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人工智能技術(shù)作為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)最有力的助力器之一，能加速推進(jìn)以智能化為標(biāo)志、以人工智能為抓手和以高效綠色制造為目標(biāo)的工業(yè)智能制造的發(fā)展進(jìn)程。因此，我國(guó)制造業(yè)亟須深度融合人工智能技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)我國(guó)制造業(yè)的智能升級(jí)。

正像2018年9月17日習(xí)近平總書記在向世界人工智能大會(huì)所致賀信中強(qiáng)調(diào)的，“中國(guó)正致力于實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展，人工智能發(fā)展應(yīng)用將有力提高經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展智能化水平?！毙乱淮斯ぶ悄苷谌蚍秶鷥?nèi)蓬勃興起，為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展注入了新動(dòng)能，正在深刻改變?nèi)藗兊纳a(chǎn)生活方式。

在日前召開的2019國(guó)家智能產(chǎn)業(yè)峰會(huì)上，中國(guó)工程院院士、中南大學(xué)教授、中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)副理事長(zhǎng)桂衛(wèi)華在會(huì)上提出：“我國(guó)制造業(yè)經(jīng)過長(zhǎng)期努力，在生產(chǎn)工藝、制造裝備及自動(dòng)化技術(shù)等方面均取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，但其發(fā)展面臨資源綜合利用率低、能耗水平不平衡、排放總量大、高水平現(xiàn)場(chǎng)工藝技術(shù)人員短缺等嚴(yán)峻挑戰(zhàn)?！?/p>

“人工智能技術(shù)作為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)最有力的助力器之一，能加速推進(jìn)以智能化為標(biāo)志、以人工智能為抓手和以高效綠色制造為目標(biāo)的工業(yè)智能制造的發(fā)展進(jìn)程。因此，我國(guó)制造業(yè)亟須深度融合人工智能技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)我國(guó)制造業(yè)工業(yè)的智能升級(jí)?！惫鹦l(wèi)華表示。

決定未來(lái)經(jīng)濟(jì)的顛覆技術(shù)

“以人工智能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化”包含兩方面內(nèi)涵，第一是知識(shí)型工作自動(dòng)化。在現(xiàn)代工業(yè)中，機(jī)器在許多方面已經(jīng)取代或者正在取代體力勞動(dòng)，知識(shí)型工作在社會(huì)分工中占有壓倒性的地位。知識(shí)型工作皆由知識(shí)型工作者完成，這要求工作者具有分析、判斷和決策能力。

早在2009年，美國(guó)帕羅奧多研究中心就討論過知識(shí)型工作的未來(lái)，指出知識(shí)型工作自動(dòng)化將成為工業(yè)自動(dòng)化革命后又一次革命。2013年，麥肯錫全球研究院發(fā)布的《展望2025，決定未來(lái)經(jīng)濟(jì)的12大顛覆技術(shù)》報(bào)告里專門談到知識(shí)型工作自動(dòng)化。在“12項(xiàng)顛覆性技術(shù)中，排在第二位的是知識(shí)型工作自動(dòng)化”。桂衛(wèi)華說，“知識(shí)型工作自動(dòng)化預(yù)計(jì)在2025年可帶來(lái)5.2萬(wàn)億元至6.7萬(wàn)億元的巨大經(jīng)濟(jì)效益，但目前尚未得到廣泛關(guān)注。”

第二是知識(shí)系統(tǒng)自動(dòng)化，即機(jī)器完成工作，需要結(jié)合場(chǎng)景和對(duì)象來(lái)研究自動(dòng)化問題。“就知識(shí)系統(tǒng)方面的研究而言，自動(dòng)化系統(tǒng)最初的雛形是專家系統(tǒng)，這類系統(tǒng)嚴(yán)格說來(lái)都是局部工程，沒有系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)知識(shí)型工作自動(dòng)化。”桂衛(wèi)華在談及知識(shí)系統(tǒng)研究的現(xiàn)狀時(shí)說。

知識(shí)自動(dòng)化：大數(shù)據(jù)處理新方法

知識(shí)型工作者目前遇到許多挑戰(zhàn)。第一個(gè)挑戰(zhàn)是生產(chǎn)出現(xiàn)新要求。生產(chǎn)過程的復(fù)雜性，對(duì)精確建模、信息化控制提出了新要求。第二個(gè)挑戰(zhàn)是新的信息環(huán)境。云平臺(tái)、移動(dòng)計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)使數(shù)據(jù)種類和規(guī)模迅速增加，知識(shí)型工作者面對(duì)海量信息感到無(wú)所適從。不同于以往一張表格承載幾個(gè)數(shù)據(jù)，現(xiàn)在數(shù)據(jù)規(guī)模大多十分龐大。

“如何利用好這些數(shù)據(jù)往往依賴個(gè)人的素質(zhì)?！惫鹦l(wèi)華表示，人工決策存在主觀性，不能實(shí)現(xiàn)全流程穩(wěn)定運(yùn)行、個(gè)人知識(shí)推廣傳承都使得人工智能技術(shù)亟待提升。

桂衛(wèi)華介紹：“知識(shí)工作自動(dòng)化，或者說知識(shí)自動(dòng)化，跟原來(lái)的知識(shí)型工作自動(dòng)化有所區(qū)別。知識(shí)型工作的自動(dòng)化，是簡(jiǎn)單取代人。把知識(shí)型工作自動(dòng)化推廣到知識(shí)自動(dòng)化，就可使得原來(lái)不能做得到的工作現(xiàn)在可用機(jī)器實(shí)現(xiàn)?！?/p>

知識(shí)自動(dòng)化在制造業(yè)中如何有機(jī)運(yùn)用？

桂衛(wèi)華說：“例如原材料工業(yè)的原料采購(gòu)問題，人要考慮采購(gòu)目標(biāo)、費(fèi)用，考慮金屬總量、品位、雜質(zhì)、上下限問題，考慮供求關(guān)系、市場(chǎng)情況、宏觀經(jīng)濟(jì)、政策因素的影響，還要考慮供應(yīng)情況、供應(yīng)商信息，考慮企業(yè)本身的能力、存儲(chǔ)能力、財(cái)務(wù)狀況等。根據(jù)這些情況來(lái)進(jìn)行決策，會(huì)產(chǎn)生很多復(fù)雜問題?！?/p>

在這樣的復(fù)雜決策情況下，通過知識(shí)型自動(dòng)化的辦法來(lái)解決機(jī)器操作問題，不失為最優(yōu)化的辦法。

人機(jī)合作：實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)智能化

能夠穩(wěn)定運(yùn)行是企業(yè)生存關(guān)鍵。長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行主要受制于原料、工況波動(dòng)、工序復(fù)雜、操作忙碌等因素。要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，人工智能在感知、認(rèn)知學(xué)習(xí)和決策操作方面亟待技術(shù)攻關(guān)。

在對(duì)人工智能發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢(shì)的集體學(xué)習(xí)中，習(xí)近平指出，人工智能在產(chǎn)業(yè)升級(jí)、產(chǎn)品開發(fā)、服務(wù)創(chuàng)新等方面具有技術(shù)優(yōu)勢(shì)。要以人工智能技術(shù)推動(dòng)各產(chǎn)業(yè)變革，在中高端消費(fèi)、創(chuàng)新引領(lǐng)、綠色低碳、共享經(jīng)濟(jì)、現(xiàn)代供應(yīng)鏈、人力資本服務(wù)等領(lǐng)域培育新增長(zhǎng)點(diǎn)，才能加快促進(jìn)人工智能同一、二、三產(chǎn)業(yè)深度融合。

而人工智能如何在工業(yè)領(lǐng)域深入融合？

桂衛(wèi)華指出，未來(lái)，我國(guó)的人工智能系統(tǒng)，要從原來(lái)簡(jiǎn)單、單一的信息系統(tǒng)轉(zhuǎn)變成人機(jī)合作的系統(tǒng)，通過人與機(jī)器合作來(lái)實(shí)現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)的智能化。

“通過建立框架來(lái)實(shí)現(xiàn)整個(gè)智能系統(tǒng)的優(yōu)化，框架里包括了一系列數(shù)據(jù)和機(jī)理知識(shí)融合的問題。”桂衛(wèi)華結(jié)合具體案例闡釋說，原來(lái)依賴專家看或肉眼判斷工況的視覺方法，現(xiàn)在通過知識(shí)自動(dòng)化的辦法，就可實(shí)現(xiàn)工況的智能診斷和識(shí)別。

摘自《中國(guó)科學(xué)報(bào)》