中國工程院院士李培根：產(chǎn)業(yè)智能無處不在

7月23日消息（樂思）近日，由物聯(lián)網(wǎng)智庫與摯物AIoT產(chǎn)業(yè)研究院聯(lián)合主辦的“2021 摯物·AIoT產(chǎn)業(yè)領袖峰會”（簡稱“摯物大會”）于7月22日在北京香格里拉酒店盛大開幕。

會上，中國工程院院士李培根作為首位出場的嘉賓，帶來了《產(chǎn)業(yè)智能何處尋覓》的主題演講。他表示，很多企業(yè)人士對智能進一步應用的感覺依然是云里霧里。事實上，產(chǎn)業(yè)智能可以在普通的過程中，可以在平凡的事務里，也可以在企業(yè)的外部世界中，更可以在“云端”。

過程中

李培根以大型船舶發(fā)動機領域的質檢環(huán)節(jié)為例，提出了工藝智能的引入可以讓事后質量檢測走向實時在線的監(jiān)測和預測，從而推動質量管理模式的根本性變化。

如工藝智能（需工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、5G）。在大型船舶達點擊領域，焊接占據(jù)日常生產(chǎn)工作的70%，在質檢環(huán)節(jié)中，需要將各個構建吊裝至專門的質檢車間，采用各類無損檢測設備，提出和修復質量不合格的購件。當發(fā)現(xiàn)深層次的焊接質量問題時，與焊接行為本身通常已經(jīng)脫鉤了3至15天左右，很難追溯原因，形成較大的損失。

李培根指出，工藝智能的引入，利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的各類融合技術，以不低于1000hz的頻率進行各類工藝參數(shù)的高頻采集。根據(jù)材質特性，以極高的頻率快速調用后端封裝好的具體機理算法進行分。從而使得質量問題在焊接但愿之中即刻解決。

“工業(yè)智能可以讓事后質量檢測走向實時在線的監(jiān)測和預測，這是一種質量管理模式的根本性變化。這里面對時延的要求就需要5G。”

同樣在過程中，如氣保焊的影響機理，只有有效梳理后的機理模型，才能在焊接過程中，直接捕捉到焊縫質量問題，而不是事后再進行監(jiān)測，要實現(xiàn)在線監(jiān)測質量，就需要這種稀缺性、高技術價值的機理模型。

平凡里

李培根以數(shù)字化供應鏈管理問題為例，原來，信息不透明影響系統(tǒng)整體效率。供應鏈的上下游主題處于一種復雜的博弈關系當中。

此外，交易雙方新人成本較高。同樣由于信息不對稱，采購方與供應商進行交易的各個環(huán)節(jié)，均需采取某些手段對產(chǎn)品進行甄別、挑選、驗證等，兒供應商亦需提供證明。交易糾紛難以處理，目前的供應鏈可覆蓋數(shù)百個階段，跨越數(shù)十個地理區(qū)域，涉及的主題橫跨各個行業(yè)，糾紛時，舉證困難，責任分配難明確。

以及還存在非法行為追蹤困難的問題，當供應鏈的產(chǎn)品被發(fā)現(xiàn)出現(xiàn)問題時，由于供應鏈結構高度復雜，追蹤產(chǎn)品流程，精準的確定出現(xiàn)問題的緩解是一項極為耗時費力的工作。

廣度擴展／數(shù)字化供應鏈，區(qū)塊鏈可幫建立安全的分布式的賬本，上面信息對交易各方均是公開的。通過“智能合約”技術，可以把企業(yè)間的協(xié)議內(nèi)容以代碼的形式記錄在賬本上，一旦協(xié)議條件生效，代碼自動執(zhí)行。譬如采購方與供應商進行交易時，即可在鏈上創(chuàng)建一條合約，合約內(nèi)容在物流數(shù)據(jù)表明貨物已經(jīng)抵達地點時，貨款發(fā)送給供應商，這樣一來只要物流抵達的信息發(fā)出，貨款將自送轉出。

“區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)安全不可變，智能合約上代碼的強制執(zhí)行性，賴賬毀約難。”

李培根認為，對供應商隊伍的動態(tài)管理，以及對供應鏈效率的提升，可以幫助在生產(chǎn)淡季有加工需求的小型企業(yè)直接找到合適的生產(chǎn)廠商，甚至利用智能合約自動下單采購。這些小型企業(yè)可以跳過中間商環(huán)節(jié)，從而節(jié)省成本；同時，這也有助于激活生產(chǎn)廠商的空置產(chǎn)能。

對于“簽名”，智能也能融入其中。李培根介紹說，總部設在舊金山的DocuSign就是為了改變簽名方式而成立的。通過智能手機或平板電腦即可完成手寫簽名，免除了使用傳真或郵件簽名的麻煩。通過數(shù)字簽名驗證用戶的真?zhèn)危哂蟹尚碾娮雍灻?。公司可以引導客戶在完成電子簽名后進入程序里，以便于管理全部電子合同。從服務各大企業(yè)入手，使得服務于大公司的小公司也沿用DocuSign簽訂合同。

外部世界

李培根通過剖析工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能電網(wǎng)、能源互聯(lián)網(wǎng)等領域，進一步介紹了企業(yè)對于云平臺、5G、AI、區(qū)塊鏈等產(chǎn)業(yè)智能的應用。

開放世界更需要云平臺＋5G。波士頓動力公司正準備發(fā)布其首款面向開放世界的商用四足機器人“Spot”，可應用于檢查管道或者繪制3D建筑工地地圖等一系列用例。Spot可在開放世界環(huán)境中進行，在崎嶇的地形上保持平衡，并可自行在已繪圖區(qū)域進行導航，技術的長足發(fā)展促使在城市街道、大學校園和建筑工地應用機器人成為可能，因此，圍繞此類解決方案進行的實驗如今可以賦予領軍企業(yè)極大的競爭優(yōu)勢。機器人的應用范圍不再局限于與企業(yè)內(nèi)部，而是可以應對各種操作條件，人口稠密空間甚至其他自動化設備。機器人走出以往的受控倉庫和制造環(huán)境，為各行各業(yè)帶來發(fā)展機遇。

對于碳達峰、碳中和，企業(yè)也需要考慮。充分利用柔性配電、虛擬電廠、電化學儲能、有序充電等技術，加強配電網(wǎng)互聯(lián)和智能控制，促進高比例分布式新能源就地消納。因地制宜建設獨立性微電網(wǎng)，促進分布時電源、電動企業(yè)、電能終端、新型儲能多元負荷聚合互動，參與電網(wǎng)調峰和優(yōu)化運行。在工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)制造、電力供應、交通運輸、居民采暖、家庭電氣化等五大領域，拓展電替代廣度深度，推進電能替代技術發(fā)展和應用，提升終端消費電氣化水平。

云端

李培根提出，大量跨行業(yè)、跨領域的各類工業(yè)經(jīng)驗、知識、方法將以工業(yè)APP、工業(yè)微服務組件（類似集成電路IP）的形式沉淀到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺之上。

云深不知處，數(shù)據(jù)科學與AI／ML的支撐。其核心是人工智能機器學習的引擎，其輸入是三百六十度的全景數(shù)據(jù)，不僅僅是機器數(shù)據(jù)，更重要的是一些企業(yè)數(shù)據(jù)、ERP數(shù)據(jù)、維修工單等，很多客戶的機器設備根本沒有聯(lián)網(wǎng)、大多數(shù)客戶直郵20%的聯(lián)網(wǎng)。“風機的機油”也可以做預測性的維護的分析，其他的數(shù)據(jù)還有來源于工業(yè)智能環(huán)境、地理位置、交通等。

據(jù)介紹，依托強大的Data Science，UPTAKE平臺已經(jīng)擁有超過21億小時的機器學習，連接了130萬工業(yè)設備并不斷在增加，還有6萬個失效模型，所以即使設備不聯(lián)網(wǎng)，UPTAKE平臺也可以通過這些失效的模型來預估機器設備大約會是怎么壞掉。2018年初，UPTAKE平臺一天的數(shù)據(jù)交易量已到紐約證劵交易所的六倍以上。

最后，他還提出，讓智能沉淀在芯片等硬件中，沉淀在工業(yè)App里。

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