2017年12月4日，美国制造业创新网络“Manufacturing USA”旗下的清洁能源智能制造创新研究所（CESMII）发布了路线图项目信息征集，关注的使能技术主要集中在以下4个方向。[1]

（1）跨领域的研发和可重用性。寻求开发新的制造网络物理/数据中心解决方案和相应的运营技术/信息技术集成和数据管理以及互操作性、网络化、安全和弹性解决方案的项目。项目涉及系统分析领域，包括系统开发；测试和验证；数据建模；验证和不确定性量化；系统数据和建模标准、本体、结构和工作流程；网络物理系统的应急行为系统分析；端到端的网络计算和基础设施性能预测等。

（2）过程与控制。寻求能源密集型和能源依赖型关键制造流程的项目，以识别过程模型（如科学、经验、数据驱动模型）中的主要知识空白。项目还将探索建模方法和控制范式之间的关系。项目应解决的问题包括：模型和控制互操作性算法的开发；演示预测分析和控制；为监测和控制开发数据驱动的自我诊断工具等。

（3）传感器。寻求项目开发和演示，用于能源管理的低成本传感，并改善基于传感器的过程模型。对于数据驱动的方法，项目须规定和证明大数据和智能数据的作用，传感器技术和多传感器数据融合中的挑战，以及模型构建的算法方法。项目应该与物联网社区合作，并将重点放在无线传感硬件、数据收集和数据传输上，从而实现经济、安全、易于部署和可维护的传感和数据建模活动。项目应开发与智能制造平台安全连接和交换数据的能力，并展示硬件和软件即插即用的可重用性。

（4）用于机器学习和以数据为中心的分析的数据建模。需要对现有方法、工具实践、标准和硬件/软件系统的实时数据收集和建模的分析。项目应解决安全、可扩展、可互操作的内部部署、边缘部署和非部署云技术集成。项目应针对最佳实践、重复性步骤以及可重复使用的硬件和软件系统，以进一步开发用于不同机器学习应用（监督、半监督、无监督、强化和深度学习）的可重复使用的数据分析实践、自动化工作流程，以及易于实现的工具包等。                           （黄健）