挖掘用戶需求 北斗創新應用

挖掘用戶需求 北斗創新應用

AI的現狀是以科研模型與工程樣品為主，成熟產品很少，與工業應用不搭。中科院副院長譚鐵牛對AI這樣評價，“有智能沒智慧、有智商沒情商、有計算不會算計”。從他的角度看，專用人工智能需要突破，通用人工智能發展尚早，深層智能發育不足。其中，能夠實現交互的智能更是欠缺。舉個例子，2015年美國舉行的年度機器人挑戰賽上，有一個機器人開門的基本動作，但很多的參賽機器人在開門的過程中把自己的手臂折斷了。我們發現了什么現實呢？AI技術是不可能支撐智能制造的，或者說目前是不能支撐智能制造的。

三體智能模型

那么，支撐智能制造的這個智能到底是什么東西？業界一直都沒有給出明確的答案。

我們認為，支撐智能制造的實際是一種三體融合的智能。其中，包括人體智能技術、數體智能技術和實體智能技術。在三體智能理論看來，智能現象三體均有，智能技術發展的目的是加速智能在生物世界、數字世界以及物理世界流動。智能制造所用到的智能技術，本質是三體智能支撐下的人工智能。

我們做出了一個三體智能模型，我們認為對智能現象和智能技術的認識，應該有一個更大的時間和空間的跨度。我們回顧了早期育種系統的智能，把非生物系統感應外界變化產生的科學效應，認為是一種初級的智能。生物智能包括感知、認知以及控制，自我意識和學習能力。數體智能就是數字虛體獲得感知、認知的能力，并且發展出獨立自我意識。智能的本質是一切具有生命周期的系統對自然規律的感應、認知與運用。

支撐智能制造的三體融合的智能是一種人造智能，它是由人體智能、數體智能和實體智能共同支撐的。因此，我們對智能制造有了一個新的定義。智能制造是大規模、多維度采用人造智能的新制造范式，其實質是基于智能交互、智能供給、智能交付、智能作業等革命性技術，來實現人類智能在制造環節中的優化與解放。

一切皆智能

那么，人造智能和人工智能到底有什么根本的區別？我們認為，人工智能是一個學科性的概念，而人造智能包含三體智能，是一個學科大融合、產業大融合的概念。智能制造所指的智能，已經內在包含三體智能，特別是工業領域自身的實體智能具有重要的意義。不能被誤解為人工智能在制造業的應用。

《三體智能革命》中概括了我們身邊的各種智能現象，一切都在走向智能。我們也提出了一個觀點：認識智能化，把握智能化，引領智能化，是今天個人和企業生存發展的大邏輯。我們想要告訴大家，智能化的本質是三體智能加速轉化。智能技術在任意兩體間交互與轉化，都推動智能化發展。

今天，智能化出現了一些什么樣形式新變化呢？我們認為，智能化創新的核心就是智能融合在加快。這種變化在三個方面有所體現。首先，人類知識大規模數字化。人體接納數體，知識融入數體。其次，數字虛體加速認知化。這意味著數字虛體正在從客體和工具向主體甚至半主體進化，使得認知具備了雙重屬性。最后，物理系統與材料賽博化。各種實體系統，通過嵌入芯片，引入CPS賽博物理系統，構建起連接三體智能的新系統。這就是智能設備、智能產品、智能材料不斷涌現的本質的特征。

舉一個例子，腦控汽車。德國柏林自由大學人工智能應用AutoNOMOS小組成功研制出一種由大腦意識操控汽車的裝置，是一種典型的PCS技術。駕駛者戴上神經頭盔，能夠感知并接收大腦的腦電波，傳感器通過無線技術與汽車的電子元件建立聯系，實現意念驅動汽車。為什么不用我們的手直接操控呢？技術研發的方向是希望三體融合的力度、程度更深，甚至像大腦指揮我們的雙手，再由雙手控制方向盤這樣的過程都被省掉。

人類歷史第四次浪潮

我們有一個最核心的觀點，“認識智能化將是人類歷史第四次浪潮”。當專家和企業家還在單個技術領域或產業框架下，討論人工智能和智能制造的時候，《三體智能革命》獨辟蹊徑，在學術上首次打通研究各種“智能”現象，運用新技術革命的浪潮理論，把研究對象鎖定在智能化浪潮。

說到第四次浪潮，無法回避的一本書是阿爾溫·托夫勒的《第三次浪潮》。他認為，人類文明有三次浪潮，農業文明、工業文明和信息社會。他的浪潮理論最大的貢獻是系統地、整體地看待新技術革命與新產業革命，而不是跟著熱點技術跑，今天云計算，明天大數據，后天物聯網。

我們想看看，今天的學術界對物質生產技術是否出現整體性變革有一個什么樣的觀點。施瓦布教授在《第四次工業革命》中提出一個新工業革命的概念，但是他對新工業革命的概念特征并沒有進行總結，而是強調它是組合創新和系統創新。我們列出了他提出的代表性技術，包括可植入技術、數字化身份、物聯網、3D打印、無人駕駛、人工智能、機器人、區塊鏈、大數據、智慧城市等，其中無一例外都包含了智能技術。《三體智能革命》中提出智能技術系統的大規模普及和發展，將構建一個嶄新的大自然系統，一個產品知人意、遂人愿的智能時代即將到來。

為什么我們要用第四次浪潮來說明這個智能化？這是有原因的。現在，中國官方已經開始接受了新工業革命的概念。隨著智能技術的不斷涌現，系統智能加速提升，科技與產品的智能化創新正在以集體爆發的形式顯現。以智能化為核心的“新一輪科技革命和產業變革”的判斷是準確的，新一輪工業革命正在路上，我們將這種介乎于科技革命與產業革命之間的創新現象稱之為第四次浪潮。

20字箴言

智能化將是繼信息化之后，又一次攪動中國乃至世界浪潮。這一浪潮的目標，就是讓機器、組織、供給乃至身邊的一切事物擁有與人接近的智能。在《三體智能革命》中，對智能化的五個特征進行了概括和總結。第一個叫狀態價值，第二個叫實時分析，第三個叫精準執行，第四個叫自主決策，第五個叫學習提升。它最初是由寧振波與中航工業信息技術科研團隊集體提煉，趙敏增補，對這五個特征進行準確定義、系統總結、完整闡述。如今，這個“20字箴言”已經流傳于業界。

初級的智能化系統，是由狀態感知到自動決策再到即刻執行依次循環的。比如，利用光敏傳感器自動開啟和調光的“智能路燈”，賓館/會場的消防自噴淋系統，數控車床防撞刀裝置等。這些都是基于科學效應，能夠實現狀態感知，自動可決策和即可執行，我們就視為有初級的智能。而且它具有一個特征，那就是無需嵌入計算系統，當然嵌入計算會更優。

中級智能化系統，是恒定的智能化系統。它已經能夠從自動決策升級到自主決策，同時增加了實時分析環節。當我們計算內核植入的時候，一個智能系統趨于恒定。比如具有感知衣料特性并自行決定洗衣決策的智能洗衣機，自動設定通行時段的智能交通燈等等。

高級智能化系統，基于人工智能而構成，是一個開放的智能系統。它在中級智能系統的特征上又增加了學習提升的能力，能夠適用人工智能或計算技術對大數據進行分析與處理，不斷積累并創造知識，所以它適用一切的智能設備。

所以，我們能夠看到，“二十字箴言”普遍適用一切智能系統。我們希望從人工智能、工業職能、生物智能、組織智能中抽取它們的共同特性。那么，抽取這種特性，給制造和服務企業到底能夠帶來什么價值？它是一個我們本土原創的智能化的模型，我們希望通過這個模型打通多學科的智能定義，用同一把尺子去度量各領域的智能化。

它在實踐上的價值是什么呢？《以信息化培育新動能》里提到，人類社會已經進入跨行業、跨領域協同創新的大科技時代。基礎研究、技術開發和產業化的邊界日趨模糊，創新發展正在從過去單一學科、單一領域走向跨學科、跨領域。中國要實現《中國制造2025》，最大的難題是統一語言與跨專業協同，這至少需要機械、電子、自動化、IT工程師、軟件開發、大數據專家，與行業業務和流程專家的緊密協同。同時，各領域專家們對智能技術的理解和定義的差別也不同。比如互聯網界的人士在憂慮，消費大數據的技術，遲遲不知道怎么為制造業服務。

信息化行業有一個多年沒有改變的現象，就是兩化融合不到位。我們在學術模型的工程化和工程樣品產業化之間還存在巨大的鴻溝，這些問題都提示著我們缺乏一個統一的概念體系。

新工業革命的前提是產業協作，產業協作的前提是統一工作語言。事實上，不僅中國在尋找這種統一工作的語言，德國的工業4.0平臺參考模型，美國的工業互聯網參考模型架構，都是希望讓不同行業的人在同一個工程體系下面能夠對接，能夠協同工作。今年9月份，中國、德國和美國已經啟動了三大智能制造體系的參考架構互認，一種全球通用的智能化語言正在成型。

迎接智能化挑戰三原則

《三體智能革命》中定義了企業迎接智能化挑戰的三原則。原則一，智能化起步，先問數字化基礎牢不牢；原則二，智能化發展，主要看大數據認知靈不靈；原則三，智能化要打贏，關鍵看賽博物理系統（CPS）強不強。這三個原則能為企業帶來什么樣的應用價值呢？

第一原則，首先要問數字化基礎牢不牢的問題。我們知道數字化、網絡化是智能化的基礎，智能化是一個更突出鮮明的特征。智能制造是才主攻方向，數字化、網絡化是智能化的基礎，智能化是更突出鮮明的特征。事實上，現在人們談論網絡化、智能化太多，經常把數字化忘了。

軟件是最重要的數字化工具。“智”的過程包括實體運行和意識活動如何規律化，規律模型化，模型算法化，算法軟件化，軟件優化物理世界，軟件支撐和定義著各種知識、行為、業務進入數字世界。人的智慧沉淀為算法和知識，把算法和知識嵌入軟件，把軟件嵌入硬件，把硬件嵌入物理實體設備，這是我們走向智能最主要的途徑。

一直以來，國外有很多工業公司成為工業軟件公司的例子，而中國制造2025的難點和焦點恰恰是我們缺乏自身的工業軟件。我國大量的軟件公司都是所謂的大中華管理軟件公司，而真正的業務型的軟件可以說是少之又少。目前對企業而言，人的全面數字化，最大的難點在于能力的軟件化。現在，很多人都在談論互聯網消費大數據，其實人類的消費行為是非常容易數字化的。而數字化最大的難點，在于人類知識創造的活動，日常的業務活動，復雜的制造系統，依然沒有充分的數字化。這里引用工信部關于“新四基”的定義來強調數字化的基礎，事實上除了軟件化之外，還包括一軟、一硬、一網、一云，每個環節都要夯實，而軟件是其中的核心。

第二原則，智能化發展的階段，重點要考察我們的大數據認知技術靈不靈。對認知技術的考察主要是來自于人類智能的主要能力，如理解、關聯、推理、想象，主要都是我們意識人體處理大數據或復雜信息的認知能力。

過去關于智能金字塔理論有一個重要的趨勢，就是智能趨勢。我們認為認知就是建模，人腦從信息中感應到規律，發現到規律，并且把它格式化下來，就是認知。我們對比兩體，發現知識產生的規律正在變化。意識人體直接認知多數非格式化、非數字化信息，并在大腦中產生知識。數字虛體只能識別比特化信息，并借助算法工具，從大數據認知中產生知識。

舉一個例子，IBM的認知機器人WOTSON將一份日本高齡病人的病歷與2000萬份文獻、病歷查詢比對，僅用10分鐘。目前IBM已經簽約了25家三甲醫院，使用這款機器人為癌癥診斷與監測服務。IBM認為它是認知計算，這中間的區別在于他們所實現的這個技術路線是人腦智能與數體智能的一個高度的協同。

第三原則，智能化要打贏，要害在CPS強不強。CPS是最核心的一個概念，另外賽博是數字虛體加上電磁光等物理場。為什么CPS往往被翻譯成信息物理系統？這是人們的一個誤解，誤把信息作為一個被控制的對象，放棄了它的控制結構和控制機制。事實上，賽博起源于遙控，本身就是控制技術。《三體智能革命》中全面地解釋了CPS，它就是數字虛體和物理實體融合控制系統。美軍從2014年11月已經提出和實踐智能戰，其核心的理論基礎就是信息可以調動物質與能量，核心戰場是賽博空間，作戰平臺是賽博物理系統，技術基礎是智能化的作戰平臺，智能化的武器裝備和智能化的機器決策系統。

企業在智能化時代應該如何迎接終極挑戰？我們有兩個建議，向賽博要戰斗力！向賽博要生產力！未來的對抗是基于三體的商業智能對抗，未來商戰如同現代空戰，就是包括人在內的三體智能系統，人類的轉型必須基于賽博模型能力的轉型。在虛擬中映射現實，在現實中一次做對，一次做成，實現精確制造，精確打擊。在書中提供了一個新飛豹戰機的例子，研制成型僅一年，就是用了賽博系統。

總之，大道至簡。人體全面數字化，數字虛體認知化，以及物理系統賽博化將是智能化三部曲，它們將真實地演繹物理實體、意識人體和數字虛體的三體交融的過程。