人工智能和學(xué)術(shù)界的人工智能是有區(qū)別的。人工智能今天熱的一個(gè)很重要的因素，是理念的轉(zhuǎn)變。人具有感知、認(rèn)知、決策和執(zhí)行的能力，那么這種能力怎么用機(jī)器實(shí)現(xiàn)，這不是今天才有的事。

計(jì)算資源和物理資源

深度融合

從第一次工業(yè)革命到第二次、第三次、第四次工業(yè)革命都已經(jīng)伴隨著這種思想，為什么那個(gè)時(shí)候不叫人工智能，而今天提到這樣的高度？ 有幾個(gè)因素，一是資源，信息技術(shù)產(chǎn)生了大數(shù)據(jù)，過(guò)去我們用機(jī)器來(lái)代替人，主要是利用領(lǐng)域知識(shí)和數(shù)據(jù)知識(shí)，而今天得到了大量的數(shù)據(jù)，記不清的東西在數(shù)據(jù)里都能找到，這是第一個(gè)原因。 第二個(gè)原因就是信息技術(shù)發(fā)生了變革，產(chǎn)生了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、移動(dòng)計(jì)算和云的概念。還有一個(gè)原因就是研究方式發(fā)生了改變，過(guò)去的研發(fā)主要是以學(xué)科為導(dǎo)向，而今天的研究實(shí)際上是以未來(lái)需求為導(dǎo)向。當(dāng)然最重要的一個(gè)思想就是計(jì)算資源和物理資源的深度融合，去創(chuàng)造人們想象的那些功能。

我今天為什么講制造流程呢，因?yàn)槲夷盟鳛橐粋€(gè)例子。過(guò)去我們認(rèn)為不可能做的事，今天是有可能實(shí)現(xiàn)的。有可能的原因是：一是觀念在改變，敢想敢做；二是充分利用計(jì)算資源，充分利用物理資源，而不是人工智能把人代替。智能制造，從科學(xué)上來(lái)講，最難的問(wèn)題是制造流程的制度化。 我主要講理念，理念是讓大家懂得怎樣把人工智能和產(chǎn)業(yè)結(jié)合，怎樣把人工智能的思想和我們的研究相結(jié)合。

今天來(lái)做人工智能，必須有一個(gè)具體對(duì)象，不可能說(shuō)有一種東西是萬(wàn)能的，所以從這個(gè)意義上講，你首先要清楚對(duì)象，而且智能制造講的智能和人工智能是不一樣的。同樣是智慧，但是智慧是因?yàn)閷?duì)象的不同而不同，因目標(biāo)不同而不同。就像科學(xué)家的智慧和政治家的智慧不一樣，和企業(yè)家的智慧也不一樣，企業(yè)家一定要了解生產(chǎn)對(duì)象的特點(diǎn)和目標(biāo)。

零散制造業(yè)與流程工業(yè)

的區(qū)別

制造業(yè)從學(xué)術(shù)上講最重要的就是兩類(lèi)，一類(lèi)是以機(jī)械制造、裝備為主；還有一類(lèi)是流程工業(yè)。國(guó)際上講的是工程工業(yè)，中國(guó)講的是流程工業(yè)，區(qū)別是什么呢？裝備制造產(chǎn)品是可以數(shù)數(shù)的，流程工業(yè)產(chǎn)品是不能數(shù)數(shù)的，這是最重要的區(qū)別。

作為零散制造業(yè)，它的特點(diǎn)是物理轉(zhuǎn)化過(guò)程，所以它的產(chǎn)品、零件到零件加工整個(gè)過(guò)程只是尺寸改變，因此完全可以數(shù)字化，這點(diǎn)是20世紀(jì)70年代就可以實(shí)現(xiàn)的，既然有數(shù)字就能用計(jì)算機(jī)。但是流程工業(yè)是物理化學(xué)工程，所以好多機(jī)理不清，產(chǎn)品到產(chǎn)品的過(guò)程往往難以數(shù)字化。 另一方面，零散制造業(yè)可以拆分，既然可以拆分就可以全球化，哪個(gè)部件壞了都可以換。但是流程工業(yè)不可拆分，因?yàn)楸仨氃谝粭l線(xiàn)上。煉出來(lái)的鋼水，不能說(shuō)鋼水放到哪里，一道錯(cuò)就道道錯(cuò)。 所以，今天我們國(guó)家的制造水平、制造能力并不低，低的是總體制造能力。

流程工業(yè)的難點(diǎn)

流程工業(yè)最難的，第一是工業(yè)設(shè)計(jì)，到今天工業(yè)設(shè)計(jì)優(yōu)化也沒(méi)有解決。裝備可以一流，生產(chǎn)過(guò)程完全可以按照國(guó)外參數(shù)來(lái)做，但是做出來(lái)的產(chǎn)品、質(zhì)量不一定合適，什么原因？不同的條件，變化不一樣。 從零散工業(yè)來(lái)講，我今天講的是工業(yè)4.0目標(biāo)，工業(yè)4.0的目標(biāo)是個(gè)性、定制、高效化。德國(guó)人的制造業(yè)有兩種生產(chǎn)模式，一種生產(chǎn)模式是把勞動(dòng)力的成本和原料成本轉(zhuǎn)移到最便宜的地方；另一種方式是用最高水平實(shí)現(xiàn)加工過(guò)程、設(shè)計(jì)過(guò)程高度一致化，這兩種不同的道路得到的結(jié)論是不一樣的。 現(xiàn)在面臨的問(wèn)題是，要?jiǎng)?chuàng)造未來(lái)溢價(jià)，個(gè)性定制成本是高的，怎么讓成本變低？達(dá)到新的水平。企業(yè)一定得高效化，要把原料變成真正的機(jī)械加工可用的原料，這塊會(huì)產(chǎn)生能耗，但這塊不可缺少。

市場(chǎng)環(huán)境在變，原料價(jià)格在變，我們現(xiàn)在的制造過(guò)程，計(jì)價(jià)沒(méi)有預(yù)測(cè)，產(chǎn)能建好以后市場(chǎng)變了。 高效概念就是能夠產(chǎn)生高附加值的產(chǎn)品，綠色化就是怎么把資源、能源高效利用，排放盡可能做到零排，這是我們的目標(biāo)。

目標(biāo)不同怎么實(shí)現(xiàn)？原來(lái)的辦法不可能實(shí)現(xiàn)，所以只有一個(gè)辦法就是智能制造，也就是智慧制造。 這是最先進(jìn)的流程，先進(jìn)的流程可以把生產(chǎn)線(xiàn)全部自動(dòng)化，但是參數(shù)要設(shè)定多少呢？這需要有調(diào)動(dòng)計(jì)劃，調(diào)動(dòng)計(jì)劃也是物聯(lián)網(wǎng)。企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策，關(guān)系產(chǎn)品質(zhì)量、能耗、物耗，本質(zhì)上是科學(xué)難題，是多目標(biāo)動(dòng)態(tài)優(yōu)化。

我們很難優(yōu)化決策，現(xiàn)在畫(huà)了一張圖是這樣做，下面是一套加工裝備，帶了一大堆控制系統(tǒng)，有知識(shí)的工作者將企業(yè)通過(guò)目標(biāo)調(diào)度轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)者，從而轉(zhuǎn)化加工裝備的控制系統(tǒng)，控制加工生產(chǎn)線(xiàn)的加工裝備，將產(chǎn)品加工的質(zhì)量、效益、能耗控制在目標(biāo)值范圍內(nèi)。所以，現(xiàn)在講的制造流程是知識(shí)工作者+機(jī)器一體的。現(xiàn)在的問(wèn)題是，知識(shí)工作者在工作中，很難把這件事做好。

人機(jī)合作的決策優(yōu)化系統(tǒng)

現(xiàn)在講將來(lái)的模式要有一個(gè)愿景，做人工智能必須得有愿景，愿景就是高效化、綠色化。制造流程智能優(yōu)化決策和加工過(guò)程的智能自主控制為特征的流程，就是要把這個(gè)東西變成一個(gè)人機(jī)合作的決策優(yōu)化系統(tǒng)、智能自主控制系統(tǒng)，這就是將來(lái)的人工智能。

目標(biāo)里的愿景規(guī)劃不再介紹，首先要定義它的愿景規(guī)劃，愿景規(guī)劃以后要按照這樣做，以后企業(yè)由三層變成了兩層，底下一層都是智能的，上面一層是人機(jī)合作的，為什么要這樣做呢？就是因?yàn)槿瞬荒軌虮ＷC質(zhì)量是最優(yōu)的。

下面簡(jiǎn)單介紹人工智能。第一次、第二次和第三次工業(yè)革命都是基于數(shù)學(xué)模型感知、認(rèn)知與決策發(fā)揮的作用。第一次工業(yè)革命是用反饋控制實(shí)現(xiàn)了蒸汽機(jī)的調(diào)速，第二次工業(yè)革命是PID與邏輯控制實(shí)現(xiàn)了傳送帶自動(dòng)化，第三次工業(yè)革命是先進(jìn)控制、運(yùn)行優(yōu)化、ERP與MES使自動(dòng)化程序更新。第一次是蒸汽代替人，第二次是電力代替蒸汽，這是從本質(zhì)上來(lái)講。知識(shí)工作者發(fā)揮很大的作用，但是人的很多行為、智力發(fā)展不同，人辦的企業(yè)也是不一樣的。實(shí)際上就是說(shuō)，人在感知上、認(rèn)知上有問(wèn)題，面向?qū)崿F(xiàn)多元不確定。多元信息數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)如何進(jìn)行動(dòng)態(tài)感知，這是第一個(gè)挑戰(zhàn)。第二個(gè)是如何從大數(shù)據(jù)中挖掘機(jī)理不清的動(dòng)態(tài)特性知識(shí)和操作與決策經(jīng)驗(yàn)知識(shí)。第三個(gè)是如何實(shí)現(xiàn)多尺度、多沖突目標(biāo)、多變的約束等條件下的動(dòng)態(tài)優(yōu)化決策與控制一體化。第四個(gè)就是平臺(tái)一體化，到了大數(shù)據(jù)時(shí)代，平臺(tái)為先，所以必須構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)云和大數(shù)據(jù)環(huán)境、智能自主控制系統(tǒng)和人機(jī)優(yōu)化的系統(tǒng)。 今天智能化計(jì)算資源和物理資源深度融合，系統(tǒng)往往是多學(xué)科的。從信息技術(shù)來(lái)講，我們培養(yǎng)的人，學(xué)計(jì)算機(jī)不一定懂通訊，研究通訊的不一定懂自動(dòng)化。另外，怎么利用深度融合和協(xié)同實(shí)現(xiàn)智能化，人工智能做了一個(gè)榜樣，就是我們講的深度學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)實(shí)際上利用了大量數(shù)據(jù)技術(shù)，這比我們?cè)瓉?lái)學(xué)術(shù)上定義的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別產(chǎn)生的效果要好，為什么？ 就是因?yàn)檫\(yùn)用了大量資源，而且我們今天想一想，為什么Alpha Go能打敗圍棋，是因?yàn)槿四X袋裝的規(guī)則是有限的，而計(jì)算機(jī)可以把所有規(guī)則都裝到里面去，云計(jì)算就能滿(mǎn)足這種需求。

所以人是憑經(jīng)驗(yàn)做事，他可以選規(guī)則，對(duì)一份具體的工作，運(yùn)用人工智能的技術(shù)往往可以比人做得更好。而我們需要的是把這些具體的工作高效化、智能化，而不是說(shuō)完全替代。我們利用各種資源，在觀念上做改變，是能夠幫助現(xiàn)在的產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)飛躍發(fā)展的。

（本文根據(jù)柴天佑在2017世界物聯(lián)網(wǎng)博覽會(huì)上的演講整理而成，未經(jīng)本人確認(rèn)。）endprint