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　　AI應(yīng)用于工業(yè)一直在路上，只是過去受制于算力成本、數(shù)學(xué)方法的制約，一直處于探索階段。然而，我們必須要弄清楚工業(yè)AI與商業(yè)AI的異同，才能真正發(fā)揮出它的價(jià)值，為產(chǎn)業(yè)帶來創(chuàng)新與效率提升。

　　今天，概念風(fēng)起云涌的時(shí)代，“智能”變得非常流行，有些人認(rèn)為“智能制造就是AI+制造”，也有人擔(dān)憂“AI將取代人，讓很多人失業(yè)”——AI取得了巨大的成就，被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。而另一些來自制造現(xiàn)場的人又保持著對(duì)AI的質(zhì)疑，因?yàn)椤癆I只是一種解決問題的不得已途徑”，并且如果不了解行業(yè)，AI的作用與人工差別并無二致。凡此種種，人們似乎賦予了AI極高的期望而又充滿質(zhì)疑。確切的說，應(yīng)該如同流行的那句話所說“人們經(jīng)常過高的估計(jì)了技術(shù)在當(dāng)下的應(yīng)用，而又低估了技術(shù)在未來的巨大潛能”。

　　考慮到制造現(xiàn)場有大量“不可測性”、“非線性”、“不確定性”、且沒有物理規(guī)律或化學(xué)方程可循的情景。在過去的數(shù)十年里，很多專家如卡爾曼(R.E Kalman)、貝爾曼R.Bellman、盧菲特.澤德(Lofti Zadeh)、Karl J Astrom、羅森布洛克(H.H Rosenbrock)等等都是兼具控制與人工智能的跨界專家，他們不斷將AI的方法用于解決制造現(xiàn)場的控制問題。

　　因此，AI應(yīng)用于工業(yè)一直在路上，只是過去受制于算力成本、數(shù)學(xué)方法的制約，一直處于探索階段。今天，考慮到算力的經(jīng)濟(jì)性，以及需求的迫切性，人們更多將傳統(tǒng)制造中難以解決的問題寄望于AI。然而，我們必須清楚工業(yè)AI與商業(yè)的異同，才能發(fā)揮它的價(jià)值，為產(chǎn)業(yè)帶來創(chuàng)新與效率提升。

　　商業(yè)AI與工業(yè)AI的差異

　　確實(shí)，AI在商業(yè)場景里的應(yīng)用已經(jīng)頗為廣泛，而商業(yè)AI由于處理的數(shù)據(jù)經(jīng)常是圖片、語音、文字這類高維度數(shù)據(jù)，它蘊(yùn)含較多的數(shù)據(jù)在里面，因此，可以被挖掘的空間自然是較大的。而與之相反，工業(yè)里AI處理的數(shù)據(jù)更多在溫度、壓力、振動(dòng)這些低維數(shù)據(jù)，或者小數(shù)據(jù)，這就使得其在先天上與商業(yè)有著不同。

　　而工業(yè)還有一些必須予以考慮的情況，則是商業(yè)AI通常不特別的要求，圖1表明了工業(yè)AI的一些特別需求,特別是其中有幾個(gè)顯著的特征要求如圖所示。

圖1 工業(yè)AI的需求

　　(1)實(shí)時(shí)性/周期性：制造現(xiàn)場的控制、邊緣計(jì)算任務(wù)通常是周期性的任務(wù)，這意味著AI在工業(yè)場景里，從數(shù)據(jù)的采集、處理、傳輸、分析、應(yīng)用都必須考慮其周期性特征。而另一方面，實(shí)時(shí)性等級(jí)也將會(huì)影響生產(chǎn)的品質(zhì)和效率，因此，數(shù)據(jù)需要打上時(shí)間戳，并經(jīng)由時(shí)間順序等進(jìn)行分析，而其推理和執(zhí)行也需要考慮實(shí)時(shí)性和周期性這顯著的特點(diǎn)。

　　(2)互操作：工業(yè)現(xiàn)場，由于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)、以及在控制與邊緣側(cè)數(shù)據(jù)的差異，使得必須考慮在架構(gòu)時(shí)，實(shí)現(xiàn)互操作性，即，能夠互相識(shí)別對(duì)方的語法、語義，才能進(jìn)行同構(gòu)數(shù)據(jù)下的“計(jì)算”。

　　(3)人機(jī)協(xié)作：由于AI擅長處理那些無法獲得規(guī)律(定理、公式、物理、化學(xué)方程)，那么，這種經(jīng)驗(yàn)，以隱性形式存在的知識(shí)，就必須尋找到學(xué)習(xí)的對(duì)象，即，人的參與。因此，在實(shí)際中，大量的工業(yè)AI應(yīng)用基本上都是采用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式來進(jìn)行。

　　(4)可解釋性：這牽扯到機(jī)器與人的交互，由于像深度學(xué)習(xí)這類算法，更多是基于“黑盒”方式進(jìn)行數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，并形成模型。但是，這存在潛在的風(fēng)險(xiǎn)，它缺乏可解釋性，這就導(dǎo)致了潛在的風(fēng)險(xiǎn)，99%的準(zhǔn)確率，但1%的不準(zhǔn)確對(duì)工業(yè)卻很難接受，因?yàn)?，這可能意味著大量的良品損失，甚至意味著不安全(功能安全)。

　　(5)可擴(kuò)展性：由于工業(yè)的垂直行業(yè)屬性的特殊性，使得，面向特殊領(lǐng)域的學(xué)習(xí)可以，但如果無法把這些經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)擴(kuò)展到其它領(lǐng)域，那么，AI的成本就無法被有效稀釋，因此，如何具有高可擴(kuò)展性，就是工業(yè)AI必須予以考慮，并在訓(xùn)練以及封裝中考慮的問題。

　　其它分布式、模塊化、魯棒性都是制造業(yè)現(xiàn)場比較通用的需求。

　　工業(yè)AI應(yīng)用，人是關(guān)鍵

　　在AI的應(yīng)用中，不要忽視人的作用，“技術(shù)決定論”經(jīng)常放大技術(shù)、軟件、算法的威力，而忽視人在其中的重要性，這包括以下兩個(gè)重要的原因。

　　(1)機(jī)器是在向人學(xué)習(xí)

圖2 機(jī)器與人的協(xié)作中的能力對(duì)比

　　事實(shí)上，AI經(jīng)歷了漫長的發(fā)展過程，經(jīng)歷了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接主義模擬人的大腦(Brain)和模擬人的思維方式的符號(hào)主義(Mind),包括人的行為反饋然后調(diào)節(jié)策略的行為主義(Action)，但是，最終都回復(fù)到了機(jī)器向人學(xué)習(xí)的“機(jī)器學(xué)習(xí)”階段，智能從學(xué)習(xí)人開始。

　　人的智能，即，人的思維方式包含了非結(jié)構(gòu)信息處理能力、直覺判斷、自組織學(xué)習(xí)這幾個(gè)顯著特性，而這都是AI所不具備的，因?yàn)闄C(jī)器最大的特點(diǎn)是算力，如果了解計(jì)算機(jī)的原理就知道，計(jì)算機(jī)僅在利用非常高速的計(jì)算能力來處理數(shù)據(jù)，以及大量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和不知疲倦的算力。

　　(2)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用本身需要專家介入

　　人參與機(jī)器學(xué)習(xí)的第二個(gè)方面在于“AI”的應(yīng)用項(xiàng)目過程需要人的參與，即，在定義特征值、監(jiān)督學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)過程，在工業(yè)里，基本上都需要“監(jiān)督”學(xué)習(xí)這種方式，由人對(duì)其學(xué)習(xí)的效果進(jìn)行標(biāo)定，以讓機(jī)器獲得“方向”——知道自己學(xué)習(xí)的是否正確，第三在數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)中對(duì)數(shù)據(jù)的預(yù)處理、降維等都需要人的參與，因此，在工業(yè)領(lǐng)域里的AI，更是如此，需要人的參與，才能更好的將其良好的與需求結(jié)合，并有效的處理，建立有效的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、因果關(guān)系分析。

　　工業(yè)AI的架構(gòu)

　　隨著現(xiàn)在控制器技術(shù)的發(fā)展，PLC也可以實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用—就本質(zhì)來說，AI應(yīng)用也是“軟件”，可以采用X20PLC。當(dāng)然，考慮到算力和存儲(chǔ)、操作系統(tǒng)，推薦貝加萊采用Hypervisor技術(shù)的工業(yè)PC，因?yàn)樗梢詫inux/Windows這樣的通用操作系統(tǒng)與工業(yè)現(xiàn)場的嵌入式RTOS結(jié)合。在多核處理器中分別處理控制和計(jì)算任務(wù)，這就是分布式計(jì)算與集中式控制架構(gòu)的融合。在圖3中，我們可以看到，貝加萊的PC可以實(shí)現(xiàn)這樣的應(yīng)用集成。

圖3 貝加萊用于實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的整體架構(gòu)

　　算法可以對(duì)原有的PID過程進(jìn)行監(jiān)測，并尋求數(shù)據(jù)的最優(yōu)，當(dāng)然，可以采用靜態(tài)或動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)監(jiān)測，以及對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析，獲得優(yōu)化后的模型用于進(jìn)行推理運(yùn)算。

　　而推理結(jié)果可以直接給控制系統(tǒng)，進(jìn)行I/O邏輯、運(yùn)動(dòng)控制、工藝控制(溫度、壓力等)，并且可以驅(qū)動(dòng)機(jī)器人、輸送系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)智能的執(zhí)行。

　　應(yīng)用舉例

　　下面通過兩個(gè)簡單的說明，我們可以看到工業(yè)場景里，在缺陷檢測、參數(shù)優(yōu)化、品質(zhì)改善等方向，機(jī)器學(xué)習(xí)都有著巨大的潛力。

　　(1)輪胎缺陷檢測分析

　　在傳統(tǒng)的輪胎監(jiān)測中，由于輪胎采用X光機(jī)進(jìn)行鋼絲圈的成型過程進(jìn)行檢測，并獲得X光片，通常由人來對(duì)它進(jìn)行判定，是否合格，或哪種缺陷，引發(fā)的原因，并分類到倉庫，以及反饋給生產(chǎn)工藝環(huán)節(jié)。

圖4 基于深度學(xué)習(xí)的輪胎缺陷分析

　　如圖4所示，在通過X光機(jī)獲得輪胎的成像信息后，學(xué)習(xí)系統(tǒng)將代替人工對(duì)缺陷進(jìn)行分析，因?yàn)殇摻z圈的纏繞過程中，由于機(jī)器狀態(tài)或生產(chǎn)中的異常帶來非常多的缺陷問題，例如鋼絲圈的纏繞層次偏差、異物、不均勻的排列、疊加、突出、翹起、異常彎曲干擾其他鋼絲、氣泡等;而輪胎本身因?yàn)槠鋬?nèi)部的簾子線、鋼絲圈、橡膠材料的特性，使得在其X光成像后會(huì)有各向異性的紋理，而這些紋理又會(huì)對(duì)圖像的判斷形成干擾，使得系統(tǒng)出現(xiàn)誤判。

　　而基于深度學(xué)習(xí)的方法可以通過對(duì)這些不同缺陷的相關(guān)要素進(jìn)行特征提取，利用濾波算法對(duì)干擾因素對(duì)圖像進(jìn)行有效的缺陷特征獲取，從這些復(fù)雜的圖像中尋找到缺陷點(diǎn)，并對(duì)缺陷點(diǎn)進(jìn)行聚類、標(biāo)定其尺寸規(guī)格，并最終對(duì)輪胎的質(zhì)量、等級(jí)做出評(píng)判，并決定是否歸為廢品，并反饋給制造系統(tǒng)持續(xù)改善。

　　(2)印刷壓印力智能調(diào)整

　　在柔版印刷中，壓印力是一個(gè)對(duì)于品質(zhì)影響較大的因素，尤其在開機(jī)階段的調(diào)試，往往依賴于師傅的經(jīng)驗(yàn)，這往往會(huì)造成較大的開機(jī)浪費(fèi)(100-200米)，而這里依賴于人經(jīng)驗(yàn)的地方就是機(jī)器可以去學(xué)習(xí)的地方。

　　如圖5所示：在每個(gè)色組后，通過視覺檢測其產(chǎn)品畫質(zhì)，獲得圖像的特征信息，并經(jīng)由POWERLINK網(wǎng)絡(luò)傳輸至中心控制器，在控制器上的智能推理算法可以對(duì)這些品質(zhì)進(jìn)行分析，并經(jīng)由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)建立畫面與控制量之間的關(guān)系，然后推理出版輥/承印輥間的壓力調(diào)節(jié)量。

圖5 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的壓力調(diào)節(jié)

　　當(dāng)然，這是一個(gè)需要人工參與的監(jiān)督學(xué)習(xí)過程，需要由經(jīng)驗(yàn)豐富的技師給出機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)果是否滿足預(yù)期。因此，就當(dāng)前應(yīng)用來說，機(jī)器學(xué)習(xí)在工業(yè)里，還都需要師傅的參與、以及長周期的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，以及經(jīng)驗(yàn)豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)專家為其進(jìn)行模型訓(xùn)練方法的調(diào)整——也即，仍然需要大量的人工參與。

　　這樣的學(xué)習(xí)過程也是一個(gè)不斷進(jìn)行的過程，它旨在讓機(jī)器變得更加智能。并且，在未來，其具有很好的可擴(kuò)展性，數(shù)據(jù)可以被賦予更多的能力，可以調(diào)整壓力，也可以對(duì)油墨提供反饋、也可以建立起材料與機(jī)械之間的關(guān)系-這些都是AI的未來能夠給予的空間，數(shù)據(jù)，不斷挖掘潛能。

　　工業(yè)AI，必須立足于工業(yè)，重視人，包括技師、工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)專家、行業(yè)專家。才能真正發(fā)揮軟件的價(jià)值，讓機(jī)器變得更為智能，提升用戶生產(chǎn)運(yùn)營效率——是實(shí)打?qū)嵉睦妫荘PT里的收益。