全球速看：中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院顧維璽：人工智能與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)助力實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展

（CWW）9月8日，由中國通信學(xué)會、福建省工業(yè)和信息化廳、福建省通信管理局主辦，中國信息通信研究院、中國工信出版?zhèn)髅郊瘓F(tuán)、廈門市工業(yè)和信息化局、廈門市通信管理局、廈門市商務(wù)局（廈門市會展局）、廈門國貿(mào)會展集團(tuán)有限公司承辦的2022中國國際工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展大會在福建省廈門市成功召開。中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院智能化研究所副所長顧維璽在主題演講中表示，當(dāng)前工業(yè)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，與此同時，隨著算力和算法的提升，人工智能技術(shù)，特別是深度學(xué)習(xí)技術(shù)，已經(jīng)全面滲透到工業(yè)各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)過程中，正成為工業(yè)領(lǐng)域研發(fā)、制造、售后的核心引擎。

【資料圖】

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)重塑產(chǎn)業(yè)發(fā)展新格局

如果說消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的上半場，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)作為企業(yè)、行業(yè)、產(chǎn)業(yè)、區(qū)域全要素互聯(lián)的主要方式，推動形成了數(shù)字與實(shí)體相互交融、物質(zhì)與信息耦合驅(qū)動的創(chuàng)新發(fā)展模式，大幅提升了全要素、全產(chǎn)業(yè)鏈的組織形態(tài)變革，有效推動了我國經(jīng)濟(jì)的質(zhì)量變革、效率變革與動力變革，成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的下半場。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)到底是什么呢？在顧維璽看來，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)不同于人工智能、5G等單純的技術(shù)，它更多的是一種融合新一代信息技術(shù)與先進(jìn)制造業(yè)創(chuàng)新的先進(jìn)業(yè)態(tài)，將人-機(jī)-物-料-法-環(huán)全面互聯(lián)，工業(yè)生產(chǎn)全要素、全產(chǎn)業(yè)鏈、全價值鏈全面鏈接的新型數(shù)字基建，也是重塑我國工業(yè)生產(chǎn)制造和服務(wù)體系的一種關(guān)鍵性依托。

在我國體系架構(gòu)中，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)通常由三部分組成。一是網(wǎng)絡(luò)，二是平臺，三是安全。網(wǎng)絡(luò)是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)，它通過企業(yè)內(nèi)網(wǎng)、企業(yè)外網(wǎng)，將全要素、全產(chǎn)業(yè)鏈、全價值鏈深度鏈接。同時，平臺是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)載體的一種核心，它通過將海量數(shù)據(jù)全面匯聚，進(jìn)行一些人工智能方法的建模分析，將工業(yè)知識高速軟件化與快速模塊化，為上層的SaaS化應(yīng)用提供各種有效的微服務(wù)。隨著5G等相關(guān)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的普及，數(shù)據(jù)上平臺之后，網(wǎng)絡(luò)的安全性也成為人們對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)廣泛關(guān)注的重點(diǎn)。顧維璽說，如何在保證網(wǎng)絡(luò)通信和大規(guī)模數(shù)據(jù)上云、上平臺的同時，提升工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的安全性，也是當(dāng)前需要亟待解決的關(guān)鍵問題。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+AI融合發(fā)展

人工智能是指人造機(jī)器具有人類的智慧，可以模擬人類感知、學(xué)習(xí)、認(rèn)知能力的信息技術(shù)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)作為一種新興的技術(shù)載體，如何與人工智能高效結(jié)合賦能工業(yè)，進(jìn)而解決工業(yè)場景相關(guān)難點(diǎn)呢？關(guān)于這個問題，顧維璽探討了人工智能和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的融合問題。

顧維璽指出，人工智能從最開始的有監(jiān)督學(xué)習(xí)到無監(jiān)督學(xué)習(xí)，再到如今的自我強(qiáng)化學(xué)習(xí)，已經(jīng)發(fā)展成為新范式、新模態(tài)。在工業(yè)領(lǐng)域，人工智能也全面滲透到了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的各個環(huán)節(jié)。在IaaS層，有如何解決邊云適配的邊云NLP技術(shù)；在PaaS層，針對工業(yè)數(shù)據(jù)噪聲、工業(yè)安全問題，有包括知識蒸餾、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、小樣本學(xué)習(xí)等相關(guān)的人工智能算法；在SaaS層，有通過人工智能等實(shí)現(xiàn)整個工控系統(tǒng)的控制優(yōu)化。

算力、算法和數(shù)據(jù)被稱為人工智能技術(shù)的三要素，顧維璽指出，由于工業(yè)智能的工業(yè)稀疏性，工業(yè)智能化的數(shù)據(jù)分析強(qiáng)烈依賴于工業(yè)知識的積累與融入。將工業(yè)機(jī)理作為先驗(yàn)知識，與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，有助于實(shí)現(xiàn)因果關(guān)系推廣，尋找全局最優(yōu)解，加之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)方法推演出工業(yè)設(shè)備參數(shù)之間的定量關(guān)系，可以提升模型觀測效果。

我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)面臨的挑戰(zhàn)

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)正在高速發(fā)展，顧維璽提出了當(dāng)前人工智能與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合兩者結(jié)合所面臨的四項(xiàng)挑戰(zhàn)。

第一，企業(yè)對工業(yè)智能技術(shù)付費(fèi)意愿不足。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個漫長的過程，不僅涉及到信息化技術(shù)的改造，甚至需要對產(chǎn)線進(jìn)行重組，投入成本非常高。這種投入成本加劇了中小企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的意愿；

第二，工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用場景差異性較大，泛用性AI算法尚未實(shí)現(xiàn)落地。傳統(tǒng)的人工智能大模型，特別是自然語言處理或機(jī)器視覺方向，能夠通過一個模型解決很多的現(xiàn)實(shí)問題。但是在工業(yè)界，這種大模型的效能并沒有完全發(fā)揮出來，因?yàn)楣I(yè)數(shù)據(jù)的異構(gòu)性，甚至同一個行業(yè)不同企業(yè)間的異構(gòu)性，都導(dǎo)致無法采用普適性的人工智能算法解決問題；

第三，人工智能算法研發(fā)受到人才性的制約。通過人工智能算法解決工業(yè)實(shí)際問題，不僅需要AI人才，也需要懂工業(yè)機(jī)理的OT人才，這種人才是非常匱乏的，導(dǎo)致工業(yè)智能算法的研發(fā)以及行業(yè)性的應(yīng)用產(chǎn)生局限性；

第四，底層硬件加大了人工智能算法的開發(fā)和適配難度。目前，很多主流的人工智能訓(xùn)練顯卡都是英偉達(dá)的，很多設(shè)備由于安全性和國產(chǎn)替代要求，很多都是國產(chǎn)的，無法直接把英偉達(dá)上的算法遷移到邊緣設(shè)備上進(jìn)行直接的預(yù)測，這種軟硬件適配，尤其是工業(yè)傳感器與人工智能之間的兼容性，導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)化推廣難度加大。

關(guān)鍵詞： 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng) 人工智能