錢鋒院士：人工智能賦能流程制造

流程制造業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè)。經(jīng)過數(shù)十年發(fā)展，我國(guó)石化、化工、鋼鐵、有色、建材等流程制造業(yè)的生產(chǎn)工藝、裝備和生產(chǎn)過程自動(dòng)化水平都得到了大幅度提升，產(chǎn)業(yè)規(guī)模和整體實(shí)力迅速增長(zhǎng)，國(guó)際影響力顯著提高，目前已成為世界上門類最齊全、規(guī)模最龐大的流程制造工業(yè)大國(guó)。

在當(dāng)前資源、能源、安全和環(huán)保的重重約束下，中國(guó)流程制造業(yè)面臨著結(jié)構(gòu)性產(chǎn)能過剩、安全環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)突出、自主創(chuàng)新能力較弱、高端產(chǎn)品不足的嚴(yán)峻局面。

亟待需要應(yīng)用人工智能等現(xiàn)代信息技術(shù)，進(jìn)行生產(chǎn)、管理、營(yíng)銷模式的變革，重塑產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈和價(jià)值鏈，實(shí)現(xiàn)流程制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

然而，流程制造業(yè)的生產(chǎn)過程一般都包含復(fù)雜的物理和化學(xué)反應(yīng)、氣-液-固多相共存、連續(xù)化的物質(zhì)轉(zhuǎn)化過程，資源、能源、安全與環(huán)保的約束以及物質(zhì)轉(zhuǎn)化過程的系統(tǒng)復(fù)雜性對(duì)優(yōu)化調(diào)控制造過程的運(yùn)行效能帶來很大的挑戰(zhàn)，包括：

原料屬性頻繁變化與波動(dòng)使得連續(xù)運(yùn)行過程呈現(xiàn)時(shí)域/空間域的多模態(tài)，其多相多組分物質(zhì)轉(zhuǎn)化過程機(jī)理表征與非平穩(wěn)過程調(diào)控存在困難；

工業(yè)裝置的大型化影響其反應(yīng)/傳遞特性改變，非均一性與強(qiáng)耦合使得系統(tǒng)行為特性描述與調(diào)控更加困難；

物質(zhì)轉(zhuǎn)化制造過程在開放環(huán)境與強(qiáng)約束條件下，面向安全/環(huán)保、經(jīng)濟(jì)性、穩(wěn)定性和可控性的多目標(biāo)調(diào)控存在挑戰(zhàn)。

智能、自主、可控是未來流程制造智能化的前沿研究方向，需要通過人工智能等現(xiàn)代信息技術(shù)與流程制造業(yè)的深度融合，拓展“智能+”，研究面向復(fù)雜系統(tǒng)的多時(shí)空尺度的優(yōu)化調(diào)控方法和技術(shù)。

其前沿科學(xué)問題包括物質(zhì)轉(zhuǎn)化過程行為特性表征與認(rèn)知、制造過程多目標(biāo)自主協(xié)同調(diào)控機(jī)制、制造系統(tǒng)跨層人機(jī)物融合智能決策3個(gè)層面。

物質(zhì)轉(zhuǎn)化過程行為特性表征與認(rèn)知

從物質(zhì)轉(zhuǎn)化本質(zhì)出發(fā)，研究典型流程制造中關(guān)鍵物料分子結(jié)構(gòu)及組成與其物化特性的分子表征方法，基于全時(shí)空信息泛在感知和認(rèn)知計(jì)算，實(shí)現(xiàn)微觀尺度物質(zhì)轉(zhuǎn)化機(jī)理和宏觀尺度系統(tǒng)運(yùn)行特性的構(gòu)效關(guān)系表征；

研究融合大數(shù)據(jù)、人工智能的流程制造過程智能混合建模與全流程模擬方法，實(shí)現(xiàn)物質(zhì)轉(zhuǎn)化過程動(dòng)態(tài)性能與工況趨勢(shì)的認(rèn)知；

基于工藝機(jī)理模型、邊緣計(jì)算、信息可視化等方法，創(chuàng)新典型物質(zhì)轉(zhuǎn)化制造過程的虛擬制造技術(shù)，實(shí)現(xiàn)平行制造。

制造過程多目標(biāo)自主協(xié)同調(diào)控機(jī)制

從過程性能調(diào)控出發(fā)，發(fā)展具有自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)、自動(dòng)調(diào)整控制結(jié)構(gòu)和控制參數(shù)的控制理論與方法，實(shí)現(xiàn)適應(yīng)工業(yè)過程動(dòng)態(tài)變化的自主控制；

研究數(shù)據(jù)和模型融合的工業(yè)過程故障診斷、自愈控制方法，實(shí)現(xiàn)工業(yè)過程的安全可靠運(yùn)行；

研究大數(shù)據(jù)、小樣本的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，提出工藝機(jī)理與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)深度融合的制造過程多層次、多尺度、多目標(biāo)協(xié)同動(dòng)態(tài)優(yōu)化和控制一體化理論方法，實(shí)現(xiàn)安全、環(huán)保、質(zhì)量、效益多目標(biāo)控制與優(yōu)化的智能協(xié)同。

制造系統(tǒng)跨層人機(jī)物融合智能決策

從系統(tǒng)行為決策出發(fā)，通過人機(jī)物三元融合，發(fā)展基于人工智能的具有可解釋性的決策優(yōu)化方法，解決不確定條件下決策的魯棒性問題；

研究基于數(shù)據(jù)知識(shí)和專家知識(shí)、融合裝置運(yùn)行特性的生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度優(yōu)化方法，實(shí)現(xiàn)制造全流程資源與能源的優(yōu)化配置及加工方案的優(yōu)化，確保價(jià)值鏈最大化；

發(fā)展環(huán)境深度耦合的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系辨識(shí)理論與方法，研究風(fēng)險(xiǎn)傳播與裝備、人員、環(huán)境的交互關(guān)系，實(shí)現(xiàn)制造系統(tǒng)異常成因分析、風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)智能評(píng)估與輔助決策。

人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面，一是“智能技術(shù)”產(chǎn)業(yè)化，二是產(chǎn)業(yè)“智能化”，顯然，后者所形成的經(jīng)濟(jì)效益規(guī)模遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于前者。

因此，流程制造業(yè)的智能化對(duì)中國(guó)推進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展和實(shí)現(xiàn)制造強(qiáng)國(guó)意義重大。應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步推動(dòng)科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的深度融合，開展“卡脖子”關(guān)鍵核心技術(shù)的攻關(guān)，搶占流程制造智能化的國(guó)際制高點(diǎn)。