随着第四次工業革命的到來，信息技術（IT）和運營技術（OT）的融合成(chéng)爲新趨勢，工廠開(kāi)始進(jìn)入數字化轉型階段，而德國(guó)“工業4.0”戰略給全球制造業發(fā)展帶來啓示，未來生産線上的人、機器、産品等對(duì)象都(dōu)將(jiāng)與計算機裡(lǐ)的虛拟世界連接，從而提升工廠的管理控制能(néng)力，并創造出巨大的商業價值。

在OFweek2018（第三屆）中國(guó)高科技産業大會上，德國(guó)漢堡科學(xué)院院士張建偉發(fā)表了《賦予新動能(néng)，從CPS到HCPS的智能(néng)系統》的精彩演講，并在會後(hòu)接受了OFweek工控網的采訪，詳細談及了信息物理系統（CPS）的關鍵技術，以及人工智能(néng)、智能(néng)制造方面(miàn)的重要趨勢。

德國(guó)漢堡科學(xué)院院士張建偉在接受OFweek工控網采訪

張建偉認爲，德國(guó)工業4.0模式下，數字化的過(guò)程充分利用了計算的能(néng)力和物理仿真的方法，將(jiāng)物理世界的對(duì)象在虛拟計算中創建一一對(duì)應的數字模型，從而能(néng)夠分析各個自動化環節的合理性，例如機器人應該放在哪個位置，并測試出各種(zhǒng)組合的可能(néng)性，最終找到最佳的實施解決方案。

目前，通過(guò)數字化CPS可以實現機器人等設備的仿真測試，包括機器人運動學(xué)和動力學(xué)的仿真，機器人離線編程等，甚至實現整條生産線的幾何仿真，以幫助更好(hǎo)的實現車間布局設計。未來，信息物理系統還(hái)需要融入人類的仿真，從信息物理系統（CPS）到HCPS（Human-Cyber-Physical Systems），即融合人類、信息和物理設備，并充分發(fā)揮人工智能(néng)的作用。

中國(guó)制造業轉型升級的過(guò)程中，智能(néng)制造模式成(chéng)爲主要話題。作爲一個複雜的生産系統，智能(néng)制造包括了機器人、物聯網、虛拟現實以及生産計劃、制造工藝等多種(zhǒng)技術和模塊，這(zhè)些标準模塊和技術組合在一起(qǐ)，最終能(néng)夠實現各種(zhǒng)定單的柔性生産，并能(néng)以最低的成(chéng)本完成(chéng)個性化制造。

張建偉表示，要實現真正的智能(néng)制造仍需要解決多項技術難題，例如通過(guò)傳感器感知環境，讓機器人在移動的場景下識别出工件、機器和人等所有物體，對(duì)整個工廠進(jìn)行可視化，這(zhè)樣在設備維護，以及人的交互方面(miàn)就會有很大的突破。在移動設備安裝上傳感器，不管走到哪裡(lǐ)，都(dōu)可以立即識别出周邊的物體，然後(hòu)將(jiāng)信息傳遞給其它參與生産的人或設備等對(duì)象。

機器人智能(néng)制造案例

此外，人工智能(néng)方面(miàn)也有很多地方需突破，例如信息物理系統裡(lǐ)要結合深度學(xué)習的方法，實現對(duì)自動化機器、生産線、人機共融等場景的模拟，最終使得智能(néng)工廠能(néng)夠按不同的指标，以最短時間、最低成(chéng)本進(jìn)行生産制造。

還(hái)有，自動化知識庫的建設也十分重要，包括自動化的知識、成(chéng)本的知識、設備的使用能(néng)力等，例如工業機器人在不同的節點上能(néng)帶來哪些能(néng)力，硬件、軟件和人力的成(chéng)本是多少，將(jiāng)所有可能(néng)的自動化單元做到一個庫裡(lǐ)，這(zhè)將(jiāng)對(duì)生産計劃的實施非常有意義。

智能(néng)信息物理系統將(jiāng)會融合人工智能(néng)等多項技術，對(duì)計算機的運算能(néng)力有很高的要求。目前，雲計算、霧計算、霾計算、邊緣計算等概念已經(jīng)興起(qǐ)，并在制造領域越來越多的被讨論。企業要考慮上雲，將(jiāng)信息或數字模型放到雲平台裡(lǐ)，而霧計算、邊緣計算的運用，主要在于提升實時性能(néng)方面(miàn)，和雲端相對(duì)靜态的數據融合起(qǐ)來，將(jiāng)具有極大的潛力。

張建偉對(duì)OFweek工控網說，人工智能(néng)芯片變得越來越火熱，實際上這(zhè)些芯片是在實現邊緣計算的能(néng)力，目前AI芯片主要停留在智能(néng)感知、智能(néng)識别等方面(miàn)，例如物體的識别、人臉識别、語音識别等等，并開(kāi)始在自動駕駛等商業領域上使用。

人臉識别的商業案例

未來，邊緣計算將(jiāng)用在帶有感知功能(néng)的機器上，尤其在機器人方面(miàn)有很大的潛力。協作機器人有了視覺、力覺等感知需求，反應速度不如傳統工業機器人，這(zhè)也體現了邊緣計算能(néng)力的不足。因爲協作機器人不僅要檢測周邊環境，還(hái)要做分析和決策，采用傳統的數據采集、總線傳輸再到控制運算的方式，在時間上延誤嚴重，而機器達不到快速響應的要求。因此，需要將(jiāng)雲計算、霧計算、邊緣計算結合起(qǐ)來，才能(néng)讓智能(néng)系統獲得快速反應的能(néng)力。

自動化行業追求無人化工廠，但在未來制造系統裡(lǐ)，人的角色將(jiāng)是不可或缺的。所以，信息物理系統需要從CPS擴展到HCPS，將(jiāng)人、信息、物理三大空間綜合起(qǐ)來考慮。人在生産裡(lǐ)將(jiāng)起(qǐ)到十分關鍵的作用，實現生産的組織、協調，或者是在操作級與機器實現人機共融。

随着制造業工作任務的越來越複雜，工廠裡(lǐ)需要采用機器人、人工智能(néng)等技術來減輕人的負擔。張建偉認爲，人機協作的場景裡(lǐ)，機器人充當了第三隻手的角色。目前機器人的靈活方面(miàn)還(hái)比不上人手，完全取代人力是不可能(néng)的，所以采用人機協作的方式可以達到最優的生産效果。

生産線的虛拟仿真

在人工智能(néng)的賦能(néng)下，機器人可以主動察覺人的意圖、了解裝配的要求和人的裝配習慣，并對(duì)多種(zhǒng)場景進(jìn)行學(xué)習和理解，最終能(néng)夠主動協助人去執行一些任務，人工智能(néng)將(jiāng)加速人機共融場景的實現，并能(néng)解決一些傳統自動化的問題。

還(hái)有，人工智能(néng)可以通過(guò)超級大腦的運算能(néng)力，對(duì)整個工廠和車間的内部和外部所有東西進(jìn)行建模，打通各個環節的數據隔閡，通過(guò)大數據的整合分析，對(duì)工廠的進(jìn)料和庫存進(jìn)行優化，實現最少的庫存。同時，在出現不良品的情況下可以回溯到錯誤源，以應急處理生産過(guò)程一些的突發(fā)的情況。總的來說人工智能(néng)對(duì)于信息物理系統和整個生産起(qǐ)到非常重要的作用。

工業機器人正從1.0向(xiàng)2.0時代轉變，傳統的工業機器人在結構化的環境下不斷重複一些任務，而進(jìn)入2.0時代的機器人將(jiāng)能(néng)夠在非結構化的環境下，快速的感知周邊環境，理解和學(xué)習不斷變化的動态環境，并能(néng)快速做出最優的決策。而實現這(zhè)一系列的動作，需要一些關鍵性技術的支持。

張建偉表示，機器人除了對(duì)環境感知，還(hái)要對(duì)人進(jìn)行感知，理解人的行爲和意圖，實現人與環境的共同模型。其次，還(hái)需要自适應和學(xué)習能(néng)力，因爲在非結構環境不易通過(guò)編程來解決，必需讓機器人在未知和意外的情況下，能(néng)夠思考怎麼(me)處理突發(fā)情況，并且學(xué)習到新的能(néng)力。

人與機器人的協作

在2.0的機器人環境裡(lǐ)，機器人將(jiāng)擁有認知的能(néng)力，以及知識表達的能(néng)力，并能(néng)在動态的環境下，完成(chéng)從感知、分析到決策的動作，最終滿足人機共融場景的需求。

人機共融是一個大而長(cháng)遠且富有挑戰性的場景，未來的發(fā)展將(jiāng)對(duì)于人工智能(néng)將(jiāng)提出更多挑戰性的問題。随着這(zhè)些問題的解決，2.0的機器人將(jiāng)逐步産業化，同時也能(néng)讓智能(néng)機器人進(jìn)程變得更快。

人工智能(néng)作爲一種(zhǒng)賦能(néng)技術，必需和各個行業垂直應用場景結合才能(néng)體現其價值所在。在融合的過(guò)程中，技術驅動是其中的一個方法，例如基于人工智能(néng)、大數據等技術實現人臉識别；通過(guò)病例的學(xué)習來幫助醫生診斷；通過(guò)文本學(xué)習實現機器人寫作；以及通過(guò)語音大數據的學(xué)習來模拟人類發(fā)聲，進(jìn)行新聞主播等功能(néng)，這(zhè)些都(dōu)是人工智能(néng)的應用場景。

張建偉告訴OFweek工控網，真正的人工智能(néng)需要和CPS系統結合，使得各個行業如制造業、交通出行、醫療、農業、建築、教育和基礎設施的維護變得更輕松。目前，在動态變化的環境裡(lǐ)，人工智能(néng)還(hái)遠遠未能(néng)解決問題，例如醫療自動化、自動駕駛、建築、農業機器人采摘等不确定的、複雜性的場景，人工智能(néng)有很大的挑戰。

未來，人工智能(néng)作爲超級大腦，需要將(jiāng)人類已有的知識和能(néng)力更好(hǎo)的融合在一起(qǐ)，從而能(néng)協助人完成(chéng)更多的任務。還(hái)有利用全局的視角，綜合分析預測各種(zhǒng)内在和外部的環境因素，最終使得機器在協作上做得更好(hǎo)。

最後(hòu)，張建偉表示人工智能(néng)是把雙刃劍，如無人商店、刷臉等方式讓生活變得更便捷，同時也使得一些工作消失。未來的人工智能(néng)應該在以人爲本的決策指導下，開(kāi)發(fā)出能(néng)真正對(duì)生活有用功能(néng)，最終幫助人類獲得更好(hǎo)的生活質量。讓機器人接替一些危險、髒的和無聊的工作，使人類能(néng)從事(shì)更有創意和高價值的工作。

原文【德國(guó)漢堡科學(xué)院院士張建偉：信息物理系統驅動智能(néng)未來】