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中国工程院院士柴天佑在2024全球数字经济大会“北京拉萨数字经济协同发展合作交流会”的发言

尊敬的与会领导，企业家朋友们，专家学者，还有与会代表，

    大家下午好！

    首先，感谢会议的邀请，也预祝这次会议能够圆满成功。

    数字经济一个重要的领域怎么适应新一代工业革命，所以，我们国家定位数字化、网络化、智能化，也就是我们的制造业由原来的工业自动化、信息化将会迈向智能化。为什么能迈向呢？就是因为有了新一代的信息技术，所以我今天的报告讲讲这方面一些看法。

    首先一个问题，我们讲工业革命，工业为什么会发生革命？实际上整个工业制造过程是三流交互的过程，也就是我们的原料物质最后变成产品被人们使用，这就叫物质流的改变，但是物质流的改变必须有能源流的作用，能源流和物质流怎么样去改变最后产生出高效的产品，核心在信息流，信息流是按照人的设计，从产品设计，工艺设计，产品生产，一直到产品最后的服务，全过程通过信息流来控制物质流和能源流，使得这三流交互最后达到合格的产品。

    信息流是由谁来操作的呢？在最早的时候完全是靠人，因为信息流第一是感知，感知到环境，第二识别，识别完了以后决策，决策完执行，我们在工业革命之前，纺织它的能源来自于人，它织的过程也来自于人，也就是人起到了信息流和能源流的作用，然后把布织出来，第一次工业革命是两个流发生了改变，一个流是能源流，也就是说原来是靠人来产生能源，后来发明了蒸汽机，由蒸汽代替了人的脚力，蒸汽要用在织布机上必须调速，必须得按照人的指令过程，那么调速的控制就是能源流的改变，信息流的改变，而信息流就是反馈系统，也就是我们讲的反馈，反馈控制系统改变了一个动态系统的特性，这时候在分析动态的过程当中，也就是说我怎么能设计一个控制器，使得他能够把速度控制住，这时候麦克斯韦用了三阶线性微分方程描述了整个控制过程，开启了人们用数学模型来研究生产过程，所以，后梁形成了我们学机械的，学管理的，学材料的，学电气的，都是用模型代替了实际的使用。

    第二次工业革命，实际上是当时的劳动分工的需要，因为只有劳动分工才能提高生产力，而这时候的能源发生了改变，电代替了蒸汽，在这种情况下人要分工必须得要有一个分工的装置，我们今天叫生产线，当时实际上就是一个传送带，这样使得人们在不同的岗位把料运过去，这个时候信息流的改变出现了我们今天用的控制技术，一个是PID控制技术，一个是逻辑控制技术。

    到了第三次工业革命，这时候实际上是信息流发生了改变，出现了数字计算机，数字计算机的出现引发了两场革命，一个就是人工智能，所以当时人们就在想，能不能造一台计算机，具有人一样的智慧，但是这一次的革命是失败了，所以掀起了第二次人工智能革命，而当时是把计算机通信和控制技术结合起来，研发了PLC，也叫逻辑程序控制系统，后来在70年代研发的分布计算机控制系统，有了这个系统，同时这时候人们就开始研究，我既然有了这个系统，虽然解决的是控制问题，但是我获得了数据，利用这些数据我怎么做管理，就出现了工业软件、设计软件、资源计划软件，就我们今天讲的ERP，也出现了生产过程的管理软件叫MES，这时候进入了信息化时代，所以，我们今天一直是处在第三次工业革命的成果，所以我们反复在讲如何把信息化和工业深度融合。

    为什么现在又谈到数字化、网络化、智能化，因为有一个重要的原因，我画了一张图，这张图反映了那边是一个制造过程，中间是信息系统，这个信息系统目前国际标准是三层架构，一个是资源计划，一个是制造执行，一个是控制系统，但是要操作这些系统必须得有操作者和知识工作者，也就是我们平常讲的蓝领和白领，知识工作者都是我们各个学校培养出来，有从事管理的，有从事工艺的，有从事电气的，有从事制造的，操作者就是要操作生产过程，这是我们每个企业都有相当一部分工人。

    为什么会是这样一个系统呢？信息流的改变必须从感知、识别、决策和执行，而我们的信息系统对于复杂的工况往往信息系统里没有相干的数据，就得靠人的智慧，人的眼睛，人的耳朵去获得异构数据，所谓异构就像图像、声音等等。

    为什么复杂的决策要靠人呢？就是因为决策过程当中凡是因果关系型的，我们各个学科都学了，而真正来讲我们平常所遇到的问题是三流交互的过程，往往影响不光有上游下游的影响，而且还有市场的影响，所以，这种反复的影响最后造成的系统是一个复杂的因果关系不清的系统，所以这样一个系统的决策还是靠人，这就是说人实际上到今天为止制约了企业的发展，因为不同的人能力不同、结果不同，这就是我们可以看到同样的生产企业，有的盈利，有的亏损，重要的一个原因就是复杂对环境的感知、识别和决策依靠人。现在为什么提出来走智能化呢？是人们看到了，两个原因，一个原因就是在信息化的过程当中，攒了大量的数据，人们没有利用这个数据，但是人们发现，用了大的数据量可以做出来的深度学习，可以超过人的识别能力，人识别一张图的错误率是5%，而今天的系统可以做到3.5%，超过人，人的智能行为大家总认为最难的是下围棋，但是AplhaGo反映出来，利用了人工智能的深度学习技术和强化学习技术，最后可以战胜九段高手，这就给人们一个感觉，既然我们有这些数据，既然能做到这两条，那能不能在工业里头也能够往智能化走，这就出现了工业4.0，出现了我们国家提的新型工业化。

    利用了这些大的数据，利用了今天的信息技术，这个系统将来会变成什么样？我画了一张图，这张图就是把中间的系统由原来的信息化和控制自动化系统变成一个智能系统，它和原来系统的区别是什么呢？它首先有了一个智能感知与识别，这个大家今天看到了，像我们现在识别身份证，身份证一识别就行了，人一进来刷脸就行了，这就说明感知技术的发展，有了感知和职别，这样就有可能把我们今天复杂的巡检，复杂的工况识别变成由智能系统来做，把今天生产线的好多检测和化验有可能用智能系统来做。

    第二件事就是说，把今天的控制系统能不能变成一个自优化的系统，也由他自己学自己来决策，然后使得他形成一个高性能的控制系统，我们今天的好多控制大家用的计算机，但是靠人去操作，所以，人操作的时候往往我们的产品质量为什么达不到高的质量，往往是控制系统不能够自由化，我们的整个决策，原来我们信息化的时候，是把知识工作信息化，决策靠人，能不能做人机合作，所以为什么人工智能一个方向叫人机合作，这样提高人的决策能力，再加上我们今天讲的大量数据存在，我们就有可能建立一个认知的学习系统，我们就可以建立一个自增长的系统，今天的叫法叫具身智能，实际上就是能够自学习，自增长的一个系统，如果变成这样一个系统，我们的生产上最后变成的就是最优秀的，为什么能变成优秀呢？第一，人减少了，我可以选最优秀的人，另外再加上人工智能的人机合作，使得他成为优秀的决策者、优秀的规划者和创造者，这样使得生产大量提高，所以今天为什么讲数字化、网络化、智能化，为什么讲要高效化、智能化，最终绿色化，实际上是往这儿走。

    这儿走以后我们的人到哪儿去了？实际上将会形成相当大的一个为数字产业化的队伍，我们讲产业数字化，数字产业化，必须有大量的人去研究，使得这个系统把数字化到网络化到智能化，这样做的话实际上是有困难的，而困难的主要原因是到今天为止因果关系不清的复杂系统怎么去感知、识别，怎么去决策都是今天科学技术的难题，但是为什么说现在能做到呢？就是因为信息技术的发展，我们讲信息技术有三个技术，第一个技术，是工业互联网技术，也就是说工业互联网必将会诞生工业智能系统的基础，我们今天讲建算力系统，本质上是人工智能的算力系统，他为什么能行呢？就是因为今天的移动互联网的发展，包括5G也好，包括未来的6G也好，他可以获得数据，同时算力上强大，他可以执行，所以，我们讲工业互联网。

    第二个技术，工业人工智能技术，为什么讲工业人工智能？我们今天的人工智能没有一个统一的定义，但是，它的研究目标是什么？它的研究目标就是要把人的智能行为复制和自动化，人可以去识别图像，我把你的行为复制之后比你识别的强，而人的智能行为，下棋是人的智能行为，开车是人的智能行为，现在无人驾驶也好，下棋也好，说明人工智能技术将来完全有可能把人的智能行为复制和自动化超过人，也就是说人的感知行为、人的识别行为、人的决策行为。但是到今天为止，人工智能没有统一的定义，但是，他可以分强人工智能和弱人工智能，强人工智能和弱人工智能不是指人工智能能力的大小，是指研究对象不同，以人为对象，研究具有人一样的智能，这叫强人工智能的研究。

    弱人工功能是一个场景，要求做的结果比人做的好，所以，这就叫弱人工智能，今天我们的成果大部分都是弱人工智能的成果，也就是说我们可以造一个人工智能的车，比人开的好，可以造一个系统，下棋能够打败九段高手，但是它不能两者兼顾，既然是这样，那就说明必须和场景结合，工业是个特殊场景，工业现在存在的主要问题是复杂的情况感知、识别和决策，这类东西更好是人的行为，我们今天都是靠人来做的，如果研究以他为对象，研究工业人工智能的算法。

    所以，为什么国际上把原来的工业数字研究改为工业人工智能的研究，也就是工业智能为我们提供了工业的智能算法，工业里有三种算法，一是控制自动化算法，二是信息化算法，所以这两个算法形成了新的工业软件，智能化算法未来一定会形成工业的智能化软件。第三个技术，工业元宇宙技术，什么是元宇宙技术？今天为止我们有一项技术已经是成熟了，叫虚拟现实技术，所以我们大家可以看，你那个数字上可以做的跟真人一样，可以做出好多画面，让你看的和真的一样，这个技术到今天为止就是虚拟现实技术，元宇宙和它的区别是什么？元宇宙集中还有另外一个技术，也就是把真实空间和虚拟空间进行沉浸式交互，这就给我们带来一个问题，我可以在数字空间里做一个识别决策控制系统，来和你真实系统同时进行，我来控制你和他交互，这样就解决了一个问题，因为我们在工业当中是要求可靠，所以，和我们讲的互联网的人工智能不一样，说话人工智能可以错，工业是不可以错的，有了这个技术我就可以在数字空间里看到真实空间的场景，通过数字孪生技术联系起来，同时，我可以在数字空间控制真实空间的东西。所以，这三项技术必然会引起工业往智能化走。

    我下边举两个案例，我们从2018年开始做这件事，我们这个实验室，当然我们是国家重点实验室，是专门和人工智能领域里和系统相连，就是和工业上怎么做，我这儿画了一张图，这张图是生产电熔镁砂，电熔镁砂是国家的战略物资，它主要是用在航天航空的耐火材料，都离不了它，但是它的菱镁矿的熔化点很高，3000多，所以到今天为止没有一个炉子能够是3000多，我们炼钢就是1500多，所以，在这种情况下，就得用耐火材料砌一个炉子，然后周围放上铁皮，它的熔化温度是3000度，3000度怎么能产生呢？它采用埋弧方式，什么叫埋弧方式？先放一点料，把三相电极和料之间控制产生一个熔化电流，把这些料化完以后再往上加料，所以整个生产过程是10个小时，不断的加料，等到熔池到炉顶的时候结束。

    所以这个生产过程必须有三个人，一个人是感知，感知什么呢？这个料化没化完，化完以后马上发出信号，因为那个东西只能拿眼睛来看，里边的数据也拿不出来，所以，人爬到炉体去看，第二个问题，如果燃烧不好的话就会在炉皮上出现红点，红点每次都得去巡逻，发现红点以后马上告诉把控制系统调整，把电流减少，让红点去降，这也得靠人的眼睛，但是，这个环境很恶劣，雾很大，所以人有时候往往看不清的时候那个地方就穿漏了，这样造成产品质量的问题和安全问题。所以这是一个人。还有一个人控制，控制的人怎么办呢？因为这个过程是一个动态的过程，所以如果一个控制器不能自学习的话是用不上的，所以只能靠人，人看着电流表来决定我怎么控制，因为人至少有眼睛，有手，识别判断自己来，但是要想把产品质量好的前提下单独能耗最少，那还得要工程师来决策，我这个熔化电流是多少，所以，整个生产过程是这么三个人。

    所以，这就反映了，从感知、识别、决策、控制，一个智能化就是把它做成一体的。

    下边我们往下，怎么做呢？我画了这张图，这张图什么意思？我用今天的信息技术，在现场安一个边缘系统，边缘系统起两个作用，一个作用去决策电流到底应该给多少，另外，他有一个识别模型，去看什么时候该加料，什么时候出现了异常，马上和控制系统连起来，这样变成识别决策和我怎么调让控制系统自学习，但这三项功能用边缘系统，但是这个模型不能够在线去学，所以，要学它怎么办？我就得把它的数据和图像整个拿到另外一个地方，我们讲叫基础设施，也就是说人工智能的基础设施，到那里边我可以在那里边把整个过程实时的进行数字孪生，我利用孪生的模型去识别，孪生的模型去决策、去控制，而且我还要看到整个生产过程超过人的眼睛，因为人在操作的时候看不到炉子，因为污染很严重，也看不到控制系统是什么样，只看到操作盘，能不能让这个人把所有的都能看到？然后能够自学、自优化。

    这是画了一下系统，用今天的技术，用服务器技术，我可以做成控制系统，然后我可以用5G来做成传递连接系统，我用元宇宙可以做出去看整个炉子的监控而不是我们现在必须得要操作人员明白才能看到那个曲线，现在不用看曲线，完全我可以看到实际的场景和数据结合，这样的话这个系统，大家可以看到，这边是真实场景，那边是虚拟场景，但虚拟场景监控真实场景时候，我可以把所有的现场，我首先可以给你监控了，这是原来操作者看不到的，我可以看你的控制室，我可以把你的控制室也看到，我可以看操作者操作盘，操作盘跟这个完全一样，是因为数字孪生技术，数据是对的，然后我可以把炉盖打开，我可以看里边的燃烧情况，我可以通过距离，第二个是识别，那边已经发现红了，实际上白的时候我就给他识别出来了，我给他增强现实，这边才逐渐发红，就是超过人的眼睛，这边才浮现出来，这时候人看到的时候是这些，但实际上那个系统早就把信号发出去了，这是我怎么优化这个系统，这边是真实的屏幕，那边是虚拟场景，但是他俩的屏幕完全一样，为什么？数据完全一样，这叫数字孪生技术。

    以后我就可以看，一看如果我这个控制效果一旦不好，我马上就可以启动自学习，我重新学习这个控制器，所以那边是自学习，学习不影响这边，这边还照样自己生产，那个是在数字化做，做完以后在数字孪生模型上实验效果如何，如果效果好我就可以把这个参数发出来，你看这时候控制不好，那边好，这样我把数据发出来，当然，因为这是200里之外的控制，所以，在现场得有一个人看整个数据对，也就是传输上不要有什么问题，那个系统完全最后变成和那个一条线，所以，这就是反映了智能化系统。

   原来那边是人在那儿操作，现在就是无人了，所以，整个系统一炉下来增加4000多块钱，也就是原来利用大概20%，现在能到30%，而且，他的电耗节省了8.82%。

    下边我再举一条生产线，怎么样让决策者更聪明，怎么样把一条线最后变成那些操作人员都不用了，让他能够自学习，我这儿画了一张图，那边那几张图是给厂长做的，让厂长无论到哪儿都可以看到生产的各个车间的生产状况，因为他关心数据，另外一个，他可以看到任何一台设备用型状况，然后那边是他的决策，决策什么呢？这面是他的决策看的信息，我可以用大数据可视化，中间是他的决策，他给一个决策，我马上后台就可以给他算一个决策，这个决策给他以后到底哪个好，只要一按按钮两个决策就预测去了，预测出来结果哪个好选哪个，用一段以后，因为系统自学习，就像下棋一样，自己老在那儿学习最优，最后使得这个系统能够取得很好的效益，因为我拿来的目的，拍片子是他们自己拍的，当时拍的原因我截了一段，因为当时在辽宁，中国在开全球工业互联网大会，大会里的典型案例就是这个案例，这个东西是我们在2019年开始做的，正好2020年赶上疫情，这个厂子没停，因为它不用人记录，人都在外边，所以整个的各种指标都超过原来的系统，这就是智能化的作用。

    这就是我的报告，谢谢大家。