中国工程院院士李伯虎：基于工业大数据和AI技术的智能制造系统

12月1日，由美国NSF智能维护系统中心（IMS）和北京天泽智云科技有限公司联合主办的2017未来工业智能峰会在北京召开，汇聚国内外集实践学术理论于一身的最前沿专家和工业智能领域的泰斗，共同探讨未来工业智能化的发展趋势。

中国工程院院士李伯虎发表题为《智慧制造云——一种基于工业大数据与人工智能技术的智能制造系统》的主题演讲。

很高兴参加这个会。李教授报告来自于丰富经验，抽象问题，解决问题，又回到产生价值。我的题目是智慧制造云一种基于工业大数据和人工智能技术的智能制造系统。从几个方面跟大家做一个介绍：一，整个智慧制造概述；二，智慧制造云中的大数据技术与人工智能技术；最后对这个工作提几点建议。

众所周知，一场新的技术革命和新的产业变革正在进行，我们团队认为互联网+人工，大数据+人工的时代正在到来，我们对这个时代的解读，这个时代的需求是创新绿色开放共享个性。这个时代的核心技术，7类新技术深度融合的综合性技术，特别是新的互联网，传统的互联网，车联网等等。新的信息通信，比如说云计算，大数据，5G，高性能计算，以及最近兴起的量子计算。新的人工智能，就是这次我国发布了人工智能的规划，这里提到五个新的方向，基于大数据的智能，群体智能，人机混合智能，跨媒体推力，自主智能无人系统等技术，这几方面飞速发展，正引发国民经济、国计民生和国家安全等领域的变革。

什么叫智慧云制造，就是智慧云制造的理念构成的制造系统，我们叫做智慧制造云。智慧制造云的含义是，它的技术手段，刚才说模式和手段有什么变化，手段是基于泛载网，有线、无线、固定和移动。借助四类技术深度融合，构成一个以用户为中心，或者租户为中心统一经营的产品制造的这三个服务的云。用户通过智慧终端和我们所开发的智慧制造云平台随时随地按照他需要的制造他需要的资源产品的服务，进而完成它全生命周期的制造宁可。它的模式，是用户为中心，人基于环境信息，互联服务协同个性模型智能化的一种智慧制造的新模式。它的生态24个字，泛载互联，数据驱动，数据是资源，战略资源，共享服务，跨界融合，自主智慧。它的特征，全生命周期能够自主智慧的感知互联，学习风险。这个制造系统去做什么呢？就是借助于上面这样理念和手段，要使制造全系统，全生命周期，五个要素，人，组织，基因管理，技术设备和数据。五个流，信息流，物流流、资金流，知识流，服务流。但是必然通过标准达到什么目标，就是要提高它的竞争能力。就是能绿色柔性造产品而服务用户，这就是整个的智慧制造云的含义。

我们把它叫智慧，因为它有三个深度融合。进行这样的理念、手段和业态，首先提出它的概念模型，这个概念模型是这张图，这里有三个实体，一个是智慧制造的硬软资源，能力和产品。在上面的话就是虚拟化智慧制造的资源能力和产品。在右下方就是实实在在从论证、实际生产环境等进行全生命周期的活动。一个核心词就是开发智慧制造云平台。根据你的需要，下面实实在在的东西放到云池，然后再拽出来。这个系统跟以前的设备有什么不同，这个系统是数字化，互联化，虚拟化，智能化、协同化等等的，时间关系我就不展开了。

要实现这个就要有一个技术群，我们提出六个技术来组成一个技术群。首先，总体框架，是总体系统，因此它有总体技术，比如模式是怎样样，商业模式是怎么样，方法论，标准开发应用实施，安全评估等等；第二，这个产品是互联的，这个产品是连进来了，因此是面向几个化，产品也是跟以前不同的。当然，下面是云平台，同时，云里搞产品，云里搞生产，云里搞经营，云里搞仿真实验。还有一个感知接入层的技术。其次，软件很重要。因此，系统软件是怎么回事，平台软件怎么样，应用软件怎么样，我们提出来，然后四大类技术。新的技术我们提出12个技术，大数据技术就为云提供全生命周期的精准化技术。智能科学，有老科学，认识科学和人工智能。因此，应用领域技术是为我们云提供需求和应用的这四大类技术。

我为什么说智慧制造云是互联网加大数据加人工智能加时代的一种智能制造呢？因为我们提供了一种新的业态，还有云在四个方面大大拓展，当然是在IaaS、PaaS、SaaS基础上。应用模式上，还有最底层的技术。所以大大的拓展了云计算的共享内容，服务内容，应用模式和支撑技术。我们中国人做，因此有中国特色。这个中国特色在哪儿？我们以提高竞争为保障。以两化融合为主线，基于原来中国制造业信息化工作的基础，有几个特点：第一，问题导向；第二，要突出智慧制造的模式，手段和新的生态，实际上我们现在是云制造2.0，将来新技术出来后，恐怕云制造3.0，但是它的模式手段生态在不断变化。就是实现了目前实现了总理在报告里讲到众智、众包、众扶，众筹，万众创新，大众创业。中国目前2.0、3.0同步发展，只要跑到云就能信息互通，资源共享等等的。最后我们从开始论证一直到实践我们一直是政产学研，这就是中国特色。效益，提高竞争能力。

下面利用几分钟时间讲一下大数据与人工智能在国家的应用。通过五个要素，产生了大量的数据，归纳起来有产品数据，资源设备数据等等。形式可以按结构化，半结构化，非结构化。同时按频度，可以有静态，动态，实时。大数据价值，通过采集分析管理服务，一句话，就是能够显著的改善企业的产品研制，管理和服务的效率，质量，成本，提高它的竞争能力。

在感知的基础上，我们现在大数据有六个大数据技术。第一，大数据的集成和清洗，就是能够清洗海量实时数据，能够实现异构数据的集成。第二，异构数据库有转化的套件，同时产生数据化网关的开发。第三，大数据存储和管理，能够实现海量数据的分布式存储，需要对各类存储数据快速访问。我们的方案基于开源的，批处理数据采用了ETL方式接入数据。第四，流式计算，基于这个来进行实时切入。第五，大数据用NPP，分布式用And。第六，这里用大量人工智能技术，它的特点需求是应用目标导向算法，而且要建立智能优化的模型。它要解决描述性分析问题，规定性的分析等等的对历史实时数据进行分析，我们提出了这样一个基于这样一个计算引擎的架构，采用了通用智能算法和工业智能算法集，提出了基于大数据深度学习和智能分析的架构。这就是我们的技术需求六类技术的解决方案。

关于技术应用产业我在这儿提几点具体的建议。技术方面首先有几点重视，重视新的信息通信技术，新的人工智能技术，深度融合的研究，才能构成新兴的制造云。其次，标准和评估体系也很重要。最后，这个产业有三类产业，第一，智慧云制造工具和平台；第二，目前提出的解决方案，怎么建立行业，企业和设备间的系统，这是很大的产业；第三，各种各样的云运营。