近日，在遼寧省制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對接會(huì)上，深蘭科技首席信息官、首席數(shù)據(jù)科學(xué)家，深蘭科技科學(xué)院智能社會(huì)研究院院長，上海市人工智能技術(shù)協(xié)會(huì)專家委員會(huì)委員沙文灝受邀發(fā)表了《人工智能助力遼寧省制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型》的演講，提出作為工業(yè)基地，以智能制造推動(dòng)提檔升級，將成為遼寧傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要選項(xiàng)。

智能制造是個(gè)循序漸進(jìn)的轉(zhuǎn)型過程，將沿“數(shù)字化→網(wǎng)絡(luò)化→智能化”的方向?qū)嵤?。轉(zhuǎn)型的邏輯起點(diǎn)主要體現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)升級、降本增效和精細(xì)化管理三個(gè)方面。轉(zhuǎn)型成功后有望實(shí)現(xiàn)智能制造產(chǎn)業(yè)升級、跨企業(yè)價(jià)值鏈延伸、全行業(yè)生態(tài)構(gòu)建與資源配置優(yōu)化，使東北工業(yè)重鎮(zhèn)煥發(fā)新生。

深蘭科技作為業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的智能化轉(zhuǎn)型咨詢與解決方案提供商，期望與全省各級政府、眾多企業(yè)展開更加廣泛與深入的合作，共同攜手推進(jìn)“以建設(shè)數(shù)字遼寧、制造強(qiáng)省為目標(biāo)，做好結(jié)構(gòu)調(diào)整三篇大文章”的中長期戰(zhàn)略的落地實(shí)施。

演講報(bào)告的主要內(nèi)容將分三次進(jìn)行呈現(xiàn)：

1.智能制造

2.智能互聯(lián)網(wǎng)

3.數(shù)字化轉(zhuǎn)型

智能互聯(lián)網(wǎng)

智能網(wǎng)聯(lián)產(chǎn)品技術(shù)架構(gòu)

要抓住智能互聯(lián)產(chǎn)品的浪潮，企業(yè)需要建立一套全新的技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施。這個(gè)技術(shù)矩陣包括產(chǎn)品硬件；軟件應(yīng)用；用于互聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)通訊系統(tǒng)；產(chǎn)品云；網(wǎng)絡(luò)安全工具套裝；獲取外部數(shù)據(jù)的接口以及與其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)的工具。

聯(lián)接

IoT信息融合系統(tǒng)

實(shí)時(shí)的時(shí)空預(yù)測與時(shí)空控制技術(shù)必須滿足：

1.集團(tuán)最優(yōu)化：并不是個(gè)人與部門而是集團(tuán)最優(yōu)化誘導(dǎo)

2.實(shí)時(shí)性：基于現(xiàn)在時(shí)點(diǎn)的狀況觀察，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)誘導(dǎo)

3.先行型：在事件發(fā)生前，基于預(yù)測的先行型誘導(dǎo)與控制

隨著IoT系統(tǒng)技術(shù)的發(fā)展，制造數(shù)據(jù)采集在設(shè)備兼容性、數(shù)據(jù)豐富性和數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘等方面都有了快速發(fā)展，下面分別從數(shù)據(jù)的采集廣度、采集深度及價(jià)值利用等方面進(jìn)行闡述。

形式化方法實(shí)現(xiàn)安全可信

智能網(wǎng)聯(lián)系統(tǒng)在落地實(shí)施過程中，除了大數(shù)據(jù)、算法、運(yùn)算能力等技術(shù)要素外，還需要基于精準(zhǔn)需求挖掘的優(yōu)質(zhì)用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)以及利用形式化方法實(shí)現(xiàn)網(wǎng)聯(lián)系統(tǒng)的安全可信。

工業(yè)語義的現(xiàn)狀和發(fā)展

現(xiàn)有各國的依據(jù)人工智能和數(shù)據(jù)分析的信息化解決方案普遍存在成功率低，效益低下，各種數(shù)據(jù)的獲取和處理的能力較為薄弱以及費(fèi)用昂貴等問題。阻礙了人們提高享受科技進(jìn)步的欲望并降低了早日實(shí)現(xiàn)全價(jià)值鏈的數(shù)字化語義生態(tài)圈的速度。

人工智能系統(tǒng)及其應(yīng)用階段

人工智能系統(tǒng)商業(yè)化落地正沿著感知、認(rèn)知和行動(dòng)的三階段進(jìn)行演進(jìn)，其解決的需求場景愈加豐富，商業(yè)化落地成階梯狀漸進(jìn)過程，通過不同的技術(shù)，實(shí)現(xiàn)信息的識(shí)別、理解、分析、探索和最終決策。

在感知階段，以數(shù)據(jù)感知應(yīng)用為主，主要技術(shù)包括語音、圖像和自然語言識(shí)別技術(shù)，主要目的是通過技術(shù)實(shí)現(xiàn)更多的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)在線。

在認(rèn)知階段，以數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)和探索3大中樞為主，使用知識(shí)圖譜技術(shù)。在數(shù)據(jù)在線的基礎(chǔ)上，打通數(shù)據(jù)與建立實(shí)體的關(guān)系，并構(gòu)建知識(shí)圖譜系統(tǒng)。通過知識(shí)圖譜從知識(shí)中梳理出能供分析與決策使用的信息，在現(xiàn)有知識(shí)基礎(chǔ)上進(jìn)行外向探索，結(jié)合邊界的矢量(vector)擴(kuò)展知識(shí)的領(lǐng)域。

在決策階段，構(gòu)建行動(dòng)為主的系統(tǒng)，利用認(rèn)知技術(shù)以及機(jī)器人技術(shù)，進(jìn)行決策輔助與行動(dòng)控制。

智能系統(tǒng)與知識(shí)圖譜

目前知識(shí)圖譜是由實(shí)體與關(guān)系構(gòu)成的關(guān)系圖，實(shí)體為節(jié)點(diǎn)，關(guān)系為各種不同類型的邊界(矢量)?；趤碜杂谌祟惤鉀Q問題方法的啟發(fā)，作為智能系統(tǒng)，知識(shí)圖譜構(gòu)建知識(shí)的表征與推理，從而獲得解決復(fù)雜問題的能力。近期，知識(shí)圖譜作為結(jié)構(gòu)化的人類知識(shí)，受到了極大關(guān)注。