5月14日(ri)，殷瑞鈺、柴(chai)天佑、王(wang)國棟(dong)、桂衛華4位中(zhong)國工程(cheng)院院士暢談了對于生成式AI、鋼(gang)廠智能(neng)化、大模型等(deng)熱點(dian)話(hua)題的看(kan)法。
殷瑞鈺：鋼(gang)廠智能(neng)化的實質，是要構(gou)建(jian)一個數字物理融合系(xi)統
“鋼廠（流程制造業）智能化的實質是(shi)要構建一個數字物理(li)融(rong)合(he)系(xi)統(tong)（CPS），需要從數字信息系(xi)統(tong)一側和物理(li)工藝系(xi)統(tong)一側相向而行，相互支撐，相互融(rong)合(he)。”殷瑞鈺指出(chu)。
他(ta)進一步(bu)闡釋道，該融(rong)合系統(tong)是以物(wu)理系統(tong)（工藝流(liu)程和裝置(zhi)群）的自組織優化為技術(shu)“底座(zuo)”，以與之(zhi)相應的數(shu)(shu)字(zi)信(xin)息系統(tong)為他(ta)組織“大腦”，實(shi)(shi)現(xian)數(shu)(shu)字(zi)信(xin)息系統(tong)向物(wu)理工藝系統(tong)賦能，并能夠(gou)持續(xu)運行，進而實(shi)(shi)現(xian)制(zhi)造流(liu)程（相關(guan)過(guo)程群）整體自感知(zhi)、自學習(xi)、自決策、自執行、自適(shi)應。
殷瑞(rui)鈺(yu)還據(ju)此(ci)談到了自(zi)動(dong)化與智能(neng)化、智慧與智能(neng)化的區別。
“賦(fu)能對象不(bu)同反映出數字化的層次不(bu)同。如果(guo)物理工(gong)(gong)藝(yi)系(xi)(xi)(xi)統(tong)為(wei)單(dan)一工(gong)(gong)序(xu)/裝(zhuang)置，數字信(xin)(xin)息(xi)系(xi)(xi)(xi)統(tong)向其賦(fu)能則表(biao)現為(wei)自動(dong)化；如果(guo)物理工(gong)(gong)藝(yi)系(xi)(xi)(xi)統(tong)為(wei)鋼鐵(tie)制造全流程(cheng)，數字信(xin)(xin)息(xi)系(xi)(xi)(xi)統(tong)向其賦(fu)能則表(biao)現為(wei)智能化。”他認為(wei)。
“與智能化有所區別(bie)，智慧是一種人(ren)類(lei)大腦中特有的、內在的高級思(si)維方式，諸如計謀策劃(hua)、奇(qi)思(si)妙想、精(jing)密構思(si)、突發(fa)靈(ling)感、聯想頓悟等……重在內在的思(si)索性(xing)、感悟性(xing)、聰慧性(xing)。”他強調。
殷(yin)瑞(rui)鈺(yu)最后呼吁，不同專業的(de)(de)(de)(de)人(ren)士在對數(shu)(shu)字(zi)物理系統(tong)(tong)的(de)(de)(de)(de)認知(zhi)并達(da)成(cheng)共(gong)識的(de)(de)(de)(de)道路上，首先應該具有(you)一(yi)(yi)種謙(qian)卑的(de)(de)(de)(de)心志(zhi)——“我(wo)只是一(yi)(yi)個(ge)擁有(you)碎片知(zhi)識的(de)(de)(de)(de)人(ren)”，共(gong)識是從承認“我(wo)只有(you)片段(duan)知(zhi)識”的(de)(de)(de)(de)基(ji)礎上開始的(de)(de)(de)(de)。在他(ta)看來，數(shu)(shu)字(zi)技術和(he)數(shu)(shu)字(zi)物理系統(tong)(tong)知(zhi)識帶給(gei)世界最重要的(de)(de)(de)(de)價值是，把一(yi)(yi)個(ge)個(ge)孤立的(de)(de)(de)(de)單元連接成(cheng)一(yi)(yi)個(ge)復雜的(de)(de)(de)(de)類生物系統(tong)(tong)。
柴天(tian)佑：新一代信息技術正驅動(dong)工業自動(dong)化(hua)、信息化(hua)向工業智(zhi)能化(hua)跨越
柴天佑(you)表示，當前(qian)，制造(zao)企業存在的關鍵(jian)(jian)問題，一是資源計劃(hua)(ERP)、制造(zao)執(zhi)行(xing)系統(MES)、過程(cheng)控(kong)制系統(PCS)3層(ceng)企業信息化(hua)結構(gou)，無法實(shi)現(xian)制造(zao)企業全(quan)局優化(hua)和(he)個(ge)性(xing)定制高(gao)效化(hua)。二是復雜工況與(yu)關鍵(jian)(jian)工藝參(can)數感知與(yu)識別(bie)、生產過程(cheng)運(yun)行(xing)決策與(yu)控(kong)制，仍然依靠經(jing)驗和(he)知識人(ren)工完成。
“新(xin)一(yi)(yi)代信息技(ji)術開(kai)辟(pi)了研發工業智能(neng)系(xi)統的新(xin)途徑(jing)，正驅(qu)動(dong)工業自動(dong)化(hua)(hua)、信息化(hua)(hua)向工業智能(neng)化(hua)(hua)跨越。”柴天佑(you)表(biao)示，工業智能(neng)化(hua)(hua)致力(li)于實現3方(fang)面目標， 一(yi)(yi)是(shi)驅(qu)動(dong)ERP/MES/DCS(PCS)三層(ceng)結(jie)構向兩層(ceng)結(jie)構的決策(ce)(ce)與(yu)控制一(yi)(yi)體化(hua)(hua)系(xi)統發展，二是(shi)制造(zao)過程感知、決策(ce)(ce)、控制一(yi)(yi)體化(hua)(hua)和(he)自學習(xi)自優化(hua)(hua)，三是(shi)驅(qu)動(dong)集中(zhong)式ERP與(yu)MES向分散式數字孿(luan)生驅(qu)動(dong)的生產要素(su)可視化(hua)(hua)監控、預測、回溯(su)、決策(ce)(ce)與(yu)控制體化(hua)(hua)和(he)自學習(xi)自優化(hua)(hua)發展。
那么，如何做到(dao)？柴(chai)天佑(you)提出3方面觀點(dian)。
第一，工(gong)業互(hu)聯網必須向工(gong)業智能化的(de)(de)基(ji)礎設施發展。工(gong)業互(hu)聯網作為新一代信(xin)息技術與制造業深(shen)度融合的(de)(de)產物，是以數字(zi)化、網絡化、智能化為主(zhu)要(yao)特征的(de)(de)新工(gong)業革命的(de)(de)關鍵(jian)基(ji)礎設施。“大家都(dou)知道購買算(suan)力，但(dan)并非都(dou)能將其打(da)造成大模(mo)型的(de)(de)基(ji)礎設施，需有專業的(de)(de)隊伍才行(xing)。”柴天(tian)佑說(shuo)。
第二，工(gong)(gong)(gong)(gong)業(ye)人(ren)工(gong)(gong)(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)是工(gong)(gong)(gong)(gong)業(ye)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)算(suan)法(fa)的(de)基礎。美國人(ren)工(gong)(gong)(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)發展戰略報告里(li)提(ti)(ti)到，“工(gong)(gong)(gong)(gong)業(ye)人(ren)工(gong)(gong)(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)當前的(de)目標是將以前無法(fa)實現(xian)工(gong)(gong)(gong)(gong)業(ye)生產(chan)自(zi)動(dong)化(hua)(hua)(hua)的(de)任(ren)務實現(xian)自(zi)動(dong)化(hua)(hua)(hua)。”柴(chai)天(tian)佑(you)進一(yi)步闡(chan)釋(shi)道(dao)，即(ji)將產(chan)品與(yu)工(gong)(gong)(gong)(gong)藝設計(ji)、經(jing)營管理與(yu)決(jue)策(ce)、制造流程運(yun)行管理與(yu)控(kong)制等工(gong)(gong)(gong)(gong)業(ye)生產(chan)活動(dong)中，目前只能(neng)(neng)依靠人(ren)的(de)感知(zhi)、認知(zhi)、分析與(yu)決(jue)策(ce)能(neng)(neng)力、經(jing)驗與(yu)知(zhi)識(shi)來完成的(de)影響經(jing)濟(ji)效益的(de)知(zhi)識(shi)工(gong)(gong)(gong)(gong)作(zuo)(zuo)，實現(xian)知(zhi)識(shi)工(gong)(gong)(gong)(gong)作(zuo)(zuo)的(de)自(zi)動(dong)化(hua)(hua)(hua)與(yu)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)化(hua)(hua)(hua)(工(gong)(gong)(gong)(gong)況識(shi)別(bie)、指(zhi)標預測與(yu)回湖、人(ren)機互動(dong)與(yu)協作(zuo)(zuo)的(de)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)優化(hua)(hua)(hua)決(jue)策(ce))感知(zhi)、決(jue)策(ce)與(yu)控(kong)制一(yi)體化(hua)(hua)(hua)，顯著(zhu)提(ti)(ti)高經(jing)濟(ji)效益。
“工業(ye)場景的(de)特(te)殊性(xing)在于過程始(shi)終動(dong)態變化(hua)。人工智(zhi)能的(de)發(fa)(fa)展須與工業(ye)結合，產生工業(ye)能用(yong)的(de)算法、平臺和技(ji)術，才能真(zhen)正落地(di)，并推進產業(ye)發(fa)(fa)展。”柴天佑認為。
第(di)三，工業元(yuan)宇(yu)宙是實現虛擬場景下(xia)監控(kong)，在線自學習自優化真實場景下(xia)識(shi)別(bie)、決策與控(kong)制系統的基礎。
王國(guo)棟(dong)：下一(yi)步的任務是(shi)實現鋼(gang)鐵工(gong)業全流程一(yi)體化的數字化轉型(xing)、“AIGC+鋼(gang)鐵”
改(gai)革開放以來，我國鋼鐵行業迅猛發展，經過多(duo)年(nian)的(de)引進和創新，工藝裝備、控(kong)制系統硬(ying)件以及運(yun)行環境都達到了工業時代的(de)巔峰水平(ping)。鋼鐵工業作為(wei)大型復雜流(liu)程(cheng)工業，全流(liu)程(cheng)各工序均為(wei)充滿不確定性的(de)“黑(hei)箱(xiang)”。這(zhe)些“黑(hei)箱(xiang)”為(wei)我們(men)提供了應用數(shu)字技術的(de)最佳場景(jing)。
“工業時代(dai)后期的(de)(de)(de)自動化(hua)控制系統有(you)全面(mian)的(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)采集(ji)和豐富的(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)積(ji)累，數(shu)(shu)據(ju)資源(yuan)優勢明(ming)顯。進(jin)入數(shu)(shu)字時代(dai)，對鋼鐵工業的(de)(de)(de)落后大(da)腦——邊(bian)緣(yuan)系統進(jin)行(xing)數(shu)(shu)據(ju)驅動、軟件定(ding)義、雙層架(jia)構的(de)(de)(de)信息(xi)技(ji)術(shu)改(gai)造，構建先進(jin)的(de)(de)(de)自組織(zhi)、自學習、自適應、高度自治的(de)(de)(de)信息(xi)物理(li)系統（CPS）和鋼鐵行(xing)業創(chuang)新基礎設施(shi)（SEII），成為一個(ge)亟(ji)待(dai)解決的(de)(de)(de)重大(da)問題。”王(wang)國棟指出。
; 他呼吁，鋼(gang)鐵(tie)行(xing)(xing)業(ye)(ye)須(xu)遵照(zhao)習近平總書記提出的新(xin)(xin)時代(dai)中國特(te)色(se)社會主(zhu)義思(si)想，以(yi)鋼(gang)鐵(tie)行(xing)(xing)業(ye)(ye)中國式現代(dai)化為目標，發(fa)揮社會主(zhu)義制度的優越(yue)性，集(ji)中力量辦大事，貫徹“深度融合(he)”三原則（產學研深度融合(he)、科技創新(xin)(xin)與創業(ye)(ye)創新(xin)(xin)深度融合(he)、數(shu)字經濟與實體經濟深度融合(he)），促進鋼(gang)鐵(tie)工業(ye)(ye)全流程、一體化“AI+鋼(gang)鐵(tie)”，數(shu)字換(huan)腦，模型換(huan)代(dai)，登頂Robotsteel（RS），完成鋼(gang)鐵(tie)工業(ye)(ye)中國式現代(dai)化的光榮任務。
“為此，我(wo)國(guo)鋼(gang)鐵(tie)行(xing)(xing)業(ye)必(bi)須以(yi)鋼(gang)鐵(tie)產品(pin)生產線(xian)為主線(xian)，以(yi)生產線(xian)的(de)大(da)(da)數(shu)據為基(ji)本(ben)資源(yuan)，利用大(da)(da)數(shu)據/機器學(xue)習+理論(lun)/經驗，圍(wei)繞質量、成本(ben)、低碳、安全發展，主攻全流(liu)程(cheng)邊緣黑箱，通過‘AIGC+鋼(gang)鐵(tie)’，建設(she)全流(liu)程(cheng)一(yi)體化(hua)的(de)數(shu)字孿生平臺(tai)與SEII，構成具身智能的(de)鋼(gang)鐵(tie)行(xing)(xing)業(ye)的(de)RS，從而(er)實(shi)現數(shu)字經濟、人工智能與實(shi)體經濟的(de)深度融合。”王(wang)國(guo)棟表示(shi)。
據介紹，經(jing)過近年產學(xue)研用(yong)的(de)(de)共同(tong)努(nu)力，一些先(xian)進鋼鐵(tie)(tie)企業(ye)(ye)的(de)(de)已開發出各(ge)單元(yuan)SEII，并已經(jing)投入運行(xing)，發揮效益、取得(de)重要的(de)(de)突破(po)性(xing)成果，樹立了單元(yuan)數字化(hua)轉型(xing)的(de)(de)樣板。由于鋼鐵(tie)(tie)生產過程的(de)(de)高(gao)度復雜性(xing)和(he)某(mou)些數據無法獲取，在(zai)此過程中充分利(li)用(yong)近年發展的(de)(de)最新(xin)(xin)AI技術，例如(ru)深度學(xue)習、多模態、多智能體、算(suan)力輕量化(hua)、端(duan)到端(duan)、具身(shen)智能等，將(jiang)數字經(jing)濟(ji)與鋼鐵(tie)(tie)行(xing)業(ye)(ye)實體經(jing)濟(ji)深度融合，人工智能科技創(chuang)新(xin)(xin)與產業(ye)(ye)創(chuang)新(xin)(xin)深度融合，同(tong)時(shi)充分利(li)用(yong)離線(xian)獲取的(de)(de)數據和(he)傳統理論(lun)、專家經(jing)驗等，為鋼鐵(tie)(tie)行(xing)業(ye)(ye)賦能，助推(tui)鋼鐵(tie)(tie)行(xing)業(ye)(ye)轉型(xing)升級(ji)。
“下一步(bu)的(de)任務(wu)是(shi)實現(xian)鋼(gang)鐵(tie)(tie)工業(ye)全流程(cheng)一體(ti)化的(de)數(shu)(shu)字(zi)(zi)(zi)化轉型(xing)(xing)、‘AIGC+鋼(gang)鐵(tie)(tie)’。”王國(guo)棟表示(shi)，我們有(you)信(xin)心做到，充分利用(yong)鋼(gang)鐵(tie)(tie)行(xing)業(ye)工業(ye)時代(dai)后期最先(xian)進(jin)的(de)計算(suan)機硬件系統(tong)和(he)運行(xing)環境，采用(yong)新(xin)一代(dai)的(de)扁(bian)平化雙層(ceng)體(ti)系架構，進(jin)行(xing)數(shu)(shu)據驅(qu)動、軟件定義等信(xin)息技術改造，實現(xian)鋼(gang)鐵(tie)(tie)行(xing)業(ye)全流程(cheng)一體(ti)化的(de)數(shu)(shu)字(zi)(zi)(zi)換(huan)(huan)腦、模型(xing)(xing)換(huan)(huan)代(dai)、AI+邊緣數(shu)(shu)控，走出(chu)一條低成本(ben)、高效率、易推(tui)廣、零風險的(de)數(shu)(shu)字(zi)(zi)(zi)化轉型(xing)(xing)的(de)鋼(gang)鐵(tie)(tie)工業(ye)升級換(huan)(huan)代(dai)之(zhi)路。
桂衛華：大模型應用(yong)到工業領域(yu)、實(shi)現(xian)產業變革，仍是一道鴻溝
所謂生成式人工智能，是以超(chao)大(da)(da)(da)規模(mo)、超(chao)多參(can)數(shu)(shu)量(liang)(liang)的大(da)(da)(da)模(mo)型為基礎，通過大(da)(da)(da)量(liang)(liang)的數(shu)(shu)據和計算資源來提(ti)取信息、獲取知識、模(mo)擬(ni)人類大(da)(da)(da)腦(nao)智慧(hui)。
“理論上(shang)，大(da)模(mo)(mo)型在工(gong)業領(ling)域(yu)可以發(fa)揮4方面作(zuo)用(yong)：優化(hua)設計(ji)過程(cheng)、提高研發(fa)效率，基(ji)于交(jiao)互(hu)能力推動產(chan)(chan)品和服務智能化(hua)，拓展(zhan)生產(chan)(chan)制造(zao)智能化(hua)應用(yong)的邊界，基(ji)于助(zhu)手模(mo)(mo)式提升經營管(guan)理水平。”他指出，“ChatGPT帶(dai)火生成式AI，國內外掀起‘百模(mo)(mo)大(da)戰’，廣大(da)媒體討論熱烈(lie)，但(dan)大(da)模(mo)(mo)型應用(yong)到(dao)工(gong)業領(ling)域(yu)、實(shi)現產(chan)(chan)業變革，仍有一道鴻溝。”
桂衛(wei)華分析認為(wei)，大(da)(da)模(mo)型(xing)工(gong)(gong)(gong)業(ye)(ye)應用主(zhu)要面臨知識、決(jue)策、驗證等3方面挑(tiao)戰(zhan)。具體而言(yan)，在(zai)(zai)知識方面，大(da)(da)模(mo)型(xing)擅長處(chu)理(li)靜態數據，而工(gong)(gong)(gong)業(ye)(ye)數據大(da)(da)多是時序數據；在(zai)(zai)決(jue)策方面，對機理(li)模(mo)型(xing)的(de)處(chu)理(li)是工(gong)(gong)(gong)業(ye)(ye)領域(yu)最需要的(de)部分，大(da)(da)模(mo)型(xing)不(bu)會處(chu)理(li)；在(zai)(zai)驗證方面，流程(cheng)生產(chan)過(guo)程(cheng)具有全天(tian)候不(bu)間斷運行、平穩性要求高、異常狀態危害(hai)大(da)(da)等特(te)點，導致大(da)(da)模(mo)型(xing)賦能工(gong)(gong)(gong)業(ye)(ye)應用的(de)關(guan)鍵(jian)技術無法(fa)不(bu)經測試直接落地應用，但(dan)新技術缺(que)少應用驗證與評測的(de)環境。
為應對這些挑戰，桂(gui)衛華團隊(dui)研(yan)發了(le)有色冶金具身智冶垂域大模(mo)型(xing)(xing)。對于(yu)解決知(zhi)識(shi)問題(ti)，該大模(mo)型(xing)(xing)構建了(le)高質(zhi)量(liang)、多(duo)層級工(gong)業領域知(zhi)識(shi)庫，提(ti)出了(le)基于(yu)MODELING的(de)元建模(mo)方法(fa)(fa)及面(mian)向多(duo)場景(jing)黑盒復用(yong)的(de)元模(mo)型(xing)(xing)標準封(feng)裝體(ti)系，構建可重(zhong)構、可移植、易復用(yong)的(de)元模(mo)型(xing)(xing)。對于(yu)解決決策(ce)問題(ti)，該大模(mo)型(xing)(xing)通過工(gong)業知(zhi)識(shi)微調增強代(dai)碼生成(cheng)大模(mo)型(xing)(xing)，建立語(yu)法(fa)(fa)/語(yu)義檢查反饋提(ti)示(shi)生成(cheng)的(de)軟件構造工(gong)作流，構建了(le)低資源工(gong)控指今與代(dai)碼數據的(de)生成(cheng)-部(bu)署-更新閉環鏈路；最后通過高保真數字孿生模(mo)型(xing)(xing)和輕(qing)量(liang)化部(bu)署構建實物(wu)伴生平(ping)臺，為整體(ti)架構體(ti)系的(de)驗(yan)證測試提(ti)供基礎。“該大模(mo)型(xing)(xing)破解了(le)工(gong)業AI大模(mo)型(xing)(xing)技術不(bu)敢用(yong)、不(bu)好(hao)用(yong)的(de)難題(ti)。”他說。
桂衛(wei)華建議，未來要進(jin)一(yi)(yi)步(bu)完善行(xing)業(ye)語(yu)料(liao)庫(ku)，深入研究不(bu)同(tong)行(xing)業(ye)、不(bu)同(tong)領域(yu)(yu)、不(bu)同(tong)場(chang)(chang)景語(yu)料(liao)匯聚(ju)技術(shu)；深入研究大(da)小模(mo)型協同(tong)進(jin)化路徑，推動(dong)端側化發展，達(da)到大(da)模(mo)型賦能工業(ye)I+N+X的應(ying)用(yong)范式效果；進(jin)一(yi)(yi)步(bu)融合多領域(yu)(yu)的模(mo)型能力，在(zai)不(bu)同(tong)場(chang)(chang)景中“自我學(xue)習”，通過一(yi)(yi)個(ge)大(da)模(mo)型解決產業(ye)中各種問題，極(ji)大(da)地提高模(mo)型利用(yong)率，推動(dong)AI開發走向“統一(yi)(yi)”。
來源：中國冶金報
