10月12日,第七届中国智能产业高峰论坛在佛山开幕,在第一天的主论坛上,中国航天科工集团高级顾问、中国工程院院士李伯虎发表了主题为《智慧制造云——一种“互联网+人工智能+大数据+”时代的智能制造系统》的精彩演讲。
在演讲报告中,李伯虎院士提出了智慧制造云的发展建议,要实现“技术、应用、产业”的协调发展,通过时下热门的互联网、人工智能、大数据三大技术,建设成一个高效管理、高速运作、高度智能的制造业系统。这一套系统同时也为制造业拥抱人工智能奠定了理论根基。
中国航天科工集团公司科技委顾问、中国工程院院士李伯虎
以下是李伯虎院士的演讲实录:
李伯虎:各位领导、专家、代表,大家好!
刚才李德毅院士做了一个非常精彩的报告,思路开阔,内容丰富新颖、高屋建瓴、顶天立地。大会希望我把我们这个团队这些年在智能制造方面的工作做一个汇报,这个算是人工智能应用吧。我发言的题目是《智慧制造云——一种“互联网+人工智能+大数据+”时代的智能制造系统》,我们有一个几百人的团队。
我的时间是40分钟,按照这几个方面来做汇报:背景、智慧制造云概论、智慧智能云雏形(名字叫航天云网)、智能制造云的发展建议,如果时间允许的话,我这里有几个应用案例。
首先讲背景,“互联网+人工智能+大数据”时代的挑战机遇,一场新的技术革命和产业变革正在进行。这个时代,我们是这样解读。时代的需求是创新、绿色、开放、共享、个性。时代的核心技术是确定性技术深度融合的技术,包括新的互联网技术、新的信息通信技术、新的人工智能、新的能源、新的材料、新的生物等专业技术。特别是新的新的互联网技术、新的信息通讯技术、新的人工智能技术的飞速发展,正引发国民经济、国计民生、国家安全各个领域的模式、手段、生产系统的重大变革,这就是我们所理解的时代正在到来。
众所周知制造业作为国民经济、国计民生的重要基石,同样它受到挑战。也就是说制造的模式手段和生态系统也必须要发生重大的变革。各个国家纷纷制定国家级的制造计划,例如美国工业互联网创新网络、德国工业4.0、中国制造2025为代表的国家战略规划。这些战略规划的核心,一句话就是要积极发展智能制造的技术产业和应用。也就是要实现面向智能制造新的模式、新的手段和新的业态。
我们这个团队进行制造业信息化方面的工作,2009年,我们在国际上首先提出云制造的理念,并且开始以网络化服务化为主要特征的云制造1.0的研究实践,以后随着时间的发展和时代的发展,我们在2012年提出了以互联网服务协同个性、柔性、碎片化为主要特征的智慧云制造2.0的研究和探索。它是“互联网+人工智能+大数据”智能制造的模式和手段,按照这样的一个理念所构成的系统,我们就叫智慧制造云。
下面我简要介绍一下智慧制造云的情况。这里有这一大段话,云制造的内涵。首先这个智慧制造云是什么技术手段呢?它是基于泛在网络,天上、地下、有线、无线、固定、移动。借助四类技术深度融合的输入化、智能化的手段,这四类技术是新兴的制造科学技术、新兴通信技术、智能科学技术、制造应用领域的专用技术。有了这个手段就要构成以用户为中心的,统一经营的智慧制造的硬软资源和产品能力的服务云,使得用户通过智慧的终端和智慧云做的服务平台随时随地按系列获取所需要的智慧制造的资源和服务。
有了这个手段,它跟以前的制造系统有什么不同呢?它的特征是对制造全系统全生命周期里面的人机管理系统,能够进行自主智慧的感知互联协同,学习、分析、决策、执行。这是干什么呢?这是制造全系统全生命周期原组织经营管理数据,我们叫五个要素,“五个流”,信息流、资金流、物流、知识流、服务流。全程优化,主要是这五个流,因此就能够形成一种基于泛在网络用户为中心,人机进入环境信息的融合,互联服务协同,个性柔性社会化的一种智慧制造的新模式。同时形成一个24个中国字的生态,这个生态是“泛在互联、数据驱动、共享服务、跨界融合、自主智慧、万众创新。我们的目标就是要高效、优质、节能、绿色来提高企业和市长的竞争力。
我们把它叫智慧,因为主要体现在三大方面:
第一方面是三种深度融合,用户为中心的,人机进入环境信息的深度融合;数字化、网络化、智能化的深度融合;工业化和信息化的深度融合;
第二方面,因为它是智慧自主的运营制造全系统全生命周期的人机进入环境的信息流。
第三方面,2.0跟1.0差别就在于,它是基于大数据、基于人工智能技术的并行协同时时互联的创新。
根据这样一个内涵,我们首先提出了一个概念模型。这个概念模型是这样的,三个部分,左边、下面是智慧制造的硬软资源和制造能力。软资源包括模型数据、软件信息。硬资源包括各种各样的设备,特别是云端智慧制造的单元。能力就是我们全生命周期里面的能力,这是一大块,还有就是包括产品,它的产品本身也要智能化,这里就不展开了。
第二块就是智慧制造的云池,这个是把智慧制造的资源、能力、产品虚拟化、服务化。右下面是智能制造全生命周期的活动,从论证、设计、生产、反馈、实验、管理、销售、经营、维修。这个就是三大块,一个核心就是智慧云制造平台,这里有两个过程。根据用户的需要,服务从真正的产品、能力、资源里面拉到云池里面,又从 云池拉出你所需要的资源、能力、产品、服务。三类人,智慧制造的服务提供者、服务的使用者、服务云的运营者。
根据这样的一个东西还不能实现,这是概念模型。因此我们进一步提出云制造的体系架构,这就是我们在实际中间做的。这个架构可以这样来描述。底层是智慧制造的资源、能力、产品。上面就是感知介入层,通过我们的感知,把这些资源、能力、产品拉进来。通过各种各样的泛在网络,连上去上面就是智能制造云的服务平台。这里又分成几层,首先把这三类要服务的东西虚拟化。上面一个是云服务的平台,这里有共性的和个性的,同时这个制造很重要的是要协同。我们提出来把大数据引擎、人工智能引擎、仿真引擎这三类是共性的。再上面就是面向实际生产管理全生命周期里面的专业化管理平台;再上面就是三类用户的人机界面;再上面就是应用层,这里面不仅是计算,还有个性化、服务化、社会化、柔性化、智能化的制造服务,这上面就是全生命周期。实际上这个体系可以看得出来,它就是一种“互联网+人工智能+大数据+智慧制造”资源产品人机进入环境进行深度融合的制造系统。这样一个体系结构,我们目前用于各个层次,可以到行业层、企业层、车间层、设备层、产品层。这个是纵向的,横向可以用到需求分析、概念设计、加工生产等等方面。
智能制造系统,一句话就是智慧化,跟之前的制造系统有什么不同?现在是数字化、互联化、虚拟化、服务化、社会化。为了实现这个东西,肯定要搞各种各样的技术,我今天只能是框架式,这里给出六类框架。
第一类是智慧制造云,它是技术总体框架,因为它是系统,首先是由它的总体技术,比如说云的商业模式,整个架构,刚才我提了一个架构只是一种。集成怎么集成?标准化、应用实施、安全。
第二类是产品本身要符合互联产品,也就是要面向我刚才所说的智慧化产品的专业技术。
第三类是支撑平台,每一层都有相应的技术。同时在云里面,怎么进行产品设计,怎么进行生产,怎么进行经营管理,怎么进行云仿真实验,相应的都有一系列的支撑在里面。特别重要的,我们现在在做的,就是基于大数据的云设计、云生产、云经营管理、云服务,当然它的后台就是要使用到人工智能技术。
第二个软件非常重要,它的系统软件、平台软件、应用软件的架构是怎样的。你要产业化必须要标准,共性标准、平台标准、应用标准。花了那么多钱要评估,要有效能效益的评估。安全,首先是信息制造系统本身的安全,这里包括物理安全、技术安全、管理安全,同时还有商业安全。骗子都进入你的云系统里面了,你要能够识别这个骗子,不能说骗子骗了一大堆钱,你还没有识别出他,所以这个安全是非常重要的。
四类技术里面,每类技术到底在制造系统里面体现什么?比如说新型的制造技术,有老司机、新司机。当然它是一个基础数据,要不然云里面是空的。新兴科技技术,我们提出12类技术,比如大数据技术就是为这个云提供全生命周期精准高效的一类技术。智能科学技术,我们当时的理解认为应该是报告脑科学、人工智能,当然它是整个智能制造非常重要的基础技术。再有一个是智能制造领域,为制造云提供应用的需求以及应用的专业技术。如果你不懂航天,你做航天事业,那没门,所以这个应用技术也是非常重要。应用技术不是拿人工智能就能用的,这里面是一个综合性的技术,它需要技术产业、应用同时来抓。
我们做了这么多年,09年到现在,我们对智慧制造怎么实施有一系列的原则,比如说良性循环,必须要从需求到系统建设、技术产品开发这样一个循环,绝对不是一个纯技术问题。要重视,不要做五流的集成优化。要重视五要素、五流的接触,要五个抓,四个关注,它的实施流程,通常规划仍然被商业改造,平台建设、系统经营、效益评估,大概是这样的。
讲到这里,我大概可以说为什么我们说智慧制造云是一种互联网+人工智能+大数据+时代的平行制造系统,主要是有这几个方面。首先我们提出一个新的制造模式、新的手段、新的生态。第二,它是云计算在制造云里面的落地和拓展,首先共享的内容,不仅仅是计算资源,这里有制造资源、硬软资源,互联产品和能力。
这个应用模式,它应该有个性化、服务化、社会化、柔性化、智能化制造。支撑技术也不仅仅是云计算,这里面就有四大类,这个本身是一个很重要的方面。商业模式是非常重要的,商业模式是一种立体的,客户价值、企业资源能力和盈利方式,这三个组成一体化方面的描述。我们这里面当然是提出一个新的商业模式,具体来说,我们根据各个企业、行业的不同,我们有O2O、C2B、C2C。当然是在1.0的模式、手段、支撑技术、因特网方面都有新的发展,这个不多说。
这个是具有中国特色的,为什么这样说?因为我们提出以两化融合为主线,基于中国制造业信息化的工作有四个特点:
第一、我们整个国家从制造大国向制造强国迈进。因为这个因素牵引整个系统的建设,加快推动中国制造的五个转型升级,即从要素驱动向创新驱动转型、从传统向数字化网络化转型、从粗放向设计转型、从资源消耗环境污染向绿色转型、从生产型向生产+服务型转。
第二、我们强调要模式、手段、生态为核心,这里就实现总理在政府报告里面提到的“众智、众富、众筹,万众创业、大众创新”。
第三、中国不可能直接跑到4.0,智能制造只是一个主攻方向,因此我们2.0、3.0、4.0同步发展。没有关系,只要你经过改造,2.0、3.0、4.0不同的阶段跑到云里面,都能够信息互通、资源共享、能力协同、开放合作、互利共赢。
第四、我们在实施和认证的时候,政产学研集中团队来做这个事情。
它的效益就是提高企业的竞争能力,当前的情况怎么样呢?从技术应用产业来说,从技术上来说,我们这个团队是属于第一梯队,我们比较早期做这个事情。我们在关键技术应用方面都取得了阶段性的成果,我们有专著,2015年有1.0的专著,今年2.0的专著也出来了。必须要强调,这不只是中国在做,国外也在开展云制造的技术研究和实践。最明显的是2010年8月,欧洲提出欧共体框架,它有几个项目。2013、2014、2015、2016美国最顶级的ASA会议上,有外国学者提出来云制造方面的专题讨论。
从应用方面,现在初见成效,我以航天云网为例来说一下。产业是刚刚起步,2015年6月到现在已经试运营两年了。航天云网详细的情况,大家可以上航天云网去查。
目前到底怎么样呢?我以航天云网为例,航天云网并不只是为航天,就像阿里云难道只是为阿里吗?不是的,它是一个名字。这里特别要强调的是有一个大数据的子平台,基于大数据技术和人工智能技术、信息通讯技术的工业大数据子系统。为了实现这个,我们在大数据感知的基础上,对大数据的决策分析、存储管理、分析挖掘、可视化、标准、质量都做了研究。
在这个基础上,我们做了三朵云。
第一朵云把我们600多个企业,首先把企业的岗位和设备进行改造,往数字化、网络化、信息化方面改造,构成一个专有云,这是一朵云。
第二朵是公有云,在这个平台上搞了几个应用板块,有创新产业板块、云制造板块、工业商城、金融服务、物流服务。
第三朵云是一带一路,我们现在搞了跨境协同创新设计服务、跨境协同生产制造服务、跨境协同云服务。
在这三朵云上面,有在线的硬资源、软资源、在线产品提供服务,也有各种各样的能力。有金融、政务、物流,相应的也在我们这个云上面一站式配套。
我们的愿景是通过线上线下全产业智慧云来实现云上面个性化的定制研发、云上面的协同研发、协同采购、协同生产、协同营销、协同售后和增值服务。
目前的情况,航天集团内部的专有云上面经过改造之后,注册的用户已经有100多家,公有云已经到90多万,90多万的产学研用的制造业有关的资料在公有云上面已经有了,他们可以提供各种各样的服务。航天国际云现在注册的企业有3000多家,信息互通、资源共享、能力协同、开放合作、互利互赢。在设计、生产、供应各个环节都有成功的案例。这个典型案例,左边有五朵云,上面红的,打勾的是实现个性化协同研发、采购、生产、营销、售后,分别都取得效果。
我们建议智慧云还是在发展之中,有两大类建议。
第一是发展需要注重企业为中心的,政产学研结合的技术创新体系的建设。
第二要实现技术产业应用的协同发展。
在技术方面,我们要有四个重视:
第一个重视是新制造科学技术、新信息技术、新智能科学技术、制造应用领域的深度融合发展。
具体来说有两个方面,一个是大力加强基于新一代人工智能技术发展的智慧制造云。刚才李德毅院士讲了,做人工智能61年,已经进入新的阶段。目前在我们国家的计划里面也谈到新的人工智能的内涵,它是基于新的信息环境、新的技术、新的发展的一类人工智能。它的全称是“数据提供下的深度强化学习,基于网络的的全体智能,人机和脑的混合智能”。这个是2017年7月发布的《中国2025—2035年战略目标》,我们也参与了智能制造的论证。刚才我已经给了一张图,这里面红色的就是基于新一代人工智能技术把我们的智能制造云继续研究,这是换道超车,不是弯道超车。在我们总体产品、语音平台、产品设计、生产装备、经营管理、售后服务、增值服务都有一系列新的问题需要我们去研究。在技术方面要重视的,也不能老是搞人工智能,要搞智能制造必须要在我们的平台里面,融合新的信息通讯技术。比如说大数据、高性能嵌入仿真、边缘计算技术、5G技术、NB—lot、区块链技术及VR/AR的研究。
第二个技术建议,这绝对不是支持就能解决的问题,你的设计、生产、管理是要有保障,里面的模式、流程、手段都要进行研究。
第三、数据库、算法库、模型库、大数据平台计算能力,基础能力必须要建设,这是我们国家以及各个行业、企业来讲。
第四、商业模式,你要赚钱,分享经济情况下怎么办?
第五、云里面的安全,有制造系统的安全和商业的安全,以及标准制造。这是在技术方面我们提出的五个建议。同时产业必须要跟上,为什么现在近100万的用户跑到我们的云里面,就是因为它有产业。像我这个所谓的院士再怎么宣传也是不行。
这个产业以智能制造为例的话,它就有三方面的产业。
第一、智慧制造云的工具、硬件、软件、平台研发。
第二、你需要把行业、企业、车间搞智能制造。云制造系统的构建和运行本身就是一个很大的产业。
第三、在云里面,云的运营,现在有100万个企业在里面,我们是免费的。如果每个企业给你1万,那就是100亿,运营实际上是有很大的潜力。在应用方面要突出行业企业的特点,要问题导向突出模式、手段,要按照五要素、五流来提升优化智慧化,要按照系统工程来搞。
我刚才跟大家汇报的,现在总的来说是通过这几年时间,我们确确实实智慧制造云就是“互联网+人工智能+大数据+制造的智能制造模式,而且是符合中国的国情,值得认真研究。第二智慧制造云本身还在不断的发展,它发展需要技术、产业应用协调发展,核心思想就是继续坚持创新驱动、两化深度融合。第三智慧制造发展需要全国全球合作,还需要充分重视各个行业、企业的特点。
下面讲讲案例:
第一个是贵州工业园案例,贵州经过不断的发展,初步形成先导、支撑、依托的布局。目前的问题,区域经济产业关联性配套比较弱;第二、产业业务的协作水平效率低、成本高;第三、智能化信息化基础薄弱。根据这个问题,我们在云平台基础上,做了区域服务云平台、产业服务云平台、企业服务云平台,对三个问题搞了三个应用板块。第一个板块,区域服务可以为企业提供智能化的区域性配套和供求撮合服务,实现贵州工业经济云的检测;第二个平台为企业用户提供各类跨企业的协作;第三个平台提供资源服务。它实现协同研发、采购、生产、销售、售后,而且有效果,重点行业的数字研发普及率从2014年的35.78%到2016年的45%以上。
第二个案例是家具,它有7000多家家具企业,2015年产业营业额是800多亿,它的问题是产业链薄弱环节有待强化,缺乏定制能力,生产车间工艺落实。根据这种情况,我们在平台上搞了三个模块,实现个性化定制、协同生产、协同采购、协同营销、协同售后。3D打印就缩短了服务,你不用买就可以服务。不到半年时间,自由王国企业公司通过我们平台搜集到各种各样的数据来改善经营。
第三个案例是某个汽车设计公司,它有两个问题,一个是生产模式落后,生产手段比较传统,周期长。根据现状,我们把传统模式改造成云制造模式,包括线上存货,协同设计生产、在线3D打印等等。它实现了个性化定制,协同研发。因此生产周期缩短了,成本降低了,研发周期也缩短了。
第四个案例是跟西门子的合作,这是一个航天企业,它的问题是模式手段有问题,我们先提供解决方案,最后实现协同采购和协同生产,起到应用的效果。
通过大数据跟人工智能结合之后,基于大数据的研发、生产各方面都取得一定的初步效果。首先讲研发,航天的电缆,航天这么大的系统,这个电缆就像血管一样,很重要的。基于我们的经验大数据和综合分析性能数据,基于人工智能的技术,建立了航天电缆设计的应用模块,叫E3。由于把数字化生产一体化,它节省了延迟时间、电缆重量减少了,出错率减少了。
医药方面,通过我们的平台,通过官方电子病历、医疗息提取海量临床信息,为它的研发提供数据参考。
在生产方面,比如说北京、河南异地跨企业生产协同生产。科伦医药实现医疗数据采集和加工的时时动态共享。生产的第三方博世力士乐,苏州、太原两地,异地数据互联互通。在维修方面C919,这里面各种各样时时运行的数据,我们可以对它进行监控和分析。直升飞机也类似健康管理。现在我们在格力建立一个大数据的综合平台,各个部门都有不同的要求,我们把它统一起来,而且正在做,将来可以通过整个基于大数据的人工智能分析平台,互相诊断、互相预测、产品统计、配备预测、数据搜集、时时查询和营销支持。同样在哈电集团也正在进行中。在工业大数据上面,我们在协同研发、协同生产、协同营销、协同销售方面都取得了初步的效果。
最后谢谢我们的团队!
中国工程院制造业研究室主任,国家制造强国建设战略咨询委员会委员屈贤明
小编导读
近日,在2017中国两化融合大会"智能制造专题论坛"上,中国工程院制造业研究室屈贤明主任做了题为"智能制造发展战略思考"主题演讲。本文根据录音整理,未经本人审阅,供大家参考。
当前,智能制造热浪扑面而来。其原因,一方面用工贵、招工难,使得珠三角、长三角等地大批企业对于数字化、网络化、智能化改造产生了巨大的需求。再一方面,产品质量和效益的提高,需要采取新的技术、新的生产模式和新的生产工具,而数字化、网络化、智能化是公认的解决的路径。新一轮的产业革命,特别是新一代信息技术的发展,以及与制造业深度融合,数字化、网络化、智能化发展势不可当,智能制造已经成为焦点。
以互联网为代表的新一代信息技术将改变人类的生活方式,也将给传统产业带来革命性的变化。传统制造+互联网将走向数字化、网络化、智能化制造,最终将走向智能制造。
关于智能制造的内涵,可能十个专家,就有十种说法。实际上现在要形成一个大家都能够接受的定义是不可能的。就像工业4.0在全世界、在德国炒的如此之热,德国工业4.0的发起者想把工业4.0总结出一个大家公认的一个定义,这个协会做了努力最后却发现德国有130种关于工业4.0的看法,所以这个企图统一这个观点的努力也就作罢了。但是我们总的有一个大致的看法,认为智能制造是制造技术与数字技术、人工智能技术,以及新一代信息技术融合的产物,特别是新一代信息和人工智能,它是面向产品全生命周期,具有信息感知、优化决策、执行控制、深度学习的功能,其目的就是我们所说的TQCS,实现交货期短、优质、低成本、绿色。它具有信息感知、优化决策、执行控制、深度学习的功能。特别是人工智能,真正的智能制造,没有深度学习就不成为智能制造。
大家知道,发达国家走的是一条机械化、自动化、数字化的道路,现在正在向智能化发展,它实际上是一个串形的发展过程。但是,中国现在所处的环境不同,发展制造业的路径也将不同。
从2012年开始,国家发改委、工信部、财政部联合组织实施智能制造装备专项,吹响了中国发展智能制造的号角。至今,在全国已经建成或正在建设数百个数字化生产线、车间、工厂。由于工业互联网的快速发展和大规模的应用,这一点我们在世界可以说处在一个领先的地位。这两年正在建设的数字化生产线、车间、工厂都大量应用了互联网技术,比如说,这两年申报国家智能制造专项的数字化车间,基本上可以说是都应用了互联网技术。所以可以这么说,从2017年我们已经迈入了数字化、网络化阶段。而新一代人工智能的重大突破及在一些领域应用探索估计还需要两三年时间,现在正在寻找突破口阶段。当前,业界提出很多方案,例如远程故障诊断,摆脱过去的专家系统模式是最有希望跨向智能阶段的。
所以,经过两三年的探索以及几年的试点示范,很可能到2025年前后,我们将迈入数字化、网络化、智能化制造的阶段。特别需要指出的是7月8日国务院正式发布了新一代人工智能发展规划,这使我们找到了发展智能制造很重要的一个新的技术源头,发展智能制造没有人工智能的要素,就不能称之为真正的智能制造。我们现在很多的企业说他们已经建成了或者正在建设智能工厂,如果这些工厂找不到智能的要素就无法称之为智能工厂。
智能制造是新一代人工智能发展规划的一个六大重要领域之一,中国发展数字化网络化智能化制造,不必照搬发达国家经验,即一步一步的串行发展,而可以发挥后发优势,采用并行的路径,即用人工智能、互联网来解决数字化制造中存在的问题。
综上所述,我认为中国发展智能制造的战略,可以把它称为三步走战略,也有人称为三种模式,这三步走或者这三步模式,不是绝对分开的、串行的,而是相互交叉、融合、并行的,我们也可以把它称作为智能制造的1,这个暂且从2012年中国推行智能制造专项的时候算起。到2017年,实际上我们已经迈入了数字化、网络化制造的阶段,是可以称为智能制造的2。预计在2025前后,我们就可能迈入数字化、网络化、智能化,我们暂且可以称为智能制造的3,这个才是真正意义上的智能制造。
德国人在发展工业4.0的3数字化制造的时候,是从上个世纪70年代开始的,标志就是PLC的出现,使得制造从智能化走到了柔性化阶段,他们搞数字化制造的时候,互联网概念还没有。但是中国我们在发展数字化制造,是一个互联网已经相当普及的时代。所以我们照搬德国人四步走的串行方式,就没有必要了。这就是后发优势给我们带来的优势。
现在大家都说制造业要加快转型升级,很多地方提出了叫弯道超车。其实弯道超车是有很大争议的,很多人认为弯道乘车的结果多数是翻车,真超过去的不是很多。但是如果说我们采取了发展智能制造,这样一个并行的发展战略,就有可能是换道超车,换了一个路线。
所以说,中国发展智能制造应该采取与其他国家不一样的策略,就是并行的发展。但是,作为中国发展智能制造另一个重大战略选择,就是要用自主化的国产智能制造装备和软件来武装中国的数字化工厂。
根据预测,到2020年,制造业固定资产投资中,对制造装备的需求约为8到9万亿元,其中数字化、智能化制造装备所占的比例越来越高,而目前进口占比在58%到70%。如果这个问题不解决,就有可能出现外国的机器上岗了,中国的工人下岗的悲剧。在中国制造2025提出的十大重点领域当中,目前我们分析下来,像通信设备、轨道交通装备、电力装备到2025年都可能处于世界领先的位置。他们发展共同经验就是要充分利用好巨大需求这一优势,提升我国装备制造业的供给能力,这应该是我国发展智能制造的一条重大国策。
具体来说,必须大力发展五类智能制造装备及工业软件,这主要就是高档数控机床与机器人、传感器与控制系统、检测装备和装配装备、智能物流设备、专用制造装备、工业应用软件。特别是软件的问题,现在越来越成为一个短板,需要加强。这就是我对中国发展智能制造战略的两个主要观点。
虽然我们说人工智能将影响制造,影响智能制造,但是,实际工作中企业不要见风就是雨,不要被当前人工智能的热潮冲昏头脑,要从冷静结合企业实际做起。总之,发展智能制造要从企业的实际情况做起。
文章来源于《中国两化融合服务联盟(ID:cspiii)》,转载自微信公众号《走向智能论坛研究院》,
人工智能赛博物理操作系统
AI-CPS OS
“人工智能赛博物理操作系统”(新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)分支用来的今天,企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中,利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量,实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。
AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能,而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化,这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合,没有颠覆现状的意愿,这些将不可能实现。
领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量,领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位:
重新行业布局:你的世界观要怎样改变才算足够?你必须对行业典范进行怎样的反思?
重新构建企业:你的企业需要做出什么样的变化?你准备如何重新定义你的公司?
重新打造自己:你需要成为怎样的人?要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位,你必须如何去做?
AI-CPS OS是数字化智能化创新平台,设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端,可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系,实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉,形成了领导力模式,使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置:
精细:这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切,进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。
智能:模型随着时间(数据)的变化而变化,整个系统就具备了智能(自学习)的能力。
高效:企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力,这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
不确定性:数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验,其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域:技术、文化、制度。
边界模糊:数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化,还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。
AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长:
创造虚拟劳动力,承担需要适应性和敏捷性的复杂任务,即“智能自动化”,以区别于传统的自动化解决方案;
对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升,提高资本效率;
人工智能的普及,将推动多行业的相关创新,开辟崭新的经济增长空间。
给决策制定者和商业领袖的建议:
超越自动化,开启新创新模式:利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能,为企业创造新商机;
迎接新一代信息技术,迎接人工智能:无缝整合人类智慧与机器智能,重新
评估未来的知识和技能类型;
制定道德规范:切实为人工智能生态系统制定道德准则,并在智能机器的开
发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践;
重视再分配效应:对人工智能可能带来的冲击做好准备,制定战略帮助面临
较高失业风险的人群;
开发数字化+智能化企业所需新能力:员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说,创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。
子曰:“君子和而不同,小人同而不和。” 《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能,像君子一般融合,一起体现科技就是生产力。
如果说上一次哥伦布地理大发现,拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现,拓展的就是人们的数字空间。在数学空间,建立新的商业文明,从而发现新的创富模式,为人类社会带来新的财富空间。云计算,大数据、物联网和区块链,是进入这个数字空间的船,而人工智能就是那船上的帆,哥伦布之帆!
新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力,将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革,深刻改变人类生产生活方式和思维模式,实现社会生产力的整体跃升。
产业智能官 AI-CPS
用“人工智能赛博物理操作系统”(新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能),在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能;实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。
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新技术:“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能”;新产业:“智能制造”、“智能农业”、“智能金融”、“智能零售”、“智能城市”、“智能驾驶”;新模式:“财富空间”、“特色小镇”、“赛博物理”、“供应链金融”。
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