- 工聯網
- 作者：蓋貝貝
- 2022年9月19日 14:14
工聯網消息(IItime) 9月8日，由中國通信學會、福建省工業和信息化廳、福建省通信管理局主辦，中國信息通信研究院、中國工信出版傳媒集團、廈門市工業和信息化局、廈門市通信管理局、廈門市商務局（廈門市會展局）、廈門國貿會展集團有限公司承辦的2022中國國際工業互聯網創新發展大會在福建省廈門市成功召開。中國工業互聯網研究院智能化研究所副所長顧維璽在主題演講中表示，當前工業數據呈現爆發式增長，與此同時，隨著算力和算法的提升，人工智能技術，特別是深度學習技術，已經全面滲透到工業各個生產環節過程中，正成為工業領域研發、制造、售后的核心引擎。
工業互聯網重塑產業發展新格局
如果說消費互聯網是數字經濟的上半場，工業互聯網作為企業、行業、產業、區域全要素互聯的主要方式，推動形成了數字與實體相互交融、物質與信息耦合驅動的創新發展模式，大幅提升了全要素、全產業鏈的組織形態變革，有效推動了我國經濟的質量變革、效率變革與動力變革，成為數字經濟的下半場。
工業互聯網到底是什么呢？在顧維璽看來，工業互聯網不同于人工智能、5G等單純的技術，它更多的是一種融合新一代信息技術與先進制造業創新的先進業態，將人-機-物-料-法-環全面互聯，工業生產全要素、全產業鏈、全價值鏈全面鏈接的新型數字基建，也是重塑我國工業生產制造和服務體系的一種關鍵性依托。
在我國體系架構中，工業互聯網通常由三部分組成。一是網絡，二是平臺，三是安全。網絡是工業互聯網的基礎，它通過企業內網、企業外網，將全要素、全產業鏈、全價值鏈深度鏈接。同時，平臺是工業互聯網數據載體的一種核心，它通過將海量數據全面匯聚，進行一些人工智能方法的建模分析，將工業知識高速軟件化與快速模塊化，為上層的SaaS化應用提供各種有效的微服務。隨著5G等相關網絡技術的普及，數據上平臺之后，網絡的安全性也成為人們對工業互聯網廣泛關注的重點。顧維璽說，如何在保證網絡通信和大規模數據上云、上平臺的同時，提升工業互聯網的安全性，也是當前需要亟待解決的關鍵問題。
工業互聯網+AI融合發展
人工智能是指人造機器具有人類的智慧，可以模擬人類感知、學習、認知能力的信息技術。工業互聯網作為一種新興的技術載體，如何與人工智能高效結合賦能工業，進而解決工業場景相關難點呢？關于這個問題，顧維璽探討了人工智能和工業互聯網的融合問題。
顧維璽指出，人工智能從最開始的有監督學習到無監督學習，再到如今的自我強化學習，已經發展成為新范式、新模態。在工業領域，人工智能也全面滲透到了工業互聯網的各個環節。在IaaS層，有如何解決邊云適配的邊云NLP技術；在PaaS層，針對工業數據噪聲、工業安全問題，有包括知識蒸餾、聯邦學習、小樣本學習等相關的人工智能算法；在SaaS層，有通過人工智能等實現整個工控系統的控制優化。
算力、算法和數據被稱為人工智能技術的三要素，顧維璽指出，由于工業智能的工業稀疏性，工業智能化的數據分析強烈依賴于工業知識的積累與融入。將工業機理作為先驗知識，與神經網絡結合，有助于實現因果關系推廣，尋找全局最優解，加之神經網絡等機器學習方法推演出工業設備參數之間的定量關系，可以提升模型觀測效果。
我國工業互聯網面臨的挑戰
工業互聯網正在高速發展，顧維璽提出了當前人工智能與工業互聯網結合兩者結合所面臨的四項挑戰。
第一，企業對工業智能技術付費意愿不足。數字化轉型是一個漫長的過程，不僅涉及到信息化技術的改造，甚至需要對產線進行重組，投入成本非常高。這種投入成本加劇了中小企業進行數字化轉型的意愿；
第二，工業領域應用場景差異性較大，泛用性AI算法尚未實現落地。傳統的人工智能大模型，特別是自然語言處理或機器視覺方向，能夠通過一個模型解決很多的現實問題。但是在工業界，這種大模型的效能并沒有完全發揮出來，因為工業數據的異構性，甚至同一個行業不同企業間的異構性，都導致無法采用普適性的人工智能算法解決問題；
第三，人工智能算法研發受到人才性的制約。通過人工智能算法解決工業實際問題，不僅需要AI人才，也需要懂工業機理的OT人才，這種人才是非常匱乏的，導致工業智能算法的研發以及行業性的應用產生局限性；
第四，底層硬件加大了人工智能算法的開發和適配難度。目前，很多主流的人工智能訓練顯卡都是英偉達的，很多設備由于安全性和國產替代要求，很多都是國產的，無法直接把英偉達上的算法遷移到邊緣設備上進行直接的預測，這種軟硬件適配，尤其是工業傳感器與人工智能之間的兼容性，導致產業化推廣難度加大。
