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          智能制造:四个智能范式的共存与进阶

          2022年04月15日

          一、序 言

          在智能制造中,智能一直是一个众说纷纭的问题,它在清晰可见与若隐若现之间游离,在道理简明与论述繁复中徘徊。由于对智能的解读一直处于这种状态,所以智能制造的发展势头现在已经明显被工业互联网超越。

          在2016年出版的《三体智能革命》中,笔者等人就已经对智能做了阐述和解读。按照书中对智能的定义和此后对智能的进一步理解,笔者认为人造系统存在四个智能范式:第一范式是“人智”转“机智”,第二范式是“机智”群自治,第三范式是“机智”哺“人智”,第四范式是双智共融惠人。这四个范式在智能制造、工业互联网、企业数字化转型领域都是普遍适用的。

          二、第一范式:“人智”转“机智”

          2.1 人类智慧主导着智能源头

          走向智能研究院九位创始研究员从2015年开始撰写“走向智能丛书”第一本《三体智能革命》,对形形色色、大大小小的各种人造系统的智能现象进行了横向比较和打通研究,认为:以人为代表的生物体有智能;电脑里的“数字虚体”有智能;物理实体有智能。三种“体”交汇融合,发展出丰富多彩、无以计数的人造智能系统。

          人造智能是人造系统所具有的一种模仿、拓展和超越人类智能的能力。目前在市场上能够看到的各种各样的智能,如工业智能、人工智能、认知计算和人造大脑等,都是人造智能的子集。人造智能的形成,是由“意识人体”在长期与自然界的物理实体交互过程中,不断探寻、发现、创新、应用和主导的。其总体智能水平目前大约相当于5~10岁的孩子。

          在《三体智能革命》中,以人为代表的生物体被命名为“意识人体”,这是一个具有开创意义的命名。意识人体,首先具有自我意识,其次具有直觉和第六感,另外人类还具有创造力、知行合一能力。笔者认为,这四种能力是人类智慧与人造智能的极其重要的区别。人类智慧是高维度能力,目前看来只为人类所独具,其他的生物系统、人造系统、复合系统等,都无法达到这种能力。诸如计算能力、学习能力、感知能力和资源协调能力等,则是人类和人造智能系统所共有的能力。换句话说,是人可以通过各种技术手段而赋予人造系统的智能能力[1]。

          从高维人类智慧系统向低维人造智能系统输送、传递、构建智能机理、智能体系和知识内容,是第三次工业革命之前就已经在做的事情。自从有了电脑,伴随着计算能力(芯片算力)的增强,人类一直在试图把自己用人脑思考问题、解决问题的模式和过程,复制到电脑(如CAX、MES)或机载电脑(如PLC、DCS、SCADA)中的软件和算法中去。笔者在参撰的《机·智:从数字化车间走向智能制造》《铸魂:软件定义制造》这两本书中都做了预测和阐述。

          在《机·智》中预测:“出现大规模的'劳动力转型',即人体、人脑离开系统回路,基于'人智'的数字化劳动力(智能机器)大规模登场,真正实现机器换人,以泛在联接、自主自治的智能机器来拉动经济的彻底转型。”[2]

          在《铸魂》中写到:“通俗地说,所谓智能制造就是一个'人智变机智'的过程——即把人的智能(简称'人智')以显性知识的形式提炼出来,进行模型化、算法化处理,再把各种模型化(机理模型、数据分析模型等)的知识嵌入软件,软件嵌入芯片,芯片嵌入某个数字装置/模块,再把该数字装置/模块嵌入到物理设备中,由此而赋予机器一定的自主能力,让机器具有一定程度的'智能'(简称'机智'),我们将这个过程称为'赋能'。”[3]

          人造系统的智能由人赋予和掌控,源头是人智,形式是知识,载体是软件和芯片,作用是让人造系统按照人的意愿实现更高水平的智能(控制)行为。

          2.2 无价“人智”超越时空永存

          数字孪生是一个含义广泛的概念。不仅把物理实体的形、态、演变规律和内涵映射到数字空间,同样的操作也可以用于意识人体,即将人脑中的“碳基知识”,映射/转变为数字空间的“硅基知识”,把人的思考过程映射/转变为数字过程,把世间万物之间的概念互联关系映射为数字互联关系,把“人智”映射/转变为“机智”。

          在上述至关重要的数字映射过程中,产生了两个意义深远的产品——包含“人智”的工业软件,因为嵌入了包含“人智”的工业软件而具备了“机智”的智能机器。人类的智慧、智力思考方式、智能原理、诀窍和最佳数据等,以模型、算法和推理机制等知识形式,映射/转换到工业软件和包含工业软件的机器中,完成了人类历史上最伟大的事业——在数字空间永久保存人类各种智力成果,让人类智慧超越生命周期、超越时代而获得永生。

          对于这一点,工信部原副部长杨学山教授在为《机·智》所作序中写到:“生物智能基于遗传基因而延续,人类智能的各种产物和成果基于各种工具和记录的信息而传承。智能时代的传承和延续,与生物智能和人类智能的结晶相比有何特征?如果超越产品的生命周期,这个特征就是数字孪生,数字孪生是智能时代智能的遗传基因。显然,数字孪生是可以跨越产品的生命周期的。”

          笔者认为,在数字孪生技术的高级阶段:更高水平的数字技术彻底穿透数、物两界,生成丰富的、无处不在的虚拟数字制造资源(产品、人、机、料、法、环、测),并随时把它们叠加到现实的工业场景中,数字虚体机器与物理实体机器相互配合运转,数字虚体人配合人类同时观察和监控虚、实两种机器,数字虚体物料与实体物料同时与虚、实两种机器交互作用等,可以发展和想象的空间无比巨大。数据无处不在,知识无处不在,人智无处不在,机智无处不在,虚实交互融合无处不在。其实这些内涵已经完全包含了当前社会热议的“元宇宙”概念。

          三、第二范式:“机智”群自治

          3.1 智能机器群体越来越庞大

          智能机器是工业互联网中的一个极其重要的组成部分。在英文中,诸如Smart Machine、Intelligent Machine、Brilliant Machine这几个词组都有“智能机器”的意思;智能机器包括但是并不限于传统的物理实体机器的智能化,也包括诸如软件机器人这样的软件系统;数字劳力“Digital Labor”经过转译之后,也带有一定的“智能机器”的含义;在GE公司给出的工业互联网定义中,将软件定义的机器视为智能机器。

          在《三体智能革命》书中给出了智能系统的五个基本特征:“状态感知、实时分析、自主决策、精准执行、学习提升”,这是对智能系统进行普适性判断的“20字箴言”。符合前四个特征是恒定智能系统,符合第五个特征则是具有学习能力的开放式智能系统。

          伴随着数字化ICT技术与工业实体的不断融合,符合上述五个基本特征的机器设备越来越多。智能机器的另外一个显著特征是彼此联网,在“工业4.0”定义中,机器要像社交网络终端一样,彼此之间会相互传输数据、沟通信息、分享知识、报告现状。

          海量智能节点的联接,如同大脑神经元的联接一样,让工业互联网展现出更多的智能属性,如人离开系统回路、机器自主运行、机器引导机器(M2M或MxM)及超大范围与尺度的“陆、海、空、天、赛”五域终端智能协同等。

          3.2 多种“M2M”技术共存

          以“机器引导机器”为例,阐述如下。“人在回路”的“有人机器引导无人机”。例如,美国一家创业公司Peloton做了一个L4级的“自动列队跟驰”系统,可以有效地让一个人同时驾驶两辆卡车,前车是有人驾驶卡车,后面跟随无人驾驶卡车,形成了“有人车引导无人车”的智能模式,显著降低油耗[4]。“人离开回路”的“智能机器引导智能机器”。当无人机技术发展到高度智能状态时,由“数字智能驾驶员”来替代人驾驶飞机,目前已有的“有人机+无人机”编组方案,将进化成为“智能无人机+半智能无人机”编组方案,智能无人机替代原来的有人驾驶飞机成为空战主导。当所有无人机都在技术上进化到智能无人机时,智能无人机群的整体作战能力将会有飞跃式提升,因为这种智能无人机群不存在中心控制,完全是对等的分布式控制,可以利用“涌现”的场景,随时自主指定任何一架智能无人机来担任整个无人机群指挥者,形成强大的群体智能。

          四、第三范式:“机智”哺“人智”

          4.1 智能软件辅助人思考决策

          工业软件是一种工业化的顶级产物,如容器一般盛装了包括但是并不限于工业知识的一个集大成的知识体系。这些装进容器的各种知识,不仅尽量趋于体系化和完整化,而且还会在工业软件这个知识大熔炉、工具魔法器里,在人机交互使用软件的过程中,不断发生知识的交叉与融合、解构与重构,既发生物理反应,也发生化学反应,在原有存量知识的基础上,生成增量知识,持续丰富、补充着容器的知识体系。

          笔者把人机交互使用软件的过程,称作“集智应用”。集智的意思是,在工业软件这个超级容器中,集中了海量的前人智慧。当用户进入软件使用界面时,用户始终不是独自一人在使用软件,而是如同有千千万万个数理化先贤、领域专家、行业翘楚和专业能人站在他的身后,在每一次点击菜单、每一次模型计算、每一次控制指令传输中,都在出手扶助、指点迷津、启智开慧。

          人类智能最好的容身场所是软件,而软件的最佳作用是像“软件机器人”一样,以“机智”反哺“人智”。

          4.2 智能装置助人成专业高手

          投篮百发百中是所有打篮球人的心愿。但是谁也不能真正做到百发百中。即使是经过刻苦训练的美国职业篮球运动员,在比赛中最好成绩也只能达到67%投中率。

          美国3D打印技术开发商和制造商福姆实验室首席工程师谢恩·威顿的想法是,研制一个智能篮板,只要投篮者能把球砸到篮板上,就能做到“百发百中”。智能篮板的机电结构如图1所示。

          图1 智能篮板的机电结构

          他设计的智能篮板是多轴动态运动的,即篮板固定在万向节上,可以前后伸缩、上下和左右摆动。而且,这个篮板必须具有自主观察能力和思考能力,它知道篮球的出手角度、飞行轨迹以及即将碰到篮板的时间,然后快速分析计算出篮板该以什么样的策略来反弹这个球,并给篮板发出最佳动作指令,确保篮球入筐[5]。

          由于从篮球出手到碰篮板只有约600ms,因此对于这款智能篮板来说,设计要点在于:计算时间尽量短,结果尽量准确,篮板尽可能轻,动作尽快完成。前面提到的描述智能系统的“20字箴言”适用于该场景。

          1)状态感知:使用微软为XBOX360制造的3D体感相机Kinect作为高灵敏度传感器,它可以精准地跟踪目标,并提供带有视频输入的软件,其中包含深度信息,并且可以指示目标和相机之间的三维坐标。

          2)实时分析:写了控制篮板动作的专用软件程序,并利用Kinect传感器提供的三维坐标数据作为计算篮球时空位置和状态的依据。

          3)自主决策:通过分析计算,在实时数据的支持下,做出篮板动作决策。

          4)精准执行:给篮板的控制器发出最佳动作指令,指示致动器精准动作,让篮板瞬间旋转到位,反弹篮球入筐。

          5)学习提升:如果打算持续改进智能篮板,较好方式是在篮板不断反弹篮球入筐的过程中,积累大数据,通过数据分析,找到更好的改进方向,不断优化智能篮板这个“机智”系统,让每一个出手投篮的人,都成为百发百中的投篮高手。基于此范式,未来智能设备可以助力普通人成为专业高手。

          五、第四范式:双智共融惠人

          人智和机智之间,尽管早期存在着“人智”转“机智”的初始规律,但二者相对来说还是在各自独立发展,交集极少。但是自从新一代信息通信技术与工业实体交汇融合之后,人智和机智已经开始逐渐交汇和融合,原本清晰的边界开始变得模糊。

          《三体智能革命》书中前瞻性展望:“自然物理实体,孕育意识人体,打造数字虚体。三体交汇,认知互动,协同发展,共轭进化。三体交汇的中心就是智能。三个界面不断模糊边界并且扩大范围,最终界面消失,归为一统。”

          在欧盟要发布“工业5.0”文件中写到,“工业5.0的以下特点得到了特别强调:将人类和技术技能的优势结合起来,使工业和工业人互惠互利,不全、更令人满意、更符合人体工程学,在这种环境中,人类可以利用自己的创造力解决问题,扮演新角色,提高技能。”[6]

          日本也提出了应对老龄社会的“社会5. 0”战略,核心思想是让人与界面友好、善解人意的服务机器人共生共融,细分需求,定制服务,改善生活品质,预测潜在需求,消除由于地区和年龄等造成的服务差异。技术路线是联网并协调不同领域的独立系统,以群智的方式提高自律化和自动化程度,做到人智与机智共融共存。

          无论是人智还是机智,无论是分立还是协同,其目的都是人智与机智共融,以人为本,利人赋能,为人服务,造福社会。

          六、结束语

          本文所阐述的四个智能范式,既在现有的智能制造、工业互联网实践中共存,又按照范式顺序逐渐进阶:“人智”转“机智”是最初的样本,已经持续了几十年;进入新世纪后,智能机器的群体越来越庞大和互联,越来越自主和自治;机器智能达到一定程度后开始反哺人类,利人赋能;未来,人智和机智融为一体,形成高度智能、高度发达的数字工业,推动中国乃至全球知识经济的发展,繁荣人类的数字文明。

          参考文献:

          [1] 胡虎,赵敏,宁振波,等. 三体智能革命[M]. 北 京:机械工业出版社,2016.

          [2] 朱铎先,赵敏. 机·智:从数字化车间走向智能制造[M]. 北京:机械工业出版社,2018.

          [3] 赵敏,宁振波. 铸魂:软件定义制造[M]. 北京:机械工业出版社,2020.[4] 欢梦. Peloton发布L4级自动列队跟驰技术,使驾驶员可以控制两辆卡车[EB]. (2019-08-14). [2022-02-24].

          [5] 张骞,杜威. [百发百中]篮板升级,网友:你怎么那么有钱有闲有知识[EB]. (2020-05-14). [2022-02-25].

          [6] 欧盟委员会研究与创新总局. 工业5.0的使能技术:与欧洲技术领导者的研讨会结果[R]. 2020.

          本文发表于《金属加工(冷加工)》2022年第4期第5~8页,作者:走向智能研究院 赵敏,原标题:《智能制造:四个智能范式的共存与进阶》。


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