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          加拿大工程院院士杜如虛:以韌性智能制造應對全球競爭和危機

          億歐
          2020-09-21 · 07:30
          [ 億歐導讀 ] 我們研究韌性主要是為了能夠抵御各種災變,或者在災變以后迅速恢復。中國怎么樣獲得這樣抵御災變的韌性?我認為一共有三個部分:一是創新,二是布局,三是應變。
          杜如虛教授,人工智能,制造業升級,5G

          作者:億歐,圖片來自“特定授權”

          9月15-17日,2020全球硬科技創新大會在西安高新國際會議中心隆重舉行。本次大會由科技部、中國科學院、中國工程院、上海證券交易所指導,科技部火炬中心、陜西省科技廳、陜西省地方金融監管局、中共西安市委、西安市人民政府主辦,西安市科技局、西安市投資局、西安市金融工作局、西安高新區管委會承辦的。

          在16日下午舉辦的人工智能創新峰會上,加拿大工程院院士杜如虛、億歐公司聯合創始人王彬、君義投資合伙人王東、高新興機器人CEO柏林、世邦魏理仕華西區戰略咨詢部資深董事何樂曄、上海商湯科技智能產業研究院主任劉志毅、金山云首席算法架構師兼人工智能產品中心負責人蘇馳、賽靈思人工智能業務資深總監姚頌、新看點創始人兼CEO冷煜、銀星智能首席技術官閆瑞君、康力優藍副總經理兼CMO副總經理趙博韜等領導和嘉賓齊聚一堂,圍繞人工智能的技術前沿和商業落地各抒己見,展開熱烈討論。

          以下為杜如虛教授演講原文,億歐在不改變嘉賓原意的基礎上,進行了編輯,以饗讀者。


          今天很高興來到西安跟大家做韌性智能制造的講座。

          為什么講韌性制造,因為現在我們遇到了很多麻煩的問題。大家都知道當前保護主義盛行,技術、原材料、零部件、市場隨時可能不保。比如華為斷芯、加州大火,天災人禍不斷,交通、通訊、能源都有可能中斷。

          中國制造需要“韌性”

          中國以制造立國,跟美國相比,在六七年前,中國的工業進出口已經超過美國。而美國的電子產品一直領先,電報、電話、手機都是美國人發明的,無線網絡也是美國人發明的,中國要想做到第一,面臨美國的“封殺”是意料之中。

          現在講兩個例子,首先是大家聚焦的5G技術。華為在5G上面做了很好的布局。美國為什么沒有做這樣的布局?其實很簡單,美國認為錢好賺,不想布局了。但中國或者別的國家有機會超越它了,確實就成了一個問題。

          遇到這樣的挑戰,美國用的一個簡單的方法就是封殺。我們今天講的AI也是如此,從硬件到軟件,美國也是采用“封殺”的措施。今年1月以后,美國政府已經命令禁止不準美國的AI產品出口中國,現在對我們來說國際環境并不好。

          第二,新冠病毒可能是更大的、也是影響全球的一個問題?,F在已經有更多的問題被提出來了。短期的口罩產品,長期的經濟重啟,最后都是韌性的問題。大家知道“隔離”這個詞來自拉丁語,在黑死病蔓延的時候,它是歐洲一些國家采取的措施。當時的隔離要40天,現在只要14天,為什么?是因為我們的技術進步了。

          創新、布局、應變是韌性理論的三要素

          很多人研究的韌性理論到底是怎么回事呢?韌性的理論研究源自于9·11事件,差不多有20年時間了,包括韌性城市、韌性經濟、韌性環境等各種各樣的分支,現在還有韌性心理學。比如:年輕人讀書壓力太大,從小學開始就要考試;老年人孤獨,子女不在身邊,這些都是我們面臨的問題。

          關于韌性,我們從大自然上面學到什么?比如說胡楊有500年的壽命,相比人只能活1/5的時間??茖W家做過研究,世界上最具有韌性的動物應該是小小的水熊蟲,大概只有2毫米左右大。它身體上有一種能夠適應變化的機能,做到零下10度-20度不死,高溫50度-60度不死。

          我們研究韌性主要是為了能夠抵御各種災變,或者在災變以后迅速恢復。中國怎么樣獲得這樣抵御災變的韌性?我們認為一共有三個部分:一是創新,二是布局,三是應變。

          首先,在創新上,新技術層出不窮,一個產品不可能永遠領先。美國的電子產品20年前絕對是世界第一,現在這個地位岌岌可危,甚至已經很多地方被中國超越了。

          尤其在制造上,現在全球2/3的戰略制定,包括中國,都與制造業有關。技術變化飛快,不創新就會落后。創新包括很多部分,包括產品設計創新、制造技術創新、供應鏈與市場的創新。這里我提一下供應鏈與市場的創新。怎么提高韌性,就是要創新,特別是供應鏈要不斷創新。

          在產品設計創新上,過去創新不創新可能在一代人之間,或者幾代人之間問題都不大,比如中國的絲綢有五千年歷史。而現在有一個技術叫做骨傳導耳機,馬上就有人來模仿。

          再就是技術制造方面的創新,除了3D打印技術以外,比如,無模成型:過去的工匠一點點敲銅盆,它的特點是不需要模具,但是效率比較低,精度有待提高;但后來我們就有了用水射流做的機床。

          第二點是布局。如果我們有一條生產線,一般來說要讓這個生產線保持生產,傳統的方法是多臺機床并行?,F在有一些新的方法,比如用所謂“可重復”的機床,一個機床可以做多件設備;或者還有用可移動的堆棧,這些方法都是為了增加柔性。柔性跟韌性看上去是一個矛盾,但其實不是。

          其他的方法還包括運籌規劃、Monte Carlo仿真驗證,可以告訴你很多想象不到的問題。我們國家也有一些公司、大學研究所重構機床。動態堆棧、智能倉儲現在也是很火熱的話題。通過不同的布局方法,我們可以使制造系統更加具有韌性。

          最后,應變包括三個部分:信號、信息、然后是模型。得到信息以后,要通過模型預測它,判斷它,什么事情將會發生,然后采取對策,那就是最后一步就是控制決策。

          現在很多人講智能制造,智能制造也有三層。第一層是各種裝備集成、數據采集。第二層是數字孿生。我做這么一個計算機控制的機器人焊接系統,我做一個一模一樣的數字系統,兩個進行比對,這個就是數字孿生。通過二者的比對,我們可以知道這個系統有沒有問題。

          第三層是最重要的,就是發掘深層問題,我看到數字孿生的信息,要發掘更深層的問題,甚至優化這個系統設計持續改進,這個是所謂的韌性所在。

          人工智能算法的新突破

          制造行業有那么多工作站,每個工作站都涉及到不同的材料、機器、人、環境、器具等。比如計算機質量控制圖一直很正常,突然可能冒一個不知道的東西出來。所謂的韌性智能制造,就是要找到這個突然發生的點。

          在工業人工智能時期,我們面臨的問題比較多。有數據保密,也就是數據安全的問題;另外還有就是數據孤島問題。這是因為在工業界里面,各公司是競爭對手,數據不可以共享。第二,數據采集能力是有限的。有時候孤島的數據根本沒有辦法得到,不知道怎么做一個數據庫。

          我們近幾年來全力以赴,在開發一些新的算法。我們的算法雖然還沒有完全完善,但已經包括三個部分,表述、評價和優化方法。表述是指對抗神經元網絡;評價,我們用的是融合函數;優化,就是最優搬運法。

          對抗神經元網絡這個是最熱門的算法,但是很多人不知道這個算法到底來自什么地方,怎么會有這個思想?它源自一個統計學的理念叫做“自舉”。這個說法就像掉進水里拉自己的鞋帶把自己救上來一樣。很多人認為這是不可能的事情,但是統計上它就可以實現。

          Brodley Efron教授說,給定一個樣本空間對它進行采樣,統計總體的均值,如果你對這個采樣出來數據進行再采樣,甚至多次采樣,用這些數據反回去統計總體的方差和均值,準確度就更高。這被譽為是50年來統計學上最大的突破。

          現在人們發現這個自舉概念可以用在各行各業,比如時間序列和神經元。2014年12月,一個新的突破來自一位非常有才華的青年科學家。他的思想還是自舉。他做了兩個模型,一個是D,一個是G,這兩個之間互相對抗學習,同時進行優化,最后提出了所謂的對抗神經元網絡理論。

          當時這篇文章一出來,對整個計算機人工智能行業有很大震動。這位科學家在谷歌工作,他的文章出來以后直接放在網上,所有人都可以下載,現在所有人都在用對抗神經元網絡。相比起來我們國家的大公司,包括百度、搜狗,在這方面還差的比較遠,打開百度,算法沒有公開,而廣告卻很多。

          下面講到評價,人臉的評價相對來講比較容易。人臉就是一個尺度,但是制造系統其實有多個尺度,從微妙到秒到分,最后到年,這里評價是一個非常困難的問題。我們想用多尺度、編碼的方法做,目前也是正在進行中。

          最后講一下計算。那個青年科學家花了那么大精力將算法開發出來,在網上就可以直接下載,說起來是很不合理的一件事情。計算真的非常困難,大家看到一個優化的方程,矩陣都是幾萬枚,加起來非常難,怎么解這個問題,也是很大的挑戰。

          我們用的方法來自1781年法國工程師Monge。我這里有沙子,把這個沙子推到坑里,這兩個都是不規則的,怎么樣推最好,效率最高,這是一個優化問題。這個問題非常難解,最后是另外一個法國科學家解答了問題,他也因此獲得了獎。我們最近預測機器人諧波減速器的監控,用的就是神經元網絡,最后準確率可以達到96.79%。我們還在繼續做這方面的工作。

          最后,面對全球競爭和未知的危機,韌性智能制造的三塊——創新、布局、應變,希望對大家有所啟示?,F在我們面臨的國際環境不好,要為10年的動蕩做準備,有遠見的公司都在發展韌性制造。

          謝謝大家!                                                  

          本文經授權發布,版權歸原作者所有;內容為作者獨立觀點,不代表億歐立場。如需轉載請聯系原作者。

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