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智能技术提升制造业(上)

主讲人:吴澄

清华大学自动化系教授

    大家好,我今天讲的题目是《智能技术提升制造业》。

    大家知道,科技发展很快,特别是移动互联网、大数据、云计算等等很快的发展,那么面对这样的科技发展的态势,我们国家的经济怎么办?制造业怎么办?这是我今天从智能技术这个角度来回答这个问题的一个讲座。

我大概讲这么几个问题,讲讲大的背景,讲讲智能制造的两个高潮和它的内涵,“中国制造2025”和智能制造的关系,讲讲我们当前,我们的企业,我们的地方可以着力做的10个着力点。另外最后讲讲,关于企业,我们的行业,我们的地区、省市,怎么应对智能制造的机遇和挑战。

一、智能制造的大背景

    第一个问题讲讲,智能制造的大背景。

智能制造是我国制造业从大到强的需要,也是世界科技发展的必然趋势,大的背景从下面几个方面来说。

(一)我国制造业大而不强

    第一个大的背景,是我们国家制造业大而不强,这是国内的一个主要背景。大,大家都知道,依靠改革开放,依靠我们巨大的市场,依靠廉价的劳动力和相对稳定的国际环境,在这样的条件下,中国成为世界第二大经济体,我们国家已经成为名副其实的制造大国。但是我们国家还不强,不强主要的表现是这五个方面,这五个方面,也是我们将来从大到大而强走向强国的问题驱动的五个方面。

    第一个大家很清楚,自主创新能力不强。表现为具有自主知识产权的产品少,核心技术对外依存度高,产业发展需要的高端设备,关键零部件、延续件,关键材料大部分依赖进口,所以创新能力不强,这是我们一个大的短板。

    第二个是产品质量问题突出。第三是资源利用率低。第四是产业结构不尽合理。第五是制造业信息化水平不高。特别是高端的核心工业软件,涉及到设计、管理、控制、优化等等,大型的主要依赖进口。这样的软件就已经关系到国家的经济安全和社会安全。

我稍微展开了讲一讲,大。我们国家已经成为大国,有很多标志性的成果,神舟十号,蛟龙潜水器,歼20战机,北斗卫星,高铁、超级计算等等,这都是我们一大批重要的装备,现在都是我们自己能够生产了。同时,我们为全世界1/4的人口提供了丰富了食品和生活消费品,这跟我们中国原来的短期经济相比是一个巨大的进步。而且中国不仅为国内的国民提供了丰富的食品和消费品,也为世界上相当多的人口提供了消费品。所以这就显示了我们国家强大的制造能力和创新潜力。

中国成为第二大经济体,很多客观的评价,包括世界银行,它认为我们国家的工业增加值达到了1.6万亿,超过美国的1.59万亿,这是2009年的数字,2009年我们已经成为制造业的第一大国,根据美国的一个执行机构发布的数据,2010年,我们国家制造业的产出,有10万亿美元,我们国家占的比重是19.8,略高于美国的19.4%。我们国家22个工业产品大类的7个大类产品位居世界第一,包括220种工业品产量居世界第一。我们国家制造业的出口额,占世界制造业出口额达到了13.5%,仅次于欧盟,我们国家企业进入世界500强,有36家,包含了香港和台湾地区,总数在世界第二位,这跟十年之前相比,是一个非常大的进步,但是我们不是强国。

刚才讲到的第一个就是创新力不强,一个例子,高端芯片80%依赖进口,就2012年算,仅次于石油,成为我们第二大进口的工业产品门类。大家知道石油因为我们国家是缺油,我们依存度高,但是高端芯片,它也要依赖进口,而高端芯片后面带动的产业链是很长的一段,所以,由于创新力不强,我们国家在国际分工当中,处在技术含量和附加值比较低的低端环境,制造环境,加工跟组装。

    第二个就是质量问题突出。这个大家都有感觉,我们每年国家抽查不合格率达到10%,直接质量的损失超过两千亿,间接损失超过一万亿,质量安全,特别是食品安全,时有发生,质量有问题,竞争力不强,中国的品牌,进入世界知名品牌的前100位很少,去年华为进入了,今年增加联想,但相对来说,对我们这样一个第二大经济体只有两家进入,还是少了。

第三个是资源利用率低,我们国家,生产一个GDP所用的能源是世界的2.6倍,我们GDP占世界总的7.5%,但是我们的能源消耗占了19.6%。所以,我们是世界平均水平的2.6倍,我们这种高投入、高消耗、高污染、低效益造成的资源大量开发、大量生产、大量排放的粗放发展的经济方式,加剧了生态环境的破坏。下面有很多例子,全球污染最严重的10个城市,中国就占了7个。我们有3.2亿人口的饮用水不安全,水土流失、沙化、中部地区的重度污染都占了相当大的一个比例。历年的垃圾堆成量,高达60亿吨,有220个城市已经陷在垃圾的包围之中,大气污染严重,酸雨面积也占了国土面积的30%。所以,环境问题是我们面临的非常严峻的问题,也是制约我们发展的一个很重要的瓶颈。这是我们的短板,第三个短板。

    第四个就是产业结构不合理。一般的加工工业,资源密集型、劳动密集型比例过大,技术密集型、生产性服务业比重偏低。传统行业集中度相对比较低,产业的集聚和集群发展水平不高,地区分布也不合理,结构趋同,部分行业重复建设和产能过剩。而具有较强的国际竞争力的大企业少,而在细分领域,掌握核心技术的专、精、特的企业不多,这是我们整个产业结构不合理的表现。

    第五个就是传统行业的信息化水平不高。我们整个的信息化,还在初期和局部应用为主的阶段,发展不平衡,跟国外的发达国家有明显的差距,特别是我们的一些直接到制造业、设计、管理、控制、优化等等这些主要的工业软件,大中型的都依赖进口。数据库,一个企业的数据库,大的都是进口,数据库都是进口,经济安全就有漏洞,所以这个问题是很值得我们关注的问题。

这是讲的环境的一个方面,就是大而不强,不强的短板。

(二)国际环境

    第二个方面讲讲国际环境。那么我们来看看,国外对于未来10-15年,对世界发展有些什么看法,当然,仅供参考。

    所以,这一部分讲的是大的趋势,讲的社会的趋势、经济的趋势、科技的趋势、产业的趋势,这个大趋势是决定我们制造业将来发展的、受重要影响的大的趋势,我会讲一讲关于美国国家情报委员会的全球趋势2030,讲讲英国《经济学人》这个杂志提出来的第三次工业革命,讲讲德国的工业4.0,以及美国提的工业互联网。这就提供给大家一个大的环境,大的背景。

    美国的国家情报委员会它是讲科技的趋势,但实际上,更多的开始是从经济、社会发展涉及到的政治、军事、科技的一个全球性、全方位的报告,这个报告我觉得很值得我们看一看。

    它首先并不讲科技,第一张图讲的是各国中产阶级,也就是我们国家的中等收入,各国中产阶级消费的变化趋势。在这张图上,在2000年的时候,中国的中等收入的消费群体占的消费在世界上只占1%-2%,也就是社会财富大部分都在美国、西欧、日本,占了世界财富的70%。但是到2020年的时候,中国的趋势将会达到百分之十几,而美、欧、日相对减少;到2050年的时候,美、欧、日的相对比例,只占到10%左右。

    这个说明社会财富在2050年的时候,更多的移向中国和很多发展中国家,包括印度,这是它的第一张图。它认为中等收入人群的社会财富的增加对整个社会发展影响深远而广泛,因为受教育增加,健康状况改善,方方面面体现了社会的进步。

第二个它讲的投资的变化。投资的变化反映了一个社会的进步,当然也涉及到制造业的进步。投资的变化在2000年的时候,中国只占了世界投资的3%。但是,到2020年的时候,将增加到19%左右。投资是拉动整个经济的很重要的一个方面,投资的变化说明了整个投资的趋势都是从发达国家移向像中国这样的很有潜力的发展中国家。

    另外一张图讲了综合国力。综合国力由方方面面构成,它围绕2030年,美国的综合国力绝对值大概占了整个世界的不到20%,中国是老二,15%,等等。

    这个国内你可以看到能源、看到军备、GDP、核武器、世界贸易跟新兴产业等等各国的情况。那么它从这些问题的比较入手,提出了未来科技的议程。它从社会的、政治的、军事的分析入手,得到了一个结论,新技术改变了民族和国家的处事规则。这个提法是很高的,技术、规则变了,你可以想想,你现在打电话,处理很多事情,你离不开手机,如果手机没有的话,你的很多生活都不一样了。国家也是一样的,社交网络,消息通过群体很容易发下去。所以国家的治理也要做相应的变化,处事规则变了。哪些新技术,云架构、各种资源分布在云上,你不知道它在哪,但是你一点,它就来了,就像你用电一样,你不知道这个电是北京的电厂的,还是华北电网的、还是山下的电,你不管,这不需要知道,但是你只要一合闸,灯就亮了,它分布在你不知道的地方。信息的资源也是一样的,一部电视机,你一点它就来了,它可能是服务器在上海,也可能在北京,对你来说无所谓,你很快得到就行。

云架构,移动,大家有很多体会,联想的素质成熟,一个U盘,128个G,原来一个软盘600兆,又便宜又小又方便,灵巧软件。好多事情都是软件做的,原文里面说是打引号的黑客软件,我给它翻译成“灵巧软件”。AlphaGo,打败人的,它就是软件,它就是谷歌公司的一些软件分部的工程师们做的事情。新技术的影响从西方转移到东方、南方的趋势将继续,这对我们国家当然也是利好的,美国人就这么看的。

从这个角度,它从社会经济发展的角度,提出了未来15年到20年,四大重要技术,这是美国人的看法,信息技术、自动化和制造技术、资源技术和健康技术,在新的技术当中,强调了数据技术,包括大数据,社交网络,智慧城市。在自动化技术当中,强调了机器人技术,智能交通、3D打印。在资源技术当中,强调了转基因作物,机械农业,水资源管理,生物智能,太阳能。在健康技术当中,强调了病的管理和人口增长。这当然是一个很大的一个范畴,这是它的一家之言,但是也值得我们参考。

    同时,从另外一个角度,美国麦肯锡研究院在华人的游报的网站上发表了未来的12种颠覆性技术,所谓颠覆性技术,就是它的出现以后,对原有的产业要产生颠覆性影响。这在历史上很多的,像数码相机,取代了传统的感光相机,这不是颠覆了吗?液晶显示盘取代了大个儿的显示,等等,都是颠覆性技术,U盘取代了软盘,那么,它提出来的未来25年颠覆性技术,移动互联网、知识型工作自动化、物联网、云计算、高级机器人、全自动和几乎全自动车辆、下一代基因组学、能源存储、3D打印、高级机器人、高级油气勘探和采集技术、可再生能源。

这是它认为的颠覆性技术。这些颠覆性技术产生的经济影响有个测算是不一样的。像移动物联网对全球将产生3.7万亿到10.8万亿美元的这样的经济意义下的测算。而知识工作自动化,它保守估计也要超过5.2万亿。你看在不同的技术,它对社会的经济的影响是不一样的,有的很像谣言,但是它的经济影响不大,而且它在很多的技术当中筛选出来的,这个细节我就不讲了。

    那么我们来总结一下,从美国的这个角度,我们看它的强调了信息技术是未来全球经济社会发展的主要推动力。

    第二,自动化的制造,四大技术之一,在经济发展中是基础的、是支柱性作用的,知识型工作自动化,也就是智能自动化,将对社会经济的贡献,将是最大的,5.2万亿美元。

知识型工作自动化,也就是用人的知识和计算机的发展结合起来,形成了机器智能,它的应用是在方方面面,我后面再来展开。其中实体经济、制造业是主要应用方面,这就是智能制造,这就是我们要用智能技术来提升我们的制造,变成智能制造。但是美国人说,它是这样强调的,我们可以参考。

    国外背景的第二方面讲讲,所谓第三次工业革命,这是2012年,英国《经济学人》杂志发表的一组专栏文章,它的副标题是“制造业的数字化将改造商品生产方法,并且影响职业的政治学”。它的开面的照片就是一个人在沙漠当中动动鼠标,东西就造出来了。改变职业的政治学。

这个提法在当时国内有一定的影响,因为它当时强调了一个主要的观点,制造业回归富有国家,这对我们国家很多外资企业要有影响了。其实回归到富有国家是不太可能的,回归到劳动力更加便宜的这些地方,这是一定的,那么我们当然要采取相应的措施,第三次工业革命同时也炒红了3D打印,应该说3D打印现在的热是跟第三次工业有关系的。

    但是它这个东西说得不科学,分第三次工业革命也不太合理,所以现在叫的人少了,现在更多的是讲德国的所谓第四次工业革命,工业4.0。

    德国工业4.0在它后面提出来的,它是经过研究以后提出来的,不是在一些文章上写写的,它认为世界经历了第四次工业革命。第一次工业是在18世纪末,以纺织机为代表的机械为主的技术革命,带来很大变化,汽车,后面当然也就是由此引起了福特的汽车生产线。

    第二次工业革命是20世纪开始,一九零几年的时候,以电、电能代替了其他能源的革命。

    第三次工业革命是在上世纪70年代开始的,引进IT、新兴技术和电子学,应用到工业生产当中去,这个相当多的人是经历过来的。

它认为第四次工业革命是从现在开始的。现在开始的第四次工业革命也就是说,通过互联网基础上的,跟物理世界的紧密结合,构成了信息物理融合系统。所以第四次工业革命,我们简单的可以说,它是集互联网的一个物联网,物联网当然是互联网的基础上的。

    还有个叫服务联网,服务的务,务联网。物联网是通过把物理世界通过互联网联系起来,服务联网是把整个服务的虚拟世界在网络世界联系起来。所以,通过互联网基础上的这两张网,物联网和务联网,把能、物理对象,计算机事件连接起来,构成了一个叫做CPS信息物理融合系统。这是美国国家基金委员会,2006年提出来的概念,这个概念在世界的学术界、工业界、产业界、技术界、科技界都承认的,因为很多事情都可以包含在这个融合系统当中。智能电网、智能机器人、汽车电子控制系统,它都是把信息跟物理融合起来。

所以这个概念是对的,而德国的工业4.0为未来第四次工业革命是CPS。

    我跟一位德国教授说,你们德国人认为工业4.0你怎么看呢?他说,工业4.0首先提出来一个愿景,这个愿景是生产的高楼性、高生产力。比如说,这个就大大的提高,环境友好,资源节约,比如说节约了50%,批量可以依,不是大批量的,可以完全定制,按用户的要求来定制的,一台就可以生产,而且它又便宜又好又快,制造过程的增值最好,经过一个环节增值最好的,雇员的工作和家庭两不误,老职工的利益得到辅助系统支持,原有厂的设备可以逐步升级,不是推掉从来的,而且智能工厂。

    因为它是愿景,所以你可以把最好的、人们最想的事情都可以往那放,愿景没关系,所以可以想到,雇员的工作和家庭两不误的这种愿望也可以放进去。

    而重要的是保证了德国在经济竞争当中的高收益,德国制造,这就是德国工业4.0的目标,就是为了生产力大大提高,资源大大节约,德国制造,在竞争当中得到优势。

    所以,智能工厂,它是个愿景,现在看看这个愿景,底层设备是自动化的,设备都能够感知,互相之间能够通讯,通过网能够传过去,你这个设备的工作状态,别的地方能够监控。

    第二点是共性化的物流传送,在工厂内部,而且它的设备是预防性维修,不是等到设备坏了以后才能,它不断的采集你的数据,判断你的工作状态,发现有没有可能产生问题,所以不是那种到期维修的那种东西。

    第四个是智能产品,我能够识别、能够了解到每一步,这是产品的新设计,标准化,整个系统可以重构,当然,更重要的就是大大提高了生产力,节约了资源。

    所以,智能工厂就是一个愿景,是要经过几十年的努力再去达到的目标,而不是用一点智能技术就是智能工厂,对我们国企来说,不要盲目跟风去搞智能工厂,你可以做一点技术是行,但是要实现智能工厂,更重要的你的效益,是不是大大的提高了,这是判断你的最主要的标准,过分炒作会付出太多的代价。

    所以我们国家有些企业在信息化过程中的一个教训,是超越需求、脱离效益的单纯技术跟风。

    日本人在上世纪的90年代,搞过无人工厂,人出来,但是最后就销声匿迹了,为什么呢?没有效益。

所以我们不反对智能工厂作为一个愿景去努力,但不推荐作为短期目标去实施。

    背景的第四个方面简单的说一说美国的工业互联网。GE通用电气是它的带头羊。美国很少跟它叫工业4.0,它是老大,它不跟别人叫,它用工业互联网来表达同样的意思。它认为工业互联网是开放的、全球性的网络,将人、数据和机器联系起来,升级我们的工业领域。通过智能机器之间的连接,首先人跟机器,机器跟机器,机器跟整个生产过程的连接,结合软件和大数据,重构全球的工业,使得什么更好、更好。

即使美国工业互联网的领头羊,它投资了几十亿美元来实现机器跟机器、机器跟人、机器跟业务流程之间的连接,按照他们的说法,可以得到更多的效益,减少浪费。

    所以我们可以看出,工业4.0是一种自顶向下的规划,先给一个资源工厂,然后强调我的体系架构,强调我的标准化,强调我的实施,强调产权与合作,它是自顶向下的规划。而美国的工业互联网更多的考虑自下而上的实现,我从下面先把机器跟机器、机器跟人、机器跟流程之间连起来。这两种方法都是可以的,自顶向下的规划,自下而上的实现,更多的强调是什么?

所以我觉得对我们都有一定的参考价值。按照我们的经验并不需要简单的跟他们跑,因为我们国家有我们自己的东西,我们国家就是从早期的,后面我会讲到,两化融合,两化深度融合,两化,就是把信息化和工业化,工业化是个实体,物理世界,信息化是个虚拟世界,把这两个在一块,不就是跟世界各国的看法是一样的。所以这是第一个问题,我们讲讲背景,从背景中讲,就是我们沿着两化融合,两化深度融合,把信息化的各种各样的技术,包括资源技术,用到我的工业当中去,用在我的制造业当中去。这是我们国家这个相当一段时期的思路。

二、智能制造的两个高潮和内涵

第二个问题讲讲智能制造的两个高潮和内涵。智能制造是今天我们提高我们制造业红利的一个重要途径。那么,要更了解、更好地体会它,我们还是要了解它的两个高潮。

(一)智能制造的两个高潮

    这个高潮我们经历过,80年代的时候,随着智能技术,机器视觉,用摄像机通过机器连接能够处理,包括指纹,这都是机器视觉,然后来识别、来判断,跟很多软件,专家系统、模糊推理、神经网络,这都是为你决策服务的,这些的进步引起了智能技术的第一次高潮,这个高潮也引起了智能制造的第一次高潮。

    日本当时就搞了IMS计划,叫Intelligent Manufacturing System,智能制造计划。各国也出现了国家层面的智能技术的研究计划。

    这是我们的第一步,第一次高潮,像智能计算机,日本叫第五代计算机,智能机器人,智能制造等等。但是那一次,日本的第五代计算机是失败的,远没有达到效果,没有取得突破性进展,原因是多方面的,也就是说,整个计算进步,它的综合性突破不够,通讯速度还太慢,芯片功能也不强大,移动还远远没有像现在这样广泛、成熟,方方面面,包括智能技术本身它也不够。所以,那一次,进步没有预期。后来就开始进入了低潮。

    今天,移动互联网、大数据、微电子、机器学习等等,都有综合性的突破,你可以看到像AlphaGo这个,它要做判断,棋下了以后,围棋的不同的态势,有多少种可能呢?从头到尾有10的360次方的可能性,这是天文数字了,根本判断不过来。如果你的芯片很慢的话,算得很慢,根本就不可能做。所以,它就是在芯片快,它在算法上面,就是做决策的一些深度学习有比较大的进展,所以可以打败人。

所以,今天,综合性的突破,有可能是智能制造的第二次高潮带来了制造业的新提升,我们现在还是处在开始阶段,并不是完成了。还是要经过努力,各种技术还在不断的互相促进发展。

(二)智能制造的内涵

    那么,什么叫智能制造?当然,咬文嚼字,智能一个词,制造一个词,两个维度,一个智能,一个制造。所以我们严格地说,从严格的字面上理解,智能制造的内涵是智能技术,智能,在制造全生命周期制造的相结合所涉及到的理论、方法、技术和运用。两者的结合涉及到的方方面面,包括理论、包括运用,不能只说运用。而后面的半句话,智能制造的目的是效益、竞争力和绿色发展。这个是我们在做技术工作、在做发展推动进步的时候,一定要注意它的目的,不是为技术而技术。

    那么我们在这看的话,智能包括什么呢?智能技术,包括了感知和判断。人的话,你想,人的话智能当然一个是人能够感知世界,看到的、听到的,等等;第二个叫做决策,我应该怎么做?我怎么做?我开车往左拐一点,往前走一点,拐多少,这都是决策,一个人这一生很多很多决策。

    所以,用机器来实现人的,当然这个机器里面包括软件,实现人的感知和决策的叫做智能,就是叫人工智能,用机器,不是人的天然的智能。那么从感知方面有机器视觉,有机器列觉、错觉、听觉等等,反正用传感器给机器处理,然后它感到了周围物理世界的各种各样的状况。

    那么在判断和决策方面,有专家系统,我们老早就知道了,中医看病有专家,专家就说,你人有几种表现,这是一个结论,这是哪个地方有问题。这就是如果怎么样会怎么样,如果怎么样就是会怎么样,这就是我们总结为计算机语言的专家系统,神经网络、模糊推理、智能代理、智能语言跟机器学习,这种方面都是软件方面的,辅助你判断决策。人在脑子里怎么想,怎么做决策的时候,机器就用这些办法来作判断。

    那么我们说,这是一个维度,就是智能方面,任何一个人用这个都可以,用了以后就是用在这,而全生命周期的制造一定不是简单加工,它包括了创新设计、加工制造、装配、测试、管理、营销、售后服务、客户关系、仓储物流管理、报废处理等等。全生命周期,不是一段,那么,人工智能和制造全生命周期的任何一个交集,都可以算做智能制造,因为它运用了智能技术,用在我的制造的某一个方面,当然是了,没有必要要用全部人工智能,用在全生命周期那是不可能的,没有必要的。只要有交集就行。

    但是我们利润方面,从通俗的、从实用的、从广义来说,我赞成智能制造是以智能技术为代表的新一代信息技术,智能技术为代表,包含了大数据、互联网、云计算、移动。这是技术扩大了,把网这些东西包括进去了,在制造全生命周期当中所涉及到的理论、方法、技术和运用。

    因为今天的智能技术的运用,往往都和大数据、互联网、云计算、移动、微电子密切相关的。所以我们用这样来理解更有意义。

    你如果死板的理解,不叫死板,纯学问的咬文嚼字智能技术和制造的交集,那互联网加制造就不完全是智能制造,因为互联网里面有些东西我没用到智能技术。所以那样狭义的去理解是没有用处的。

    所以我给它的通俗的、广义的、更方便的从实施的角度,我们认为数字化、网络化、智能化制造就是智能制造。当然,不管是学术的定义,还是通俗的定义,效益是智能制造的第一考量,因为智能制造的终极目的是推进企业社会和企业地方的技术进步、生态进步和经济发展。所以,我们建议,在考虑智能制造不需要非常狭义的去理解它。

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