吴澄院士：人工智能带来了智能制造热
吴澄 (中国工程院院士、清华大学自动化系教授)
从技术的角度来看，智能制造技术是制造技术、自动化技术、系统工程与人工智能等学科互相渗透、互相交织而形成的一门综合技术。其具体表现为：智能设计、智能加工、机器人操作、智能控制、智能工艺规划、智能调度与管理、智能物流、智能装配、智能检测、智能维护故障诊断、新制造模式等等。
和人工智能一样，智能制造并不是新的提法。上世纪80年代，智能计算机曾经带来一波人工智能的高潮，智能制造也随之走热。但由于当时的线宽、通讯网络等方面的限制，加上制造业本身也更关注产品设计、加工制造等方面，日本、欧洲等地的智能制造项目并没有实现理想效果。
如今制造业本身已经扩展了全生命周期，从产品创新设计、加工制造、装配、测试，到管理营销、售后服务、客户关系、仓库物流供应链、报废处理，智能制造面临着快速发展的前景，大家对它寄予厚望。
信息技术的进步，人工智能的发展，为智能制造的发展提供了巨大的推动力。比如80年代的智能制造注重专家系统，包括模糊计算、神经网络，但当时的神经网络只有单层或者两层的网络，如今，神经网络已经发展到152层以上的深度学习，在图像识别、翻译等方面接近了人类的水平。
人工智能向着“计算机+人”的混合智能发展，人的回路向着计算机加网络的群体智能发展，大数据智能、跨媒体智能和大量的无人系统都在为智能制造的发展带来机遇。
2016年美国白宫发布了两份报告制定美国人工智能的发展路线和策略。2016年12月再次发布报告《人工智能、自动化与经济》，考察了人工智能驱动的自动化将会给经济带来的影响，并提出了国家的应对策略。中国的国情和美国不完全一样，但这显然也是我们新的经济增长点。
知识型工作自动化的应用将非常有前景。比如，智能感知和认知将在制造业广泛深入应用。通过安装在装配上的各种新型传感器，能够远程监控设备的健康状况和运行状况，实现感知。再进一步，可以通过大数据和机器学习算法，在早期发现设备的异常，以尽早进行保养和维修，甚至“自愈”，实现认知。目前传感器、服务器、客户端组成的设备监控系统，已经在我国的高铁和一些城市基础设施中落地应用。
智能制造不只是“高、大、上”，制造业的各个层面都可以有所作为。“这就是‘立地’，智能制造就在我们身边。”
不过，智能制造在我国工业系统的应用中，仍存在高能耗的问题，因此在人工智能的支持下，要实现“有没有”到“好不好”的转变。这其中，企业引领是关键，因为智能制造最终要落到产业化上，根本还是看能不能给企业带来效益，并提高企业竞争力，实现企业的可持续发展和包容性发展。任何技术只是手段，目标决定了选择。
因此，实施智能制造的方针应该是：企业引领、效益驱动；总体规划、分步实施；重点突破、创新发展。
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