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中国工程院院士柴天佑:工业物联网下产业升级,基础研究和工业应用必须协同

柴天佑称,在发展工业互联网存在瓶颈,工业和互联网磨合困难的当前情况下,技术研究与工业研究能够充分协同,追根溯源,需要在研发机制上进行改造。

图片来源:pexels.com

记者 | 彭新

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工业互联网不断升温,落地仍有挑战。10月18日,在全球工业互联网大会上,中国工程院院士柴天佑发言称,在当前的中国工业互联网发展中,存在缺乏互联网的信息技术(information technology)和传统工业中运营技术(operation technology)缺乏融合;人工智能技术与工业互联网结合不够,以及对于工业互联网环境下制造业转型升级模式研究不够三大问题。

柴天佑进一步表示,对于工业互联网的系统体系架构、功能体系、自主可控的核心关键技术与实施路径缺乏深入研究,特别是缺乏智能制造系统的新一代的硬件、软件和系统及关键核心技术,均阻碍了我国工业互联网深入落地。

工业互联网呈现个性化特征,标准化难度大,涉及设备多种多样,业务链条长、模型复杂。同时,工业互联网对响应速度、可靠性、安全性、资本的要求都更加苛刻。

柴天佑介绍,随着工业互联网发展,传统制造流程在结构上出现结构行变化。传统制造流程由三层结构组成,即企业资源计划(ERP)、制造执行系统(MES)和装备(过程)控制系统DCS(PCS),依赖工作者进行生产指令和控制决策,无法实现无缝集成优化。转变为智能化两层结构后,成为人机合作的智能优化决策系统下,管理的多个智能自主控制系统,实现制造流程全局优化。

在互联网行业之后,传统行业也将逐步拥抱人工智能。在工业用途上,人工智能正替代自动化,成为下一个工业进步浪潮。“从目标来讲,AI是人的智能行为的复制,而自动化减少减轻人的体力和脑力劳动,使得提高工作效率的效果和效益,他们采用的手段是一样的,都是算法和系统。”柴天佑说,“共同点是都通过机器延伸和增强人类的感知、认知决策执行的功能,使人增强认识世界和改造世界的能力,去完成人无法完成的特定任务,或者是特定任务比人完成得更好。”

柴天佑认为,当前来看,工业AI主要针对产品和工艺设计,针对流程控制管理。此前,工业生产活动中仍然依靠人的感觉、直觉、人的认知、经验和知识来解决,这个工作又往往带来的问题。如何将这些工作来进行自动化和智能化,将是工业AI的方向。

不过,基于深度学习的AI技术,在面对工业环境存在“水土不服”问题。“人工智能技术发展到今天深度学习,是利用了大的数据,但是今天的成果有一个条件,必须是一个封闭环境下的大数据。”柴天佑说,“而我们今天在工业中所遇到的对象,它的整个机理不清,难以建立数学模型,我们现在的技术,专业知识是解决不了的。”

在工业互联网领域,各大玩家正积极参与。从传统工业巨头西门子、通用电气,大型互联网企业阿里巴巴和腾讯,软件巨头用友、微软、SAP,拥有芯片、云计算布局的紫光集团,以及通信设备、运营商,均在推出各自的工业互联网平台。

柴天佑期待,在发展工业互联网存在瓶颈,工业和互联网磨合困难的当前情况下,技术研究与工业研究能够充分协同,追根溯源,需要在研发机制上进行改造,“技术发展到如今,而不是像过去技术分节,基础一段,研发一段,转移一段,而今天的情况下基础研究和工业应用必须协同。"他说。

"要做到这一点的,我们的研发机制要进行改造,也就是说要把基础做得好,汇聚国家重点实验室、高技术公司与制造行业的科技力量,形成学科交叉长期合作研究机制。”

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