工程院院士吴澄:在人工智能支持下,智能制造要实现从“有没有”到“好不好”的转变

  点击数:9666  发布时间:2018-08-21 15:17
中国工程院院士、清华大学自动化系教授吴澄吴澄认为,智能制造在我国工业系统的应用中仍存在高能耗的问题,要在人工智能的支持下,实现“有没有”到“好不好”的转变。
关键词:人工智能 ,智能制造 ,制造业

摘要:中国工程院院士、清华大学自动化系教授吴澄吴澄认为,智能制造在我国工业系统的应用中仍存在高能耗的问题,要在人工智能的支持下,实现“有没有”到“好不好”的转变。

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中国制造2025,是我国实施制造强国战略第一个十年的行动纲领。在人工智能大潮的推动下,制造业的发展正与智能紧密结合,走向智能制造。那么人工智能高潮下,智能制造还有哪些新的增长点和落地空间?8月30日,在“2017全球(上海)人工智能创新峰会”上,中国工程院院士、清华大学自动化系教授吴澄指出了智能制造“顶天”也“立地”的前景。

人工智能热带来了智能制造热

从技术的角度来看,智能制造技术是制造技术、自动化技术、系统工程与人工智能等学科互相渗透、互相交织而形成的一门综合技术。其具体表现为:智能设计、智能加工、机器人操作、智能控制、智能工艺规划、智能调度与管理、智能物流、智能装配、智能检测、智能维护故障诊断、新制造模式等等。

吴澄表示,和人工智能一样,智能制造并不是新的提法。上世纪80年代,智能计算机曾经带来一波人工智能的高潮,智能制造也随之走热。但由于当时的线宽、通讯网络等方面的限制,加上制造业本身也更关注产品设计、加工制造等方面,日本、欧洲等地的智能制造项目并没有实现理想效果。

如今制造业本身已经扩展了全生命周期,从产品创新设计、加工制造、装配、测试,到管理营销、售后服务、客户关系、仓库物流供应链、报废处理,智能制造面临着快速发展的前景,大家对它寄予厚望。

信息技术的进步,人工智能的发展,为智能制造的发展提供了巨大的推动力。比如80年代的智能制造注重专家系统,包括模糊计算、神经网络,但当时的神经网络只有单层或者两层的网络,如今,神经网络已经发展到152层以上的深度学习,在图像识别、翻译等方面接近了人类的水平。人工智能向着“计算机+人”的混合智能发展,人的回路向着计算机加网络的群体智能发展,大数据智能、跨媒体智能和大量的无人系统都在为智能制造的发展带来机遇。

智能制造既可“顶天”,也可“立地”

2016年美国白宫发布了两份报告制定美国人工智能的发展路线和策略。2016年12月再次发布报告《人工智能、自动化与经济》,考察了人工智能驱动的自动化将会给经济带来的影响,并提出了国家的应对策略。吴澄认为,中国的国情和美国不完全一样,“但这显然也是我们新的经济增长点。”

知识型工作自动化的应用将非常有前景。比如,智能感知和认知将在制造业广泛深入应用。通过安装在装配上的各种新型传感器,能够远程监控设备的健康状况和运行状况,实现感知。再进一步,可以通过大数据和机器学习算法,在早期发现设备的异常,以尽早进行保养和维修,甚至“自愈”,实现认知。目前传感器、服务器、客户端组成的设备监控系统,已经在我国的高铁和一些城市基础设施中落地应用。

吴澄强调,智能制造不只是“高、大、上”,制造业的各个层面都可以有所作为。“这就是‘立地’,智能制造就在我们身边。”

不过,智能制造在我国工业系统的应用中,仍存在高能耗的问题,因此在人工智能的支持下,要实现“有没有”到“好不好”的转变。这其中,企业引领是关键,因为智能制造最终要落到产业化上,根本还是看能不能给企业带来效益,并提高企业竞争力,实现企业的可持续发展和包容性发展。任何技术只是手段,目标决定了选择。因此,实施智能制造的方针应该是:企业引领、效益驱动;总体规划、分步实施;重点突破、创新发展。

摘自《上观》

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