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人工智能技術作為制造業轉型升級最有力的助力器之一，能加速推進以智能化為標志、以人工智能為抓手和以高效綠色制造為目標的工業智能制造的發展進程。因此，我國制造業亟須深度融合人工智能技術，以實現我國制造業的智能升級。

正像2018年9月17日習近平總書記在向世界人工智能大會所致賀信中強調的，“中國正致力于實現高質量發展，人工智能發展應用將有力提高經濟社會發展智能化水平。”新一代人工智能正在全球范圍內蓬勃興起，為經濟社會發展注入了新動能，正在深刻改變人們的生產生活方式。

在日前召開的2019國家智能產業峰會上，中國工程院院士、中南大學教授、中國自動化學會副理事長桂衛華在會上提出：“我國制造業經過長期努力，在生產工藝、制造裝備及自動化技術等方面均取得了長足的進步，但其發展面臨資源綜合利用率低、能耗水平不平衡、排放總量大、高水平現場工藝技術人員短缺等嚴峻挑戰。”

“人工智能技術作為制造業轉型升級最有力的助力器之一，能加速推進以智能化為標志、以人工智能為抓手和以高效綠色制造為目標的工業智能制造的發展進程。因此，我國制造業亟須深度融合人工智能技術，以實現我國制造業工業的智能升級。”桂衛華表示。

決定未來經濟的顛覆技術

“以人工智能實現自動化”包含兩方面內涵，第一是知識型工作自動化。在現代工業中，機器在許多方面已經取代或者正在取代體力勞動，知識型工作在社會分工中占有壓倒性的地位。知識型工作皆由知識型工作者完成，這要求工作者具有分析、判斷和決策能力。

早在2009年，美國帕羅奧多研究中心就討論過知識型工作的未來，指出知識型工作自動化將成為工業自動化革命后又一次革命。2013年，麥肯錫全球研究院發布的《展望2025，決定未來經濟的12大顛覆技術》報告里專門談到知識型工作自動化。在“12項顛覆性技術中，排在第二位的是知識型工作自動化”。桂衛華說，“知識型工作自動化預計在2025年可帶來5.2萬億元至6.7萬億元的巨大經濟效益，但目前尚未得到廣泛關注。”

第二是知識系統自動化，即機器完成工作，需要結合場景和對象來研究自動化問題。“就知識系統方面的研究而言，自動化系統最初的雛形是專家系統，這類系統嚴格說來都是局部工程，沒有系統實現知識型工作自動化。”桂衛華在談及知識系統研究的現狀時說。

知識自動化：大數據處理新方法

知識型工作者目前遇到許多挑戰。第一個挑戰是生產出現新要求。生產過程的復雜性，對精確建模、信息化控制提出了新要求。第二個挑戰是新的信息環境。云平臺、移動計算、物聯網、大數據的出現使數據種類和規模迅速增加，知識型工作者面對海量信息感到無所適從。不同于以往一張表格承載幾個數據，現在數據規模大多十分龐大。

“如何利用好這些數據往往依賴個人的素質。”桂衛華表示，人工決策存在主觀性，不能實現全流程穩定運行、個人知識推廣傳承都使得人工智能技術亟待提升。

桂衛華介紹：“知識工作自動化，或者說知識自動化，跟原來的知識型工作自動化有所區別。知識型工作的自動化，是簡單取代人。把知識型工作自動化推廣到知識自動化，就可使得原來不能做得到的工作現在可用機器實現。”

知識自動化在制造業中如何有機運用？

桂衛華說：“例如原材料工業的原料采購問題，人要考慮采購目標、費用，考慮金屬總量、品位、雜質、上下限問題，考慮供求關系、市場情況、宏觀經濟、政策因素的影響，還要考慮供應情況、供應商信息，考慮企業本身的能力、存儲能力、財務狀況等。根據這些情況來進行決策，會產生很多復雜問題。”

在這樣的復雜決策情況下，通過知識型自動化的辦法來解決機器操作問題，不失為最優化的辦法。

人機合作：實現系統智能化

能夠穩定運行是企業生存關鍵。長期穩定運行主要受制于原料、工況波動、工序復雜、操作忙碌等因素。要實現這一目標，人工智能在感知、認知學習和決策操作方面亟待技術攻關。

在對人工智能發展現狀和趨勢的集體學習中，習近平指出，人工智能在產業升級、產品開發、服務創新等方面具有技術優勢。要以人工智能技術推動各產業變革，在中高端消費、創新引領、綠色低碳、共享經濟、現代供應鏈、人力資本服務等領域培育新增長點，才能加快促進人工智能同一、二、三產業深度融合。

而人工智能如何在工業領域深入融合？

桂衛華指出，未來，我國的人工智能系統，要從原來簡單、單一的信息系統轉變成人機合作的系統，通過人與機器合作來實現整個系統的智能化。

“通過建立框架來實現整個智能系統的優化，框架里包括了一系列數據和機理知識融合的問題。”桂衛華結合具體案例闡釋說，原來依賴專家看或肉眼判斷工況的視覺方法，現在通過知識自動化的辦法，就可實現工況的智能診斷和識別。

摘自《中國科學報》