过物联网技术实现海量多模态数据的高效采集与深度挖掘。4）深度融合。实现云计算、大数据、移动互联网、机器学习（ML）和深度学习等人工智能技术的深度融合。

结合我们在情感感知社交机器人领域的前期工作，智能机器人工厂（iRobot‐工厂）的研究将进一步提升机器人在研发、设计和生产中的智能化水平与效率。在智能机器人（iRobot）制造装配线领域，应实现高效的多模态信息交换和多层次工业使用智能工厂进行大数据处理[14],[15] ，并将其与异构网络通信和动态信息交互的需求相结合，以实现批量或定制化生产的机器人研发[16]。为了实现高效可靠的异构通信，可采用当前先进的异构网络选择策略，例如[*]，同时可采用一些分布式信息融合机制[17],[18]来提升动态信息交互的性能。

系统与数据之间的高效互连已成为iRobot‐工厂设计和实施过程中提升交互体验的关键。边缘计算为实现这种互连提供了可能[19]。边缘计算的发展通过在边缘云上对缓存和通信进行联合优化，将计算转移到边缘网络[20]。

iRobot‐工厂中边缘设备的急剧增加带来了新的挑战，涉及维护、运行、可靠性以及向以数据为中心和以云为中心的服务模式扩展。在iRobot‐工厂中引入边缘计算旨在构建一个集成了计算、存储、网络和应用的智能化系统，以实现计算任务的去中心化和高效动态管理[21]。此外，边缘计算在推动情感识别[22],[23]和交互应用发展方面发挥着作用，为这些应用提供智能服务，从而满足实时服务处理、智能调度和安全隐私保护等关键需求。随着服务的升级，用户对情感识别和交互的个性化需求日益明显。因此，系统需要具备智能化和高灵活性，以便根据用户特征建立个性化的情感识别和交互模型[24]。边缘计算可以充分利用现场设备的计算和存储能力，并基于分布式信息处理实现个性化模型部署和应用。

在iRobot‐工厂的装配线上实施边缘计算，能够满足移动性和位置独立性的要求，并提供针对情感识别与交互机器人及其相关应用的个性化和高度灵活的配置需求。目前，边缘计算节点的范围已从仅具有有限存储和计算能力的物联网嵌入式设备，扩展到具备更强能力的高性能智能终端（ARM核心芯片和Arduino核心芯片）。同时，边缘计算节点可将基于云的情感识别服务转移到更靠近用户端的终端，从而在终端设备侧开展识别业务。本文的贡献可总结如下：

• 根据认知智能与边缘计算在制造行业的应用，本文从智能终端、系统管理、边缘计算节点、云/认知引擎、智能设备单元以及iRobot‐工厂生产线六个方面提出了新的iRobot‐工厂系统架构
• 本文聚焦于iRobot‐Factory的特征，探讨如何实现高效信息交互、多模态数据融合和自动生产，并提出了基于认知制造、基于边缘计算的通信与交互的建模与主动操作及维护的两种解决方案。
• 根据iRobot‐工厂的主要特征和优势，我们对iRobot‐工厂与传统工厂进行了系统性能实验结果与分析。实验结果表明，我们的方法显著提高了芯片组装和生产效率。系统指令的数量也显著减少。

本文的其余部分安排如下。第二节提供了iRobot‐工厂的架构图，并详细介绍了各部分的组成和功能。第三节介绍了认知制造和边缘计算在iRobot‐工厂中的应用。第四节展示了iRobot‐工厂生产的iRobot原型，并对iRobot‐工厂与传统工厂之间的系统性能实验结果进行了展示与分析。第五节讨论了关于云边融合、负载均衡和个性化机器人的一些开放性问题。最后，第六节总结了我们的工作。

II. iRobot‐工厂系统架构

为了实现iRobot的人性化、智能化和自动化，iRobot‐工厂应具备一套完整的装配线，能够高效地设计、制造、装配和生产此类智能机器人。此外，在机器人制造过程中，用户的实时反馈也至关重要。通过引入边缘计算，可以实现工厂和用户数据的实时采集、用户情感数据与机器人生产信息的实时高效处理，以及机器人生产线的实时智能运维，从而动态调整机器人的生产配置。因此，本节提出了iRobot‐工厂系统架构，如图1所示，主要由以下6个部分组成：

(1) 智能终端

用户是与iRobot接触最直接的群体，能够根据实际使用效果正确反馈体验质量（QoE）。我们设计的iRobot具有多种不同的运行环境，例如车载机器人、情感识别与交互应用程序、婴儿机器人、家用机器人等。智能终端最重要的功能是收集用户情感数据。例如，配备智能应用程序的手机可以收集用户的语音、图像、面部视频、动作视频等信息，而配备触觉传感器的iRobot则可以收集触觉信息。用户可与iRobot进行情感交互，并向本地请求计算资源。

(2) 系统管理

iRobot‐工厂的云数据中心连接具有强大计算能力的边缘计算节点和超级计算节点，对采集的用户情感数据、用户体验数据以及智能工厂制造数据进行实时分析与监控。同时，还可通过人工智能对潜在的工业制造问题、用户交互行为与偏好、网络资源控制及其他问题进行智能化管理。

(3) 边缘计算节点

边缘计算节点是边缘计算的重要组件。它将云的计算能力转移到物联网边缘，缓存由物联网和智能工厂产生的大数据，并缓解网络传输过程中的拥塞和延迟。为了借助边缘计算节点为用户提供最优的计算服务，云计算将更加关注将计算资源用于高精度计算，而不是承担所有的计算任务。

(4) 云/认知引擎

配备认知引擎的云是iRobot‐工厂的大脑。云计算的主体是数据中心，其部署了高性能人工智能算法，并存储大量用户的长期分析数据和信息，以提供高精度计算。我们可以通过软件定义网络（SDN）技术和人工智能技术，在三层网络架构中实现认知引擎的部署。认知引擎包括两种类型的引擎：数据认知引擎和资源认知引擎。1）数据认知引擎处理网络环境中的实时多模态情感数据流，具备数据分析和自动业务处理能力，以智能化方式执行业务逻辑，通过多种认知计算方法（包括数据挖掘、机器学习、深度学习和人工智能）实现对业务数据和资源数据的认知，动态指导资源分配，并提供认知服务[28]。2）资源认知引擎能够感知iRobot‐工厂的计算资源、通信资源和网络资源（如网络类型、业务数据流、通信质量及其他动态环境参数），将集成资源数据实时反馈给数据认知引擎，同时接收数据认知引擎的分析结果，指导资源的实时动态优化与分配。

(5) 智能设备单元

智能设备单元是iRobot的硬件基础。智能工厂自主开发硬件设施，包括电机旋转接口、Wi‐Fi天线、摄像头、micro‐USB充电端口、旋钮开关、锂电池、薄膜式压力传感器、LED指示灯、A33‐Vstar2板、麦克风、喇叭等。这些设备和组件在智能生产线中根据收集的用户偏好和体验数据组装成不同的个性化机器人进行销售。

(6) iRobot‐工厂生产线层

在制造出机器人所需的设备和部件后，iRobot‐工厂生产线以机械臂为主导、车间工人为补充、云系统管理为指导，进行自动装配。借助智能输送单元和认知引擎（实时分析用户偏好、计算资源、网络资源和工厂生产状态），该生产线能够执行主动操作、维护和自组织动态重构，实现高效生产、制造和装配。

III. 认知制造与边缘计算在iRobot‐工厂中的应用

我们提出认知制造（具有认知智能的制造业）和边缘计算（一种由恰好三层构成的智能化计算系统）

边缘设备、边缘计算和云计算，以实现iRobot‐工厂的高效数据采集、自动化生产、智能识别与分析以及主动运维。我们介绍了建模的应用；基于认知制造的主动运维；以及基于边缘计算的通信与交互在iRobot‐工厂中的应用，如下所述。

A. 基于认知制造的建模与主动运维

在认知制造示意图中，如图2所示，关键部分包括智能机器人工厂生产线、云数据中心、认知引擎（其组件见图1）、系统管理和智能盒子（最重要的认知知识库）。iRobot‐工厂生产线负责零件制造以及机器人组装和生产。为了基于机械臂和智能工业机器人实现自动化生产与高效的机器人制造，iRobot‐工厂仅需少量车间工人作为补充。

• 该数据集是部署在云中的安全可靠的大规模存储单元，负责存储由物联网智能设备（生产线和车间的各种传感器）采集的生产制造数据，以实现实时分析和精确监控。高效的多模态数据采集模式还负责数据检测与存储。
• 认知引擎的功能在第二节中进行了详细介绍。在认知过程中

制造过程中，其主要负责对数据集中存储的生产数据进行智能分析（采用机器学习/深度学习的人工智能技术），并尽可能提高识别精度，以用于后续应用。iRobot‐工厂中的系统管理具有四大主要功能，即故障诊断、报告统计、资源调度和生产监控。它是认知引擎的直观体现和应用，有助于实时监控智能工厂的生产状态。

智能盒子是认知制造的重要组件，也是知识库。它由认知引擎的推理与分析构成，在某种程度上能够根据生产线的实时分析结果进行全面建模，协助对iRobot‐工厂进行实时监控，动态调整生产方案，并实现主动运维。

B. 基于边缘计算的通信与交互

在本节中，我们首先介绍基于边缘计算的iRobot‐工厂的整体架构，然后从数据融合与交互、智能通信的角度阐述引入边缘计算的必要性和创新性。如图3所示，集成边缘计算的iRobot‐工厂主要由设备域、数据域、网络域和应用域组成。1）设备域包括嵌入或靠近iRobot‐工厂的设备，如图像传感器、交互式机械臂、声音传感器、机器人、智能终端等。2）数据域从物联网边缘的数据源获取数据存储、数据预处理、特征提取等服务，提升海量多模态数据的可用性。3）网络域将物联网终端设备连接至云平台，并通过SDN[29]实现智能网络传输与控制。4）应用服务域使边缘计算能够提供通用、灵活且可互操作的智能应用服务。

由于iRobot主要提供情感识别和交互服务，我们提出了一种基于边缘计算的智能通信方案以实现实时传输，如图4所示。上层的云计算依赖于数据中心和认知引擎，采用虚拟化模式，使更多的边缘用户和设备能够同时使用。云计算在强大的硬件设施和人工智能技术的支持下，实现数据分析与数据建模。中间层的边缘计算是对云计算和边缘设备的良好补充，旨在为iRobot‐工厂的设备提供高性能、低延迟和高带宽的计算服务。边缘计算节点（包括无线接入点、基站、路由器等）构成了前后之间的连接链路，实现本地环境信息采集、交互、汇总、计算以及众多边缘设备的实时调控。因此，边缘计算能更好地支持本地业务的实时处理，从而减轻网络压力，并提升数据安全与隐私保护。由于边缘计算节点更靠近边缘设备（智能终端、机械臂、智能机器人、传感器等），这些设备可通过无线信道直接连接到边缘计算节点，计算任务无需传送到远程核心网络。

除了高效智能通信外，我们还需要为iRobot‐工厂的主动运维提供大规模多模态数据融合和信息交互方案。图5展示了基于边缘计算的数据融合与交互示意图。针对不同类型和来源的数据融合是iRobot‐工厂智能业务处理与调度的关键步骤。此外，边缘计算能够增强网络边缘的数据融合能力。边缘计算可最大化利用iRobot‐工厂、用户随身携带的智能终端以及智能机器人传感器资源，实现精准且实时的生产数据和用户体验数据采集。边缘计算节点可对传感器信号进行特征提取。

使用涉及时序分析、频域分析和小波分析的技术。然后，运行人工智能或机器学习模块，利用提取的特征进行数据变化预测，并基于预测数据和新采集的数据开展动态推理。在此过程中，边缘计算节点可根据预定义优化标准和算法融合冗余信息。这表明边缘计算提升了服务调度和数据源感知的智能化水平，使外围设备能够执行业务逻辑分析和自主计算。从服务器的角度来看，边缘计算主要实现了边缘计算资源的智能集成、调度和管理。部分在云上运行的监控任务可卸载到边缘计算节点，从而降低执行实时监控的延迟，实现自主监控和动态反馈。边缘计算有利于集成与网络设施无关的信息模型，实现不同终端设备之间的无缝通信以及终端与云之间的高效交互。

IV. 测试平台和实验结果

A. 测试平台和实验设置介绍

iRobot‐工厂需要处理的计算任务主要包括各种传感器数据，例如视频、图像和数字信号。在当前环境中，自动化机械臂和移动工业机器人作为本地设备，而本地服务器被部署为雾计算节点[30]。同时，云还部署了大数据中心和分析服务器，作为本地设备的后台远程服务。

iRobot‐工厂中芯片批量生产、机器人组装以及云计算节点的整体结构如图6所示。各节点的硬件配置参数列于表 I。其基本计算能力为机器人（本地设备）<→本地服务器（雾计算节点）<→大数据中心（云），而分析服务器作为独立的算法服务器，负责进行算法模型训练。

表I 系统参数

	操作系统	硬件	硬件参数
机器人	Android 4.4	CPU	四核，1.2 GHz频率
机器人	Android 4.4	DDR内存	1 GB DDR3 SDRAM
机器人	Android 4.4	NAND闪存	32 GB NAND闪存
本地服务器	CentOS 7	CPU	四核，3.4 GHz 频率
本地服务器	CentOS 7	DDR内存	16 GB DDR3 SDRAM
本地服务器	CentOS 7	硬盘	1050 GB NAND闪存
GPU分析服务器	Ubuntu 16.04	CPU	NVIDIA GTX1080ti×2
GPU分析服务器	Ubuntu 16.04	DDR内存	32 GB DDR3 SDRAM
GPU分析服务器	Ubuntu 16.04	NAND闪存	6核，3.5 GHz频率h
大数据中心	Android 4.4	CPU	(16核 4 GHz)+(42核 4 GHz)
大数据中心	Android 4.4	DDR内存	(256 G)+(336 G)
大数据中心	Android 4.4	硬盘	(3.6 T)+(252 T)

B. 实验结果与分析

基于上述配置，我们在iRobot‐Factory中对iRobots的批量生产进行了实验，并将其与传统制造工厂的生产结果进行了比较。机器人芯片组装效率的对比结果如图7所示。我们分析了iRobot‐Factories和传统工厂的计算时延。假设云服务器上的识别算法相同（事实上，我们的算法更加智能和个性化），iRobot‐Factories的计算时延如公式3所示，传统工厂的计算时延如公式2所示，其中 $T_{local_total}$、$T_{fog_total}$ 和 $T_{cloud_total}$ 分别表示本地设备、雾计算节点和远程云数据中心的总计算时延；本地设备的总时延由 $T_{local_total} = T_{up} + T_{robot} + T_{down}$ 计算得出；$T_{up}$ 和 $T_{down}$ 表示数据上传和下载的时延；$T_{robot}$、$T_{fog}$ 和 $T_{cloud}$ 分别表示本地设备、雾计算节点和云服务器的计算时间；$T_{robot→fog}$ 表示将数据从本地设备传输到雾计算节点的时间；$T_{fog→cloud}$ 表示将数据从雾计算节点传输到云服务器所需的时间；$\alpha$、$\beta$ 和 $\gamma$ 表示在[0,1]中取整数的概率，即iRobot‐工厂根据特定的网络状况和计算任务的大小动态选择计算节点，并调整计算和卸载方案。而传统工厂则直接按照公式2进行计算，这大大增加了云服务器的计算压力和网络拥塞概率，不利于平衡网络负载和优化生产效率。

图7(a)所示的实验结果也证实了上述分析。iRobot‐工厂的总装配量和每分钟平均组装数量随时间增加，但传统制造工厂的装配增长率随时间下降。当在生产和装配过程中卸载识别计算任务时，每个计算节点使用部署在认知引擎中的机器学习算法用于分析传感器数据。时间越长，收集的数据越多，因此算法的识别精度越高。考虑到iRobot‐工厂中边缘计算的特点，其通信与计算时延比传统制造工厂更具动态性和可控性。因此，其生产调度效率更高，装配速度更快。我们采用最小二乘法对两种工厂每分钟平均芯片装配数量进行数据拟合，以更好地反映两种模式下的生产效率。图7(b)显示了拟合后的图像，对比结果与我们此前关于是否应采用人工智能和边缘计算技术的分析一致。

此外，我们统计计算了系统在720分钟内发出的指令数量，并比较了iRobot‐工厂与传统工厂每分钟平均指令数量，如图8所示。由于系统具有认知智能，随着时间增加和传感器数据采集的增多，iRobot‐工厂对车间生产状况的理解将更加深入。因此，每分钟发出的指令数量明显少于传统工厂，并且在360分钟后呈现出稳定趋势。在智能制造领域，计算科学（云计算、雾计算、边缘计算等）、物联网、人工智能及其他技术为实现制造业的智能化以及提高自动化和效率提供了有效途径。

$$
T_{fog_total} = T_{up} + T_{robot→fog} + T_{fog} + T_{down} \quad (1)
$$

$$
T_{cloud_total} = T_{up} + T_{robot→fog} + T_{fog→cloud} + T_{cloud} + T_{down} \quad (2)
$$

$$
\begin{cases}
T_{iRobot} = \alpha T_{local_total} + \beta T_{fog_total} + \gamma T_{cloud_total} \
\alpha + \beta + \gamma = 1
\end{cases} \quad (3)
$$

总组装数量；(b) 平均组装数量。)

V. 开放性问题

在研究智能制造时，计算科学（云计算、雾计算和边缘计算）、物联网和人工智能技术是实现智能化、提高制造业自动化程度和效率的有效途径。然而，尽管我们已经提出了iRobot‐工厂的架构，并讨论了基于认知制造和边缘计算的主动运维与通信交互方案，但在智能机器人生产与制造过程中仍存在大量科学与研究难题有待解决。例如，针对大型机械臂或工业机器人的iRobot‐工厂在智能调度与网络通信方面的问题，计算卸载[31]以及网络负载均衡算法的问题等。

A. 基于云融合的智能调度

智能调度也被称为基于知识的调度，是人工智能与智能控制所关注的研究领域之一。现实中，许多组合问题非常复杂，需要在可能的组合或序列中寻找最优调度方案，因而需要较大的搜索空间，这可能导致所谓的组合爆炸问题。在iRobot‐工厂场景中应用智能调度，可以为iRobot的大规模生产与制造提供更加便捷高效的解决方案。

由于我们的智能工厂具备认知制造和边缘计算功能，因此不仅需要考虑车间机械臂与工业机器人调度，以及系统管理员对远程云的监控等方面，还需应对更多挑战。云融合技术的引入不仅满足了上述需求，也给智能工厂的设计者带来了新的挑战，具体体现在传感器数据采集、数据融合与安全保证、智能识别与检测算法等方面。然而，由于本地设备（如各类传感器、机械臂、工业机器人等）的计算能力和容量有限，而车间识别与调度往往需要大量的计算能力（尤其是在使用人工智能算法进行识别与检测时），本地设备采集的多维数据通常需要发送至具有更强计算性能的边缘节点或云中进行进一步处理。因此，如何确保设备之间以及雾节点与远程云之间的高效可靠信息共享？如何确保数据能够安全地存储在智能云中，并可反馈至认知引擎以指导车间设备的生产与智能调度？这些问题都需要在未来予以深入研究和解决。

B. 网络通信与负载均衡

在iRobot‐工厂中，大量本地设备（特别是自动化机械臂和移动工业机器人等）分布在网络的不同物理位置。为了满足高强度的智能装配线生产模式，必须考虑计算与处理能力所需的超低时延和超高可靠性。因此，需要研究如何有效且自动地协调和管理不同类型的计算资源。具体包括本地设备与雾网络之间的有效连接和数据互传、雾网络之间的资源调度与任务迁移、雾网络内部需要主节点来集成已处理的子任务，以及远程云、雾网络之间通信与计算资源的平衡等其他问题。其中，计算任务的卸载可能因不稳定而导致较长延迟或卸载失败的网络连接以及在网络接入点之间频繁切换。因此，需要额外的智能协议根据卸载优先级满足资源分配，通过均衡的计算资源配置确保任务顺利卸载，减少计算结果反馈延迟和计算卸载能耗，进行适当的备份等，具体根据网络条件[32]而定。

C. 个性化智能机器人

如今，情感机器人用户对服务质量与性价比的要求日益严苛。在满足这些需求的同时，服务提供商也面临着新的挑战，体现在情感数据采集、情感数据的隐私与安全、情感识别算法的智能性、个性化和智能机器人等方面。由情感识别应用构成的物联网中存在大量异构接入设备，例如智能医疗[33],智能服装、手机、计算机、情感机器人等，其中大多数为移动用户。针对上述问题，若iRobot‐工厂希望生产出符合市场需求的个性化情感识别与交互机器人，就必须在认知引擎（识别算法、数据与资源引擎等）以及机器人自身的硬件设计方面投入大量努力。

情感识别评估也面临额外挑战，因为在传统情感识别中，训练数据和测试数据通常来自相同语料库或具有相同的数据分布。然而，从不同对象、设备和环境中获取的情感数据存在较大差异，通常体现在语言、情感表达、情感标注方案、声学信号条件等方面，这导致训练模型在应用于另一个数据集时性能下降。因此，未来的情感识别需要更加关注个体化长期情感模型构建。情感数据极为私密且敏感，用户个人信息的泄露可能对其造成严重问题：一方面，其原始数据包含位置、视频、声音等个人信息；另一方面，情感数据分析结果与个体的精神世界密切相关。对于大众用户接入物联网而言，需要一种更为智能的协议。

VI. 结论

本文重点研究智能制造，并将其与机器智能、认知科学和计算科学相结合。我们尝试优化生产效率，实现机器人生产的智能化与个性化。基于智能制造的相关背景以及iRobots领域的相关研究，本文提出并阐述了iRobot‐工厂的系统架构。本文介绍了能够高效制造和生产iRobot的智能工厂的规划方案。六个不同的方面。此外，基于认知制造和边缘计算，我们提出了针对主动运维、数据融合、高效通信与交互等重要功能的解决方案。本文为iRobot智能工厂提供了全面的知识和实验基础，同时总结并展望了未来的研究方案。另外，还对iRobot‐工厂与传统工厂在批量生产方面进行了对比实验。实验结果表明，iRobot‐工厂在芯片组装总量和每分钟平均装配数量增长率方面均具有优势。此外，由于系统具备认知智能，iRobot‐工厂每分钟的指令数随着时间推移而减少。这表明，与传统工厂相比，本方案的网络通信时延更短，系统的识别率也更高。接下来，我们从云融合、网络通信和负载均衡这三个方面的智能调度出发，讨论了智能工厂存在的一些开放性问题。最后，我们探讨了个性化智能机器人的生产，并为未来的研究奠定了基础。