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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。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)自動(dòng)化學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)鄭南寧、中科院自動(dòng)化研究所黨委書記牟克雄、工信部電子科技委副主任兼秘書長(zhǎng)莫瑋、青島市人民政府副市長(zhǎng)張德平作為嘉賓，悉數(shù)到場(chǎng)為智能產(chǎn)業(yè)峰會(huì)致辭。會(huì)上，青島智能院宣布與國(guó)科嘉和、徐工集團(tuán)、慧拓智能、吉利集團(tuán)以及松鼠AI等五家企業(yè)達(dá)成重大合作，并舉行簽約儀式。

簽約儀式

人工智能與自動(dòng)化發(fā)展歷程以及趨勢(shì)

中國(guó)工程院院士、中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)特聘顧問(wèn)柴天佑以“工業(yè)人工智能發(fā)展趨勢(shì)”作為主題，登臺(tái)為峰會(huì)發(fā)表論壇報(bào)告。柴天佑首先講工業(yè)人工智能拆分成人工智能與工業(yè)兩部分，回顧了人工智能的發(fā)展歷程。提出2010年以后三大因素促使人工智能發(fā)展浪潮。分別是：

1.來(lái)自政府、電子商務(wù)、商業(yè)、社交媒體、科學(xué)、政府提供可用的大數(shù)據(jù)

2.強(qiáng)大的計(jì)算能力

3.科技產(chǎn)業(yè)增加在人工智能領(lǐng)域的投資

由此可見，可用大數(shù)據(jù)、計(jì)算力、產(chǎn)業(yè)投資在人工智能發(fā)展當(dāng)中占有相當(dāng)重要的地位。

2016年，谷歌首席執(zhí)行官桑達(dá)爾指出，機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心。谷歌正將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用到公司的所用產(chǎn)品當(dāng)中。拉開了人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展熱潮。

由此，深度學(xué)習(xí)快速發(fā)展。在圖像識(shí)別領(lǐng)域，人工智能2016年的識(shí)別錯(cuò)誤率以降低到3.5%的成績(jī)，標(biāo)志著圖片識(shí)別領(lǐng)域已開始超過(guò)人類。（人類錯(cuò)誤率：5%）

目前人工智能技術(shù)發(fā)展在朝著可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)、建立智能系統(tǒng)兩個(gè)重要方向發(fā)展。

柴天佑

柴天佑指出，人工智能分為弱人工智能和強(qiáng)人工智能兩種類型。此前，運(yùn)用較廣的是人工智能是指圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等窄面運(yùn)用的弱人工智能。未來(lái)人工智能將朝著與人一樣智慧全面的AI發(fā)展。而基于統(tǒng)計(jì)的、無(wú)模型的機(jī)器學(xué)習(xí)方法存在嚴(yán)重的理論局限，難以用于推理和回溯，難以作為強(qiáng)人工智能的基礎(chǔ)。實(shí)現(xiàn)類人智能和強(qiáng)人工智能需要在機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)中加入“實(shí)際模型的導(dǎo)引”。

并且，機(jī)器智能系統(tǒng)在企業(yè)、政府和全球居民的日常生活中占據(jù)越來(lái)越重要的角色，很難估計(jì)計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)在不久的將來(lái)可以實(shí)現(xiàn)哪些功能。因此，人工智能領(lǐng)域正朝著智能系統(tǒng)的方向發(fā)展。

自動(dòng)化的界定并不明確，且隨著時(shí)間推移不斷變化，但多年來(lái)一直秉持一個(gè)核心目標(biāo)：研制系統(tǒng)替代人或輔助人去完成人類生產(chǎn)、活動(dòng)和管理活動(dòng)中的特定任務(wù)，減少、減輕人的體力、腦力勞動(dòng)，提高工作的效率、效益、效果。

近年來(lái)，自動(dòng)化的發(fā)展趨勢(shì)在向控制系統(tǒng)自主控制、管理與決策系統(tǒng)智能優(yōu)化、且形成優(yōu)化、決策、控制一體化系統(tǒng)等方向發(fā)展。

工業(yè)人工智能的作用與難點(diǎn)

柴天佑教授指出，自動(dòng)化與人工智能之間的共同點(diǎn)在于：都是通過(guò)機(jī)器延伸和增加人類的感知、認(rèn)知、決策、執(zhí)行的功能，增加人類認(rèn)識(shí)世界和改造世界的能力，完成人類無(wú)法完成的特定任務(wù)或比人類更有效的完成特定任務(wù)。區(qū)別在于研究的對(duì)象與方法不同、實(shí)現(xiàn)的手段不同（算法和系統(tǒng)），且人工智能在短期內(nèi)的核心經(jīng)濟(jì)影響是自動(dòng)化以前無(wú)法完成的任務(wù)。

而目前的工業(yè)人工智能則是兩者結(jié)合。工業(yè)人工智能可以增強(qiáng)勞動(dòng)力素質(zhì)、提高工作效率更好地服務(wù)客戶，能使工業(yè)的各個(gè)環(huán)節(jié)產(chǎn)生變革，為先進(jìn)制造帶來(lái)新的希望。通過(guò)工業(yè)人工智能與數(shù)字設(shè)計(jì)相結(jié)合，將制造過(guò)程所需的信息無(wú)縫地結(jié)合到原材料到產(chǎn)品的轉(zhuǎn)換過(guò)程當(dāng)中，從而形成一個(gè)高度互聯(lián)的工業(yè)實(shí)體。通過(guò)一整套供應(yīng)鏈系統(tǒng)橫跨多個(gè)公司，智能制造能通過(guò)對(duì)缺陷和故障的檢測(cè)和糾正以確保產(chǎn)品質(zhì)量的一致性和可追溯。這些進(jìn)步取決于強(qiáng)大的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新和面向制造流程的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以及可在以信息為中心的一體化系統(tǒng)中即插即用的機(jī)床和控制系統(tǒng)。

而工業(yè)人工智能的難點(diǎn)在于：

1.多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)

人工智能深度學(xué)習(xí)是基于完全標(biāo)注的大樣本靜態(tài)特性學(xué)習(xí)，而工業(yè)人工智能則需要對(duì)不完全、無(wú)標(biāo)注樣本的動(dòng)態(tài)特性進(jìn)行學(xué)習(xí)。

2.產(chǎn)品質(zhì)量、能耗以及運(yùn)行狀態(tài)的預(yù)測(cè)與追溯

原料轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品的過(guò)程是物質(zhì)流、能源流、信息流交互作用的過(guò)程。反應(yīng)機(jī)理不清的物理化學(xué)過(guò)程，其動(dòng)態(tài)特性隨運(yùn)行過(guò)程變化。且不同生產(chǎn)批次之間的動(dòng)態(tài)特性不同，單頓能耗難以在線測(cè)量。

3. 決策與控制過(guò)程集成優(yōu)化

制造過(guò)程中的智能決策接收到的是小數(shù)據(jù)，解決的是大任務(wù)。從信息感知層面，制造過(guò)程中的智能決策面臨著開放環(huán)境、信息不完全、規(guī)則不確定等難題。制造過(guò)程當(dāng)中難以建立決策仿真模型，同時(shí)最終決策需要權(quán)衡質(zhì)量、效率、消耗等多沖突目標(biāo)。

柴天佑指出，中國(guó)擁有一批國(guó)家級(jí)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室和工業(yè)自動(dòng)化、信息化的學(xué)術(shù)帶頭人、研究骨干以及人才資源。目前已取得相應(yīng)的創(chuàng)新成果，由此孕育了一批先進(jìn)的高技術(shù)公司。“世界工廠”級(jí)別的制造業(yè)則為工業(yè)人工智能的研究提供了實(shí)驗(yàn)環(huán)境。隨著國(guó)家戰(zhàn)略和工業(yè)需求的推動(dòng)，我國(guó)的工業(yè)人工智能一定會(huì)良好發(fā)展。