距離上次AlphaGo和李世石的比賽已經(jīng)過去了一年，如果說上次比賽之前，人們對比賽結果還抱有很大期待，此次的對決，我想大多數(shù)人應該都會覺得沒有什么懸念了。

　　這只“狗”的能量已經(jīng)帶動了整個人工智能領域的“火爆”。短短1年見，人工智能已經(jīng)改變了人們的思想。最初對于人工智能的驚訝、恐懼褪去后，務實的人們想得更多的是如何“馴化”人工智能，將人工智能和我們的傳統(tǒng)產業(yè)結合起來，從根本上改變我們的生活方式。

　　人工智能開啟智能制造新篇章

　　2016年3月9日-15日，谷歌的阿法狗(AlphaGo)以4:1的成績擊敗世界圍棋冠軍李世乭職業(yè)九段,人工智能引起全社會的廣泛關注。2016年12月29日-2017年1月4日，谷歌的Master(AlphaGo的升級版)在30秒快棋網(wǎng)測中，以60勝0負1和的戰(zhàn)績，橫掃柯潔、古力、聶衛(wèi)平、樸廷桓、井山裕太等數(shù)十位中日韓世界圍棋冠軍與頂級高手，再次將人工智能推上社會輿論的風口浪尖。

　　人工智能發(fā)展的春天

　　2016年，人工智能被普遍視為無人駕駛汽車商業(yè)落地的關鍵;基于人工智能的視覺目標識別、人臉識別與唇語識別等，在許多國際公開評測中達到或超過人類水平，其中“刷臉”已開始商業(yè)試運營;利用人工智能的專業(yè)速記、語音輸入與嵌入式聲控等語音識別應用已可媲美人類，包括神經(jīng)機器翻譯在內的自然語言處理，性能也得到大幅度提升;生成式對抗網(wǎng)絡受到極大關注。除上述以深度神經(jīng)網(wǎng)絡為代表的感知智能獲得突破性進展外，發(fā)展通用人工智能與認知智能已成為普遍共識。

　　從國際科技巨頭對人工智能的高強度持續(xù)投入到美國、中國、英國等國家級人工智能戰(zhàn)略的醞釀與發(fā)布，從投資機構推崇的最熱風口到媒體的反復熱炒，從學術研究主流方法的大規(guī)模轉向到民眾的街談巷議與擁躉，人工智能無疑迎來了60年發(fā)展歷程的春天。未來5～10年，人工智能可望獲得大面積的商業(yè)應用與產業(yè)發(fā)展，極有可能引爆第四次工業(yè)革命。

　　智能制造是基于人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、(移動)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、虛擬/增強現(xiàn)實等新一代信息技術，面向設計、生產、管理、服務等服務型制造全要素，整合智能感知、智能決策、智能執(zhí)行等三個核心環(huán)節(jié)的先進制造過程、系統(tǒng)與商業(yè)模式的總稱，同時也是人工智能眾多垂直應用領域之一。

　　在金融危機之后，無論是美國的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)計劃，還是德國的工業(yè)4.0計劃，均將智能制造列為國家產業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略，力圖強化高端優(yōu)勢，重振本土制造業(yè)與實體經(jīng)濟。2015年5月，國務院印發(fā)《中國制造2025》，部署全面推進實施制造強國戰(zhàn)略。作為中國實施制造強國戰(zhàn)略的第一個10年行動綱領，《中國制造2025》將智能制造作為主攻方向之一。智能制造與“互聯(lián)網(wǎng)+”“人工智能+”具有密不可分的關系。2015年12月，工業(yè)和信息化部在貫徹落實《國務院關于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導意見》的行動計劃(2015-2018年)中，明確將人工智能列為形成新產業(yè)模式的11個重點發(fā)展領域之一。2016年5月，國家發(fā)改委等制定了《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》，計劃到2018年形成千億級的人工智能市場應用規(guī)模。2017年1月，科技部部長萬鋼在全國科技工作會議上透露，今年將完成人工智能國家專項規(guī)劃，論證人工智能國家重大項目立項。

　　人工智能是智能制造的本質特征

　　1956年，美國“人工智能之父”約翰·麥卡錫等人在英國達特茅斯學院召開的首屆夏季研討會上，正式創(chuàng)立了“人工智能”的概念。會議將人工智能界定為“研究與設計智能體”，并且把智能體定義為“能夠感知環(huán)境，并采取行動使成功機會最大化的系統(tǒng)”。因此，人工智能主要涉及如下三個核心環(huán)節(jié)：一是感知智能，即對人類直覺或感知行為的模擬(皮層枕葉、顳葉和頂葉)，如視覺、聽覺、嗅覺、味覺、觸覺、力覺、滑動覺、溫度體感、空間定位能力等，體現(xiàn)了從物理空間到信息空間的轉換;二是認知智能，即對人類深思熟慮行為的模擬(皮層前額葉等)，包括決策、規(guī)劃、推理、記憶、經(jīng)驗與知識學習等高級智能行為，全部在信息空間中完成;三是行為控制或對人類行動的模擬(運動皮層/通路與肌骨系統(tǒng))，如靈巧操作與靈活移動等執(zhí)行級功能的實現(xiàn)，體現(xiàn)了從信息空間到物理空間的轉換。作為一個典型的信息物理系統(tǒng)(cyber physical system，CPS)，人工智能系統(tǒng)根據(jù)智能程度與反饋的信息粒度及層級，形成多個閉環(huán)，不斷進行試錯反饋修正，通過經(jīng)驗與知識的學習獲得性能提升。

　　智能制造的概念包括了“感知、分析、決策、執(zhí)行與學習”等五大核心環(huán)節(jié)，涉及“過程、系統(tǒng)、模式”等三個層次的廣義對象，通過對機器、產線、車間、工廠、企業(yè)乃至全球供應鏈等層面的智能化實現(xiàn)，以效率、質量、成本、服務、低耗和綠色作為綜合指標，旨在滿足用戶小批量、個性化的產品需求，提升制造業(yè)的核心競爭力。因此，智能制造的核心是智能化，具有環(huán)境適應性與自主性的人工智能是智能制造的本質特征。

　　信息化(數(shù)字化、網(wǎng)絡化)是智能化的基礎與前提。數(shù)字化導致數(shù)據(jù)化，“互聯(lián)網(wǎng)+”推動內部總線化和外部網(wǎng)絡化，數(shù)字化與網(wǎng)絡化兩者相加產生大數(shù)據(jù)，而大數(shù)據(jù)則是智能制造中感知智能或大數(shù)據(jù)深度學習的直接驅動源，也是產生信息(特征)、知識、智慧的基石，同時也成為智能制造中分析、決策、執(zhí)行與知識學習的主要依據(jù)。因此，智能制造的核心共性技術主要涉及人工智能技術(感知智能、認知智能)、計算智能技術(群體智能、進化計算、模糊系統(tǒng))、機器人技術、大數(shù)據(jù)分析技術、云計算技術、(移動)互聯(lián)網(wǎng)技術、物聯(lián)網(wǎng)技術與虛擬現(xiàn)實技術等。

　　人工智能的最大應用市場

　　技術進步與人口紅利或劉易斯拐點的消失，特別是全球化分享經(jīng)濟浪潮中高技術產品更新?lián)Q代周期的縮短以及用戶需求的多樣性與個性化，都在促使企業(yè)由傳統(tǒng)的生產型制造模式向具有更多環(huán)境適應能力與自主性的服務型制造模式轉變。智能制造集成了技術創(chuàng)新、模式創(chuàng)新和組織方式創(chuàng)新，具有跨界連接網(wǎng)絡信息空間和實體物理空間的CPS二元世界特征，需要整合與協(xié)同產品、運營、供應鏈、價值鏈、用戶、互聯(lián)網(wǎng)金融等多源異構數(shù)據(jù)、信息與知識，進行生產、組織、管理模式、在線服務、決策、故障診斷、預測型維護等的智能優(yōu)化，以實現(xiàn)“以銷定產”“大規(guī)模個性化定制”等銷售與服務模式創(chuàng)新。廣義制造系統(tǒng)中生產與服務對象的嚴重不確定性和高度非線性性，以及多目標的復雜任務要求，均遠遠超出了傳統(tǒng)生產型制造業(yè)的能力與范疇，對大數(shù)據(jù)驅動的感知智能等提出了迫切的需求。由于生產與服務要素眾多，大數(shù)據(jù)資源豐富，CPS跨界連接，因此智能制造可望成為人工智能的最大應用市場。

　　與20世紀60年代和80年代的兩次人工智能熱潮不同，人工智能的第三次偉大復興，源于大數(shù)據(jù)和超強計算引擎的時代進步，源于以深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡為代表的深度學習方法取得的實質性進步。目前，大數(shù)據(jù)人工智能已在計算機視覺、語音識別等部分細分領域取得了超過人類水平的性能與體驗。在智能制造垂直領域，關鍵還是如何選定特定應用場景或對垂直領域進行細分再細分，然后就是必須重點關注大數(shù)據(jù)的采集、清洗、標簽、管理與利用，以便在“感知、分析、決策、執(zhí)行與學習”等各個核心環(huán)節(jié)中，充分應用大數(shù)據(jù)驅動的人工智能，推動智能機器人、協(xié)同制造、綠色制造與智能服務等智能制造應用的發(fā)展。

　　人工智能加速智能制造的未來發(fā)展

　　以人工智能為主要標志的新科技革命浪潮來勢洶涌，必將有力地助推智能制造的發(fā)展勢頭。然而，目前的人工智能技術，真正取得突破的是大數(shù)據(jù)驅動的深度監(jiān)督學習和深度強化學習，包括深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和長短期記憶網(wǎng)絡在內的深度監(jiān)督學習方法，本質上是感知智能或弱人工智能的進步。具有類似“舉一反三”能力的通用人工智能與認知智能方法的探索與進步，可望在大數(shù)據(jù)與大知識雙重驅動下獲得知識閱讀與知識學習能力，使智能制造在“過程、系統(tǒng)、模式”等三個層次上，獲得更高水平的態(tài)勢分析與認知決策能力，實現(xiàn)更強的自主性與環(huán)境適應性，進而加速以人工智能為支撐的未來智能制造發(fā)展方向與發(fā)展模式的探索與創(chuàng)新。