智能科學(xué)在工業(yè)4.0時(shí)代的應(yīng)用與發(fā)展研究

易博松

摘 要：通向工業(yè)4.0的路是一段革命性的進(jìn)程，智能科學(xué)為了適應(yīng)制造工業(yè)的發(fā)展，將會加速優(yōu)化和創(chuàng)新的步伐。隨著智能科學(xué)技術(shù)的不斷創(chuàng)新和突破，最終將會促進(jìn)制造業(yè)的全面智能化，使得未來的工業(yè)4.0繼續(xù)向網(wǎng)絡(luò)化、智能化的方向發(fā)展。

關(guān)鍵詞：智能科學(xué)；工業(yè)4.0；機(jī)器人；計(jì)算智能

中圖分類號：TP183 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2015.16.003

制造業(yè)對于人類文明發(fā)展的重要性不言而喻，科學(xué)和技術(shù)的每一次創(chuàng)新，在成功應(yīng)用到制造業(yè)后，都會極大地促進(jìn)人類生產(chǎn)方式的變革，繼而推動(dòng)社會文明的發(fā)展。近來年，隨著網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)、智能科學(xué)的蓬勃發(fā)展，信息化和智能化正逐步融合到工業(yè)生產(chǎn)中，向人們展示著工業(yè)4.0時(shí)代的誕生。

1 工業(yè)4.0與智能科學(xué)

工業(yè)4.0，簡單來說，就是以智能制造為主導(dǎo)的第四次工業(yè)革命。具體是指利用信息物理系統(tǒng)（Cyber—PhysicalSystem，簡稱“CPS”）將生產(chǎn)中的供應(yīng)、制造、銷售信息數(shù)據(jù)化、智慧化，最后達(dá)到快速、有效、個(gè)人化的產(chǎn)品供應(yīng)。隨著工業(yè)4.0時(shí)代的到來，傳統(tǒng)的高倍冗余和高度集中的生產(chǎn)設(shè)計(jì)理念將會被摒棄，現(xiàn)階段普遍應(yīng)用的傳統(tǒng)工業(yè)技術(shù)也將會逐漸被淘汰。隨著一批批智能化與網(wǎng)絡(luò)化融合的高端工業(yè)技術(shù)快速引入到實(shí)際的生產(chǎn)應(yīng)用中去和高端智能產(chǎn)品如潮水般的涌現(xiàn)，動(dòng)態(tài)優(yōu)化、高度靈活的個(gè)性化和數(shù)字化生產(chǎn)設(shè)計(jì)理念將會得到普及。

可以預(yù)見，工業(yè)4.0將推動(dòng)工業(yè)由“制造”向“智造”轉(zhuǎn)型，智能化技術(shù)無疑是新工業(yè)革命的核心技術(shù)之一。隨著工業(yè)4.0的逐步推進(jìn)，人們普遍意識到，智能制造的理論研究及應(yīng)用開發(fā)對進(jìn)一步提高產(chǎn)品質(zhì)量、生產(chǎn)效率和制造業(yè)響應(yīng)巿場變化的能力和速度以及降低生產(chǎn)成本具有重大意義。智能科學(xué)作為一門新的學(xué)科，越來越受到高度重視。

智能科學(xué)是由腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、人工智能等學(xué)科共同研究智能性質(zhì)和規(guī)律的交叉學(xué)科，是探索自然智能的基本理論和機(jī)器智能的實(shí)現(xiàn)技術(shù)。腦科學(xué)從神經(jīng)系統(tǒng)內(nèi)分子水平、細(xì)胞水平、細(xì)胞間的變化過程、行為水平等方面出發(fā)，研究生物腦的結(jié)構(gòu)和功能。認(rèn)知科學(xué)是關(guān)于心智研究的理論和學(xué)說，研究人類的學(xué)習(xí)、記憶、思維、理解等行為和在認(rèn)知過程中發(fā)生的其他行為。腦科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)屬于自然智能，研究智能的本質(zhì)是智能科學(xué)的基礎(chǔ)，自然智能研究的任何突破性進(jìn)展都會對智能科學(xué)的研究和應(yīng)用起到極大的推動(dòng)作用。人工智能則借鑒和利用自然智能的研究成果，構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng)，模仿、延伸和擴(kuò)展人和動(dòng)物的個(gè)體或群體的智能，使機(jī)器能夠從事過去只有人才能處理的智能工作。人工智能的重要研究領(lǐng)域包括機(jī)器感知、機(jī)器思維、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器行為、計(jì)算智能、分布智能、群體智能、社會智能、集成智能和智能系統(tǒng)等。

2 智能科學(xué)在工業(yè)4.0時(shí)代的應(yīng)用與發(fā)展

隨著工業(yè)4.0的急速推進(jìn)，技術(shù)創(chuàng)新浪潮的不斷涌現(xiàn)，智能科學(xué)將逐漸滲透到工業(yè)4.0時(shí)代的每一個(gè)角落。

2.1 生產(chǎn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)理念的應(yīng)用與發(fā)展

在傳統(tǒng)的工業(yè)中，所有的生產(chǎn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)理念都建立在以固定的高倍冗余的資源投入來保障可靠的產(chǎn)品產(chǎn)出的原則基礎(chǔ)上，目的是在最惡劣的條件下也能夠保障生產(chǎn)活動(dòng)的持續(xù)性。但是，以這種理念為基礎(chǔ)所設(shè)計(jì)的各種各樣的工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)卻使得人類社會普遍面臨“高投入、高消耗、高排放、高污染”的困境。如果按照智能科學(xué)與技術(shù)來設(shè)計(jì)，它將徹底摒棄一勞永逸保安全的設(shè)計(jì)理念，利用人工智能的自主技術(shù)來實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)優(yōu)化的全新設(shè)計(jì)理念。具體來說，假設(shè)系統(tǒng)原來處于優(yōu)化狀態(tài)（盡可能少的資源投入和盡可能好的產(chǎn)品產(chǎn)出），現(xiàn)在，如果外界條件變化了，那么就通過自主檢測技術(shù)來獲得外部條件變化的信息，然后通過自主學(xué)習(xí)技術(shù)來提煉知識和生成策略，再通過自主調(diào)整技術(shù)使生產(chǎn)系統(tǒng)的參數(shù)調(diào)整到在新條件下的優(yōu)化狀態(tài)，仍然保持盡可能少的資源投入和盡可能好的產(chǎn)品產(chǎn)出，從而實(shí)現(xiàn)自主適應(yīng)的要求。

工業(yè)4.0正是在網(wǎng)絡(luò)化和智能化的滲透中，逐步實(shí)現(xiàn)著由傳統(tǒng)的高倍冗余和集中大批量生產(chǎn)向自主靈活適應(yīng)和分散個(gè)性化生產(chǎn)的模式轉(zhuǎn)變，其目標(biāo)是打破傳統(tǒng)行業(yè)的界限，重組產(chǎn)業(yè)鏈分工，建立新的活動(dòng)領(lǐng)域和生產(chǎn)形式，最終建立一種高度靈活、自主適應(yīng)的個(gè)性化和智能化產(chǎn)品與服務(wù)的全新生產(chǎn)模式。

具體來說，工業(yè)4.0是在現(xiàn)代智能機(jī)器人、傳感器、數(shù)據(jù)存儲和計(jì)算能力實(shí)現(xiàn)突破的條件下，讓所有的加工設(shè)備、原材料、運(yùn)輸車輛、裝料機(jī)器人等都“能說話，會思考”，并通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將供應(yīng)鏈、生產(chǎn)過程和倉儲物流智能連接。按照智能科學(xué)與技術(shù)的生產(chǎn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)理念，摒棄現(xiàn)行的大規(guī)模、批量化生產(chǎn)，利用人工智能的自主技術(shù)來實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)優(yōu)化，即讓整個(gè)生產(chǎn)系統(tǒng)中的設(shè)備、原材料等都高度智能化，可以獨(dú)立、自主地運(yùn)轉(zhuǎn)，并通過互相交流和交換訊息等及時(shí)自主調(diào)整工藝流程，而且具備互相監(jiān)控和監(jiān)測生產(chǎn)環(huán)境的能力，最終確保多批次、小產(chǎn)量狀態(tài)下產(chǎn)業(yè)的獲利能力，確保工藝流程的靈活性和資源利用率，從而實(shí)現(xiàn)智能生產(chǎn)的“四化”，即供應(yīng)和倉儲成本較小化、生產(chǎn)過程全自動(dòng)化、需求相應(yīng)速度較大化和產(chǎn)品個(gè)性化?？梢灶A(yù)見，在工業(yè)4.0進(jìn)程中，隨著智能科學(xué)生產(chǎn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)理念的逐步滲入，越來越多的智能科學(xué)研究成果將應(yīng)用到工業(yè)中，無數(shù)傳統(tǒng)行業(yè)將發(fā)生顛覆性重構(gòu)，產(chǎn)業(yè)鏈和社會分工將重新組織，世界工業(yè)版圖將被重新描繪。

2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)在工業(yè)4.0時(shí)代的應(yīng)用與發(fā)展

工業(yè)4.0正催生著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，計(jì)算技術(shù)通常只是用來分析數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)使得捕獲和挖掘數(shù)據(jù)→理解數(shù)據(jù)→從中萃取有價(jià)值的數(shù)據(jù)→預(yù)測未來趨勢成為可能，成為了解決大數(shù)據(jù)問題的一種重要、關(guān)鍵的工具。

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能發(fā)展中一個(gè)極其重要也是應(yīng)用潛力最大的研究領(lǐng)域，其專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以從紛繁復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)世界中通過識別、利用現(xiàn)有知識來獲取新的知識或技能，并建立學(xué)習(xí)的計(jì)算理論，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)，使其不斷提升和完善自身的性能，從而構(gòu)造各種新的學(xué)習(xí)系統(tǒng)并將其應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域中去。常見的幾種機(jī)器學(xué)習(xí)方法有分類學(xué)習(xí)、歸納學(xué)習(xí)、類比學(xué)習(xí)、解釋學(xué)習(xí)、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和知識發(fā)現(xiàn)等，每一種學(xué)習(xí)方法都對應(yīng)其主要解決的問題和解決相應(yīng)問題的算法，例如，分類學(xué)習(xí)主要解決將實(shí)例數(shù)據(jù)劃分到合適的分類中的問題，歸納學(xué)習(xí)主要用于預(yù)測數(shù)值型數(shù)據(jù)。

實(shí)踐證明，機(jī)器學(xué)習(xí)在很多工業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)揮了重要的實(shí)用價(jià)值，特別是在數(shù)據(jù)挖掘、語音識別、圖像識別、機(jī)器人、車輛自動(dòng)駕駛、信息安全、遙感信息處理和工業(yè)過程控制領(lǐng)域取得了令人矚目的成果。

工業(yè)4.0的核心發(fā)展方向——智能制造是一種由以機(jī)器學(xué)習(xí)為代表的智能機(jī)器和人類專家共同組成的智能系統(tǒng)，目前這方面成功的應(yīng)用系統(tǒng)有機(jī)械設(shè)備智能診斷系統(tǒng)、故障診斷專家系統(tǒng)、基于機(jī)器學(xué)習(xí)理論的智能決策支持系統(tǒng)、智能制造系統(tǒng)等，每類系統(tǒng)都有其特定的機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)制和方法。這類智能系統(tǒng)能在制造過程中能進(jìn)行諸如獲取信息、判斷和篩選有用信息、分析和推理、最后進(jìn)行構(gòu)思和決策等的智能活動(dòng)。智能系統(tǒng)的構(gòu)建初衷，就是要打破傳統(tǒng)的大批量流水線制造自動(dòng)化的概念，轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芑透叨燃傻娜嵝陨a(chǎn)方式。與傳統(tǒng)的制造相比，智能生產(chǎn)具有超柔性、自主學(xué)習(xí)、自主適應(yīng)、自主維護(hù)和自我監(jiān)督和相互監(jiān)控、虛擬實(shí)現(xiàn)等能力和特征，最終能夠達(dá)到取代、擴(kuò)大和延伸原本需要大量群體智慧和經(jīng)驗(yàn)才能完成的腦力勞動(dòng)。

然而，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的建立是緩慢、耗時(shí)和易出錯(cuò)的一個(gè)過程。目前其開發(fā)存在相當(dāng)大的困難，例如需要開發(fā)者具備深厚的專業(yè)知識；收集、合并和分析一個(gè)系統(tǒng)中不同類數(shù)據(jù)的工具互相孤立不兼容，缺乏系統(tǒng)的整合工具；需要相當(dāng)大的實(shí)驗(yàn)?zāi)懿拍芙?、評估、調(diào)試和驗(yàn)證模型，以保證模型的精確性等。

另外，機(jī)器學(xué)習(xí)方法的研究應(yīng)兼顧縱向深度方向和橫向結(jié)合方向的研究，例如針對不同的研究環(huán)境和領(lǐng)域開發(fā)相適應(yīng)的學(xué)習(xí)體制和方法，開發(fā)多種學(xué)習(xí)體制和方法的集成學(xué)習(xí)系統(tǒng)，以便完成復(fù)雜任務(wù)等。在機(jī)器學(xué)習(xí)的研究中，要讓機(jī)器逐步從從事計(jì)算工作到從事創(chuàng)造性的思維工作轉(zhuǎn)變，這樣才能為工業(yè)4.0的技術(shù)革命作出更大的貢獻(xiàn)。

2.3 計(jì)算智能在工業(yè)4.0時(shí)代的應(yīng)用與發(fā)展

隨著工業(yè)4.0的推進(jìn)，制造業(yè)對智能化提出了更高的要求，而工程實(shí)踐往往遇到的都是難以建立精確的數(shù)學(xué)或邏輯模型的問題，因此，傳統(tǒng)的計(jì)算方法在解決這類復(fù)雜問題時(shí)很難求出精確的解，即便能求解，耗時(shí)也相當(dāng)長。因此，人們一直在尋求能在求解時(shí)間和求解精度上取得平衡的計(jì)算方法，在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取得新突破時(shí)，計(jì)算智能便應(yīng)運(yùn)而生。作為人工智能的一個(gè)重要領(lǐng)域，計(jì)算智能（Computational Intelligence，CI）利用仿生學(xué)思想模仿生物體系的某些規(guī)律和機(jī)制，例如生物進(jìn)化、細(xì)胞網(wǎng)絡(luò)等，用數(shù)學(xué)語言的抽象描述來設(shè)計(jì)求解問題的算法。用智能算法求解問題，即使是對象模型和邊界條件不夠精確和完整，也能夠得到一個(gè)合理的解，尤其是能夠有效解決系統(tǒng)中一些非線性和不確定性的問題。核心的計(jì)算智能有方法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算和模糊邏輯。這些方法都能處理不完整、不精確或不確定的數(shù)據(jù)，建立的模型也具有自主控制能力、自擴(kuò)展性、系統(tǒng)穩(wěn)健性和適于并行處理等優(yōu)點(diǎn)。

基于計(jì)算智能的上述特點(diǎn)和研究的不斷突破，其在工業(yè)領(lǐng)域得到越來越廣泛的應(yīng)用，取得了豐碩的成果。計(jì)算智能的工業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域已經(jīng)逐漸擴(kuò)展到了優(yōu)化計(jì)算、模式識別、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、故障診斷、圖像處理、信息安全、風(fēng)險(xiǎn)分析與控制、加工系統(tǒng)、調(diào)度系統(tǒng)、智能控制與自動(dòng)化和通訊工程信息安全等諸多領(lǐng)域。這些應(yīng)用都顯示出了計(jì)算智能強(qiáng)大的信息處理和問題求解能力，具有廣闊的研究前景。

智能工廠是工業(yè)4.0的兩大主題之一，無線感測器將是實(shí)現(xiàn)智能工廠建設(shè)的三大基礎(chǔ)技術(shù)之一。以微處理器和計(jì)算智能研究為主的智能化儀器儀表正是運(yùn)用包括神經(jīng)網(wǎng)路、遺傳演算法、進(jìn)化計(jì)算等計(jì)算智能技術(shù)，使儀器儀表具有高效、多功能、高靈敏等性能。這些智能化儀器儀表構(gòu)成的專家控制系統(tǒng)、模塊邏輯控制系統(tǒng)等也是目前智能工廠相關(guān)復(fù)雜問題解決方法的研究熱點(diǎn)。

計(jì)算智能目前還處于不斷發(fā)展和完善的過程，其在理論方面仍存在著許多不足，比如缺乏穩(wěn)健的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)問題等，制約著計(jì)算智能的實(shí)際應(yīng)用。在以后的研究中，還應(yīng)根據(jù)不同的應(yīng)用環(huán)境和應(yīng)用需求，加強(qiáng)各種算法之間的融合，使之融合成為一個(gè)復(fù)合協(xié)同或綜合集成計(jì)算應(yīng)用系統(tǒng)，這樣融合后的系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢互補(bǔ)。我們相信，計(jì)算智能技術(shù)在不斷提高其自身性能后，其在工業(yè)4.0的應(yīng)用中也將會不斷完善和拓展。

2.4 群體智能在工業(yè)4.0時(shí)代的應(yīng)用與發(fā)展

在工業(yè)發(fā)展的進(jìn)程中，人們發(fā)現(xiàn)某些復(fù)雜困難的問題難以建立有效的形式化模型而使得問題求解變得困難，甚至不可能，群體智能因具有自組織性、層次性、涌現(xiàn)性和不確定性等特點(diǎn)，在沒有集中控制且無法提供全局模型的問題求解上表現(xiàn)出了明顯的優(yōu)勢。

群體智能（Swarm/collection intelligence）這個(gè)概念來自對自然界中昆蟲群體的觀察，群居性生物通過協(xié)作表現(xiàn)出的宏觀智能行為特征被稱為群體智能。群體中的單個(gè)個(gè)體往往行為簡單，智能也有限，但在不存在指揮中心的情況下，個(gè)體之間卻能通過相互協(xié)作完成復(fù)雜的任務(wù)，表現(xiàn)出很高的群體智能。

群體智能的群體可以適應(yīng)隨時(shí)變化的系統(tǒng)或環(huán)境，某個(gè)或者某幾個(gè)個(gè)體的故障不會影響整個(gè)問題的求解，個(gè)體的活動(dòng)無需中央控制，也不需要相互之間的監(jiān)管，僅僅通過個(gè)體之間的通信就能進(jìn)行流暢的合作，相互合作的個(gè)體是分布的，個(gè)體的執(zhí)行時(shí)間比較短，而且因個(gè)體的增加而引起的通信開銷增加很小。群體智能潛在的并行性和分布式特征使其成為了智能科學(xué)一個(gè)重要的研究方向。

研究蟻群算法和粒子群體算法是目前群體智能最具有代表性和研究最為成熟的算法。蟻群算法主要包括蟻群優(yōu)化算法、蟻群聚類算法等，其研究方向包括蟻群尋食行為、群體分工和任務(wù)分配行為、群體合作搬運(yùn)行為、巢穴組織行為等。粒子群體算法模擬鳥群捕食過程，在多維搜索空間中，每個(gè)粒子根據(jù)自身的經(jīng)驗(yàn)和鄰近粒子的經(jīng)驗(yàn)調(diào)整它的位置，群體之間通過集體協(xié)作找尋最優(yōu)解。

自提出以來，群體智能在組合優(yōu)化、機(jī)器人協(xié)作、電力系統(tǒng)、工業(yè)模型設(shè)計(jì)、控制器控制策略等工業(yè)領(lǐng)域表現(xiàn)出了較好的優(yōu)化求解性能，因此受到了廣泛的關(guān)注。

舉例來說，群體智能算法在電力系統(tǒng)優(yōu)化中有著廣泛的應(yīng)用，例如在配電網(wǎng)擴(kuò)展規(guī)劃、檢修計(jì)劃、機(jī)組組合、諧波分析與電容器配置、配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)、參數(shù)辨識、優(yōu)化設(shè)計(jì)等方面。

群體智能能夠滿足工業(yè)工程問題中日益復(fù)雜的信息處理需求，尤其是動(dòng)態(tài)特性突出的問題。在將來的研究工作中，群體智能系統(tǒng)底層機(jī)制和群體機(jī)器人的研究將會成為重點(diǎn)和熱點(diǎn)，其應(yīng)用也將具有廣闊的前景。另外，還會擴(kuò)展群體智能與其他各種先進(jìn)智能，例如計(jì)算智能的融合，以改善自身或相應(yīng)計(jì)算方法的性能。

3 結(jié)束語

本文通過對智能科學(xué)技術(shù)的生產(chǎn)設(shè)計(jì)理念和部分重要研究領(lǐng)域的介紹以及智能科學(xué)技術(shù)現(xiàn)階段在工業(yè)4.0時(shí)代的實(shí)際應(yīng)用程度和應(yīng)用范圍的探討，強(qiáng)調(diào)了工業(yè)4.0時(shí)代對智能科學(xué)技術(shù)的迫切需求。毫無疑問，通向工業(yè)4.0的路就是實(shí)現(xiàn)智能化的過程，智能科學(xué)為了適應(yīng)制造工業(yè)的發(fā)展，還需要加速優(yōu)化和創(chuàng)新的步伐。我們相信，隨著智能科學(xué)技術(shù)逐步和全面的創(chuàng)新與突破，最終將會促進(jìn)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)的智能化，使得未來的工業(yè)4.0繼續(xù)向網(wǎng)絡(luò)化、智能化的方向發(fā)展。

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〔編輯：王霞〕

Abstract： The road to industry 4.0 is a revolutionary process， the intelligent science in order to adapt to the development of manufacturing industry， will accelerate the pace of optimization and innovation. With the continuous innovation and breakthrough of the intelligent science and technology， it will eventually promote the comprehensive and intelligent manufacturing industry， which makes the future industry 4.0 continue to develop in the direction of network， intelligent.

Key words： intelligent science； industry 4.0； robot； computational intelligence