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          工程院院士吳澄:在人工智能支持下,智能制造要實現從“有沒有”到“好不好”的轉變
          • 點擊數:11534     發布時間:2018-08-21 15:17:00
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          中國工程院院士、清華大學自動化系教授吳澄吳澄認為,智能制造在我國工業系統的應用中仍存在高能耗的問題,要在人工智能的支持下,實現“有沒有”到“好不好”的轉變。
          關鍵詞:

          摘要:中國工程院院士、清華大學自動化系教授吳澄吳澄認為,智能制造在我國工業系統的應用中仍存在高能耗的問題,要在人工智能的支持下,實現“有沒有”到“好不好”的轉變。

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          中國制造2025,是我國實施制造強國戰略第一個十年的行動綱領。在人工智能大潮的推動下,制造業的發展正與智能緊密結合,走向智能制造。那么人工智能高潮下,智能制造還有哪些新的增長點和落地空間?8月30日,在“2017全球(上海)人工智能創新峰會”上,中國工程院院士、清華大學自動化系教授吳澄指出了智能制造“頂天”也“立地”的前景。

          人工智能熱帶來了智能制造熱

          從技術的角度來看,智能制造技術是制造技術、自動化技術、系統工程與人工智能等學科互相滲透、互相交織而形成的一門綜合技術。其具體表現為:智能設計、智能加工、機器人操作、智能控制、智能工藝規劃、智能調度與管理、智能物流、智能裝配、智能檢測、智能維護故障診斷、新制造模式等等。

          吳澄表示,和人工智能一樣,智能制造并不是新的提法。上世紀80年代,智能計算機曾經帶來一波人工智能的高潮,智能制造也隨之走熱。但由于當時的線寬、通訊網絡等方面的限制,加上制造業本身也更關注產品設計、加工制造等方面,日本、歐洲等地的智能制造項目并沒有實現理想效果。

          如今制造業本身已經擴展了全生命周期,從產品創新設計、加工制造、裝配、測試,到管理營銷、售后服務、客戶關系、倉庫物流供應鏈、報廢處理,智能制造面臨著快速發展的前景,大家對它寄予厚望。

          信息技術的進步,人工智能的發展,為智能制造的發展提供了巨大的推動力。比如80年代的智能制造注重專家系統,包括模糊計算、神經網絡,但當時的神經網絡只有單層或者兩層的網絡,如今,神經網絡已經發展到152層以上的深度學習,在圖像識別、翻譯等方面接近了人類的水平。人工智能向著“計算機+人”的混合智能發展,人的回路向著計算機加網絡的群體智能發展,大數據智能、跨媒體智能和大量的無人系統都在為智能制造的發展帶來機遇。

          智能制造既可“頂天”,也可“立地”

          2016年美國白宮發布了兩份報告制定美國人工智能的發展路線和策略。2016年12月再次發布報告《人工智能、自動化與經濟》,考察了人工智能驅動的自動化將會給經濟帶來的影響,并提出了國家的應對策略。吳澄認為,中國的國情和美國不完全一樣,“但這顯然也是我們新的經濟增長點。”

          知識型工作自動化的應用將非常有前景。比如,智能感知和認知將在制造業廣泛深入應用。通過安裝在裝配上的各種新型傳感器,能夠遠程監控設備的健康狀況和運行狀況,實現感知。再進一步,可以通過大數據和機器學習算法,在早期發現設備的異常,以盡早進行保養和維修,甚至“自愈”,實現認知。目前傳感器、服務器、客戶端組成的設備監控系統,已經在我國的高鐵和一些城市基礎設施中落地應用。

          吳澄強調,智能制造不只是“高、大、上”,制造業的各個層面都可以有所作為。“這就是‘立地’,智能制造就在我們身邊。”

          不過,智能制造在我國工業系統的應用中,仍存在高能耗的問題,因此在人工智能的支持下,要實現“有沒有”到“好不好”的轉變。這其中,企業引領是關鍵,因為智能制造最終要落到產業化上,根本還是看能不能給企業帶來效益,并提高企業競爭力,實現企業的可持續發展和包容性發展。任何技術只是手段,目標決定了選擇。因此,實施智能制造的方針應該是:企業引領、效益驅動;總體規劃、分步實施;重點突破、創新發展。

          摘自《上觀》

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