工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展存在哪些問(wèn)題？人工智能如何融入到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展進(jìn)程中？
文 | 王金旺
雷鋒網(wǎng)按：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)作為當(dāng)下國(guó)內(nèi)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的利器。制造流程如何轉(zhuǎn)變？人工智能如何融入到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展進(jìn)程中？在這個(gè)過(guò)程中存在哪些機(jī)遇和挑戰(zhàn)？
10月18日，在2019工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)全球峰會(huì)上，中國(guó)工程院院士、東北大學(xué)學(xué)術(shù)委員會(huì)主任、流程工業(yè)綜合自動(dòng)化國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任柴天佑發(fā)表了主題演講《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)人工智能》，給出了這些工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展前期關(guān)鍵問(wèn)題的答案。
以下為柴天佑院士演講全文，雷鋒網(wǎng)作了不改變?cè)獾恼恚?/span>
首先簡(jiǎn)單回顧一下工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展現(xiàn)狀。
美國(guó)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)主要做的工作是資產(chǎn)優(yōu)化，為不同企業(yè)向服務(wù)型企業(yè)轉(zhuǎn)型提供一個(gè)模式。
德國(guó)工業(yè)4.0也代表著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，他們當(dāng)時(shí)以制造流程優(yōu)化為目的，強(qiáng)調(diào)實(shí)現(xiàn)個(gè)性定制的高效化，為中小企業(yè)發(fā)展提供模板。
其實(shí)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到今天，還存在一些問(wèn)題：
第一，缺乏IT和OT技術(shù)融合。現(xiàn)在我們所采用的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，包括5G、邊緣計(jì)算、云平臺(tái)技術(shù)，和現(xiàn)在我們第三次工業(yè)革命形成的PLC、DCS管控系統(tǒng)，從硬件軟件缺乏深度融合。
第二，缺乏在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)新模式和高質(zhì)量發(fā)展研究。
第三，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)缺乏與工業(yè)人工智能技術(shù)的深度融合。
第四，針對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)際落地，缺乏系統(tǒng)體系架構(gòu)、功能體系、自主可控的核心關(guān)鍵技術(shù)與實(shí)施路徑的深入研究，特別是缺乏智能制造系統(tǒng)的新一代硬件、軟件和系統(tǒng)及關(guān)鍵核心技術(shù)。
我們跨企業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)該如何走？下圖給出了這一問(wèn)題的答案。
跨企業(yè)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)包括「外網(wǎng)系統(tǒng)+跨行業(yè)智能化的軟件平臺(tái)+不同企業(yè)的信息化系統(tǒng)」，然后通過(guò)系統(tǒng)的安全機(jī)制將其進(jìn)行互聯(lián)。
跨企業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的主要目標(biāo)功能包括：
第一，對(duì)企業(yè)的安全進(jìn)行監(jiān)控和預(yù)警；
第二，對(duì)企業(yè)能耗進(jìn)行監(jiān)測(cè)和預(yù)警；
第三，對(duì)企業(yè)環(huán)境檢測(cè)和預(yù)警；
第四，對(duì)于不同的中小企業(yè)，通過(guò)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，提高企業(yè)管理和決策智能化水平。
對(duì)于集團(tuán)企業(yè)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)而言，系統(tǒng)包括「內(nèi)網(wǎng)系統(tǒng)+集團(tuán)企業(yè)智能化軟件平臺(tái)+企業(yè)內(nèi)部各類自動(dòng)化系統(tǒng)」，然后通過(guò)特殊的安全系統(tǒng)和機(jī)制實(shí)現(xiàn)互聯(lián)。
這一系統(tǒng)主要目標(biāo)功能包括：
第一，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，實(shí)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理和決策的智能優(yōu)化；
第二，實(shí)現(xiàn)制造業(yè)企業(yè)向服務(wù)型轉(zhuǎn)型，即企業(yè)不再只是生產(chǎn)產(chǎn)品，同時(shí)還要對(duì)產(chǎn)品的售后服務(wù)，以及將來(lái)的產(chǎn)品維護(hù)、運(yùn)維提供服務(wù)。
第三，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)商企業(yè)、供貨商企業(yè)集成優(yōu)化，使企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策既考慮到工況，又考慮到供應(yīng)鏈，形成一個(gè)優(yōu)化的決策。
那么，一個(gè)企業(yè)級(jí)系統(tǒng)將來(lái)如何發(fā)展？下圖就反應(yīng)了一個(gè)企業(yè)一定有生產(chǎn)制造性，原來(lái)是由計(jì)算機(jī)管控系統(tǒng)。
今天的情況下，因?yàn)橛?jì)算機(jī)管控系統(tǒng)主要是為工業(yè)過(guò)程控制，工業(yè)過(guò)程的邏輯和回路控制、監(jiān)控所搭建。隨后又基于此，加入MES（制造執(zhí)行系統(tǒng)）、ERP（企業(yè)資源計(jì)劃管理系統(tǒng)）信息。
但是在這樣的產(chǎn)業(yè)信息化過(guò)程中并沒(méi)有考慮智能化的問(wèn)題，也沒(méi)有考慮到在工業(yè)大數(shù)據(jù)環(huán)境，要想將這些功能加強(qiáng)，必然要做以下工作：
第一，要做智能傳感。現(xiàn)在的傳感感知是靠人，這些感知如何通過(guò)智能傳感、無(wú)線傳輸、邊緣計(jì)算，去預(yù)測(cè)、優(yōu)化決策、大數(shù)據(jù)監(jiān)控，并向上接入工業(yè)云。
為什么需要工業(yè)云？工業(yè)過(guò)程的數(shù)據(jù)是變化，通過(guò)某一段數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型無(wú)法用到整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程中，因而必須要做一個(gè)自適應(yīng)的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。再加入物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，也就形成了現(xiàn)在的企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)+企業(yè)智能化軟件平臺(tái)。
對(duì)于這個(gè)系統(tǒng)而言，必須要考慮工業(yè)網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)安全，這是有特殊的安全要求的。這樣，這個(gè)系統(tǒng)就實(shí)現(xiàn)了制造流程的全局化、個(gè)性制造流程化。
企業(yè)工業(yè)網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)的目的是執(zhí)行定制化生產(chǎn)任務(wù)。當(dāng)然，對(duì)于這樣一個(gè)系統(tǒng)而言，必須要考慮工業(yè)網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)的安全，工業(yè)系統(tǒng)有其特殊的安全需要。
下面以一個(gè)制造流程的智能系統(tǒng)為例，來(lái)說(shuō)明如何實(shí)現(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。如下圖所示。
現(xiàn)在的生產(chǎn)線，無(wú)論是離散生產(chǎn)線，還是流程生產(chǎn)線，底層都是加工裝備。在流程工業(yè)中都會(huì)有一個(gè)控制系統(tǒng)，所以大家看到的生產(chǎn)線是自動(dòng)化，這樣生產(chǎn)線實(shí)現(xiàn)的自動(dòng)化是有條件：在一種產(chǎn)品、一定邊界條件下，通過(guò)人利用信息化系統(tǒng)，通過(guò)工藝工程師把這個(gè)系統(tǒng)的指令和工藝參數(shù)確定后，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化生產(chǎn)線。如果將來(lái)要實(shí)現(xiàn)個(gè)性化定制生產(chǎn)，即生產(chǎn)條件變化的情況下，實(shí)現(xiàn)實(shí)際落地應(yīng)用時(shí)，人如何在其中起到作用？
如上圖所示，實(shí)際上，人可以從信息化系統(tǒng)獲得工況數(shù)據(jù)，但是工況的信息還要靠人，人有感知、視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)等能力，包括需要召開匯報(bào)會(huì)、調(diào)度會(huì)，為什么？就是因?yàn)橛萌四玫降倪@些信息，需要由人來(lái)決策。也就是說(shuō)人根據(jù)工況信息進(jìn)行決策和規(guī)劃，要決策企業(yè)的綜合生產(chǎn)指標(biāo)、決策企業(yè)的工藝參數(shù)、決策控制系統(tǒng)的指令，再下達(dá)到控制系統(tǒng)，這條自動(dòng)化生產(chǎn)線據(jù)此來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)生產(chǎn)。
但是我們都知道，人本身是難以處理多元信息的感知的，人難以快速計(jì)算多元信息的感知，再加上人會(huì)由于知識(shí)水平的不同、能力不同，決策往往也不一致。所以在這種情況下，下一步就要將這個(gè)系統(tǒng)變成一個(gè)新的系統(tǒng)。
新系統(tǒng)的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)企業(yè)高效化決策和生產(chǎn)，這個(gè)系統(tǒng)最終變?yōu)閮蓚€(gè)系統(tǒng)，把底層人控制的控制系統(tǒng)和加工系統(tǒng)，轉(zhuǎn)換成為智能控制系統(tǒng)；把所有信息化分層決策，轉(zhuǎn)換成為人機(jī)合作的智能優(yōu)化系統(tǒng)，最終由原來(lái)的三層結(jié)構(gòu)形成兩層結(jié)構(gòu)。
例如ERP、制造執(zhí)行系統(tǒng)、MES、離散工業(yè)裝置控制系統(tǒng)，流程工業(yè)過(guò)程控制系統(tǒng)，過(guò)去的系統(tǒng)從企業(yè)目標(biāo)、資源計(jì)劃調(diào)度，以及工業(yè)參數(shù)、生產(chǎn)指令都是依靠人來(lái)決策，所以無(wú)法實(shí)現(xiàn)這三層的集成。
未來(lái)的情況就會(huì)形成上圖右側(cè)這樣的兩層結(jié)構(gòu)，一個(gè)是智能自主控制系統(tǒng)，一個(gè)是人機(jī)合作的智能優(yōu)化決策系統(tǒng)，這樣的制造流程智能自主系統(tǒng)將隨決策指令協(xié)同路徑實(shí)現(xiàn)制造流程的高效化和可預(yù)測(cè)化。
將來(lái)的制造流程智能系統(tǒng)的發(fā)展方向是怎樣的呢？
如上圖所示，在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)制造流程中，加入了DCS、智能傳感、5G網(wǎng)絡(luò)、智能計(jì)算單元和控制云，形成這樣一個(gè)智能系統(tǒng)；右側(cè)還有一個(gè)數(shù)字孿生系統(tǒng)，這個(gè)數(shù)字孿生系統(tǒng)和制造流程完全一樣，通過(guò)不斷校正，并與和現(xiàn)場(chǎng)一樣的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行交互，將它研究的算法直接在這個(gè)系統(tǒng)環(huán)境下實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)完之后直接用到生產(chǎn)中，將來(lái)把工業(yè)的實(shí)驗(yàn)盡量減少，這是我們講的數(shù)字孿生系統(tǒng)。
當(dāng)然，這樣的系統(tǒng)必須采用人工智能技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。
談到人工智能技術(shù)，我們會(huì)區(qū)分強(qiáng)人工智能和弱人工智能，強(qiáng)人工智能是指擁有和人一樣的智慧，以及全面的智能。但是今天一些人認(rèn)為強(qiáng)人工智能是無(wú)法實(shí)現(xiàn)，當(dāng)然也有人認(rèn)為實(shí)現(xiàn)強(qiáng)人工智能大概需要50年。我們今天可以實(shí)現(xiàn)的是弱人工智能，特點(diǎn)是針對(duì)一個(gè)特定的場(chǎng)景、目標(biāo)要比人做得好。例如現(xiàn)在的人工智能技術(shù)可以用于開車（自動(dòng)駕駛），也可以用于下棋，但是不能兩者兼?zhèn)洹?/span>
在工業(yè)應(yīng)用中，將來(lái)應(yīng)該是實(shí)現(xiàn)工業(yè)環(huán)境應(yīng)用的特殊人工智能技術(shù)，到今天為止，人工智能仍然沒(méi)有大家公認(rèn)的定義，但是他的核心目標(biāo)是要實(shí)現(xiàn)智能行為的自動(dòng)化和可復(fù)制，不是單一技術(shù)，是特定任務(wù)的技術(shù)集合。
現(xiàn)在的人工智能算法是靠數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的，它的準(zhǔn)確率是高，但是為什么高，我們說(shuō)不清楚。
人工智能下一步發(fā)展方向?qū)?huì)是：
第一，由現(xiàn)在的不可解釋的人工智能，發(fā)展到可解釋的人工智能技術(shù)。因?yàn)橹挥锌山忉?，人才可以進(jìn)行推理。
第二，人工智能將會(huì)向智能系統(tǒng)發(fā)展。工業(yè)流程中我們現(xiàn)在應(yīng)用的是自動(dòng)化控制系統(tǒng)，將來(lái)將會(huì)轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芸刂葡到y(tǒng)。
現(xiàn)在的人工智能和自動(dòng)化之間有什么相同點(diǎn)和不同點(diǎn)？
從目標(biāo)來(lái)講，自動(dòng)化減少了人的體力和腦力勞動(dòng)，從而提高工作效率的效果和效益，AI是人的智能行為的復(fù)制，它們采用的手段是一樣的，都是算法和系統(tǒng)。此外，它們的共同點(diǎn)還在于都是通過(guò)機(jī)器延伸和增強(qiáng)人類的感知、認(rèn)知決策執(zhí)行功能，使人增強(qiáng)認(rèn)識(shí)世界和改造世界的能力，去完成人無(wú)法完成的特定任務(wù)，或者是特定任務(wù)比人完成得更好。
不同之處在于，它們處理問(wèn)題的對(duì)象是不同的。
我們現(xiàn)實(shí)生活中有兩類研究對(duì)象：
第一類是機(jī)理清楚，動(dòng)態(tài)可以用微分方程調(diào)控，靜態(tài)可以用代數(shù)方程描述的對(duì)象，通過(guò)我們所學(xué)到的機(jī)理知識(shí)，我們知道了其中的因果關(guān)系，可以通過(guò)因果關(guān)系以小數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行建模、分析、控制和優(yōu)化。
第二類是如圖像這類很難用數(shù)學(xué)模型（微分方程、代數(shù)方程等）描述的對(duì)象，它的信息是在一個(gè)空間里邊，是一個(gè)大數(shù)據(jù)范疇，這時(shí)候可以用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)處理和建模，這是今天的人工智能技術(shù)。
所以人工智能技術(shù)發(fā)展到今天的深度學(xué)習(xí)是基于大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)的，但是今天的成果有一個(gè)條件，就是必須是一個(gè)封閉環(huán)境下的大數(shù)據(jù)。我們今天在工業(yè)中所遇到的對(duì)象，它的整個(gè)機(jī)理不清晰，難以建立數(shù)學(xué)模型，我們現(xiàn)在的技術(shù)，我們各類專業(yè)知識(shí)是無(wú)法解決這樣問(wèn)題的；另外，工業(yè)中的輸入輸出信息處于開放環(huán)境，是可變的（且不確定），人的決策并無(wú)法將所有因素都考慮到。
在這樣的情況下，再加上工業(yè)上的信息難以獲取，特別是多元信息的獲取，我們的決策目標(biāo)是沖突的（我們要質(zhì)量好，那么它的產(chǎn)量不一定高；產(chǎn)量高，成本不一定低）。
這類對(duì)象應(yīng)該是我們未來(lái)將自動(dòng)化和人工智能技術(shù)相結(jié)合發(fā)展新的技術(shù)，即工業(yè)人工智能技術(shù)。
對(duì)于工業(yè)人工智能，各個(gè)國(guó)家都極為重視，包括美國(guó)、德國(guó)等，中國(guó)的智能制造業(yè)也是把下一代的人工智能技術(shù)應(yīng)用到工業(yè)制造中。所以下一步的目標(biāo)是將工業(yè)制造實(shí)現(xiàn)智能化。
什么是工業(yè)人工智能的含義？
當(dāng)前來(lái)看，針對(duì)產(chǎn)品與工藝設(shè)計(jì)、經(jīng)營(yíng)管理與決策、制造流程運(yùn)行管理與控制等工業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中目前仍然依靠人的感知、認(rèn)知、分析與決策能力和經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)來(lái)完成的知識(shí)工作，實(shí)現(xiàn)知識(shí)工作的自動(dòng)化與智能化來(lái)顯著提高經(jīng)濟(jì)效益。
以制造流程知識(shí)工作為例，目前有三類工作：運(yùn)行工況多源信息感知與識(shí)別， 經(jīng)營(yíng)層、生產(chǎn)層和運(yùn)行層的協(xié)同決策，以及以企業(yè)綜合生產(chǎn)指標(biāo)優(yōu)化為目標(biāo)，自動(dòng)協(xié)同制造裝備控制系統(tǒng)的動(dòng)作。
人工智能在短期內(nèi)的核心經(jīng)濟(jì)目標(biāo)是什么？
是以以前無(wú)法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的任務(wù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。
最近美國(guó)提出的“補(bǔ)充和增量人類能力的AI系統(tǒng)”，實(shí)際上都是人類知識(shí)工作能力如何起作用。
鑒于這種情況，接下來(lái)我們將會(huì)面臨三方面挑戰(zhàn)：
第一，復(fù)雜工業(yè)環(huán)境下多元信息的動(dòng)態(tài)感知；
第二，預(yù)報(bào)模型，因?yàn)槲覀兿乱徊揭龅氖率且热藦?qiáng)，人最大的能力是推理，要比人強(qiáng)，需要具備預(yù)測(cè)能力；
第三，決策與控制過(guò)程集成優(yōu)化。
由此也需要三項(xiàng)技術(shù)：復(fù)雜工業(yè)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)感知技術(shù)、復(fù)雜工業(yè)環(huán)境下5G快速可靠傳輸技術(shù)、云邊端協(xié)同智能算法實(shí)現(xiàn)技術(shù)。
針對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)研發(fā)的具體思路，柴天佑院士最后也總結(jié)為以下幾點(diǎn)：
第一，找準(zhǔn)問(wèn)題，應(yīng)該找在工業(yè)過(guò)程的感知、認(rèn)知、決策中的執(zhí)行問(wèn)題，選好場(chǎng)景；
第二，確定目標(biāo)，以最優(yōu)秀的知識(shí)工作者為目標(biāo)，并最終進(jìn)行超越；
第三，采用CPS思想，也就是采用系統(tǒng)為目標(biāo)的研究思路，把計(jì)算資源和物理資源融合，研究更強(qiáng)大的系統(tǒng)。這里就應(yīng)該把研發(fā)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)與研發(fā)面向特定領(lǐng)域的工業(yè)系統(tǒng)結(jié)合起來(lái)。這里具體又包括三部分：
第一，模型驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化和模型驅(qū)動(dòng)的原來(lái)各個(gè)專業(yè)知識(shí)，應(yīng)該和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能技術(shù)進(jìn)行深度的融合和協(xié)同； 第二，研發(fā)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與研發(fā)面向各種制造流程的智能算法系統(tǒng)密切結(jié)合；
第三，研發(fā)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與PLC（DCS）管控系統(tǒng)深度融合。
第四，基礎(chǔ)研究、研發(fā)、時(shí)延與工業(yè)應(yīng)用相結(jié)合；
第五，匯聚國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、高技術(shù)公司與制造行業(yè)的科技力量，形成學(xué)科交叉長(zhǎng)期合作的研究機(jī)制。
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