留言送書 | 數(shù)據(jù)驅動的工業(yè)人工智能：原理、應用及發(fā)展

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書籍介紹

▊《數(shù)據(jù)驅動的工業(yè)人工智能：建模方法與應用》，任磊?編著

工業(yè)人工智能領域必備指南，國家重點研發(fā)計劃首席科學家傾力打造。

本書從工業(yè)大數(shù)據(jù)分析所面臨的實際應用問題和工業(yè)AI模型的構建方法兩條內容主線，介紹數(shù)據(jù)驅動的工業(yè)智能，使得理論與應用實踐深度融合；將工業(yè)AI模型的建模思路結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)驅動的工業(yè)AI模型開發(fā)的介紹中既注重對理論知識的介紹，也將各章節(jié)知識點串聯(lián)起來形成一個立體、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。

以深度學習為代表的新一代人工智能技術，都建立在數(shù)據(jù)驅動的理論與方法基礎之上。例如，AlphaGo是建立在數(shù)百萬盤圍棋對局數(shù)據(jù)的基礎上，通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡和強化學習算法來提升對弈水平。深度偽造技術（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)的基礎上，進行預訓練和微調，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則構建在數(shù)百萬英里的自動駕駛數(shù)據(jù)之上，用于改進自動駕駛系統(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)絡將成為無源之水、無米之炊。數(shù)據(jù)不僅是訓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。數(shù)據(jù)為模型提供了豐富的上下文和實例，使其能夠學習和模仿人類智能。因此，數(shù)據(jù)驅動是新一代人工智能技術成功的關鍵，缺乏足夠的數(shù)據(jù)支持將限制其能力，無法實現(xiàn)真正的智能應用。

以云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、5G等為代表的新一代信息通信技術，正推動全球工業(yè)制造業(yè)邁向數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化。國務院《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》指出，數(shù)據(jù)要素作為新型生產(chǎn)要素，成為推動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的核心引擎。工業(yè)制造業(yè)正迎來數(shù)字化轉型的浪潮，而在這個過程中，充分挖掘和發(fā)揮工業(yè)數(shù)據(jù)的內在價值變得至關重要。工業(yè)企業(yè)可以通過深入分析工業(yè)數(shù)據(jù)中隱含的高價值信息來提高其生產(chǎn)質量、降低成本，并提高整體效率。此外，通過深化利用全產(chǎn)業(yè)鏈和全價值鏈的數(shù)據(jù)，企業(yè)還可以實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈的全面優(yōu)化，進一步提升競爭力。近年來，新型制造模式和技術，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)模多源異構跨領域工業(yè)數(shù)據(jù)的獲取和處理提供了機會，推動了工業(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、重機理、強關聯(lián)等特征，這些特點與工業(yè)制造的復雜性相符。然而，許多工業(yè)數(shù)據(jù)也存在機理不清晰的“黑盒”現(xiàn)象，傳統(tǒng)的基于機理或經(jīng)驗知識的建模分析方法在應對工業(yè)智能化應用中的挑戰(zhàn)時顯得力不從心。因此，迫切需要探索數(shù)據(jù)驅動的工業(yè)人工智能新理論和新技術體系。這些新理論和技術可以幫助工業(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)律和價值，為制造業(yè)數(shù)字化轉型提供堅實的支持。隨著工業(yè)智能化應用不斷發(fā)展，這些新理論和技術將成為推動工業(yè)制造業(yè)未來發(fā)展的關鍵引擎，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域，已經(jīng)成為國家戰(zhàn)略的一部分。國務院發(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，強調了工業(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是將通用人工智能技術與工業(yè)領域的機理、經(jīng)驗知識和應用深度融合，使工業(yè)系統(tǒng)具備自感知、自學習、自決策、自執(zhí)行、自適應等智能特征。這一智能化的轉變旨在提升產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理、運維服務等全生命周期活動的智能水平，實現(xiàn)更高效、更靈活、更智能的工業(yè)制造。工業(yè)人工智能的關鍵挑戰(zhàn)在于工業(yè)系統(tǒng)的復雜性，涵蓋了零部件級、單元設備級、產(chǎn)線車間級、企業(yè)級、產(chǎn)業(yè)鏈級等多個層面，以及多學科領域的科學機理和專家經(jīng)驗知識。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)領域問題深度融合，以應對這些多維度的挑戰(zhàn)。近年來，以深度學習為代表的數(shù)據(jù)驅動工業(yè)人工智能成為工業(yè)人工智能領域的熱點研究方向。深度學習技術被廣泛應用于處理工業(yè)問題中的機理復雜但機理不清的情況，如產(chǎn)線故障診斷、復雜產(chǎn)品質檢、工業(yè)部件壽命預測等。例如，北京航空航天大學提出了適用于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)跨域異質耦合數(shù)據(jù)的“寬度-深度-序列”融合學習模型和工業(yè)低質數(shù)據(jù)精準表征學習模型等，并將這些模型應用于復雜工業(yè)系統(tǒng)質量預測。同時，由于工業(yè)領域存在小樣本數(shù)據(jù)和相似應用場景，遷移學習也成為實現(xiàn)工業(yè)智能自適應的有效手段。另一方面，知識圖譜等知識工程技術被應用于解決工業(yè)問題中的影響因素和關聯(lián)關系繁多但機理相對簡單的情況，如產(chǎn)品跨階段協(xié)同優(yōu)化設計和供應鏈風險管控等。工業(yè)人工智能技術的廣泛應用已經(jīng)成為提高制造業(yè)競爭力和實現(xiàn)智能制造的關鍵因素之一。它不僅可以提高生產(chǎn)效率、降低成本、提高產(chǎn)品質量和服務水平，還在不斷演進和創(chuàng)新。智能機器人、智能工廠、智能供應鏈等方面的應用都在不斷推動著工業(yè)制造的進化，使制造企業(yè)能夠更好地適應市場需求和應對不斷變化的環(huán)境。通過這些技術的應用，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)和服務模式，同時也推動整個產(chǎn)業(yè)鏈的智能化升級。這一新發(fā)展不僅在技術上推動了工業(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遇打下堅實基礎。

圖1

數(shù)據(jù)驅動的AI技術在工業(yè)人工智能領域的崛起，確實已經(jīng)成為新一代智能制造的核心驅動引擎，對各個方面都產(chǎn)生了深遠的影響。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、消費者需求和競爭對手的動態(tài)。這種洞察有助于優(yōu)化產(chǎn)品設計、功能開發(fā)以及定價策略，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)應用帶來了實時監(jiān)測和智能化生產(chǎn)的新時代。企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)分析來監(jiān)測生產(chǎn)線的運行狀態(tài)，及時識別潛在問題，并預測設備的維護需求。這有助于減少生產(chǎn)中斷，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質量。通過對生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)進行分析，企業(yè)還可以實施持續(xù)改進措施，減少能源消耗，降低廢品率，推動可持續(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鏈的運作情況，優(yōu)化庫存管理，降低成本，提高交付效率。同時，數(shù)據(jù)驅動的預測分析有助于企業(yè)進行市場預測和需求規(guī)劃，更好地應對市場波動，使得供應鏈變得更加敏捷和高效。在運維服務方面，大數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)了設備的遠程監(jiān)控和預測性維護。企業(yè)可以通過分析設備運行數(shù)據(jù)來實時監(jiān)控設備的狀態(tài)，并預測可能的故障。這有助于減少設備故障帶來的停機時間，提高設備的可靠性和穩(wěn)定性。同時，通過優(yōu)化維護計劃，企業(yè)還可以降低維護成本，延長設備的使用壽命?？傊?，工業(yè)大數(shù)據(jù)的充分挖掘和應用對于工業(yè)智能制造的各個領域都具有巨大的潛力。它可以提升工業(yè)生產(chǎn)的效率、質量和可持續(xù)性，使企業(yè)更具競爭力。因此，數(shù)據(jù)驅動的AI技術已經(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。

以深度學習和知識圖譜為代表的工業(yè)人工智能技術的崛起標志著智能制造的前沿發(fā)展，但在實踐中，機器的自主智能水平仍然面臨挑戰(zhàn)，特別是在半自動化的工業(yè)應用中，人類因素的重要性不容忽視。因此，近年來，"數(shù)據(jù)驅動+知識圖譜+人機混合增強智能"這一新的融合范式成為解決工業(yè)實際問題的關鍵技術支持。在工業(yè)領域，機器生成的結果往往需要人類的審查和干預，因為復雜的生產(chǎn)環(huán)境和不確定性因素使得機器難以準確反映實際生產(chǎn)狀況。例如，在工廠的生產(chǎn)調度中，機器雖然能夠進行高效的計算，但難以應對突發(fā)情況和人類經(jīng)驗的綜合考量。因此，將人的認知模型和經(jīng)驗融入人工智能系統(tǒng)，實現(xiàn)人機協(xié)同解決問題，已經(jīng)成為工業(yè)人工智能領域的重要趨勢。這種融合能力有助于提高生產(chǎn)決策的準確性和實時性，降低生產(chǎn)風險，從而增強工業(yè)制造的穩(wěn)定性和可靠性。另一個引人關注的技術是群體智能在工業(yè)領域的應用。這種方法將智能體引入工業(yè)企業(yè)的人、機器和物聯(lián)網(wǎng)空間，創(chuàng)造了一種智能化的工作環(huán)境。在這個環(huán)境中，個體智能體可以自主感知、自主學習、自主決策和自主執(zhí)行任務，同時，它們也可以實現(xiàn)群體的自組織和智能協(xié)同。例如，在一個智能工廠中，機器人、傳感器和生產(chǎn)工人可以共同合作，根據(jù)實時數(shù)據(jù)進行智能調度和生產(chǎn)優(yōu)化，從而提高生產(chǎn)效率和質量。深度學習和知識圖譜等工業(yè)人工智能技術是不可或缺的，但在實際應用中，需要綜合考慮多種因素。數(shù)據(jù)驅動、知識圖譜和人機混合增強智能等新技術的結合，使工業(yè)企業(yè)能夠更好地應對復雜的生產(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，還增強了工業(yè)企業(yè)的適應性和創(chuàng)新能力，推動著工業(yè)智能化的進一步發(fā)展，為未來的智能制造打下了堅實的基礎。

以上內容節(jié)選自《數(shù)據(jù)驅動的工業(yè)人工智能：建模方法與應用》，作者：任磊

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撰? 稿? 人：楊健亭，責任編輯：?李馨馨，審? 核? 人：曹新宇

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