智能化是数控铣床下一步发展目标
a.人工神经网络
目前，最智能的莫过于人的大脑，人工神经网络便是一种应用类似于大脑神经突触连接的结构进行信息处理的数学模型。数控铣床的智能化的发展趋势也要朝着人工神经网络的方向发展。
神经网络是一种运算模型，由大量的节点(或称神经元)和之间相互连接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数 (ActivationFunction)。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。这如果用在数控系统的控制中，对于数控铣床的发展将是一个飞速的提高。
人工神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面：
(1)具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。
(2)具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。
(3)具有高速寻找优化解的万能铣床能力。寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。
随着科技的进步，数控铣床也在不断发展，它不仅延伸了人的体力，还要逐步解决代替脑力劳动问题，包括自主工艺规划、工夹具管理、生产控制和维护管理等，机床将变得越来越“聪明”和人性化。盛总告诉金属加工在线记者，在未来的方向应该朝以下三个技术方向发展：首先从单因子的约束型的智能控制向过程综合因素优化的智能控制发展;其次由管理信息和技术信息离线的智能化向过程在线实时智能控制发展;然后由程序没定型智能控制向自主联想型智能化发展。这可能要有更多的研究工作要做，仅仅依靠提高运算速度似乎还不足以解决，它与思考机理的发展有关，是一逐步进化的问题。此外微型灵敏可靠的传感器，也是智能化实体技术发展的一个重要条件。
