留言送書 | 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工業(yè)人工智能：原理、應(yīng)用及發(fā)展

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書籍介紹

▊《數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工業(yè)人工智能：建模方法與應(yīng)用》，任磊?編著

工業(yè)人工智能領(lǐng)域必備指南，國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃首席科學(xué)家傾力打造。

本書從工業(yè)大數(shù)據(jù)分析所面臨的實(shí)際應(yīng)用問題和工業(yè)AI模型的構(gòu)建方法兩條內(nèi)容主線，介紹數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工業(yè)智能，使得理論與應(yīng)用實(shí)踐深度融合；將工業(yè)AI模型的建模思路結(jié)合到理論方法的介紹中，使得讀者能夠掌握其中思考問題的方法和過程，做到“授人以漁”。在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工業(yè)AI模型開發(fā)的介紹中既注重對理論知識(shí)的介紹，也將各章節(jié)知識(shí)點(diǎn)串聯(lián)起來形成一個(gè)立體、完整的工業(yè)AI數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，提升讀者對工業(yè)智能和工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的宏觀思維。

以深度學(xué)習(xí)為代表的新一代人工智能技術(shù)，都建立在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的理論與方法基礎(chǔ)之上。例如，AlphaGo是建立在數(shù)百萬盤圍棋對局?jǐn)?shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法來提升對弈水平。深度偽造技術(shù)（deepfake）則依賴于大量面部圖像和視頻素材，以生成逼真的虛假視頻。ChatGPT這類自然語言處理模型建立在海量文本數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)，使其具備智能對話和文本生成的能力。而特斯拉的智能駕駛技術(shù)則構(gòu)建在數(shù)百萬英里的自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)之上，用于改進(jìn)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的性能和安全性。沒有充分的數(shù)據(jù)支撐，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將成為無源之水、無米之炊。數(shù)據(jù)不僅是訓(xùn)練模型所需的原材料，更是模型理解、泛化和智能決策的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)為模型提供了豐富的上下文和實(shí)例，使其能夠?qū)W習(xí)和模仿人類智能。因此，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)是新一代人工智能技術(shù)成功的關(guān)鍵，缺乏足夠的數(shù)據(jù)支持將限制其能力，無法實(shí)現(xiàn)真正的智能應(yīng)用。

以云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、5G等為代表的新一代信息通信技術(shù)，正推動(dòng)全球工業(yè)制造業(yè)邁向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化。國務(wù)院《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》指出，數(shù)據(jù)要素作為新型生產(chǎn)要素，成為推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心引擎。工業(yè)制造業(yè)正迎來數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮，而在這個(gè)過程中，充分挖掘和發(fā)揮工業(yè)數(shù)據(jù)的內(nèi)在價(jià)值變得至關(guān)重要。工業(yè)企業(yè)可以通過深入分析工業(yè)數(shù)據(jù)中隱含的高價(jià)值信息來提高其生產(chǎn)質(zhì)量、降低成本，并提高整體效率。此外，通過深化利用全產(chǎn)業(yè)鏈和全價(jià)值鏈的數(shù)據(jù)，企業(yè)還可以實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈的全面優(yōu)化，進(jìn)一步提升競爭力。近年來，新型制造模式和技術(shù)，如工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和云制造，已經(jīng)嶄露頭角。它們?yōu)榇笠?guī)模多源異構(gòu)跨領(lǐng)域工業(yè)數(shù)據(jù)的獲取和處理提供了機(jī)會(huì)，推動(dòng)了工業(yè)大數(shù)據(jù)研究的熱潮。工業(yè)大數(shù)據(jù)具有多模態(tài)、高通量、重機(jī)理、強(qiáng)關(guān)聯(lián)等特征，這些特點(diǎn)與工業(yè)制造的復(fù)雜性相符。然而，許多工業(yè)數(shù)據(jù)也存在機(jī)理不清晰的“黑盒”現(xiàn)象，傳統(tǒng)的基于機(jī)理或經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的建模分析方法在應(yīng)對工業(yè)智能化應(yīng)用中的挑戰(zhàn)時(shí)顯得力不從心。因此，迫切需要探索數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工業(yè)人工智能新理論和新技術(shù)體系。這些新理論和技術(shù)可以幫助工業(yè)企業(yè)更好地理解和利用工業(yè)大數(shù)據(jù)，揭示其中的潛在規(guī)律和價(jià)值，為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供堅(jiān)實(shí)的支持。隨著工業(yè)智能化應(yīng)用不斷發(fā)展，這些新理論和技術(shù)將成為推動(dòng)工業(yè)制造業(yè)未來發(fā)展的關(guān)鍵引擎，助力企業(yè)在競爭激烈的市場中脫穎而出。

近年來，隨著新一代人工智能的崛起，工業(yè)領(lǐng)域迎來了一場革命性的變革。工業(yè)人工智能作為新興的交叉融合領(lǐng)域，已經(jīng)成為國家戰(zhàn)略的一部分。國務(wù)院發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》將智能制造列為首要任務(wù)，強(qiáng)調(diào)了工業(yè)人工智能的重要性。如圖3所示，工業(yè)人工智能的核心目標(biāo)是將通用人工智能技術(shù)與工業(yè)領(lǐng)域的機(jī)理、經(jīng)驗(yàn)知識(shí)和應(yīng)用深度融合，使工業(yè)系統(tǒng)具備自感知、自學(xué)習(xí)、自決策、自執(zhí)行、自適應(yīng)等智能特征。這一智能化的轉(zhuǎn)變旨在提升產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理、運(yùn)維服務(wù)等全生命周期活動(dòng)的智能水平，實(shí)現(xiàn)更高效、更靈活、更智能的工業(yè)制造。工業(yè)人工智能的關(guān)鍵挑戰(zhàn)在于工業(yè)系統(tǒng)的復(fù)雜性，涵蓋了零部件級(jí)、單元設(shè)備級(jí)、產(chǎn)線車間級(jí)、企業(yè)級(jí)、產(chǎn)業(yè)鏈級(jí)等多個(gè)層面，以及多學(xué)科領(lǐng)域的科學(xué)機(jī)理和專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)。因此，工業(yè)人工智能需要不斷探索如何將新一代人工智能與工業(yè)領(lǐng)域問題深度融合，以應(yīng)對這些多維度的挑戰(zhàn)。近年來，以深度學(xué)習(xí)為代表的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)工業(yè)人工智能成為工業(yè)人工智能領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究方向。深度學(xué)習(xí)技術(shù)被廣泛應(yīng)用于處理工業(yè)問題中的機(jī)理復(fù)雜但機(jī)理不清的情況，如產(chǎn)線故障診斷、復(fù)雜產(chǎn)品質(zhì)檢、工業(yè)部件壽命預(yù)測等。例如，北京航空航天大學(xué)提出了適用于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)跨域異質(zhì)耦合數(shù)據(jù)的“寬度-深度-序列”融合學(xué)習(xí)模型和工業(yè)低質(zhì)數(shù)據(jù)精準(zhǔn)表征學(xué)習(xí)模型等，并將這些模型應(yīng)用于復(fù)雜工業(yè)系統(tǒng)質(zhì)量預(yù)測。同時(shí)，由于工業(yè)領(lǐng)域存在小樣本數(shù)據(jù)和相似應(yīng)用場景，遷移學(xué)習(xí)也成為實(shí)現(xiàn)工業(yè)智能自適應(yīng)的有效手段。另一方面，知識(shí)圖譜等知識(shí)工程技術(shù)被應(yīng)用于解決工業(yè)問題中的影響因素和關(guān)聯(lián)關(guān)系繁多但機(jī)理相對簡單的情況，如產(chǎn)品跨階段協(xié)同優(yōu)化設(shè)計(jì)和供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管控等。工業(yè)人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用已經(jīng)成為提高制造業(yè)競爭力和實(shí)現(xiàn)智能制造的關(guān)鍵因素之一。它不僅可以提高生產(chǎn)效率、降低成本、提高產(chǎn)品質(zhì)量和服務(wù)水平，還在不斷演進(jìn)和創(chuàng)新。智能機(jī)器人、智能工廠、智能供應(yīng)鏈等方面的應(yīng)用都在不斷推動(dòng)著工業(yè)制造的進(jìn)化，使制造企業(yè)能夠更好地適應(yīng)市場需求和應(yīng)對不斷變化的環(huán)境。通過這些技術(shù)的應(yīng)用，工業(yè)企業(yè)將迎來更高效、更靈活和更具競爭力的生產(chǎn)和服務(wù)模式，同時(shí)也推動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的智能化升級(jí)。這一新發(fā)展不僅在技術(shù)上推動(dòng)了工業(yè)智能的快速發(fā)展，也為中國制造業(yè)在全球競爭中贏得更多機(jī)遇打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

圖1

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的AI技術(shù)在工業(yè)人工智能領(lǐng)域的崛起，確實(shí)已經(jīng)成為新一代智能制造的核心驅(qū)動(dòng)引擎，對各個(gè)方面都產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。在產(chǎn)品研發(fā)方面，大數(shù)據(jù)分析為企業(yè)提供了寶貴的市場洞察。通過深入挖掘大數(shù)據(jù)，企業(yè)可以更好地理解市場趨勢、消費(fèi)者需求和競爭對手的動(dòng)態(tài)。這種洞察有助于優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)、功能開發(fā)以及定價(jià)策略，從而提高產(chǎn)品的市場競爭力。在生產(chǎn)制造方面，大數(shù)據(jù)應(yīng)用帶來了實(shí)時(shí)監(jiān)測和智能化生產(chǎn)的新時(shí)代。企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)分析來監(jiān)測生產(chǎn)線的運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)識(shí)別潛在問題，并預(yù)測設(shè)備的維護(hù)需求。這有助于減少生產(chǎn)中斷，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。通過對生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，企業(yè)還可以實(shí)施持續(xù)改進(jìn)措施，減少能源消耗，降低廢品率，推動(dòng)可持續(xù)制造。在經(jīng)營管理方面，大數(shù)據(jù)分析提供了全新的決策支持工具。企業(yè)可以更好地了解供應(yīng)鏈的運(yùn)作情況，優(yōu)化庫存管理，降低成本，提高交付效率。同時(shí)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測分析有助于企業(yè)進(jìn)行市場預(yù)測和需求規(guī)劃，更好地應(yīng)對市場波動(dòng)，使得供應(yīng)鏈變得更加敏捷和高效。在運(yùn)維服務(wù)方面，大數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)了設(shè)備的遠(yuǎn)程監(jiān)控和預(yù)測性維護(hù)。企業(yè)可以通過分析設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)來實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備的狀態(tài)，并預(yù)測可能的故障。這有助于減少設(shè)備故障帶來的停機(jī)時(shí)間，提高設(shè)備的可靠性和穩(wěn)定性。同時(shí)，通過優(yōu)化維護(hù)計(jì)劃，企業(yè)還可以降低維護(hù)成本，延長設(shè)備的使用壽命?？傊?，工業(yè)大數(shù)據(jù)的充分挖掘和應(yīng)用對于工業(yè)智能制造的各個(gè)領(lǐng)域都具有巨大的潛力。它可以提升工業(yè)生產(chǎn)的效率、質(zhì)量和可持續(xù)性，使企業(yè)更具競爭力。因此，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的AI技術(shù)已經(jīng)成為工業(yè)界追求創(chuàng)新和發(fā)展的不可或缺的利器，將繼續(xù)在未來塑造工業(yè)制造的面貌。

以深度學(xué)習(xí)和知識(shí)圖譜為代表的工業(yè)人工智能技術(shù)的崛起標(biāo)志著智能制造的前沿發(fā)展，但在實(shí)踐中，機(jī)器的自主智能水平仍然面臨挑戰(zhàn)，特別是在半自動(dòng)化的工業(yè)應(yīng)用中，人類因素的重要性不容忽視。因此，近年來，"數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)+知識(shí)圖譜+人機(jī)混合增強(qiáng)智能"這一新的融合范式成為解決工業(yè)實(shí)際問題的關(guān)鍵技術(shù)支持。在工業(yè)領(lǐng)域，機(jī)器生成的結(jié)果往往需要人類的審查和干預(yù)，因?yàn)閺?fù)雜的生產(chǎn)環(huán)境和不確定性因素使得機(jī)器難以準(zhǔn)確反映實(shí)際生產(chǎn)狀況。例如，在工廠的生產(chǎn)調(diào)度中，機(jī)器雖然能夠進(jìn)行高效的計(jì)算，但難以應(yīng)對突發(fā)情況和人類經(jīng)驗(yàn)的綜合考量。因此，將人的認(rèn)知模型和經(jīng)驗(yàn)融入人工智能系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同解決問題，已經(jīng)成為工業(yè)人工智能領(lǐng)域的重要趨勢。這種融合能力有助于提高生產(chǎn)決策的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性，降低生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，從而增強(qiáng)工業(yè)制造的穩(wěn)定性和可靠性。另一個(gè)引人關(guān)注的技術(shù)是群體智能在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用。這種方法將智能體引入工業(yè)企業(yè)的人、機(jī)器和物聯(lián)網(wǎng)空間，創(chuàng)造了一種智能化的工作環(huán)境。在這個(gè)環(huán)境中，個(gè)體智能體可以自主感知、自主學(xué)習(xí)、自主決策和自主執(zhí)行任務(wù)，同時(shí)，它們也可以實(shí)現(xiàn)群體的自組織和智能協(xié)同。例如，在一個(gè)智能工廠中，機(jī)器人、傳感器和生產(chǎn)工人可以共同合作，根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能調(diào)度和生產(chǎn)優(yōu)化，從而提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。深度學(xué)習(xí)和知識(shí)圖譜等工業(yè)人工智能技術(shù)是不可或缺的，但在實(shí)際應(yīng)用中，需要綜合考慮多種因素。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、知識(shí)圖譜和人機(jī)混合增強(qiáng)智能等新技術(shù)的結(jié)合，使工業(yè)企業(yè)能夠更好地應(yīng)對復(fù)雜的生產(chǎn)環(huán)境和市場需求。這種綜合方法不僅提高了生產(chǎn)效率，還增強(qiáng)了工業(yè)企業(yè)的適應(yīng)性和創(chuàng)新能力，推動(dòng)著工業(yè)智能化的進(jìn)一步發(fā)展，為未來的智能制造打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

以上內(nèi)容節(jié)選自《數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工業(yè)人工智能：建模方法與應(yīng)用》，作者：任磊

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撰? 稿? 人：楊健亭，責(zé)任編輯：?李馨馨，審? 核? 人：曹新宇

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