工业互联网研究所：构建工业互联网认知系统

柴天佑

2019年1月10日，由中国自动化学会、自动化研究所、中国科学院、工信部、中国人工智能产业发展联盟主办的全国智能产业峰会在山东青岛召开。本次峰会以人工智能赋能与智能联盟世界为主题，旨在让员工更好地了解工业智能网络的本质，挖掘工业智能网络潜在的能源效率，进一步促进智能产业的发展。

中国工程院院士、中国自动化学会特别顾问柴天佑以工业人工智能的发展趋势为主题，登台发表峰会论坛报告，柴天佑首先谈到了人工智能向人工智能和工业的划分，并进行了回顾。d.人工智能的发展，提出2010年以后促进人工智能发展的三个因素，即：

1。政府、电子商务、商业、社会媒体、科学和政府提供的大数据

2。强大的计算能力

三。加大对人工智能科技产业的投资

可以看出，大数据、计算能力和工业投资对人工智能的发展起着重要作用。

2016年，谷歌首席执行官桑达尔指出，机器学习是人工智能的核心，谷歌将机器学习应用到产品中，开启了人工智能机器学习发展的热潮。

因此，深度学习发展迅速，在图像识别领域，2016年人工智能的识别错误率已降至3.5%，表明图像识别领域已经开始超越人类（人为错误率：5%）。

目前，人工智能技术的发展方向是面向可解释机器学习和智能系统。

以下图片来自朋友圈

柴天佑指出，人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能，此前人工智能被广泛应用，是指在图像识别、语音识别等狭小领域中使用的弱人工智能，未来人工智能将像人类一样智能化、综合化地发展，统计和无模型机器学习方法具有很好的应用前景。e理论局限性强，难以用于推理和回溯，不能作为强人工智能的基础，为了实现类人智能和强人工智能，需要在机器学习系统中加入实际模型的指导。

此外，机器智能系统在企业、政府和全球居民的日常生活中发挥着越来越重要的作用，很难估计计算机控制系统在不久的将来能实现哪些功能，因此，人工智能领域正朝着智能系统的方向发展。TEMS。

自动化的定义不明确，随着时间的推移而变化，但多年来，我们始终坚持着一个核心目标：开发一个系统，取代或协助人们完成人类生产、活动和管理活动中的特定任务，减少和减少人类的身心劳动，提高效率、效率。工作的有效性和有效性。

近年来，自动化的发展趋势是控制系统的自主控制、管理和决策系统的智能优化、优化、决策和控制系统的集成。

柴天佑教授指出，自动化与人工智能的共同点是，两者都通过机器扩展和增强人类感知、认知、决策和执行的功能，提高人类理解和改造世界的能力，完成人类无法完成的具体任务。比人类更有效地完成或执行任务，区别在于不同的研究对象和方法、不同的实现手段（算法和系统），人工智能在短期内的核心经济影响是在自动化之前无法完成的任务。

目前，工业人工智能是两者的结合，工业人工智能可以提高劳动力素质，提高工作效率，更好地为客户服务。它可以改变工业的方方面面，为先进制造带来新的希望，通过工业人工智能与数字设计的结合，将制造过程所需的信息无缝地集成到原材料到产品的转化过程中，形成高度互联的工业整体。TY。

智能制造可以通过一个完整的供应链系统检测和纠正多个公司的缺陷和故障，从而确保产品质量的一致性和可追溯性。这些进步依赖于强大的工业互联网创新和制造过程的机器学习算法，以及即插即用机器。以信息为中心的集成系统中的工具和控制系统。

人工智能在工业上的困难在于：

1。多源异构数据的机器学习

人工智能的深度学习是基于大样本的静态特征，而工业人工智能需要研究不完全样本和未标记样本的动态特征。

2。产品质量、能耗和运行状态的预测和可追溯性

原料转化为产品的过程是物料流、能量流和信息流的相互作用，反应机理不明确的物理化学过程及其动态特性随操作过程的变化而变化，而且不同批次的动态特性不同，难以测量。单吨在线能耗。

三。决策和控制过程的综合优化

制造过程中的智能决策接受小数据，解决大任务，从信息感知的角度来看，制造过程中的智能决策面临着开放环境、信息不完整、规则不确定等问题，难以建立人的决策仿真模型。制造过程。同时，最终决策需要权衡多个冲突目标，如质量、效率和消费。

柴天佑指出，我国在工业自动化和信息化、科研骨干和人力资源等领域拥有一批国家级重点实验室和学术带头人，目前已取得相应的创新成果，培育出一批先进的高科技企业，年世界工厂级制造业进入世界水平。工业为工业人工智能的研究提供了实验环境，随着国家战略和产业需求的推动，我国工业人工智能必将得到良好的发展（部分来自欧洲网）。

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2019年是工业互联网发展的关键一年。

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