最強「智慧大腦」問道智能製造
中國工程院院士 陳左寧
德國亞琛工業大學教授萊因哈特·波普拉韋
中國科學院院士、清華大學教授張鈸
大族激光高級工程師馮建國
在5月22日舉辦的2018全球智能工業大會開幕式和國際智能工業高端論壇上，來自國內外智能工業領域的專家學者重點圍繞人工智慧、智能無人系統、智能製造、自動駕駛、工業機器人、智能硬體、智能工控等領域開展交流，帶來精彩報告，本報擷取部分專家發言要點刊登，以饗讀者。
2020年中國智造產值
將佔製造業10%
當前，實現數字化、網路化、智能化製造是製造業發展新的方向，也是新一輪科技革命和產業變革的核心所在，全球製造業大國都很重視智能製造與工業升級的結合，中國製造業轉型升級與美歐等發達國家重振製造業政策方向形成共振，使得智能製造世界格局處在快速發展的動態平衡當中，大數據、物聯網、雲計算、新一代信息技術為智能製造快速發展與突破提供了必要條件。
經過改革開放30多年的快速發展，中國已經成為名副其實的製造大國，製造業規模躍居世界第一，成為全球製造鏈的重要參與者，數據顯示，2015年中國製造業增長值超過20萬億元，2006-2015年期間年均增長率高達12.7%，到2021年，中國製造業增長值將超過30萬億元。
如今，機器人、可穿戴設備、智能家居、智能醫療、AR、VR等正在成為行業的熱點，中國智能製造產業仍處於初級發展階段，發展和合作的潛力巨大，參考美國、德國製造業發展水平，2020年，中國製造業智造產值貢獻將佔製造業的10%左右，屆時，將達到2.8萬億元的規模，中國優良的製造產業鏈、創新鏈和信息網路大環境，結合不斷拓展市場的新需求，為中國全球數字化、網路化、智能化、綠色化創新發展提供了新機遇。
工業4.0中
激光技術不可或缺
第四次工業革命正在走來。在以網路化和物聯網化為特徵的第四次工業革命中，激光技術是不可或缺的重要組成部分。激光技術應該在不同材料上可以帶來工藝水平和生產能力的提升。
激光技術在工業4.0的應用，稱為工業4.0下的數字光學生產。數字光學生產也叫作激光粉末熔化成形技術，通過粉末進行粉碎，再用激光一層一層進行處理，最後得到一個金屬塊以及一系列材料，在數字光學生產過程中，首先要收集一些數據，把這些數據運用到工廠生產過程中，工廠把數據轉化成需要的晶體，再進行生產。隨後交給客戶，客戶可以單個進行相應晶體置換的操作，這就是工業4.0帶來的優勢，能夠直接獲取客戶的需求，直接進行定製化的生產。
軟體，實際類似於人的大腦。如果真的想要把這一個概念運轉起來，不能脫離人的大腦，以及人的思考能力。所有這些東西構建起來形成了合作生產，才能實現工業4.0。
在傳統生產過程中，通常情況下會面臨著一些損耗，隨著生產規模化，成本會逐步降低；若生產工藝越來越複雜，成本就會上升。但在光學生產當中，並沒有這樣的關聯性。它的複雜程度和量產規模並不會對成本造成任何影響。
人工智慧應用
面臨五大限制
目前人工智慧能夠應用的場景或者範圍，實際上受五個條件的限制：第一，必須具有豐富的數據或者知識；第二，信息必須具備確定性；第三，必須是完全信息；第四，靜態；第五，單個任務和有限領域。
將來實際上要做的就是人機協作。機器做機器擅長的事，人類做人類擅長的事情，對人工智慧來說，即使在人機協作上也有很大的挑戰，挑戰在於機器理解不了人的意圖，現在在自然語言理解方面雖然做了很多的工作，也取得了很大的進展，機器已經能簡單地理解人的行為，在限定範圍里可以做到協助人類生產。但當前最大的問題是，人不理解機器所做的事情，這個是非常「危險」的。因為機器基本上是根據計算算出來的，它為什麼得到這個結果呢？理由是什麼？原因是什麼？人類不理解。所以，在人機協作過程當中就成了很大的問題。
一個指揮系統最後下決心的肯定是人。所有的數據都是計算機算出來的，人根據什麼做這個決策，唯一的辦法就是機器所做的應該跟人一樣，它的思考過程，不是用方程解出來的，思考過程應該跟人一樣，所以它做出來的決策人才能接受，才能知道要不要再做下去。
將物聯網
廣泛應用在生產中
對於智能的認知應該是什麼樣的？大族激光認為物聯網被廣泛應用在生產過程當中，這樣可以從機床中獲取更多的數據，用雲對這些數據進行計算。可以看到信息技術和製造業的緊密結合為大族激光帶來更多的智能，通過使用一些數據，讓大族激光在設計、生產、管理和服務的環節都可以做到更好。
在智能製造領域，大族激光首先希望實現產品的個性化定製。同時建設智能化的車間，提供智能化的運營維護和解決方案，最終實現激光裝備智慧運營的創新鏈。
大族激光的相關產品已經具備基本的智能化的模擬功能，比如說它有自感知的能力，結合公司研發的感測器，在運行過程中，一些參數可以進行提前的定義，並且還能夠不斷地實現自適應，這其中的一部分參數就是可以通過自學習的方式來產生獲得，這就是我們所說的機器學習。
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