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專訪李杰教授:制造需可傳承,工業人工智能是否為一劑“良藥”?

2019-07-19


圖片來自億歐網

6月29日,工業富聯A股上市周年慶高峰論壇在上海國際會議中心舉行。會上,工業富聯在回顧上市一周年成長歷程的同時,對外發布了制造專業領域云服務解決方案,同時披露了5G產品布局的最新進展。會后,億歐專訪了工業富聯副董事長李杰,就工業人工智能這一話題展開探討。
工業人工智能是一個系統工程
歷史上,人工智能幾經沉浮。從學術進步與科研轉化,到技術創業與投資熱潮,人工智能在中國,可以說呈現了相繼爆發、相互影響的趨勢。大眾對AI技術的震撼和期望值亦達到了新的頂峰。
據億歐智庫統計,中國人工智能企業共計922家, 2012-2017年間創業熱潮顯著。七年來,中國私募股權投資市場中,人工智能領域的相關投資約3658.6億,近818家投資機構參與投資。巨額資金入場,哺育創新企業成長的同時,也催生了資本泡沫和虛假繁榮。
我看人工智能再搞十年也沒有錢了,因為做不出東西怎么有錢。”李杰表示,人工智能企業投資的可能性、可成長性、可用性都很難驗證。
當前,AI技術在消費互聯網、金融和安防領域中已經驗證了一定的成功性,那么是否可以照搬到工業系統中呢?2018年波士頓在調研評估企業在制造領域采用人工智能的實際進展時發現,將近90%的高管曾計劃在3年內將人工智能用于生產,但實際僅有28%有全面詳盡的實施路線。
聯想之星總經理王明耀曾言,雖然人工智能應用于生產制造的前景廣闊,但要從概念實現落地,產生規模效益,還需要清晰可行的研究方法。
關于這點,從業者從《工業人工智能》一書中或許可以找到答案。
在工業系統智能化的道路上探索了30余年,迄今為止,李杰已發表超190個國際學術會議的主題報告,以及《工業大數據》《從大數據到智能制造》《CPS》《工業人工智能》等多本技術相關暢銷著作。
現簡單梳理這幾本書所講的內容:
第一本《工業大數據》于2015年7月在GE的中國研發中心發布,分析了工業大數據與互聯網大數據之間的區別,并提出了“煎蛋模型”來分析以創造價值為目的的產品設計思路。
2016年出版的《從大數據到智能制造》對前書的思想和方法進行了延深和拓展,論述了大數據與智能制造之間的關系,分析了制造的本質價值,對比了德國、美國和日本的競爭優勢,以及他們選擇不同制造轉型道路背后的文化根源。
2017年出版的《CPS:新一代工業智能》一書系統性地論述了智能工業系統的架構、層級關系、核心技術要素和實現路徑,并從單元級到系統級和集群級分別提供了應用案例。
2019年出版的《工業人工智能》以人工智能技術與工業系統的關系為視角,提出了工業人工智能的特征與意義,論述了工業人工智能系統的技術要素和落地路徑,并結合大量案例介紹了在不同場景中這種應用模式的落地過程。
在李杰看來,人工智能是一門“認知科學”,幫助人類探索在生活中增加便利和加速了解知識的機會;而工業人工智能是一個系統工程,能高效、可靠和持續地解決工業系統中的問題。因此人工智能是以機會和興趣為導向的發散應用,而工業人工智能則是以解決問題和提升效率為導向的收斂型應用。
據悉,《工業人工智能》歷經了兩年半的撰寫時間,已經在一些高校的EMBA課程和企業中得到使用。


“從2017年1月開始籌劃要寫這本書,中間停筆了一段時間。2018年時我有緣與郭臺銘先生相識,并開始協助富士康的智能制造和工業互聯網轉型。過去一年中我們開始在一些工廠和產線中進行“獨善其身“的智能化升級探索并取得了很好的成果。結合這部分案例,我們在今年完成并出版了這本書。”
寫書很簡單,但寫出一個系統概念卻很難。李杰表示,在寫書過程中,自己考慮更多的是如何把工業人工智能當作是一個新的知識跟方法,結合案例去啟發更多的企業,吸引更多的參與者。
在寫書過程中,我們會跟不同的人交流。看看對方是不是真的懂你講的東西,他懂了以后可不可以再復述給別人。此為書的傳承性,重點在于要能“系統化”。
傳承需要“系統化”。
將數據變成知識,再把知識變成管理系統,這樣才能進行傳承。
李杰表示,工業人工智能包括五大ABCDE系統元素,分別是Analytics(or AI) Technology(智能分析與人工智能技術),Big Data(大數據),Cloud(and Cyber)Technology(云與賽伯技術)Domain Knowledge(專業知識)和Evidence(事實)。
其中BAT做的就是ABC,實體經濟在做DE;像富士康、海爾、華為等實體經濟為主導的企業,他們要做的就是先把自己工廠內部管理好,把自己的工廠作為模范后再去服務別人。
或許每個企業的升級轉型路徑都不太一樣,但關鍵點相同,那就是一定要為客戶解決其不能解決的問題,或者讓客戶能通過自己達到目的從而獲得價值。
幾年前興起的物聯網技術將以往的由人管理事和物變成了由物來驅動人,但這遠遠不夠。
李杰提出,工業智能化需要的是將人通過系統與物連接起來,用系統去驅動人和事,從過去的experience-based轉變成為 evidence-based運行模式,并在這個過程中不斷優化系統。
在這個過程中,系統與人的連接就是“六流”和“六管”,并通過移動化的企管應用打破地理邊界和使協同更加高效。系統與物/事之間的連接靠的是CPS的5C系統,以及DT\AT\PT\OT等技術工具。


“今天未來所有的工匠器匠最缺乏的就是數據傳承,那這里面就談到智造,智能制造它必須要有人,工匠;必須要有器,器匠;必須要有技,技匠;中間核心部分的技術,我們叫數據的傳承性。分析完數據后,分析的方法我們可以傳承下去。”
工業制造領域的革新,大體上可以分成自動化,信息化,智能化這三個層面。然而,在國家大力倡導“機器換人”的政策引導下,一些企業陷入了為了智造而智造的怪圈,大肆引進了機器人、新系統。技術投入的越多,成本越高,在還沒有摸清消費端需求的時候,企業便通過機器人提升生產效率,結果卻生成了大量庫存,利潤空間被壓縮得更小。從這點上看,機器換人或許成為了一個偽命題。
“機器換人和自動化其實是對制造業智能化最大的誤解。”李杰說道。“機器換人只是一種低廉勞動力的轉變,自動化是制造過程中系統的建立,智能化卻是文化跟管理系統的改變,這并不是簡單的技術問題。智能化的最終目的是為了給顧客創造價值,起協助的作用。”
按照這點去考慮,馬云的無人超市似乎將中國商業帶向了一個錯誤的思維。
此前網上有一個很火的段子,當記者問中國大媽如何看待無人超市時,大媽關心的只是物價是否更為低廉,商品中是否假貨更少,至于有沒有員工并不是重點。
“畢竟大家不喜歡的只是需要排隊付錢,無人超市并沒有解決這個問題。”李杰告訴億歐,無人工廠的概念亦是錯的,應稱為無憂工廠。畢竟當工廠僅僅被當成加工制造的場所時,其意義非常低。制造是世人傳承的問題,它需要有制造的思維,制造的文化。
 

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