中国工程院院士 邬贺铨
■ 周宝冰
   2019年政府工作报告提到，要推动传统产业改造提升，特别是要打造工业互联网平台，拓展 “智能+”，为制造业转型升级赋能。这也是 “智能+”作为一个概念，第一次出现在政府工作报告中。
   事实上，2017年11月份以来，加快 “互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术与实体经济的深度融合”已成为数字产业化与产业数字化共同的主题。 “智能+”的提出，意味着智能化与制造业转型升级的契合度更为凸显，再次确立新一代信息技术赋能实体经济的重要作用。
   3月13日，2019未来工业智能峰会在北京举行，大会发布了天泽智云工业智能产品矩阵，10余位来自制造业、科技行业的大咖分享了未来工业智能化的趋势。天泽智云CEO孙昕表示： “天泽智云的 ‘3+4’体系架构——融合工业领域知识、智能建模技术与计算机科学，衍生AT、DT、PT、OT四大工业智能支撑技术，打造出工业智能产品矩阵，为工业企业提供 ‘法’和 ‘器’，已经开始在第18个工业场景中落地。”
工业智能的3+4体系架构
   关于工业智能，目前业界还没有完整的定义，一般的理解，就是工业+人工智能，但这一界定包含的东西太多——不仅在对象上有智能工厂、数字化车间、自动化生产线等，领域更是包罗万象，有机器视听觉、复杂环境识别、智能决策控制以及新型人机交互等等。在发展工业互联网的大背景下，企业如何找准合适的工业智能，并与工业互联网结合起来，解决场景痛点，成为数字化、网络化、智能化落地的重要挑战。
   中国工程院院士邬贺铨在演讲中指出，工业智能需要 “人工+机器智能”。人工智能推动企业向智能制造与智能运营发展，但人工智能需要与大数据、移动互联网、物联网及云计算等的协同融合，而且需要与企业运营技术紧密结合。机器学习着重于通过有限的输入数据流来了解环境，而人类则能同时洞悉各种不同的环境特征。基于大数据导出的数学模型未必能优于制造业基于长期积累对建模对象客观规律的理解所得到的机理模型。
   北京大学教授侍乐媛则把关注的重点投向了生产现场，她表示，工业智能需要关注生产系统。工业生产存在着诸多数据孤岛、信息孤岛与系统孤岛，由于现有的系统有很大的局限性，生产过程中常见突发意外时无法实时动态优化资源等问题，并且很多企业实现自动化却损失了产能。企业要使用工业智能的手段赋能现有生产过程，补足对时间敏感性要求高，以及流程链、供应链复杂难以评估的能力。
   天泽智云CEO孙昕深入阐述了工业智能的 “3+4”体系架构，他认为，工业知识、智能建模技术及计算机科学三者融合才能诞生真正的工业智能，其衍生的四大支撑技术，第一是AT，与传统人工智能不同，工业人工智能有相当多的工业属性和背景；第二是DT，包括边缘计算、特征工程，强调工业背景、工业场景及对数据质量的要求；第三是PT，云、边缘计算以及模型的开发、建立到DevOps都需要一系列的平台技术；第四，最终所有的技术跟生产过程、运维技术和工业应用相结合，这就是OT。
   孙昕认为，在AT中，模型应该被合理迭代开发、逐步成长，这个模型生命周期的管控，需要跑在PT也就是平台技术上，当然，所有的算法需要数据，数据如何有效处理并传到平台端，这就需要基于DT技术，而这一系列的循环，最终和OT结合，产生一个又一个工业APP。
模型将更注重行业场景
   此次发布的天泽智云工业智能产品矩阵，包括了数据采集软硬件、分析与建模工具、模型生命周期管理、企业级算法模型执行引擎等。其突出的特点，就是围绕算法模型的数据采集、建模、管理、运行及维护的全生命周期管理。
   数年来，人工智能与数据的相互依存关系深入人心。人工智能落地的基础是数据，核心是模型的积累，这使初期的人工智能解决方案非常强调模型的核心作用。然而现实中，用户往往对模型持怀疑态度并不买账，原因在于，一方面用户已经形成解决问题的传统机制，另一方面，由于信息孤岛、数据质量、数据标签等问题的存在，使初期阶段的模型很难解决客户问题。
   工业智能，需要以模型为核心但不唯模型。 “数据不应该是工业智能的起点，而应该是用户的痛点或者工业场景。”天泽智云技术研发副总裁金超如是表示。也就是说，不是所有的场景都可以用工业智能解决，也不是所有的数据都对工业建模有用。建模需要利用领域知识，同时一定对模型不断迭代，让它接近完美，这就要求对模型做全生命周期管理。
从互联网+到智能+
   依托工业智能研发平台，天泽智云可以实现快速流程化、标准化、系统性地为客户交付可持续传承的工业企业智能解决方案。目前，天泽智云的工业智能技术体系已经在风电、钢铁、电子制造、轨道交通、焊接等行业落地应用。
   富士康项目总监徐文武介绍，富士康希望可以做到无忧生产，设备不仅可以高效的运作，亦不需要担心其稳定性及发生故障。通过应用刀具剩余寿命预测系统，不仅降低了60%的意外停机，节省了16%的刀具成本，更令良品率由99.4%提升至99.7%，真正帮助富士康实现无忧生产。
   “第一要懂哪些数据要采集？哪些是关键有效的数据？第二要懂加工的机理和工艺过程。第三这些数据采集之后，要懂得怎么去做数据的分析和建模。团队要有这些能力。通过四个月的努力，富士康刀具生命预测系统在两个厂区同步上线。”徐文武说。
   协合新能源的愿景是希望所有的风车转起来，所有人可以用到最便宜的清洁能源。但由于风场和光伏电站多建在偏远地区，要实现这个愿景就必须对资产进行智能化管理和运营。我们基于大数据平台，进行智能的数据分析服务，最终实现风场的智慧运营。”协合新能源执行董事尚笠在演讲中表示。
   2018年以来，工业互联网蓬勃兴起，并以网络、平台、安全三大要素囊括了工业数字化、网络化、智能化的所有解决之道，成为当前网络强国和制造强国的主要抓手之一。 “从互联网+到智能+，我们相信将+出一个新兴的改革之路，尤其针对制造业。”天泽智云CEO孙昕说。