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柴天佑：《对工业智能发展的几点看法》
2026-02-04 16:30:53
作者：柴天佑（中国工程院院士，东北大学教授、博士生导师）
工业智能的发展是在对传统工业系统的反思和改进中不断推进的。柴天佑院士指出，传统的工业自动化与信息化系统存在不少缺陷。例如，常见的资源计划（ERP）、制造执行系统（MES）、过程控制系统（PCS）三层企业信息化结构，在实际应用中无法实现制造企业全局优化和个性定制高效化。这意味着企业在生产过程中，无法根据自身的特殊需求和实时情况，对整个生产流程进行最优的调整和安排。同时，复杂工况与关键工艺参数的感知与识别，以及生产全流程的运行决策与控制，往往依赖于人工的经验和知识。这种方式不仅效率低，而且由于人的主观性和局限性，容易出现错误，从而影响产品质量和生产效率。
就像在一些传统的制造业中，工人凭借经验来判断生产是否正常，对于一些细微的变化可能无法及时察觉，进而导致生产问题的积累。为了解决这些问题，企业综合自动化与智能化系统开始受到关注。这种系统是一个综合性的体系，它包含了物理系统、优秀知识工作者以及制造流程等多个关键要素。它具备强大的功能，如管理与决策、认知学习、分析决策等，并且拥有自己的知识库，就像一个拥有智慧大脑的系统。通过智能感知与学习，它能够对生产过程中的工况进行准确识别，从而为生产提供更精准的控制和决策支持。例如，在某些先进的制造企业中，智能系统可以实时监测生产线上的各种数据，通过对这些数据的分析和学习，自动调整生产参数，优化生产流程，最终提高产品质量和生产效率。
工业人工智能是工业智能算法的基础。虽然对工业人工智能的界定并不明确且随时间的推移不断变化，但是目前工业人工智能的核心目标是，针对产品与工艺设计、经营管理与决策、制造流程运行管理与控制等工业生产活动中目前只能依靠人的感知、认知、分析与决策能力和经验与知识来完成的影响经济效益的知识工作，实现知识工作的自动化与智能化(工况识别、指标预测与回潮、人机互动与协作的智能优化决策)，来显著提高经济效益。工业互联网不仅是智能制造的基础设施，也是制造业实现数字化、网络化、智能化制造的必备条件，它能够实现智能制造纵向集成、端到端集成和横向集成。
以电熔镁砂生产过程为例，借助工业互联网，可以构建人工识别、决策与控制系统结构。同时，还可以实现端边云协同智能系统，其中端能够实现工况识别决策与控制一体化系统，云可以运行工况、决策与控制过程数字孪生系统，边可以实现参数自优化智能系统。在实际应用中，这种基于新一代信息技术的工业智能系统取得了令人瞩目的成果。比如在电熔镁砂生产中，实施后产量提高了3.4%，能耗降低了6.65%，效益达到4291元/每炉次。单吨能耗降低8.82%，优质产品产出率提高3.65%，电极消耗降低3.73%，CO₂排放降低8.82%。
那么，工业智能系统究竟应该如何研发呢?柴天佑院士提出了自己的看法。
首先是问题驱动。要从复杂生产过程中识别、决策与控制所面临的亟待解决的问题出发，精准选择应用场景。例如在化工生产中，对于那些危险且复杂的化学反应过程，如何实现精准的参数控制和安全监控是关键问题，需要针对这类场景进行深入研究。
其次是确定目标。要以最优秀的操作人员、工程师和管理者为参考目标，并努力达到和超越他们的水平。这就要求工业智能系统能够学习和吸收人类专家的经验和智慧，并在此基础上进行创新和优化。
再次是采用系统工程方法。要利用工业大数据和端边云架构，建立生产过程数字孪生系统。通过收集和分析大量的生产数据，构建与实际生产过程相对应的数字模型，以便更好地进行模拟、优化和决策。同时，要将工业互联网、工业人工智能、工业元宇宙与工业应用场景紧密融合与协同，研发工业智能系统。
最后是机制创新。研究单位、高技术公司和制造企业要形成合作机制，包括基础研究、技术研发、工程应用和产品化等长期稳定的合作研究机制和研发团队。通过跨学科团队研发模式，将学科方法与技术研发相结合，共同推动工业智能系统的发展。
综上所述，工业智能的实现是一个复杂而系统的工程，需要我们充分认识传统工业系统的不足，积极探索企业综合自动化与智能化系统，借助新一代信息技术开辟新途径，并遵循科学的研发思路和方法。只有这样，才能推动工业智能不断向前发展，实现制造业的转型升级和高质量发展。
作者介绍：
柴天佑：国际知名的控制理论和控制工程专家，中国工程院院士，东北大学教授、博士生导师，东北大学学术委员会主任，东北大学自动化研究中心主任，流程工业综合自动化国家重点实验室主任，国家冶金自动化工程技术研究中心主任，《自动化学报》主编，国家863计划先进制造与自动化领域专家委员会副主任，国家重点基础研究发展计划（973计划）项目首席科学家。柴天佑院士长期从事复杂工业过程控制、优化和综合自动化与智能化的基础研究与工程技术研究。主持与完成国家自然科学重点基金、国家高技术研究发展计划（863计划）、国家科技攻关计划、国家高技术产业发展项目以及企业重大自动化工程等30余项科研项目。提出了多变量自适应解耦控制理论与方法，建立了生产全流程多目标动态优化决策与控制一体化理论与方法；主持研发了智能解耦控制技术及系统、重大耗能设备智能运行反馈控制技术及系统、生产全流程智能优化控制技术及系统和综合自动化系统，并成功应用于流程工业，取得了显著的社会经济效益。发表IFAC会刊和IEEE汇刊论文共计150余篇，其中1篇论文获国际控制技术顶级期刊IFAC杂志Control Engineering Practice 2011-2013 最佳论文奖。以第一完成人获国家自然科学二等奖、国家技术发明二等奖、国家科技进步二等奖共五项，省部级特等奖、一等奖十二项；两次获得全国五一劳动奖章，2002年获何梁何利基金科学与技术进步奖，2003年获辽宁省科技功勋奖，2005年获全国先进工作者荣誉称号，2010年获第一届杨嘉墀科技奖一等奖。2007年在IEEE系统与控制联合会议上被授予控制研究杰出工业成就奖，2017年获亚洲控制协会Wook Hyun Kwon 教育奖。
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