AI在机械电子工程中的应用

20XX/XX/XXAI在机械电子工程中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

机械电子工程与AI技术概述02

AI在机械设计中的创新应用03

AI在制造过程中的优化实践04

AI在设备故障诊断与预测中的应用CONTENTS目录05

AI在智能控制与系统优化中的作用06

典型行业应用案例分析07

面临的挑战与解决方案08

未来发展趋势与展望机械电子工程与AI技术概述01机械电子工程的内涵与发展

机械电子工程的核心内涵机械电子工程是一门集机械工程、电子工程、控制工程、计算机科学与传感技术于一体的综合性前沿学科，其本质目标在于实现“机—电—信—控—感”一体化的智能装备系统设计与运行。

传统机械电子工程的技术特征传统机械电子工程以机械化工程为研究核心，包含理论设计基础和设计自动化和硬件制造能力，依赖经典控制方法和经验驱动，在面对复杂系统和动态环境时，其设计效率和系统适应性存在局限。

智能化转型的必然趋势随着科技的高速发展，机械电子工程逐渐向智能化方向演进。人工智能技术的产生与应用不仅提升了机械电子工程经济效益，也在一定程度上促进了其智能化的发展，已成为现代化建设与发展的必然趋势。

2026年行业发展现状与数据2025年全球自动化设备市场规模已达到5000亿美元，预计到2026年将突破6000亿美元。全球范围内使用AI进行机械电子工程设计的企业比例已达到60%，预计2026年将上升至80%。人工智能技术的核心分支机器学习：数据驱动的模式识别通过算法从数据中学习规律，如支持向量机（SVM）在轴承故障诊断中实现振动信号分类，随机森林提升复杂故障数据的分类准确性与鲁棒性，K-最近邻算法在小样本场景下实现快速故障识别。深度学习：特征自动提取与复杂建模基于深层神经网络处理高维数据，卷积神经网络（CNN）可从设备图像中检测裂纹等故障，自动编码器（AE）能从振动信号中提取关键异常特征，长短期记忆网络（LSTM）擅长捕捉设备性能退化的长期依赖关系。专家系统与知识图谱：经验与关系的形式化将领域专家知识转化为规则库，结合知识图谱图形化展示故障与原因的关联，通过推理机制模拟人类思维进行故障链分析，为诊断提供直观决策支持，有效解决依赖人工经验的传统诊断瓶颈。时间序列分析：动态趋势预测针对设备运行的时序数据建模，如ARIMA模型适用于平稳序列的性能预测，LSTM网络处理长期依赖实现退化趋势精准预测，组合模型通过集成学习提升预测精度，为剩余使用寿命（RUL）预测提供技术支撑。提升生产效率与质量AI技术通过优化设计流程、自动化生产控制，显著提升机械电子工程领域的生产效率。例如，AI辅助设计可将产品上市时间缩短40%，AI驱动的智能制造系统能使产品不良率降低，如某汽车制造商AI优化后的发动机缸体热效率提升25%。降低运营成本与资源消耗AI在机械电子工程中的应用有助于降低运营成本。预测性维护可减少设备非计划停机时间，降低维护成本；生成式设计能实现材料优化，如某案例中AI设计的电池壳体重量减轻20%，同时减少材料使用，节约资源。增强系统智能化与自主决策能力AI赋予机械电子系统更高的智能化水平和自主决策能力。智能控制算法突破传统控制对精确数学模型的依赖，可实时处理复杂动态特性；具备持续学习和自主进化能力的AI原生机电系统，能更好地适应动态工况，实现从自动化到自主化的跨越。推动行业创新与模式变革AI与机械电子工程的融合催生新的技术物种和商业模式。如数字孪生与AI结合实现全生命周期监控与优化，预测性服务订阅制等新服务模式兴起。2026年全球AI机械设计市场规模预计突破500亿美元，汽车、航空航天、医疗等行业将迎来创新发展浪潮。AI与机械电子工程的融合价值AI在机械设计中的创新应用02生成式设计与拓扑优化生成式设计的核心原理

生成式设计是基于算法的优化设计方法，通过多目标优化、参数化设计和拓扑优化，自动生成满足强度、重量、成本等约束的优化方案，能突破人类思维局限，在数百万种方案中寻找最优解。生成式设计的行业应用案例

汽车行业中，某制造商优化发动机缸体减重30%，热效率提升25%；航空航天领域，波音78760%部件经AI优化；医疗器械方面，手术机器人手臂灵活性提升40%；消费电子领域，手机外壳减重25%，散热性能提升30%。拓扑优化的关键价值

拓扑优化通过删除非关键材料区域形成轻量化结构，如洛克希德马丁F-35战斗机发动机叶片减重25%，热效率提升35%；某重型机械公司优化起重机结构，减重20%，举重能力提升15%。主流生成式设计工具比较

SolidWorks提供基于AI的参数化设计建议，适合中小企业；ANSYSOptimize专注结构优化，支持多物理场耦合分析；DassaultSystmesDELMIA基于数字孪生实时设计优化，适用于智能制造场景；PTCCreo支持AI辅助拓扑优化，适合快速原型设计。AI驱动的材料智能筛选AI技术通过综合分析材料性能参数、制造成本、使用环境等多维度数据，实现材料的智能匹配与选择，显著提升设计效率和材料利用率。例如，在医疗器械设计中，AI可快速筛选出生物相容性最佳的植入材料。机器学习赋能材料性能预测基于机器学习算法，通过对海量材料实验数据的学习，构建材料性能预测模型，能够准确预测材料在不同工况下的强度、刚度、耐久性等关键性能指标，减少物理测试成本和时间。生成式设计与新材料创新AI生成式设计结合新材料特性，可创造出传统设计难以实现的新型结构，如某手机制造商使用AI设计优化手机外壳，采用新型复合材料，实现减重25%，散热性能提升30%。材料全生命周期性能评估AI技术能够对材料从研发、生产、使用到回收的全生命周期进行性能追踪与评估，结合数字孪生技术，实现材料性能的动态预测与优化，为可持续设计提供支持。智能材料选择与性能预测虚拟仿真与数字孪生技术AI驱动的智能仿真与虚拟原型测试AI技术结合计算机辅助设计软件，实现机械结构的智能仿真与虚拟原型测试，可显著缩短设计周期，降低设计成本。通过虚拟原型测试，设计师能在设计阶段发现并修正潜在问题，提高设计的可靠性和实用性。数字孪生与物理实体的实时同步映射数字孪生技术通过OPCUA协议实时映射物理产线的几何结构、材料属性、运动学参数与控制逻辑，并加载AI训练所得的预测性维护模型、能耗优化策略与工艺仿真引擎，实现全生命周期监控与优化。数字孪生平台提升工业生产效率案例某汽车焊装车间构建的数字孪生平台，集成3000+IoT传感器与17类AI模型，实现焊接质量在线闭环调控、产线节拍动态重规划与碳足迹实时追踪，综合OEE（整体设备效率）提升23.6%。设计案例：AI驱动的机械结构创新

01生成式设计：汽车电池壳体的轻量化革命某汽车制造商2025年采用生成式设计优化电池壳体，通过AI算法自动探索数千种方案，最终实现重量减轻20%，同时热效率提升35%，满足新能源汽车对续航与安全的双重需求。

02机器学习：发动机叶片性能预测与优化洛克希德·马丁公司在F-35战斗机发动机叶片设计中，利用机器学习模型分析历史数据，预测极端工况下的疲劳寿命，使叶片减重25%，热效率提升35%，减少90%物理测试需求。

03计算机视觉：3D打印零件缺陷智能检测2026年某医疗设备企业引入基于YOLOv8算法的视觉检测系统，对3D打印手术器械零件进行实时缺陷识别，检出率从传统方法的60%提升至98%，确保植入物生物相容性提升30%。

04数字孪生：重型机械全生命周期优化某重型机械公司构建起重机数字孪生平台，集成3000+IoT传感器与AI预测模型，通过虚拟仿真优化结构设计，使起重机自重减少15%，举重能力提升18%，综合OEE提升23.6%。AI在制造过程中的优化实践03智能生产调度与流程优化

基于AI的动态生产任务规划AI通过分层任务网络（HTN）与符号规划，可自动分解订单为子任务，如毛坯入库、粗加工、热处理等，并根据设备状态、物料批次、刀具寿命等参数，利用着色Petri网建模工序状态变迁，实现多约束条件下的实时重调度，应对动态扰动如AGV调度冲突、突发订单插单等。

自适应制造过程参数优化AI能够实时监控生产线上的振动、温度、电流等传感器数据，基于强化学习和历史数据，动态调整加工参数，如五轴联动数控机床的进给速度与主轴转速，有效抑制颤振、延长刀具寿命并保障微米级加工精度，特别适用于航空航天、医疗器械等高精密零件生产场景。

数字孪生驱动的全流程协同优化集成AI模型的数字孪生平台，通过OPCUA协议实时映射物理产线的几何结构、材料属性、运动学参数与控制逻辑，加载预测性维护模型、能耗优化策略与工艺仿真引擎。某汽车焊装车间应用后，实现焊接质量在线闭环调控、产线节拍动态重规划，综合OEE提升23.6%。

边缘AI与实时控制系统深度融合随着NPU、TPU及RISC-V异构架构芯片的成熟，轻量化AI模型可在PLC、IPC等边缘控制器上高效推理，配合边缘AI网关的TensorRT加速与模型热更新，确保控制指令延迟稳定在10ms以内，满足运动控制等硬实时需求，同时实现功能安全（ISO26262ASIL-D）与信息安全（IEC62443）双合规。自适应制造过程控制技术

实时参数动态优化AI系统实时监控生产线上的传感器数据，如五轴联动数控机床的切削力、声发射信号与振动频谱，动态调整进给速度与主轴转速，抑制颤振并保障微米级加工精度。

边缘端智能决策基于NPU、TPU及RISC-V异构架构芯片，轻量化AI模型在PLC、IPC等边缘设备上实现高效推理，控制指令延迟稳定在10ms以内，满足运动控制等硬实时需求。

跨工况自主适应通过强化学习与联邦学习，AI控制器可快速适应不同加工材料、设备状态及环境条件，实现跨产线、跨厂商的知识复用，提升制造系统的柔性与鲁棒性。高精度缺陷识别技术基于YOLOv8、SegmentAnythingModel（SAM）等先进视觉算法，自动化检测系统具备亚像素级缺陷识别能力，如锂电池极片毛刺检测精度达5μm，远超人工目检极限。生产效率与检测率提升AI自动检测3D打印零件的表面缺陷，检出率从传统方法的60%提升至98%，大幅减少人工检测成本和时间，提升生产流程的稳定性和可靠性。工业场景多样化应用广泛应用于汽车制造、消费电子、医疗器械等领域，例如在汽车焊装车间实现焊接质量在线闭环调控，在消费电子行业对手机外壳等零部件进行高精度外观检测。计算机视觉在质量检测中的应用工业机器人与AI协同作业

AI驱动的自适应运动控制基于深度强化学习与图神经网络的新一代控制策略，可实时处理高维非线性、强耦合、时变不确定的机器人动态特性，实现零示教快速适应新装配任务，满足人机共融环境下的柔性生产需求。

多传感器融合的环境感知高分辨率工业相机配合YOLOv8、SegmentAnythingModel（SAM）等先进视觉算法，实现亚像素级缺陷识别与定位；结合激光雷达、力传感器等多源数据，构建机器人对复杂作业环境的精准认知。

智能任务规划与调度AI规划系统融合分层任务网络（HTN）、符号规划与基于学习的规划，构建“目标→子目标→动作序列→异常恢复策略”的闭环逻辑链，实现多机器人协同作业的动态调度与优化，提升生产效率。

人机协作安全与效率提升AI技术实现机器人对人类意图的预判与主动避让，结合增强现实（AR）辅助装配指导，简化操作难度、减少错误率，使工人与机器人高效协同，某汽车焊装车间应用后综合OEE提升23.6%。AI在设备故障诊断与预测中的应用04故障诊断的重要性与传统方法局限

故障诊断与预测的核心意义保障生产连续性，通过及时准确的故障诊断，最大限度减少因设备故障导致的停机时间；降低维护成本，基于数据分析的预测性维护可避免过度维修；提升安全性，及时发现并处理故障，预防潜在安全隐患。

传统故障诊断方法的瓶颈过度依赖专家经验，诊断结果一致性和准确性难以保证；数据处理能力有限，难以高效提取海量设备运行数据中的有用信息；预测精度不足，难以捕捉复杂工业环境中设备故障的微小变化和隐蔽性特征。

人工智能技术的引入价值实现自动化与智能化诊断，通过自动学习优化模型提高效率和准确性；具备强大大数据分析能力，能挖掘数据中隐藏规律；拥有实时预测能力，基于历史和实时数据精准预测未来故障趋势，为企业制定应对措施提供支持。支持向量机（SVM）的高维分类优势支持向量机通过在高维空间构建最优分类超平面，有效区分机械电子设备的不同故障类型，尤其在小样本、非线性数据场景下表现优异，为二分类或多分类故障诊断任务提供可靠解决方案。随机森林（RF）的集成学习鲁棒性作为集成学习算法，随机森林通过构建多个决策树并进行投票或平均，显著提高故障分类的准确性和鲁棒性，能有效处理复杂多变的机械电子设备故障数据，降低单一模型的过拟合风险。K-最近邻（KNN）的直观快速识别K-最近邻算法基于待测样本与已知故障样本间的距离进行分类，具有原理简单、直观易懂的特点，在小样本情况下能实现故障的快速识别，为机械电子设备故障诊断提供即时响应支持。基于机器学习的故障模式识别深度学习在特征提取中的应用

卷积神经网络（CNN）的图像特征提取卷积神经网络（CNN）特别适用于图像识别任务，如通过处理设备表面的高清图像，自动检测裂纹、磨损等故障迹象，为故障诊断提供直观依据。

自动编码器（AE）的信号特征提取自动编码器（AE）是一种无监督学习方法，能够从设备的振动信号中自动提取关键特征，这些特征对于识别设备运行状态中的异常模式至关重要。

特征融合技术的综合应用特征融合技术通过整合来自不同传感器的数据，构建出更为丰富和全面的故障特征集，进一步提升了诊断的全面性，为后续的故障分类和预测提供有力支持。剩余使用寿命（RUL）预测模型健康指标（HI）构建健康指标（HI）构建是RUL预测的基础，通过深入分析设备状态监测数据，如振动、温度、电流等，提取能够反映设备健康状况的关键特征，为RUL预测提供数据支持。退化模型的应用退化模型如Wiener过程、Gamma过程等，用于描述设备性能随时间退化的物理过程。通过拟合设备性能退化曲线，可量化设备从健康状态到故障状态的演变趋势，进而预测其剩余使用寿命。不确定性量化由于设备运行环境、使用条件等多种因素的影响，RUL预测结果存在不确定性。通过量化这些不确定性，如采用概率分布、置信区间等方法，可以提高RUL预测的可靠性和实用性，为维护决策提供更全面的信息。规则库构建：领域知识的形式化沉淀规则库是专家系统的核心，基于领域专家的知识和经验，建立一系列故障诊断规则。这些规则能指导系统快速定位并诊断设备故障，实现专家经验的标准化与复用，弥补传统方法依赖人工经验的不足。知识图谱：故障关系的可视化呈现知识图谱以图形化方式展示设备故障与可能原因之间的复杂关系，直观呈现故障的关联和传递路径。用户通过知识图谱可清晰判断故障影响范围和严重程度，为故障诊断提供直观的决策支持。推理机制：智能诊断的核心引擎推理机制模拟人类思维过程，根据规则库中的知识和知识图谱中的关系，进行故障链的推理分析。通过不确定性推理（如置信度传播、模糊逻辑）等方法，最终得出准确的故障诊断结果，实现智能诊断。专家系统与知识图谱构建AI在智能控制与系统优化中的作用05智能控制策略与算法深度强化学习在动态控制中的突破深度强化学习（DRL）突破了传统控制对精确数学模型的依赖，能实时处理高维非线性、强耦合、时变不确定的机电系统动态特性。例如在五轴联动数控机床中，DRL控制器依据多源时序数据动态优化进给速度与主轴转速，可显著抑制颤振、延长刀具寿命并保障微米级加工精度。图神经网络与混合专家系统的协同控制图神经网络（GNN）擅长建模复杂系统的拓扑关系，混合专家系统（MoE）则能整合多领域专业知识。二者协同应用于智能控制，可提升系统对复杂工况的适应性和决策精度，尤其在多智能体协作的智能制造场景中，能实现全局优化与局部精细控制的统一。模仿学习与在线元学习的运动控制创新基于模仿学习与在线元学习的运动控制器，使协作机械臂等机电设备可在无预编程条件下快速适应新装配任务，实现人机共融环境下的零示教部署。这种控制策略大大提升了设备的柔性和对多变生产需求的响应速度，是智能工厂人机协作的关键技术支撑。多传感器数据融合技术数据融合技术的定义与作用多传感器数据融合技术是指将来自不同类型传感器（如振动、温度、电流、图像等）的信息进行综合处理，以获取对设备状态更全面、准确描述的技术。其核心作用在于消除单一传感器数据的局限性，提升故障特征提取的可靠性和完整性，为AI诊断与预测模型提供高质量输入。关键融合方法与技术实现常用的数据融合方法包括：基于贝叶斯推理的不确定性融合、D-S证据理论的多源信息决策、以及深度学习中的特征层融合（如卷积神经网络与循环神经网络结合处理时空数据）。例如，在轴承故障诊断中，可融合振动加速度信号与温度信号，通过特征融合技术构建更丰富的故障特征集。在机械电子系统中的应用优势多传感器数据融合技术能显著提升机械电子设备状态监测的准确性和鲁棒性。在复杂工业环境中，单一传感器易受干扰，融合后的数据可有效降低环境噪声影响，提高早期故障识别率。据行业实践，采用多传感器融合的AI诊断系统，其故障识别准确率较单一传感器方案平均提升15%-25%。基于AI的能耗优化与资源管理

智能能耗监测与分析AI技术通过实时采集和分析机械电子设备的能耗数据，如电力、水、气等，识别能耗异常模式和潜在节能空间。例如，在工业自动化场景中，AI系统可对生产线各设备能耗进行动态监测，发现不合理能耗点。

动态能耗优化策略基于机器学习算法，AI能够根据设备运行状态、生产任务需求以及环境因素（如温度、湿度），动态调整设备的运行参数，实现能耗的智能优化。如某汽车焊装车间通过AI优化，综合能耗降低了15%。

资源调度与分配智能化AI技术可对机械电子工程中的各类资源，如原材料、零部件、生产工具等进行智能调度和分配。通过预测生产需求和资源状况，优化资源配置方案，减少资源浪费，提高资源利用率，降低生产成本。

能源管理系统集成与优化AI与能源管理系统深度融合，构建智能化的能源管理平台。该平台能够实现对能源生产、输配和消耗的全面监控与管理，结合历史数据和预测模型，制定长期的能源规划和优化策略，提升整体能源管理效率。典型行业应用案例分析06智能设计与优化AI通过生成式设计和机器学习算法优化汽车零部件结构，如某汽车制造商使用AI设计的电池壳体，重量减轻20%，热效率提升35%，同时缩短设计周期至传统模式的40%。生产过程自动化控制AI实时监控生产线上的传感器数据，动态调整加工参数，在高精密零件生产中提升精度要求，例如在五轴联动数控机床中，通过优化进给速度与主轴转速，显著抑制颤振并延长刀具寿命。质量检测与缺陷识别计算机视觉结合AI图像识别技术，实现对汽车零部件的高精度缺陷检测，如锂电池极片毛刺检测精度达5μm，某案例中AI自动检测3D打印零件表面缺陷，检出率从传统方法的60%提升至98%。故障诊断与预测维护AI技术通过分析传感器数据实现车辆故障的实时诊断与预测，利用LSTM神经网络等模型对设备性能退化趋势进行预测，某国产高端伺服驱动器集成的AI诊断模块可在边缘端完成12类故障的毫秒级识别，误报率低于0.3%。汽车制造领域的AI应用实践航空航天设备的智能运维01基于深度学习的故障预警系统利用卷积神经网络（CNN）分析航空发动机振动、温度等多源传感器数据，可自动提取早期故障特征，如轴承内圈剥落等，实现毫秒级识别，误报率低于0.3%，大幅降低非计划停机损失。02数字孪生驱动的全生命周期管理构建航空航天设备数字孪生体，通过OPCUA协议实时映射物理实体的几何结构、材料属性与运行参数，集成AI预测性维护模型，实现从设计、制造到运维的全流程智能化监控与优化。03剩余使用寿命（RUL）精准预测采用长短期记忆网络（LSTM）等时间序列分析模型，结合设备健康指标（HI）构建与退化模型（如Wiener过程），准确预测关键部件剩余使用寿命，为预防性维护计划制定提供科学依据。04智能维护策略优化与成本控制基于风险的维护决策模型，综合考虑故障概率、影响程度及维修成本，动态调整维护计划。如某航空公司应用AI优化发动机维护策略后，维护成本降低20%，同时提升设备可靠性。高速公路机电设备故障预测案例

01案例背景与目标某高速公路机电设备系统因频繁故障导致交通拥堵和运营效率下降，引入AI技术构建故障预测模型，旨在通过多维度信息分析预测故障类型和时间，结合健康状态评估实现智能管理，减少故障发生，提升设备运行效率与可靠性。

02关键技术与实施过程收集分析设备历史运行数据，利用机器学习算法构建故障预测模型，整合设备工作状态、环境因素等多维度信息。建立实时监控系统，结合健康状态评估指标对设备健康状况进行实时监控和管理，通过调整设备参数和维护计划优化运维策略。

03应用成效与关键指标AI系统成功识别传感器失灵、电路断路等多种常见故障模式，预测准确率超过XX%。故障处理效率显著提升，故障响应时间缩短，停机时间减少，设备维护成本降低XX%以上，有效保障了高速公路的稳定运营。医疗器械中的AI辅助设计与制造

生成式设计优化植入物结构AI通过生成式设计算法，能在满足生物相容性、强度等多目标约束下，自动生成轻量化、个性化的医疗器械结构。例如，某医疗设备公司使用该技术设计手术机器人手臂，最终方案包含传统设计师未考虑的螺旋状结构，使手臂在狭窄空间中的灵活性提升40%。

机器学习提升器械性能预测精度机器学习模型可基于历史数据预测医疗器械在不同工况下的性能表现，如植入物的疲劳寿命等，大幅减少物理测试需求。传统物理实验成本高昂，以某植入物疲劳测试为例，AI预测成本仅占传统测试的1%，时间缩短至7天。

计算机视觉赋能制造质量检测计算机视觉技术结合AI算法，可实现对医疗器械制造过程的高精度质量检测。如在3D打印零件检测中，AI系统能自动检测表面缺陷，检出率从传统方法的60%提升至98%，确保产品质量与安全性。

数字孪生优化全生命周期管理数字孪生技术将医疗器械物理实体与虚拟模型实时同步，结合AI分析实现从设计、制造到运维的全生命周期监控与优化。通过该技术，可模拟不同使用场景下器械的状态变化，为改进设计和制定维护策略提供数据支持。面临的挑战与解决方案07数据收集与整合的难题机械电子设备种类繁多，数据来源广泛且格式多样，如何高效地收集并整合这些数据，确保数据的准确性、完整性和及时性，是当前亟待解决的问题。复杂环境下的数据处理挑战机械电子设备运行环境复杂多变，如高温、低温、潮湿等恶劣条件，会对数据的实时性和准确性产生影响，增加数据处理难度。数据安全风险与隐私保护AI应用依赖大量敏感的设备运行数据和商业数据，数据泄露、篡改等安全风险不容忽视，需建立健全数据安全防护体系和隐私保护机制。数据标注与高质量样本缺乏构建准确的AI模型需要大量高质量标注数据，但机械电子工程领域专业知识密集，数据标注成本高、难度大，导致优质训练样本不足。数据质量与数据安全问题算法模型的通用性与适应性

通用算法的跨场景应用局限传统通用AI算法在机械电子工程复杂多样的设备类型与工况下，难以兼顾不同设备（如数控机床与工业机器人）的故障模式与性能参数差异，导致单一模型泛化能力不足。

设备特异性对模型的挑战机械电子设备种类繁多，运行环境各异（如高温、潮湿、振动等），故障模式呈现显著特异性，例如传感器失灵与电路断路的特征差异大，增加了模型适配难度。

动态工况下的适应性优化策略通过迁移学习与联邦学习技术，可实现跨设备、跨工况的知识复用，结合实时数据反馈动态调整模型参数，提升算法在复杂环境中的适应性，如某汽车焊装车间AI模型通过迁移学习将检测精度提升至98%。跨学科人才培养与技术融合复合型知识体系构建机械电子工程领域的AI应用要求人才兼具机械工程、电子工程、计算机科学（含AI算法）等多学科知识。需构建融合机械设计原理、自动控制技术、机器学习算法及数据处理能力的知识体系，以适应智能机电系统的研发需求。校企协同培养模式创新高校应与企业合作，联合开设AI机电应用