譚建榮院士：智能制造與智能裝備的關鍵技術與發展趨勢
http://www.debgrams.com 2023-04-13 11:31 來源：智能制造IMS
當前，信息技術發展迅速，改變了人類的生產方式、生活方式、思維方式，也改變了人類的學習方式。隨著信息的快速發展，當前形成了新一代信息技術。主要有四個特點：由互聯網技術發展到物聯網技術，由虛擬現實技術發展到增強現實技術，由網格計算技術發展到云計算技術，由機器學習技術發展到深度學習技術，形成了幾個典型的綜合交叉領域，包括工業互聯、混合現實、大數據、人工智能等。
中國的制造業通過40年改革開放取得了很好的成績，特別是廣東、福建、浙江、江蘇、山東、沿海一帶，制造業發展非常快，從某種角度上來說發展的也非常好。雖然制造業取得了很大成績，同時也存在一些問題。無論是央企、國企還是民企，都需要轉型升級。制造企業轉型升級要依靠數字化制造、網絡化制造、智能化制造的技術來幫助企業提升產品的質量，提升生產的效率等等。
中國工程院最近做了三個重大咨詢項目：一是周濟院長牽頭的制造強國發展戰略，主要是智能制造、工業強基、綠色制造。路甬祥是我們浙江大學的老校長，提出了創新設計發展戰略，強調技術創新、產品創新和模式創新。中國工程院前常務副院長，也是浙江大學老校長潘云鶴院士，提出了中國人工智能2.0，重點強調大數據智能、群體智能、跨媒體智能。
無論是美國的先進制造計劃、德國工業4.0，還是中國企業轉型升級，都需要用到“智能設計+智能制造”。智能產品是智能制造和服務的價值載體，而智能裝備又是智能產品中的重中之重，是工業的母機。機電產品經歷了機械化、電氣化、信息化，目前正向智能化方向發展。對企業來說，最重要的是要做好一代產品、一代裝備，而要做好一代產品、一代裝備，首先就需要一代的工藝，產品是解決做什么的問題，工藝是解決怎么做的問題。對批量生產而言還需要一代的模具，而所有這些都需要一代的設計。只有通過一代設計，我們才能把一代產品真正做好，才能掌握行業的核心技術。
對于智能制造，當前大家的積極性都很高，政府的積極性很高，企業的積極性很高，專家的積極性更高，但是到底什么是智能制造？大家理解的不一樣。科技部、工信部列了不少智能制造的項目，各級政府也列了不少智能制造的項目，我本人也參與了評審、驗收、指南的寫作等，我的團隊也承擔了一部分項目。但是到目前為止，大部分智能制造的項目還基本上是數字化、網絡化、信息化的內容，有的還是機器人的應用、生產性的改造，離真正的智能制造還存在一定的差距，甚至存在不少差距。
什么是智能制造？我個人理解智能制造就是把人工智能技術和產品設計制造技術融合起來，用智能的技術來解決制造的問題。具體展開來說，智能制造是指對產品全生命周期中設計、加工、裝配等環節的制造活動進行知識表達與學習、信息感知與分析、智能決策與執行，實現制造過程、制造系統與制造裝備的知識推理、動態傳感與自主決策。
做智能制造，打造數字化的車間，要用機器人技術、人工智能技術，但前提是首先要用好數字化技術、網絡化技術。只有在數字化、網絡化的基礎上才能實現智能化。所有這些信息技術都不能替代產品設計技術、產品本身的制造技術，要把汽車技術和產品設計技術、產品制造技術有機融合起來。
到底什么是人工智能？當前大家理解的很不一樣，差異很大。我個人認為人工智能就像1950年英國著名科學家圖靈發表的著名論文——《計算機能思維嗎？》所指的那樣。從這個角度出發，人工智能最淺顯的表述是計算機思維，或者說計算機模擬人的思維，這就是人工智能。1956年，斯坦福大學麥卡錫教授、麻省理工學院明斯基教授、貝爾實驗室香農、IBM公司洛切斯特四位學者首次提出人工智能概念。
在過去60多年的發展過程中，相當長的時間里人工智能處于艱難的境地，相當長時間里研究人工智能的專家學者是坐冷板凳的。為什么？過去我們搞人工智能需要開發一個專家系統，而專家系統比較強調因果關系。90年代我學習人工智能就用Prolog和Turbo Prolog語言開發專家系統，需要幾十萬條甚至幾百萬條語言。最近幾年，隨著大數據、人工神經網絡技術的興起，從這個角度上來說，大數據和人工神經網絡技術挽救了人工智能，給人工智能開辟了一條新的途徑。因為大數據不強調因果關系，它強調關聯關系，近年來隨著神經網絡、深度學習的發展，我們迎來了人工智能的黃金時期。
那么，哪些人工智能技術可以在制造業中使用呢？我總結了八項技術：一是深度學習算法，二是增強學習算法，三是模式識別算法，四是機器視覺算法，五是數據搜索方法，六是知識工程方法，七是自然語言理解，八是類腦交互決策。把以上八項技術運用到裝備制造業的實際制造中，就形成自感知、自適應、自學習、自決策。
智能制造有三個核心問題：第一，知識庫和知識工程。如何做智能制造？要把千百萬設計人員的設計知識，加工人員的寶貴加工知識，管理人員的寶貴管理知識和服務人員的服務知識做到知識庫里，用知識工程來引領我們的智能制造。而且這個知識不是死的，是活的，這需要動態傳感、實時感知，最后能夠實現自主學習和自主決策。所以從這個意義上說，制造知識是制造業中的靈魂。對企業來說，設備很寶貴，車間很寶貴，刀具很寶貴，但是最寶貴的是人才，或者說具有專門知識的人才，會設計、加工、管理、服務的人才。我們要把這些人才的知識做到知識庫里，用知識工程來引領智能制造。
第二，智能制造的三個層面。一是制造對象的智能化，二是制造過程的智能化，三是制造工具的智能化。制造過程的智能化是智能制造的保證，如何生產調度、如何加工等等，需要實現數字化、網絡化、智能化，這時候智能制造就有了基本的保證。
第三，智能制造的四個關鍵環節。智能制造從環節看，主要有智能設計、智能加工、智能裝備和智能服務四個環節。首先是智能設計。前面列了很多項目，企業也搞了很多項目，加工方面、裝備方面、自動化生產方面的比較多，智能設計的項目，列的非常少，可以說基本沒有。沒有智能設計，哪里來的智能制造，智能設計是智能制造的引領。設計需要在智能化、數字化、網絡化的基礎上實現智能化，才能創新設計出更多、更好、更新、受市場歡迎、受顧客歡迎的產品，企業才能發展和壯大，才能做的專精尖特，所以說智能設計是引領。當前企業家最苦惱的是什么產品是賣得掉的，什么樣的產品顧客是受歡迎的。通過智能制造，一定要用智能設計來引領企業的發展，引領制造業的發展，引領智能制造本身的發展。
人工智能和智能制造結合有哪些熱點呢？我們可以認為是兩條狗引領的，一條是波士頓“大狗”，一條是阿爾法狗（AlphaGo）。人工智能第一個熱點是波士頓動力的“大狗”機器人，它是一個四條腿的機器人，同時它又是一個智能化的產品，所以它既是機器人的一個最高水平的表現，也是智能制造最高水平的一個體現。兩條狗能奔、能跳、能行，逢山過山，逢河過河，而且兩條狗的協調性非常好，動力非常強勁，運動非常自如，跨欄水平非常高，遠遠超過一般的跨欄運動員。什么時候前腿應該提起來，什么時候后腿應該放下去，它運動自如、操控自如。它為什么這么厲害？主要有四項關鍵技術：一是遠程控制，二是負重爬坡，三是行進速度快，四是平衡能力非常好。
人工智能，也是智能制造的第二個熱點是智能化手機。手機是誰發明的？是摩托羅拉做出來的，可以拍照是諾基亞先做出來的，但是蘋果開發了智能化手機，顛覆了摩托羅拉和諾基亞兩個手機公司。華為手機現在也開發得不錯，我們有了智能化手機，制造水平也非常高。無論是蘋果還是華為，當下智能化的手機可以做到如此之薄，拋光技術如此之好，都是智能制造的一個典范，也是智能產品的成功典范。
人工智能和智能制造第三個熱點是智能無人系統，包括智能無人機、智能網聯汽車。現在無人機非常厲害，無孔不入，很多領域都可以用，在交通、農業、軍事等等領域，無人機都可以大顯身手。最近智能網聯汽車、無人駕駛汽車也開始成熟起來，百度公司、小米公司紛紛要造汽車，也遭到了一些爭議。有人認為百度、小米是信息技術公司，汽車是機電產品。實際上現在在萬物互聯的時代，汽車成了互聯網控制的一個終端，是一個移動的終端而已。當前我們用人工智能來駕駛汽車，用人工智能技術來操控汽車，這個技術正在慢慢成熟。目前國內開發了幾款車，蔚來汽車、理想汽車。我聽到不少人買了蔚來汽車、理想汽車，詢問他們這個車怎么樣，不少顧客反映，理想、蔚來汽車開發得真不錯，這說明我們國家智能網聯汽車也上了一個新的水平。
人工智能的第四個熱點是阿爾法狗，它不是狗，是谷歌公司開發的下圍棋的系統。2016年阿爾法狗對戰韓國選手李世石，人機大戰，機器人勝利了，引發了很多爭議。阿法爾狗為什么能夠取得勝利？主要是兩點，第一，它采用了深度學習算法，也是人工智能最新的一個算法。第二，它是兩個大腦，一是落子選擇器，二是棋局評估器。它可以計算到這一步棋幾十步甚至一百步以后對我有利，還是對對方有利，所以阿爾法狗下棋的技術遠遠超過了一般的圍棋運動員。
人工智能的第五個熱點是智能機器人。智能機器人剛面世的時候有非常大的爭議，大家覺得沒有必要，但是當前爭議正在縮小，可以說沒有爭議了。為什么？FANUC開發出了真正的智能機器人，它可以通過自我學習、自我訓練，在沒有人員指導的情況下學習工件擺放。第一步是機器人隨機抓取，第二步是自行判斷成功還是失敗，并搜集圖片訓練，第三步是經過長時間的學習，任務執行準確率不斷提升。FANUC開發了智能機器人，它自我學習的過程非常的震撼。機器人和智能機器人區別到底在哪里？我認為，一般的機器人，它的軌跡規劃、運動規劃、速度、加速度都要事先編程好，所以機器人應用的一個重點是軌跡規劃或者運動規劃。而智能機器人少量的編程也是需要的，但是大量的是根據學習來的，經過人工神經網絡的訓練來提高它的執行任務的正確率。
智能機器人還有一個劃時代的代表是美國開發了達芬奇手術機器人。達芬奇手術機器人包括外科醫生控制臺、床旁機械臂系統、成像系統三大系統。它適用于泌尿外科、心胸外科、婦科、腹部外科等外科，使得手術操作更精確、愈合好、創傷更小、手術指征更廣，減少疼痛，減少失血量，它的開刀技術超過了一般水平的醫生。當然，與著名的外科醫生的開刀手術相比，可能還欠缺一點，還需要不斷地學習、不斷地提升。
人工智能第六個熱點發生在中國——2016年中國工程院前常務副院長，也是浙江大學的老校長潘云鶴院士，牽頭啟動了中國人工智能2.0。中國人工智能2.0是中國工程院三大重要咨詢項目之一，人工智能2.0有五項關鍵技術，包括大數據智能、互聯網群體智能、跨媒體智能、人機協同的混合智能、智能自主無人系統。
我本人是機械與運載工程學部的院士，中國人工智能2.0這個項目是列在中國工程院信息與電子工程學部，但是潘校長了解我，我在信息技術、互聯網、大數據領域也有所研究，所以潘校長就叫我也參與了他的課題，而且我也是大數據智能第一個子課題的負責人。人工智能2.0這五項關鍵技術幾乎可以應用到所有的領域，但是中國目前最典型的應用聚焦在三大領域：一是智慧城市，二是智慧制造，三是智慧醫療。
有人問智慧制造和智能制造有什么區別？我個人理解沒有區別，“智慧”和“智能”，到底是“智慧”厲害還是“智能”厲害？是“智慧”高于“智能”，還是“智能”高于“智慧”？在信息技術領域有兩種觀點，一種觀點認為“智慧”比“智能”要更高一個層次，是“智能”加上“聰慧”，所以叫做“智慧”。但是另一種相反的觀點，認為“智能”是一種技術，而“智慧”是個小聰明，所以“智能”高于“智慧”，這兩種觀點我個人認為到目前階段基本上沒有什么差別，是個人應用的習慣問題。比如說城市基本上都用“智慧”，醫療更多的人也用“智慧”，而對制造業更多的人喜歡用智能制造。
運用互聯網+、智能制造打造數字化車間，離不開精益生產和質量工程。我們要把產品做好，就要在數字化、網絡化、智能化的過程中堅持質量觀點、精益生產、質量工程。可以說精益生產既是智能制造的基礎，又是智能制造的目標。我們需要先把智能制造做好，否則還是粗放型生產，還是臟兮兮的，要做精益生產、智能化生產。另外，通過智能制造不斷提升精益生產的水平，我個人認為精益生產既是智能制造的基礎，智能制造又是精益生產的目標。精益生產也包括精益設計、精益加工、精益裝配、精益服務，在精益生產的基礎上實現智能制造，最終的目標還要生產出精益化的產品。
把智能制造技術用于裝備制造業，要開發智能產品與智能裝備。這有兩層含義：一是智能技術的產品化，二是傳統產品的智能化。智能產品的裝備，是把人工智能技術和產品裝備的實際制造技術融合起來，實現以知識工程為核心，做到自感應、自適應、自學習、自決策。
我本人也負責中國工程院新一代人工智能引領下的智能制造這個重大課題項目的子課題，是關于智能產品與裝備。這個項目也是周濟院長親自牽頭的，我們主要解決五類產品裝備的智能化：一是智能機床裝備，包括切削機床、注塑機床；二是智能工程機械，包括掘進裝備、挖掘機械；三是智能動力裝備，包括壓縮機，汽輪機；四是智能機器人，包括工業機器人、服務機器人；五是智能終端產品，這也非常重要，包括手機、電視等，我們要做到自感應、自適應、自學習、自決策。
我們的目標是智能注塑機要做到參數自診斷，智能挖掘機要綠色低碳節能，智能壓縮機做到多工況自適應，智能機器人做到人機共融，智能汽車做到高安全網聯，智能手機做到AI深度融合。
我們要開發新一代人工智能技術與裝備產品的深度融合，掌握一批國際領先的智能裝備與產品關鍵核心技術，在智能機床裝備、智能工程機械、智能動力裝備、智能機器人、智能運載裝備、智能家居與智能終端等優勢領域能夠實現自感應、自適應、自學習和自決策等特征。
智能產品與裝備的十大關鍵技術，由于時間關系簡單過一下。一是多源多通道數據實時采集感知技術；二是異構數據內容融合與傳輸共享技術，三是負責工況的多任務自適應協同技術，四是多機協同的集群化交互與控制技術，五是大數據驅動故障診斷深度學習技術，六是數字孿生與數字樣機建模分析技術，七是多技術路線工作方案優化決策技術，八是工藝工裝協同推送與自動裝甲技術，九是產品知識圖譜與知識網絡構建技術，十是機電液一體化云平臺知識服務技術。通過以上十項關鍵技術的攻關，我們實現了這十項技術在機電產品裝備當中的應用，做到了部分的自感應、自適應、自學習、自決策，當然這些都要有知識庫作為支撐。
智能產品與裝備之后怎樣發展？羅列一下，包括智能機床裝備領域，要了解制造的整個過程，能夠監控、診斷、修正生產過程中的各類偏差，并能夠為生產的最優化提供工藝方案。智能注塑機，通過一系列智能化的技術實現注塑過程高效、穩定運行和智能化的控制。主要包括智能化的能耗技術、智能化的保壓技術、智能化的制動能量回收技術等等。還有很多具體的內容，因為時間關系，不一一展開了。我們突破的重點在綠色低碳、多工況適應、人機共融、安全可控等等。
對各地政府提一些建議，智能產品和裝備怎樣做？主要有七條建議：一是制定形成國家級的智能產品與裝備產業發展規劃；二是加快智能產品與裝備的基礎研究與應用基礎研究；三是加強智能沉淀與裝備知識庫及基礎軟件工具開發；四是制定形成智能產品與裝備發展的標準體系與聯盟；五是產學研結合推進智能產品與裝備技術與產業發展；六是建立國家級的智能產品與裝備典型應用示范基地；七是加快復合型智能產品與裝備設計制造人才體系的構建。
以上這些建議向工信部、科技部、教育部遞交以后，都得到了熱烈的響應，并且形成了相應的措施。工信部、科技部也推出了相關的重點研發計劃項目。我的團隊圍繞智能制造和智能裝備、大數據人工智能的應用，在超大型低能耗空分裝備設計制造、高檔數控機床數字化設計、大噸位深拉伸液壓裝備等方面，應用了數字化、網絡化、智能化技術，幫助眾多企業實現了產品的轉型換代，企業的轉型升級。
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