客觀地講，先進(jìn)制造技術(shù)與信息技術(shù)的深度融合之后誕生了智能制造。智能制造對(duì)應(yīng)的是第四次工業(yè)革命，在其9大技術(shù)支柱中，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算和工業(yè)大數(shù)據(jù)是基于分布式和連接的三大基礎(chǔ)，工業(yè)機(jī)器人和3D打印是兩大硬件工具，知識(shí)工作自動(dòng)化和工業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全是兩大軟件支持，而虛擬現(xiàn)實(shí)與人工智能是面向未來的兩大牽引技術(shù)。
智能制造時(shí)代的人工智能
人工智能是一種機(jī)器智能，是由機(jī)器來仿真或者來模擬人智能的系統(tǒng)或者學(xué)科。人工智能的主要研究內(nèi)容包括認(rèn)知建模、知識(shí)表示、推理及應(yīng)用、機(jī)器感知、機(jī)器思維、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器行為和智能系統(tǒng)等等，推理、知識(shí)、規(guī)劃、學(xué)習(xí)、交流、感知、移動(dòng)、操作等，這些都是做人工智能所要研究的基本東西。
說到人工智能，有一位先生我們不能不提及——圖靈(Alan |Turing)。他既是計(jì)算機(jī)之父，也是人工智能之父。圖靈測(cè)試，一種用來判斷機(jī)器是否具有智能的測(cè)試，正是由他提出并以他的名字命名。1956年，十多位當(dāng)時(shí)著名的科學(xué)家聚集在達(dá)特茅斯，花了兩個(gè)月的時(shí)間討論人工智能問題，從此開辟了一個(gè)全新的跨學(xué)科領(lǐng)域——人工智能領(lǐng)域，距今已經(jīng)過去了60多年。人工智能在這60多年中，其實(shí)可以說是經(jīng)歷了起起伏伏。
人工智能有三大門派，第一個(gè)門派通常叫邏輯主義，也叫符號(hào)主義，核心是符號(hào)推理與機(jī)器推理，用符號(hào)表達(dá)的方式來研究智能、研究推理。第二個(gè)門派稱為連接主義，核心是神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)，仿造人的神經(jīng)系統(tǒng)，把人的神經(jīng)系統(tǒng)的模型用計(jì)算的方式呈現(xiàn)，用它來仿造智能。第三個(gè)門派是行為主義，推崇控制、自適應(yīng)與進(jìn)化計(jì)算，目前提及較少。
人工智能的第一次歷程是1956年~1976年，主要是符號(hào)主義、機(jī)器證明、人工智能邏輯語言進(jìn)步比較快，當(dāng)時(shí)最大的一個(gè)成果是專家系統(tǒng)、知識(shí)工程。人工智能在發(fā)展初期非常熱門，被廣泛看好。
人工智能的第二次歷程是1976年~2006年間的30年。在這一次浪潮中，經(jīng)過幾次里程碑式的工作，連接主義重新抬頭。其中，1986年提出的BP網(wǎng)絡(luò)，第一次證明了神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程可以收斂，這可以說是整個(gè)人工智能浪潮的奠基性工作。
人工智能的第三次歷程的形成從理論上解決了原有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模無法擴(kuò)展，只能處理單一情況無法處理復(fù)雜情況的問題，直接推動(dòng)深度學(xué)習(xí)理論取得突破，一路發(fā)展到今天的高度，形成了人工智能的第三次浪潮。
從本質(zhì)上說，第二次和第三次歷程在方法論上并沒有本質(zhì)區(qū)別，差別在于深度學(xué)習(xí)的成功。硬件的進(jìn)步和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與參數(shù)訓(xùn)練技巧的進(jìn)步，是促成深度學(xué)習(xí)成功的兩個(gè)重要因素。
隨著第三次人工智能浪潮的到來，通過“機(jī)器學(xué)習(xí)”與“深度學(xué)習(xí)”，用計(jì)算機(jī)來模擬人的思維過程和智能行為的研究得到極大發(fā)展。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在語音識(shí)別和圖像識(shí)別這些領(lǐng)域后，取得的突破尤其明顯。
以智能語音交互領(lǐng)域?yàn)槔?，這是一個(gè)高門檻的核心技術(shù)領(lǐng)域，全球競(jìng)爭(zhēng)激烈。2000年之前，中文語音產(chǎn)業(yè)控制在微軟、IBM等國際IT巨頭手中。現(xiàn)在，國內(nèi)的科大訊飛已經(jīng)成為亞太地區(qū)最大的語音和人工智能上市公司，中外各大互聯(lián)網(wǎng)巨頭，包括谷歌、蘋果、百度、騰訊、阿里巴巴等，都紛紛建立自己的語音研發(fā)團(tuán)隊(duì)。在這個(gè)移動(dòng)互聯(lián)的時(shí)代，成千上萬的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)APP應(yīng)用接入了語音云平臺(tái)服務(wù)，越來越多的行業(yè)領(lǐng)域，包括汽車領(lǐng)域、手機(jī)領(lǐng)域、智能家電領(lǐng)域，都開始應(yīng)用語音交互服務(wù)。在國家支柱產(chǎn)業(yè)的航天航空領(lǐng)域，語音控制和語音交互功能也早已不是國外戰(zhàn)機(jī)獨(dú)有。作為一家專注于航空領(lǐng)域語音交互解決方案的技術(shù)供應(yīng)商和產(chǎn)品制造商，航飛科技有限公司所研制的智能座艙語音控制模塊和產(chǎn)品已經(jīng)在國內(nèi)主機(jī)所多個(gè)型號(hào)的戰(zhàn)斗機(jī)上實(shí)現(xiàn)裝機(jī)和試飛。
在過去的2016這一年間，語音識(shí)別的性能不斷取得突破。2月，百度deep |speech2引擎的短語識(shí)別詞錯(cuò)率降到3.7%;5月，IBM |Watson系統(tǒng)的會(huì)話詞錯(cuò)率低至6.9%;9月，微軟新系統(tǒng)的英語語音識(shí)別詞錯(cuò)率低至6.3%，10月進(jìn)一步降低到5.9%，媲美人類。根據(jù)斯坦福大學(xué)所做的一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果統(tǒng)計(jì)，在移動(dòng)設(shè)備上，無論是中文還是英文，采用語音的方式比手動(dòng)打字的輸入速度快三倍。
在智能制造領(lǐng)域，工業(yè)機(jī)器人成為人工智能的杰出代表被反復(fù)提及，成為智能制造的重要實(shí)現(xiàn)端之一。不少制造業(yè)企業(yè)探索并引領(lǐng)著智能制造中智能機(jī)器人的發(fā)展，而工控圈內(nèi)外的跨界合作比比皆是。2013年，谷歌將波士頓動(dòng)力(BostonDynamics)等8家機(jī)器人公司納入麾下。2014年，AI公司Vicarious獲得了由ABBTechnology |Ventures領(lǐng)投的1200萬美元投資。2015年，阿里巴巴聯(lián)合富士康向日本軟銀旗下的機(jī)器人公司SBRH進(jìn)行戰(zhàn)略投資。2016年，西門子新業(yè)務(wù)部門Next47正式成立，承擔(dān)挖掘西門子在電氣化、自動(dòng)化和數(shù)字化核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域顛覆性的創(chuàng)新想法和潛力，其關(guān)注對(duì)象包括人工智能。2016年工博會(huì)，發(fā)那科、思科、羅克韋爾自動(dòng)化合作發(fā)布了FANUC |Intelligent |Edge |Link |and |Drive(FIELD)系統(tǒng)。FIELDsystem實(shí)現(xiàn)了先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)能力，結(jié)合了人工智能和尖端計(jì)算機(jī)技術(shù)使分布式學(xué)習(xí)成為可能，機(jī)器人和設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)上被實(shí)時(shí)的進(jìn)行處理，這也使各種設(shè)備之間能更智能的進(jìn)行協(xié)調(diào)生產(chǎn)，令原來難以實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜生產(chǎn)協(xié)調(diào)成為可能。
人工智能的發(fā)展已經(jīng)經(jīng)歷了兩起兩落，現(xiàn)在正處于第三次蓬勃興起的大好時(shí)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(jīng)可以期待在數(shù)年后真正用于制造業(yè)的生產(chǎn)過程。但是在今天，其實(shí)用性還需要時(shí)間來優(yōu)化和成熟。
我們現(xiàn)在要實(shí)現(xiàn)的智能制造，是基于人造智能而非僅僅是人工智能的智能制造。其中，源于工業(yè)領(lǐng)域長期積累的工業(yè)智能，與源于信息領(lǐng)域的人工智能，是需要相互借鑒和融合的。以這兩種智能技術(shù)為主體，兼顧其他智能技術(shù)，是今后智能制造技術(shù)的主流發(fā)展方向。起步于工業(yè)智能，逐漸融入人工智能，應(yīng)該是適于中國企業(yè)的智能制造之路。
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