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从智能制造到人工智能 这篇文章说透了本质!

  智能制造(简称智造)的概念,伴随着工业4.0、中国制造2025等国家级工业发展战略的火热兴起而名声大振。目前的情形是,人人都在说智能制造,人人对智能制造的见解可能略有不同。

  谈及智能制造,首先要从历史的角度来追踪与智能有关的人类科技成果。三次工业革命所形成的工业智能,最近几十年信息领域所形成的人工智能,现在和未来即将形成的基于CPS技术的智能等,都会有所涉及。

  1、见人见智,定义智能

  作者在即将出版的《三体智能革命》一书中写到了对智能的深入理解和基本定义:智能本质是一切生命系统对自然规律的感应、认知与运用。这是该书作者群体经过长期、反复讨论后得出的研究结论。

  本文在此所指的生命系统,是广义的生命系统,泛指一切有生命周期的物质系统,地球上的一切,宇宙间的一切事物,都包括在内。在所有的生命系统中,以人为代表的生物系统具有地球上最复杂的生物结构,也具有天生的、最高的生物智能。

  如果要理解什么是智能,见人,即可见智。人的智能是各种智能的最高代表。智能是人类一种深刻的本质。

  所谓人造系统,是具有相互联接的元件和运作所组成的实现某种功能的事物的集合。元件由各种人造物理材料或天然材料制成,运作由人根据需求来设定。

  人造智能是人造系统所具有的一种模仿、拓展和超越人类智能的能力,可由多种智能技术组成。具有不同程度人造智能的系统都可以称之为智能系统。诸如智能制造、智能生产、智能设备、智能产品、智能材料、智能工艺、智能家居、智能硬件等智能XX,都属于智能系统中的一个子集。

  人造智能应该遵循的两个基本原则是:顺人意,合天道。

  2、智能制造,因需而生

  智能制造,源于工业领域的制造业。其产生的历史原因在于,机器的功能表现不能遂人愿,人很难掌控机器的全部状态情况。例如,机器不听人话,造成轧手、卷人等工伤事故;机器不容易改变和提升功能,任何的功能更改都需要重新开发某些甚至全部零部件;机器运行状态不为人知,且不说远程监控,就是人站在机器前面,也未必知道哪个零部件正常与否,还有多长时间需要更换;机器不灵活,例如无法像人手一样灵巧地装配零件;机器不认人,无法判断谁是合法的操作者并给以相应的配合;机器不会自主发声,告诉所有者或其他人,我已空闲,请给我安排工作,等等。

  在机器不智能的时代,只能靠人的智能来弥补。但是,人的体力有限易疲劳,人的智力和技能有差异,人的心理状态不可控,更重要的是,很多问题限于人的辨别力是无法解决的,例如机器中的一个关键零部件现在复合受力是多大?环境的振动是否会引发加工质量问题?车间中的粉尘状态何时会爆炸?等等。

  因此,人们一直期望在制造活动中能够有某种人体以外的智能要素的参与,无论是类似人还是其它生物的智能要素,加入到机器、生产环境或者生产的流程之中,使得整个制造活动可以满足这样的需求:所有的状态信息都能实时获取和快速响应,所有的决策都恰当且及时,所有的产品特征变化(个性化需求)都能充分满足,所有的产品都是高质量高附加值的,所有的制造过程都是高效安全的,所有的设备维护都是主动、预测式的,所有的企业运营都是高利润、低成本、绿色环保的,等等。

  3、智能制造,早有雏形

  作者在《三体智能革命》一书中提出了智能系统三种类型:初级智能系统,恒定智能系统,开放智能系统。请参见本文第5节介绍。

  事实上,从工业革命早期,就形成了某种最早的初级智能系统,但是尚未形成智能制造这个概念。在三次工业革命中,所谓智能以应用科学效应而实现机器的某种自动化反馈与控制的方式体现出来。科学效应是几何效应、物理效应、化学效应、生物效应的统称。

  离心力是一种物理效应,用于第一次工业革命时期的蒸汽机转速调节器,当蒸汽机转速增加时,离心力导致飞球升高带动气阀开口减小,蒸汽机转速随之降低;反之,蒸汽机转速降低时,飞球下降使得气阀开口变大、蒸汽机的转速便随之提升。依靠这样的机制,蒸汽机转速就能自动保持基本恒定。

  这个结果是符合初级智能系统的基本定义的,即状态感知、自动决策、即刻执行。这样的自动化调节机构完全替代了过去由人来做的调节工作,遂人愿,全自动。其实多种多样的自动化系统都是工业智能的一种实现样本。

  简单一点的,如不轧手的冲床,自动开启并调光的路灯,净水器的自动反冲洗装置;复杂一点的;如自动防撞刀的数控机床,自动巡航驾驶汽车,自动感知衣物面料和洁净状态而自定清洗程序的洗衣机等。

  初级智能系统在工业领域得到了非常普遍的应用。其基本特征就是有各式各样的传感器来感知系统的状态信息,并且根据状态信息自动决策(决策依据都是人为事先设定的),做出某种系统的快速反应动作,执行了某种人们所期待的自动化的、顺人意的功能。其传感器和致动器的原理,从机械式到电子式,从电子式到数字式,从数字式到软件式,各种基于科学效应而实现。

  4、智能制造,概念初成

  早期的智能制造是上个世纪90年的形成的智能制造系统的概念:智能制造系统(Intelligent Manufacturing System,IMS)是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统,它在制造过程中能进行智能活动,诸如分析、推理、判断、构思和决策等。智能制造通过人与智能机器的合作共事,去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。

  该定义在多个知识类网站上都有记载,措辞稍有区别,基本意思相同。实际上这是在上个世纪80年代末信息领域人工智能(AI)二度兴起时的产物。这个定义,无论是对智能的形成,还是对智能系统的解读,都是基于AI的,从当时工业界的角度来看,与制造业没无太多的结合点。在那个时候AI界人士所期待的智能,是由智能体(Agent)(也译作智能代理)来实现的。而智能体本身就是一个纯粹的IT概念,工业界人士难以听懂。

  简言之,智能体(Agent)是一个能自主活动的软件或者硬件实体。这个概念由MIT著名计算机科学家、人工智能之父明斯基(Minsky)教授提出。多年来,智能体一直没有形成明确而统一的定义,不同的学派之间定义互有不同。大致上,AI界人士认为智能体具有五个基本特性:

  ⑴自治性(Autonomy):能根据外界环境的变化,而自动地对自己的行为和状态进行调整,具有自我管理自我调节的能力。

  ⑵反应性(Reactive):有对外界的刺激做出反应的能力。

  ⑶主动性(Proactive):对于外界环境的改变,智能体能主动采取活动的能力。

  ⑷社会性(Sociality):智能体具有与其它智能体或人进行合作的能力,不同的智能体可根据各自的意图与其它智能体进行交互,以达到解决问题的目的。

  ⑸进化性(evolution):智能体能积累或学习经验和知识,并修改自己的行为以适应新环境。

  基于智能体的AI研究项目方向很多,如多智能体、强智能体等,甚至有人希望能在强智能体中融入人的情感,但是从90年代以来,实质性的应用成果一直不多,只有今年3月突然声名鹊起的阿尔法狗,昭示了智能体发展的一个里程碑式的成果,不过,这样的应用成果,从本质上与当年的深蓝一样,还是一个非常狭窄的、只用于下围棋的应用。

  在90年代AI二度兴起时,国内部分专家学者在AI的启发下,开始基于制造业领域的经验和知识开发智能CAD系统,目标是在二维CAD软件中,能引入推理机、基于规则的方案设计专家系统等当时的高技术要素,在技术上融入约束求解的参数、基于规则推理的尺寸自动标注以及自动图面布置等。但是限于当时对智能的模糊认识以及缺乏知识网络等基本手段,一直没有获得突破性的进展。作者认为,尽管当时的尝试不算深入,系统也没有获得商业上的成功,但是其将智能引入设计系统的思想是可贵的,这可能是今天智能制造的一种早期雏形系统。这种开发不仅是从制造业向信息化领域发展的一种两化融合,也是从制造业向AI跨界的初步试水,更是从侧面注解了智能制造概念的形成。

  作者认为,今天大家普遍谈及的智能,应该是一种具有普适意义的人造智能(MI),是工业智能、人工智能以及其他种类的智能的总和。过去基于信息科学产生的人工智能,并不能代表基于工业技术产生的工业智能,也不能代表二者跨界融合所产生的CPS智能。今天我们所讨论的智能制造,其含义是基于人造智能的制造。原有的定义应该有所调整。

  5、智能系统,五大特征

  类比于人脑的认知能力,作者对人造系统的智能特征做了提取,将智能系统分成三类,提炼出来智能系统的五大特征:

  1. 初级智能系统具备三个基本特征:状态感知、自动决策、即刻执行,即有感知,自决策,善动作。其决策依据通常依靠科学效应来实现,由工业智能实现,无需嵌入计算系统;

  2. 恒定智能系统具备四个基本特征:状态感知、实时分析、自主决策、精准执行。这类系统效率极高,自主工作,但是智能水平在构建时预先设定,难以改动。这样的系统必须嵌入计算内核,嵌入软件和知识,以工业智能为主,在自主决策环节引入少量人工智能;

  3. 开放智能系统具备五个基本特征:状态感知、实时分析、自主决策、精准执行、学习提升。具备这五个特征的人造系统是高度智能、有一定认知能力的系统,具备了自我改善、学习提升的持续发展能力。这样的系统具备强大的计算能力,需要使用人工智能技术或认知计算技术,可以实现对大数据的分析与处理,能不断应用、积累和创造知识。

  以宁振波为首中航工业集团专家群体总结了五大特征前16个字,英诺维盛公司总经理赵敏补充了后4个字,从而形成了一个完整的闭环。五大特征共计20个字,形成了业界公认的识别智能系统特征的20字箴言。

  作者将20字箴言的五大特征与当年AI提出的智能体的五个基本特性相比较,可以发现五大特征与五个基本特性有着明显的不同:

  ⑴五大特征来源于对人的认知能力的模仿,五个基本特性来源于智能体(Agent)的定义。

  ⑵五大特征描述的对象是广义的人造智能系统,五个基本特性描述的对象是AI领域的智能体。

  ⑶五大特征涵盖了来自工业界的工业智能、来自信息界的人工智能以及其它种类的智能(如生物智能),而五个基本特性仅仅意指人工智能。

  ⑷五大特征与两化融合有直接关系,而五个基本特性仅与计算机科学有关。

  20字箴言不仅梳理出来了智能系统的共性,也告诉我们,智能不仅仅是来源于信息领域的人工智能,也包括了来源于工业领域的工业智能和其它类型的智能。

  智能制造,离不开对各式各样的智能系统的构建,从智能产品到智能产线,从智能物流到智能服务,从智能组织到智能企业,等等。

  6、赛博物理,数字孪生

  让智能制造落地的一种核心技术,是赛博物理系统(CPS,Cyber-Physical Systems)。

  计算机技术的成熟,数字革命的兴起,让人造系统具有某种人造智能有了新的实现途径。

  在20字箴言中,状态感知的步骤,不需要计算功能的参与,但是实时分析的步骤,就需要计算功能的介入,自主决策也需要,精确执行主要是致动器的执行层面,可不需要计算功能,但是学习提升步骤必须要有计算功能介入。由此看来,数字化技术的发展,极大地促进了赛博技术的成熟与飞跃。

  美国国家科学基金会(NSF)专家海伦吉尔,给出了CPS的定义:赛博物理系统是那些由计算内核所集成、监控和/或控制其运行的物理、生物和工程系统。组件在任意级别上联网。计算被深深嵌入到每一个物理组件中,甚至可能进入材料内部。计算内核是一个嵌入式系统,一般需要实时响应并且常常是分布式的。由以上定义可见,计算内核是实现CPS的基本要素。而所谓计算内核,通常由芯片之类的硬件以及预装和运行在芯片中的软件所组成。

  实现CPS的基本逻辑是,把知识和算法嵌入软件,把软件嵌入硬件,把硬件嵌入物理系统,由此而组成形式多样但逻辑一致的CPS系统。在C(赛博空间)中运行的数字虚体,通过物理场和数字指令,驱动致动器,由此而驱动和控制物理实体P(物理空间)。

  在数字虚体中运行的数字空间,可以完美地呈现物理产品的数字镜像数字孪生,由此而实现物理实体和数字虚体的精确映射。其中,虚(C)指的是赛博中是数字虚体,实(P)指的是物理实体样机。CPS可以实现传感、计算、通信、网络、控制,五位一体,软件和算法以认知的形式体现了人的意识和智慧,最终以智能行为方式实现了对物理实体的精确控制。因此,一个CPS结构的系统,一定是一个具有某种人造智能的系统。

  在这一轮以智能化为标识的新科技革命浪潮中,CPS是实现智能制造系统的关键技术之一,所有恒定智能系统和开放智能系统都需要CPS在其中扮演重要的角色。由前所述,智能具有丰富的内涵和多途径的实现方式,而CPS不过把人的智能以数字化知识的形式应用在制造领域中的一种重要的实现载体,它的出现,是人类智能的革命与外化。

  7、数字设备,智造基础

  毫无疑问,数字化是智能制造的基础。没有数字化,就没有恒定智能系统和开放智能系统。没有各种数字化的基础设施的配套,CPS中的数字虚体是无法正常发挥其智能使能的作用的。

  所谓数字设备,是各种数字化软件、硬件、网络等设备的统称。在工业界对数字化的较大范围的应用,起始于早期的计算机辅助设计和制造,从二维辅助设计到三维辅助设计,从设计到绘图,从加工到工艺,从仿真到测试,从产品数据管理到企业资源管理,从办公自动化到电子商务,等等。企业可以在计算机上的赛博空间中,设计产品、设计工艺、设计服装、设计装潢、设计装备等等,从而在数字虚体中形成完整的数字样机。数字化为产品定义与修改提供了强大的研发手段,例如,波音公司用4年半打造的波音777比花费了24年建造的波音747要好很多,数字化研发手段是关键。

  1997年,洛克希德马丁在美国波音公司竞争F35战斗机项目的时候,曾经提出了一个响亮的口号全数字化,即从飞机设计到飞行实现全部的模型化和数字化定义。全数字化,可以让研发人员在数字空间中,利用数字模型搭建计算机和人的桥梁,修改模型(即修改飞机)变成分分钟就解决的事情,从数字化模型中可以提前找出设计问题、工艺问题、工装问题、装备问题以及实验问题等,并且利用各种知识加以解决。从模型的仿真实验来说,仿真分析不仅节省了研发资金,而且缩短了研发周期。

  同样的,以研发核武器为例,1996年以后,就不需要做核试验了,而是全部换成通过计算机超级计算研制,以先进的数学算法、数学模型来仿真核爆,同时做出研发改进,因为掌握了数字空间的产品模型,就完全定义了最终物理产品的状态。

  目前,在企业中数字化的应用,已经从研发手段的数字化(CAX+PLM等),生产制造的数字化(MES等),逐渐过渡到产品本身的数字化(让计算内核嵌入物理设备、哑设备,形成CPS),产品服务的数字化(MRO等),企业管理的数字化(ERP等),客户的数字化(CRM等),业务的数字化,等等。

  8、四化引领,组织革命

  数字化一切可以数字化的事物。网联一切可以联接的事物。由数字化和网络化,最终实现网络泛在,打造了一个良好的数字化基础设施架构。下一步顺理成章的是,实现数据的自由、畅通、有序的流动。

  因为数据是知识的载体。数据的自由、畅通、有序的流动,必然能够形成知识的自由、畅通、有序的流动。未来,人作为主体可以产生知识,数字虚体也可以以智能主体的方式自动产生知识,这就是麦肯锡公司定义的知识工作自动化的未来场景。当意识人体和数字虚体都可以产生知识时,当知识无处不在时,知识就可以随需提供,随时指导人在合适的时间、恰当的地点,以正确的方式来做正确的事情,让所有的物理实体都精确可控。泛在的知识如同水、燃气和电一样,将成为维持智能社会运行的基本要素之一。

  在数字化、网络化、知识化实现之后,自组织化将对传统的企业形式带来深刻而持久的、不可逆转的冲击,打破企业近三百年不变的边界和组织形式。生产关系的变革将引发工业领域的新工业革命。

  自组织化背后的支撑逻辑是社交化和圈子,当移动互联网高度发达,人的交互意愿空前爆发,数据自由流动,知识无处不在,当人们可以通过社交和圈子的手段去自愿形成类似于圈子的组织,并基于这种没有传统束缚、随时获取知识而且可以通过相互激励而自我赋能的自组织来实现个人或组织的创新抱负时,传统的企业框架就会开始打破,并且被迫或主动自我转型。

  很多未来的工作模式今天已经可以预见:如人们可以自由分散工作,彻底改变了工厂的管理模式乃至城市社区的管理模式;机器仪器等设备的所有权和使用权可以完全分离,以加工能力或测量能力的方式对外开放,人们可以购买机时,开放使用;人们可以根据自己的兴趣加入线上/线下的圈子,以自组织的形式工作,在美国,现在大约34%的工作者是自由职业者,总数达5300万人。他们已经不属于任何企业,只属于自己感兴趣的若干职业圈子。

  9、智造驱动,全面转型

  作者借用中国信息化百人会成员、智能制造专家安筱鹏博士的观点:智能就是要解决不确定性问题。因此,智能制造可以理解为主要是用来解决生产制造系统的不确定性的。

  制造上的不确定性至少来自两个方面:一是要充分满足客户日益增长的个性化需求而带来的成本、质量、效率的复杂性;二是产品本身的复杂性,如飞机几百万个零部件,设计、加工、供应链,企业内部管理、外部供应链协同,生产过程、使用过程充满了高度不确定性。

  在数字化、网络化、知识化技术的支持下,作为实现智能制造的标志,制造业将实现以下几个方面的转型:

  在生产方式上,要从生产者驱动的规模经济模式,转向由消费者驱动的范围经济模式;

  在动力机制上,要从早期的更低的成本、更高的质量和效率,转向解决成本、质量、效率的挑战以及带来的不确定性、多样性和复杂性;

  在管理模式上,要从一度流行的泰勒制:科学管理理论和正在流行的丰田制:精益管理模式,转向摸索和创建适应信息时代的新一轮管理变革;

  在系统体系上,要从确定性是常态的简单的机械系统,转向不确定性是常态的复杂的生态系统;

  在解决之道上,要从物理世界生产装备的自动化,如基于自然科学中的材料、能量、工艺、零部件,采用芯片、传感器、软件/硬件等集成能力的制造技术,转向虚拟世界生产装备的自动化,如基于自然科学、管理科学、人工智能等交叉学科而实现的数据生成、加工、执行的自动化,实现从智能单机到智能工厂,从数据、软件的综合集成到形成统一的工业互联网;

  在产品形态上,要从黑箱产品,转向透明化产品(数字孪生),数字孪生让绝大部分物理实体世界的产品在数字虚体世界中都有一个对应的映射(数字镜像),由此而实现产品本身的完全数字化。定义了数据,就定义了产品。未来,数据即产品。

  10、小结

  智能本质是一切生命系统对自然规律的感应、认知与运用。

  人的智能是各种智能的最高代表。智能是人类一种深刻的本质。人造智能是人造系统所具有的一种模仿、拓展和超越人类智能的能力。

  实现人造智能的途径可以借助来自于工业界的工业智能、来自于IT界的人工智能、来自于跨界融合的CPS智能,或者其它种类的智能。未来趋势是多种智能技术的融合。

  以智能化为标识的新科技革命浪潮来势汹涌,必将促进新工业革命的发生。

  这一轮新科技革命的基本特征是:数字化消灭了产品或机器在功能上的刚性,网络化消灭了时间和空间上的限制,同时所带来的信息对称消灭了多数中间环节;3D打印消灭了产品的复杂性;知识化消灭了决策的盲目性;自组织化消灭了企业的边界和约束性。而智能化,则消灭了系统的不确定性,奠定了人造智能对智能制造的关键作用。

  作者简介:赵敏中国发明协会常务理事,发明方法研究分会会长,国内著名创新方法专家、两化融合/智能制造专家。高级工程师。34年来一直致力于企业如何实现创新、转型的研究与实践,对TRIZ发明方法学、CAI、PLM、KE/KM、精益研发、智能制造、工业4.0等企业技术创新、管理创新和企业信息化专题有着深入的研究和独到的见解,在国内外媒体和国际国内学术会议发表文章和论文百余篇,为企业解决众多技术难题。著有《创新的方法》、《TRIZ入门及实践》、《知识工程与创新》、《TRIZ进阶及实战》、《三体智能革命》等专著、合著。

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