工业4.0中AI与IoT驱动CAD/CAM智能集成的系统综述

World Journal of Advanced Engineering Technology and Sciences · 2026-10-04 · 综述

• 一句话结论：结论方向：综述提示AI（尤其深度学习、图神经网络、强化学习）与IoT/IIoT在CAD/CAM自适应制造中的集成已有较多研究，但实时适应性、数据标准化与互操作性仍存明显缺口；作为系统综述，其结论属文献层面「提示」，不足以证实具体技术效果。
• 研究设计与做法：研究设计与做法：按PRISMA 2020框架对主要科学数据库进行结构化检索，对筛选出的同行评审研究作主题分析，围绕AI辅助设计、AI刀具路径优化、IoT/IIoT实时自适应控制架构、互操作性标准及行业采用障碍五个研究问题展开；并补充近期实证研究以置于发展中经济体情境。
• 主要结果：主要结果：综述报告AI模型在自动特征识别与刀具路径生成中领先，数字孪生、边缘计算与IIoT传感器网络更多用于预测性维护与车间闭环自适应控制，生成式AI开始将可制造性约束前移至CAD阶段；材料未报告效应量、置信区间或p值等定量结果。
• 机制或解释：机制或解释：作者解释为AI与IoT/IIoT结合可实现从设计到加工的闭环自适应与预测性维护，但受限于模型在仿真环境外难以实时适应、训练数据集缺乏标准化与开放共享、互操作性协议割裂及中小企业资源有限。
• 局限与边界：局限与边界：为文献综述而非原始实证，结论受纳入研究质量与检索范围限制；作者指出缺口包括实时适应性不足、数据标准缺失与协议不统一；材料未报告单中心、随访时长与利益冲突等信息。
• 可否落地：可否落地：对研究与产业实践，证据提示需优先协调互操作性标准、面向工业5.0的人因安全设计、网络安全与可持续实践，档位为「提示」；对中小企业落地路径，材料仅提示资源有限，不足以支持具体实施建议。

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MADIBA Krista Kundai, MADZIMURE Tatenda, MAFUKIDZE Liberty 等

本文摘自《每日前沿研究简报 · 2026-10-06》「AI 科研智能体 / AI 科学家」。本内容仅用于研究信息整理与科普交流，不构成医疗建议。