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2019年1月10日，由中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)聯(lián)合中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所、中華人民共和國(guó)工業(yè)和信息化部與中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟主辦的2019國(guó)家智能產(chǎn)業(yè)峰會(huì)在山東青島召開(kāi)。峰會(huì)以“工業(yè)智聯(lián)網(wǎng)：AI賦能，智聯(lián)世界”為主題，旨在使廣大從業(yè)人員更好地理解工業(yè)智聯(lián)網(wǎng)本質(zhì)，挖掘工業(yè)智聯(lián)網(wǎng)潛在能效，進(jìn)而推動(dòng)智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。 中國(guó)工程院院士、中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)的副理事長(zhǎng)桂衛(wèi)華以“人工智能助力制造業(yè)升級(jí)”為主題登臺(tái)發(fā)表了演講。桂衛(wèi)華教授主要結(jié)合有色金屬的行業(yè)背景，暢談了人工智能助力制造業(yè)升級(jí)問(wèn)題。 桂衛(wèi)華從習(xí)近平總書(shū)記對(duì)人工智能的指示談起，談到了國(guó)家對(duì)于人工智能的重視，以及期許的發(fā)展方向。 習(xí)主席關(guān)于人工智能的指示： 一、人工智能是國(guó)家戰(zhàn)略技術(shù)，重要性不言而喻。 二、人工智能涉及到基礎(chǔ)技術(shù)、系統(tǒng)等各個(gè)方面的研究，具有多學(xué)科交叉復(fù)雜特征，要將其放在戰(zhàn)略制高點(diǎn)的位置。 三、人工智能技術(shù)要與一二三產(chǎn)業(yè)深度融合。 四、人工智能技術(shù)要匯聚人們生活。 五、要推動(dòng)人工智能技術(shù)健康發(fā)展。 基于技術(shù)的發(fā)展和需求的推動(dòng)，人工智能科學(xué)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)在又處在一個(gè)高潮上。目前的發(fā)展方向分為兩個(gè)方面： 一個(gè)是認(rèn)識(shí)人的大腦的腦科學(xué)方面； 另一個(gè)是針對(duì)性應(yīng)用方面。 據(jù)羿戓產(chǎn)品設(shè)計(jì)所了解，從國(guó)內(nèi)外研究表明，人工智能與制造過(guò)程的深度融合，是具有挑戰(zhàn)性的。但從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，人工智能技術(shù)在應(yīng)用于制造業(yè)方面，是值得我們大力推動(dòng)的。此前很多人工智能研究，并沒(méi)有很好考慮怎么樣與制造過(guò)程結(jié)合。因此，桂衛(wèi)華教授重點(diǎn)提出了知識(shí)型工作自動(dòng)化這一概念。 知識(shí)型工作自動(dòng)化 目前整個(gè)社會(huì)發(fā)展，知識(shí)型工作，在當(dāng)代社會(huì)分工當(dāng)中是占有壓倒性的重要定位，核心要求工作人員具有分析、判斷和決策能力。 2009年，美國(guó)帕羅奧多研究中心討論關(guān)于知識(shí)型工作的未來(lái)。指出知識(shí)型工作自動(dòng)化將成為工業(yè)自動(dòng)化革命后又一次革命。 2013年，全球研究院發(fā)布的展望2025，決定未來(lái)經(jīng)濟(jì)的12大顛覆技術(shù)報(bào)告里專(zhuān)門(mén)談到知識(shí)型工作自動(dòng)化。報(bào)告指出，知識(shí)型工作自動(dòng)化預(yù)計(jì)在2025年可帶來(lái)5.2萬(wàn)億至6.7萬(wàn)億的巨大經(jīng)濟(jì)效益。所以將其認(rèn)為是驅(qū)動(dòng)未來(lái)經(jīng)濟(jì)的顛覆性技術(shù)，但目前并沒(méi)有得到關(guān)注。 2015年，相關(guān)調(diào)查報(bào)告分析了當(dāng)前的知識(shí)型工作，認(rèn)為通過(guò)自動(dòng)化方式的替代可以實(shí)現(xiàn)三到十倍的收益。并且，知識(shí)型工作的知識(shí)程度對(duì)收益有潛在影響，知識(shí)越難，將來(lái)收益越高。 傳統(tǒng)知識(shí)型工作 實(shí)際上，知識(shí)型工作自動(dòng)化涉及的方面很廣。基礎(chǔ)研究方面包括獲取知識(shí)表示、推理、演化、關(guān)聯(lián)、重組等等。而這些研究工作，最重要的是結(jié)合場(chǎng)景和對(duì)象來(lái)研究自動(dòng)化問(wèn)題。而嚴(yán)格意義上，現(xiàn)在并沒(méi)有系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)知識(shí)型工作的自動(dòng)化。 現(xiàn)代工業(yè)中間，機(jī)器在很多的方面已經(jīng)取代或者正在取代體力勞動(dòng)，但工廠中還有很多核心工作仍是由知識(shí)型工作者在完成。這體現(xiàn)在運(yùn)行、計(jì)劃調(diào)度、管理決策三個(gè)層面： 運(yùn)行層面，主要是指工程師根據(jù)數(shù)據(jù)、經(jīng)驗(yàn)對(duì)參數(shù)進(jìn)行修改，下達(dá)命令。 計(jì)劃調(diào)度層面，主要是指調(diào)度員根據(jù)經(jīng)驗(yàn)協(xié)調(diào)各部門(mén)，進(jìn)行計(jì)劃調(diào)度、安排和生產(chǎn)與制定。 管理決策層面，主要是指管理者指根據(jù)經(jīng)驗(yàn)、市場(chǎng)信息和企業(yè)運(yùn)行的情況來(lái)進(jìn)行決策。 傳統(tǒng)知識(shí)型工作面臨的挑戰(zhàn) 在這三個(gè)層面，核心工作是由知識(shí)型工作者完成的知識(shí)型工作。隨著社會(huì)的發(fā)展，由傳統(tǒng)的人力完成工作時(shí)，這些工作已面臨著一些挑戰(zhàn)。 第一個(gè)挑戰(zhàn)是社會(huì)出現(xiàn)新要求。隨著社會(huì)發(fā)展，客戶(hù)現(xiàn)在對(duì)企業(yè)提出了更高的要求，因此企業(yè)對(duì)生產(chǎn)過(guò)程要更精細(xì)化。而制造業(yè)由于生產(chǎn)過(guò)程的復(fù)雜，很難精確建模。由于客戶(hù)需求經(jīng)常變化，要求模型保持敏捷，以應(yīng)對(duì)包括原料和產(chǎn)品市場(chǎng)不確定性，因此要求企業(yè)進(jìn)行信息化控制。 第二個(gè)挑戰(zhàn)是新的信息環(huán)境。云平臺(tái)、移動(dòng)計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)、新平臺(tái)的出現(xiàn)使數(shù)據(jù)的種類(lèi)和規(guī)模迅速增加，知識(shí)型工作者面對(duì)海量信息感到無(wú)所適從。以前的數(shù)據(jù)量可能依靠一個(gè)人、一張表格就可以完成工作，而現(xiàn)在很多數(shù)據(jù)往往個(gè)人完全無(wú)法處理。 第三個(gè)挑戰(zhàn)在于如何利用好數(shù)據(jù)。因?yàn)橹R(shí)型工作完成的質(zhì)量，嚴(yán)重依賴(lài)于個(gè)人的素質(zhì)，并且個(gè)人工決策往往趨于主觀，具有不一致性，無(wú)法全流程穩(wěn)定運(yùn)行。同時(shí)，個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)在推廣、積累和傳承等都面臨困難。師傅帶徒弟是傳統(tǒng)辦法，但這種機(jī)制不利于人工智能的實(shí)現(xiàn)。 所以，知識(shí)型工作自動(dòng)化，跟原來(lái)的知識(shí)型工作還是有一定區(qū)別。比如，原來(lái)人在從事知識(shí)型工作的時(shí)候會(huì)存在一些問(wèn)題與不足，未來(lái)的知識(shí)型工作自動(dòng)化會(huì)通過(guò)機(jī)器進(jìn)行彌補(bǔ)。 知識(shí)型工作自動(dòng)化的案例 桂衛(wèi)華提到了一個(gè)原材料工業(yè)中冶煉廠原料采購(gòu)的例子。 原材料工業(yè)企業(yè)當(dāng)中，原料采購(gòu)占據(jù)著企業(yè)大部分的資金。但很多規(guī)模很大的企業(yè)，對(duì)產(chǎn)品的庫(kù)存、采購(gòu)企業(yè)的考慮都是由人來(lái)做的。 原料采購(gòu)人員在采購(gòu)過(guò)程中需要考慮小到采購(gòu)目標(biāo)、費(fèi)用、金屬總量、原礦品位、雜質(zhì)、上下限等問(wèn)題，大到供求關(guān)系、市場(chǎng)情況、宏觀經(jīng)濟(jì)政策等因素帶來(lái)的影響。同時(shí)，還需要結(jié)合企業(yè)本身的能力，比如存儲(chǔ)能力、財(cái)務(wù)狀況等等，綜合各方面，做出判斷、篩選、決策。 這些過(guò)程完全由知識(shí)型工作者去做容易產(chǎn)生很多復(fù)雜問(wèn)題，比如腐敗就是其中的問(wèn)題之一。利用機(jī)器知識(shí)型自動(dòng)化的辦法來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題則比較簡(jiǎn)單，并且能有非常高程度的優(yōu)化。 知識(shí)型自動(dòng)化會(huì)如何完成這項(xiàng)工作呢？桂衛(wèi)華提到，當(dāng)時(shí)，他們通過(guò)數(shù)據(jù)知識(shí)激勵(lì)模型把作為原料采購(gòu)目標(biāo)的一百多家礦山以品類(lèi)的質(zhì)量、范圍進(jìn)行基準(zhǔn)，分成五大類(lèi)。 第一步，充分慮市場(chǎng)知識(shí)和企業(yè)生產(chǎn)知識(shí)，將原料采購(gòu)目標(biāo)的五大類(lèi)進(jìn)行篩選、決策。 第二步，根據(jù)具體的供應(yīng)商進(jìn)行分析，評(píng)估已篩選出的每個(gè)類(lèi)別。 第三步，在篩選的每一類(lèi)里面決策出相應(yīng)的供應(yīng)商，最后得到一個(gè)完整的企業(yè)采購(gòu)。 僅僅這一部分的內(nèi)容，就可以為企業(yè)每年節(jié)約數(shù)千萬(wàn)的經(jīng)費(fèi)。 人工智能賦能有色金屬工業(yè)面臨的問(wèn)題 綠色高效發(fā)展現(xiàn)在面臨很多挑戰(zhàn)性問(wèn)題。我國(guó)要實(shí)現(xiàn)綠色高效發(fā)展，要領(lǐng)跑于世界，必須要借助人工智能技術(shù)。要推動(dòng)有色金屬工業(yè)的升級(jí)，實(shí)現(xiàn)綠色高效，人工智能是一個(gè)有力的抓手。而推動(dòng)有色金屬工業(yè)的升級(jí)、發(fā)展同樣面臨著許多挑戰(zhàn)： 1.適應(yīng)有色金屬行業(yè)的特點(diǎn)。 2.升級(jí)后的工業(yè)流程需穩(wěn)定運(yùn)行問(wèn)題。 3.人工智能要賦能工業(yè)也需完成進(jìn)一步的升級(jí)。 其中，企業(yè)能夠穩(wěn)定運(yùn)行是最為關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。只有工業(yè)流程實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定運(yùn)行，才能帶來(lái)真正的效應(yīng)。 桂衛(wèi)華在最后強(qiáng)調(diào)，在促進(jìn)人工智能健康發(fā)展時(shí)，一定要使得人工智能技術(shù)能夠落地，能夠解決問(wèn)題。如果人工智能技術(shù)漂浮在空中而不落地，人工智能的發(fā)展難免再起起伏伏。 
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