構建智能系統，尤其是數量巨大的初級智能系統，并非首先用到人工智能，而是首先用到由長期的工業技術積累所形成的工業智能和其它智能技術。 1 智能系統的定義與識別 實現智能制造，需要構建和識別各式各樣的智能系統。符合以下特征的任何一個級別的人造系統，可以認為是智能系統。 類比于人腦的認知能力，《三體智能革命》作者們對人造系統的智能特征做了提取，將智能系統分成三類： 初級智能系統具備三個基本特征：狀態感知、自主決策、即刻執行，即前面提到的有感知，自決策，善動作。其決策依據通常依靠科學效應來實現(例如利用光敏傳感器自動開啟和調光的智能路燈，數控車床防撞刀裝置等)，由工業智能實現，無需嵌入計算系統; 恒定智能系統具備四個基本特征：狀態感知、實時分析、自主決策、精準執行。這類系統效率極高，自主工作，但是智能水平在構建時預先設定，難以改動(例如具有感知衣料特性并自動決定洗衣策略的智能洗衣機)。這樣的系統必須嵌入計算內核，嵌入軟件和知識，以工業智能為主，在自主決策環節引入少量人工智能； 開放智能系統具備五個基本特征：狀態感知、實時分析、自主決策、精準執行、學習提升。具備這五個特征的人造系統是高度智能、有一定認知能力的系統，具備了自我改善、學習提升的持續發展能力(例如具有深度學習能力、可借助網絡共享知識，并自主更新和優化程序的智能機器人)。這樣的系統具備強大的計算能力，需要使用人工智能技術或認知計算技術，可以實現對大數據的分析與處理，能不斷應用、積累和創造知識。 由此可知，構建智能系統，尤其是數量巨大的初級智能系統，并非首先用到人工智能，而是首先用到由長期的工業技術積累所形成的工業智能和其它智能技術。 2 工業智能 工業智能主要是依靠豐富的科學效應在工程技術領域的應用來實現的。 2.1 科學效應與工程技術 科學效應是幾何效應、物理效應、化學效應、生物效應的統稱。效應來源于科學研究與發現，但是在工業領域獲得了極為廣泛的應用。如果仔細分解一個機器設備，其中每一個關鍵子??能都是由科學效應實現的，例如洗衣機靠離心力脫水甩干，空調靠相變制冷。 科學效應是工程技術的實現依據和解決技術問題的根本，用好一個效應可以獲得幾十項發明專利。發明家愛迪生的1023項專利里只用到了23個效應;飛機設計大師圖波列夫的1001項專利里只用到了35個效應。 科學效應：效應物質在外部物質屬性輸入作用影響下所形成的屬性輸出，輸入和輸出形成了特定的因果現象。例如，離心力、相變、熱膨脹、雙金屬結構、形變、電場、磁場、電磁場、電致伸縮、磁致伸縮、電致變色、磁流體、壓電效應、傳導、對流、輻射、毛細管、衍射、電解、爆炸、磁熱效應、超導、多普勒效應、馬格努斯效應、珀耳貼效應、韋森堡效應等(了解更多的效應，可參閱作者今年1月出版的《TRIZ進階及實戰》一書)。 2.2 以物理效應構建的智能系統 在工業革命的早期，人類就利用科學效應來實現各種功能，以增強對機器的自動控制。先來看一個第一次工業革命時期的蒸汽機轉速調節器，當蒸汽機轉速增加時，離心力導致飛球升高帶動氣閥開口減小，蒸汽機轉速隨之降低;反之，蒸汽機轉速降低時，飛球下降使得氣閥開口變大、蒸汽機的轉速便隨之提升。依靠這樣的機制，蒸汽機轉速就能自動保持基本恒定。離心力這個物理效應在這里起到了關鍵作用。 這個結果是符合初級智能系統的基本定義的。實際上這個控制系統的狀態感知是由飛球來承擔的，飛球轉動時離心力所形成的向上的分力，克服了重力。重力與離心力博弈的結果形成了自動決策，實時反映在飛球的高低變化上，通過連桿機構實現了對閥門的實時調節(即刻執行)。這樣的自動化調節機構完全替代了過去由人來做的調節工作，遂人愿，全自動。 案例不同，原理相通——自動識別工人的手是否在沖床下方的自動檢測設備，讓機器軋手成為了歷史，而其工作原理，不過是一個紅外成像傳感器;酒店或倉庫的防火自動噴淋裝置，其工作原理是一個盛有酒精的細玻璃管，感知到高溫可以自動炸裂;飛機上的自動除冰裝置，是通過激光掃描翼面來檢測結冰情況，并自動啟動加熱裝置來除冰。從過去到現在，類似的例子數不勝數。 2.3 以生物效應構建的智能系統 借用某些生物效應來實現智能系統的案例更為有趣。在電視劇《大染坊》中，主人公陳壽亭把魷魚爪放入正在加熱的染缸中。如果魷魚爪很快打卷了，就是到了最合適染布的水溫，他就立即指揮工人把棉布放入染缸。在這里，魷魚爪的生物效應(遇熱打卷)起到了傳感器的作用。 自2013年以來，英國警方使用蜜蜂作為傳感器來緝毒獲得了不錯的效果。蜜蜂的嗅覺靈敏度高出緝毒犬百倍以上，其特點是聞到了毒品的味道就伸舌頭，舌頭可以被紅外傳感器探測到。于是，利用這個生物效應，人們把訓練好的蜜蜂無損地固定在一個標準的塑料卡件內，每次以6個蜜蜂為一組，放在一個箱式探測器之內，然后用來檢測行李。如果同時有3個蜜蜂伸出舌頭，就說明行李中藏有毒品。這種技術明顯地提高了檢測成功率。 2.4 以工業軟件構建的智能系統 工業軟件由編程語言、系統軟件、應用軟件和介于這兩者之間的中間件組成。它們是數字化革命的成果，是信息技術與工業技術相結合的產物。數字化的所有的基本功能，其實都是由科學效應來實現的，例如電場形成了計算的0和1，磁場形成了存儲的0和1，電磁場形成了無線網絡的0和1，等等。因此，軟件不過是調用低層硬件通過科學效應來執行各種功能的計算機指令的程序集合。 工業軟件可以分為機械自動化、生產自動化、企業信息化等不同的大門類。還可以分為CAX、ERP、PLM、MES、OA、EB等不同用途的軟件，也可以細分為PLC、DCS、PAC/PLMC、SCADA、工控機、嵌入式系統、信息安全、生產安全、工控供應鏈、工業以太網、現場總線、無線通訊、低/中/高壓變頻器、運動控制、機械傳動、電機、電氣連接、工業機器人、機器視覺、離散傳感器、分析測試儀表、顯示控制儀表、工業電源、機箱機柜、低壓電器等專屬用途軟件。 以《三體智能革命》中提到一個飛機關聯設計案例為例，在給定飛機方案的情況下做好了CAD設計建模，形成了數字化樣機。如果飛機在風洞試驗中被確認需要做外形的優化與調整，就會遇到很大的麻煩，只要外形一變，內部所有有關聯的結構件全部要跟著變。但是早期軟件是做不到關聯修改的。設計人員只好全部重新所有的相關結構件，這些重復性的勞動讓設計人員苦不堪言。 而關聯設計就可以解決這個問題。通過定義飛機設計總體參數及傳遞上下游和各專業之間接口關系的骨架模型，實現設計信息的有效傳遞和控制。飛機外形一變，引發骨架模型的相應變更，設計軟件基于特定算法，可以自動檢測到裝配關系上不匹配的零部件，并經過分析計算之后，做出自適應的更改，自動引導大約60%以上的相關結構件的自動變化，這就是一種典型的智能設計，它體現了“狀態感知、實時分析、自主決策、精準執行”的智能特征。 3 工業智能與智能制造 上述案例表明，很多人造系統中的智能，都是屬于長期的工業技術積累所形成的、利用科學效應來實現的工業智能——系統有明確的狀態感知和信息輸入與輸出，有著自動的決策，有著快速而靈敏的執行結果。它們可以是機械技術實現的，可以是電子技術實現的，也可以是生物技術實現的，或者是綜合實現的。 對企業而言，任何的工具以實用為根本。在能用電子驅蚊器、噴霧器、紫外滅蚊器等技術手段來驅蚊、殺蚊的地方，就不要用高射炮來打蚊子。工具適用、并且有提升和改進的余地，才是最佳選擇。 智能制造的原理其實并不難懂——網絡無所不在、知識在任何場景下以數字化形式調用，用盡可能多的數據流動與盡可能少的成本物耗來滿足個性化定制的需求。企業首先要做的，是在充分認識自身發展水平的基礎上，找到一個適合企業自身條件和發展方向的快速提升的路徑。其次，是讓企業里的機器設備變得更加柔性，機器上的數據更加有序自由流動。 只要機器設備能夠比較“聰明”，如能夠自動感知人的存在而不傷人，能夠修改幾行軟件代碼就調整了機器功能，能夠在任務變動的情況下自我調整生產節拍，能夠自動識別并剔除缺陷產品，能夠長時間、高質量地生產產品等，這樣就能替代一大部分人的體腦工作，就可以釋放巨大的生產力，甚至就可以改變生產關系。而構建這樣的智能系統，并不一定需要人工智能的介入，基本上可以用工業智能來實現，因此，對于初級智能系統和恒定智能系統的應用是企業起步的重點。 但即使是初級智能系統，在我國的企業里也沒有得到普及應用，很多設備還是啞設備、笨設備，還是會傷人，還是不自動，還是難以調整功能。大力發展以初級智能系統為核心的工業智能，是讓設備變得更聰明、讓企業走向智能制造的初始路徑。 4 人造智能與人工智能 《三體智能革命》中定義：人造智能是人造系統所具有的一種模仿、拓展和超越人類智能的能力。 人造智能包含了所有由人開發和建立的人造系統的智能，例如源于信息技術領域的人工智能、認知計算、黑暗森林、互聯網大腦等，以及源于制造技術領域的基于傳感器和自動化技術的工業智能等。 作者已經在此前專門撰文指出，目前市場上流傳的“智能制造里面的智能是人工智能”的說法，是不正確和片面的，具有較大的誤導作用。正確的說法是：“智能制造里面的智能是人造智能” 人工智能的發展已經經歷了兩起兩落，現在正處于第三次蓬勃興起的大好時期。目前，過分夸大和貶低人工智能都是不可取的。人工智能的很多研究成果，已經可以期待在數年后真正用于制造業的生產過程。但是在今天，其實用性還是有一定的問題的，需要時間來優化和成熟。如果能夠有人工智能的技術立即用于智能制造當然好，但是，如果沒有馬上能用于智能制造的人工智能技術，智能制造就不能發展了嗎?事情當然不是這樣。 其實，問題的實質在于概念的混淆和理解的偏差。因此澄清概念，正確理解智能制造就變得非常重要。 我們今天要實現的智能制造，是基于人造智能(而并非僅僅是人工智能)的智能制造。其中，源于工業領域長期積累的工業智能，與源于信息領域的人工智能，是要相互借鑒和融合的。以這兩種智能技術為主體，兼顧其他智能技術，才是今后智能制造技術的主流發展方向。而如前所述，對于目前普遍處于工業1.X～2.X水平的中國企業來說，首先需要的，并不是高大上的人工智能，而是長期積累的工業智能。起步于工業智能，逐漸融入人工智能，才是更適于中國企業的智能制造之路。 人工智能走向成熟的市場應用大概還需要5年左右的時間，這正好是工業智能大有作為的時期。 5 小結