【智能制造】爱（AI）在新工业

本文是工业4.0俱乐部秘书长杜玉河老师在2017国际人工智能大会发表演讲时所用的PPT。人工智能是我们近期比较关注的领域，这篇PPT较全面地论述了人工智能的发展前景及场景应用。

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《中国制造2025》：AI工厂何时实现？

来源：智汇工业               

                                                                      

日话题

在科技领域以外，AI技术则仍大多数是实验性质，只有少数例外──特别是汽车领域──很少有工厂已经开始采用，已经实施的AI技术都是小范围应用，主要在例如库存管理、检验等领域。

市场研究机构Lux Research研究员Dayton Horvath表示：“AI能支持像是有限元素分析(finite element analysis，FEA)等应用于建立仿真模型的运作，此外也能处理更困难的问题──例如有更大自由度或是不完整数据集的情况；”举例来说，拓朴优化(topology optimization)能借助AI打造更轻量化，但拥有相同或更高强度的零件，并能建立更具效率的热交换器模型。

市场研究机构Lux Research研究员Dayton Horvath表示：“AI能支持像是有限元素分析(finite element analysis，FEA)等应用于建立仿真模型的运作，此外也能处理更困难的问题──例如有更大自由度或是不完整数据集的情况；”举例来说，拓朴优化(topology optimization)能借助AI打造更轻量化，但拥有相同或更高强度的零件，并能建立更具效率的热交换器模型。

在工厂AI应用经常被提到的一种系统就是机器人，美国业者Universal Logic的AI机器人技术Neocortex，源自于由美国太空总署(NASA)赞助的太空站机器人Robonaut研发项目，该技术能让自动化系统处理变形物体(deformable objects)、高项目变动性(high item variability)与零件更换，而且不需要固定设施。

Universal Logic/Universal Robotics副总裁Hob Wubbena表示，Neocortex是该公司的Spatial Vision 3D软件平台之AI机器学习模块，该平台能与各种致动机器共同运作，不只是机器人；该平台能感知运用于搬运、抓取等任务的机器人周围环境，让机器人能实时、高速地与环境互动与做出反应。赋予机器人的能力包括能恰当识别并回应混合各种形状与纹理的物体，例如瓶罐、袋子与箱子，可靠度可达99%。

对协作型机器人来说，“人在回路”(human-in-the-loop)的强化训练则是让机器人借助机器学习变得更聪明的关键；PlusOne Robotics创办人暨执行官Erik Nieves表示：“强化学习将会为工厂生产线以及配送中心(distribution center)都带来冲击；以后每座大型工厂之下就是配送中心，就算是经营工厂的人都没想过这一点。随着工厂采用AI技术，这些都会陆续进展。”

AI与工业机器人设备的结合实例

最近产业界也有两桩专为工业(包括制造业)制程用机器人开发AI技术的合作案，其一是能协助人类作业员改善质量控制、提升速度与良率、减少停工时间(down time)的“感知工业机械”(cognitive industrial machines)，这是结合了ABB Ability的云端到边缘装置跨产业数字解决方案，以及IBM的Watson物联网平台。

上述已经商业化的系统名为Cognitive Vision Inspection System，结合Watson超级计算机的AI以及透过ABB系统截取的生产线实时影像，能发现缺陷并将相关数据送往云端以制造业专用的Watson IoT平台进行分析；IBM Watson IoT部门副总裁Bret Greenstein表示，Watson是在云端执行，其子集(subset)则能在服务器上执行：“我们能在边缘装置、网关上执行，通常是采用Linux或嵌入式操作系统的x86系统；在这方面我们正在与Cisco等厂商合作。”

除了支持机器视觉检测，IBM利用Watson的感知能力与操作员在免手动的环境进行互动，或是提供扩增实境(augmented reality)工具协助诊断与维修设备。Greenstein表示：“我们正看到全球各地采用这类技术，包括美国以及其他市场；AI带来更具竞争力的优势，包括改善质量、安全性与生产力，还有实现更精密复杂产品的制造。”

同时Nvidia与日本业者发那科(Fanuc)也正在合作，为Fanuc的工业控制系统Field (Fanuc Intelligent Edge Link and Drive)添加AI功能，让自动化工厂中的机器人能更快速、更有效率地运作；这种技术将应用一系列的Nvidia绘图处理器(GPU)与深度学习软件，让AI能在云端、数据中心执行，甚至嵌入于边缘装置中。

Field系统与CNC设备、机器人、周边装置以及传感器链接，借助分析来优化制造业生产；Nvidia的智能机器产品管理部门主管Murali GopalakrishnaFanuc表示，Fanuc最近示范了AI机器人的三种基础应用，包括抓取与放置物品、在边缘的预测性维护，以及检测率提升了七倍的自动化光学检测。

Nvidia的Volta号称是第一个专为AI应用打造的GPU架构，也就是能支持机器学习的训练；Volta架构Tesla V100 GPU配备了640个张量处理器(Tensor)核心，能提供120Tflops的性能，相当于100颗深度学习CPU(来源：Nvidia)

美国大厂GE (General Electric)也正在内部开发适合自家制造需求以及其他美国垂直整合制造商的技术；GE Global Research的机器人技术部门主管John Lizzi透露，除了软硬件平台，GE还投资了擅长自动移动机器人的Clearpath Robotics，还有以“蛇臂”(snake-arm)机器人闻名的OC Robotics。

针对某些应用案例，GE是从零开始打造机器人，例如能深入喷射机引擎进行检测的装置；此外该公司也同时自行打造与向外采购传感器。透过机器学习，AI在机器人领域变得非常重要，而该技术也成为在未来从三个方面提升机器人的关键，即感知、先进推理以及灵巧。Lizzi并指出，协作机器人也是一大趋势，GE的愿景是朝向移动、自给自足的系统发展，人类只需要在处理例外状况时出手干预，此外还有布署能与人类团队合作的智慧机器人。

文章来源：eettaiwan

人工智能赛博物理操作系统

AI-CPS OS

“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。

AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。

领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：

1. 重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？

2. 重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？

3. 重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？

AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：

1. 精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。

2. 智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。

3. 高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。

4. 不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。

5. 边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：

1. 创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；

2. 对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；

3. 人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。

给决策制定者和商业领袖的建议：

1. 超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；

2. 迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新

   评估未来的知识和技能类型；

3. 制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开

   发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；

4. 重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临

   较高失业风险的人群；

5. 开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。”  《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。

如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！

新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。

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产业智能官  AI-CPS

用“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能），在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能；实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。

长按上方二维码关注微信公众号： AI-CPS，更多信息回复：

新技术：“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能”；新产业：“智能制造”、“智能农业”、“智能金融”、“智能零售”、“智能城市”、“智能驾驶”；新模式：“财富空间”、“特色小镇”、“赛博物理”、“供应链金融”。

“人工智能赛博物理操作系统”官网：AI-CPS.NET

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