從1950年圖靈發(fā)出“機(jī)器會(huì)思考嗎？”之問(wèn)，到如今技術(shù)與產(chǎn)業(yè)生態(tài)蓬勃發(fā)展，人工智能（AI）經(jīng)過(guò)數(shù)十年的演進(jìn)，正呈現(xiàn)出深度學(xué)習(xí)、跨界融合、人機(jī)協(xié)同、群智開(kāi)放、自主操控等新特征，并已成為引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)和核心驅(qū)動(dòng)力量。

為推動(dòng)AI技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，尋找智慧工業(yè)更優(yōu)解，促進(jìn)傳統(tǒng)流程型制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)，中新國(guó)際聯(lián)合研究院和廣州博依特智能信息科技有限公司（下稱“博依特科技”）共同發(fā)起首屆“博依特杯”中新大學(xué)生工藝AI建模大賽。

由“量”轉(zhuǎn)“質(zhì)” 流程型制造業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展之困

據(jù)工信部數(shù)據(jù)，自2010年以來(lái)，我國(guó)制造業(yè)增加值已連續(xù)12年位居世界第一。產(chǎn)能擴(kuò)張總有盡頭。當(dāng)前，我國(guó)制造業(yè)已經(jīng)完成了“量的積累”階段，正在進(jìn)入“質(zhì)的提升”階段。然而，質(zhì)的提升不可一蹴而就。尤其在流程型制造業(yè)，很多行業(yè)如造紙、陶瓷、玻璃、水泥、食品、鋼鐵等都具有上百年發(fā)展史，且都關(guān)乎國(guó)計(jì)民生，如何讓這些百年行業(yè)歷久彌新，同時(shí)適應(yīng)新時(shí)代的新要求，都是發(fā)展中所面臨的問(wèn)題。

綜合來(lái)看，當(dāng)前正處于由“量”轉(zhuǎn)“質(zhì)”的新階段，流程型制造業(yè)主要面臨三大挑戰(zhàn)。一是制造業(yè)人力資源的匱乏和整體素質(zhì)的下降。隨著制造業(yè)對(duì)年輕人吸引力下降，產(chǎn)業(yè)工人缺口大；有經(jīng)驗(yàn)的老師傅離休退崗，大量未經(jīng)數(shù)字化沉淀的老師傅經(jīng)驗(yàn)難以傳承，也會(huì)給新的生產(chǎn)過(guò)程帶來(lái)更多不確定性。

二是原料品質(zhì)影響產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性。流程型制造業(yè)的原料是自然資源，不僅來(lái)源非常多元，而且成分也是波動(dòng)的。如何用有效組分不確定的原料生產(chǎn)出標(biāo)準(zhǔn)化、性能均一的產(chǎn)品，是行業(yè)面臨的又一挑戰(zhàn)。

三是“雙碳”目標(biāo)帶來(lái)節(jié)能降碳新要求。在“雙碳”發(fā)展目標(biāo)之下，流程型制造業(yè)作為“高耗能、高排放”大戶，如何實(shí)現(xiàn)綠色、節(jié)能、降碳，是一道必答題。

然而，這并非沒(méi)有破局之道。隨著AI技術(shù)發(fā)展日漸成熟，“工業(yè)+AI”的應(yīng)用已成為破解這些困局的解藥。

工業(yè)+AI讓百年行業(yè)煥活新生

當(dāng)前，以智能化為核心的產(chǎn)業(yè)變革正在不斷蔓延，隨著人們對(duì)于人工智能技術(shù)研究的深入，工業(yè)領(lǐng)域可解問(wèn)題的性能與邊界也在快速擴(kuò)展。時(shí)代的發(fā)展給流程型制造業(yè)帶來(lái)了新工具——工藝AI（工藝大腦），并已逐步成為推動(dòng)其智能化、綠色化轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵燃料。

何為「工藝AI」？

「工藝AI」是工業(yè)AI中的一種品類，更聚焦于流程工業(yè)中生產(chǎn)工藝的調(diào)優(yōu)。流程工業(yè)是用天然原材料來(lái)制造標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品，其原料和生產(chǎn)工藝具有多變量、非線性、大滯后、工藝機(jī)理復(fù)雜、部分質(zhì)量參數(shù)不可在線測(cè)量、產(chǎn)量大、基于人工經(jīng)驗(yàn)等特點(diǎn)。流程工業(yè)質(zhì)量穩(wěn)定的根在于工藝，但人是不確定性最強(qiáng)的一個(gè)要素。如何傳承老師傅的工藝，并做到大規(guī)模能力復(fù)制和生產(chǎn)優(yōu)化？

由此，「工藝AI」技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生?！腹に嘇I」聚焦于流程型制造業(yè)，基于工業(yè)知識(shí)，「工藝AI」將工業(yè)機(jī)理模型與機(jī)器學(xué)習(xí)的算法相結(jié)合，在真實(shí)的工業(yè)場(chǎng)景中，通過(guò)對(duì)復(fù)雜的物理化學(xué)過(guò)程進(jìn)行模擬和優(yōu)化，將人工經(jīng)驗(yàn)固化為模型等方式，形成可規(guī)模化復(fù)制的資產(chǎn)，協(xié)助企業(yè)優(yōu)化決策和智能控制。并且，也通過(guò)算法和工業(yè)智能的方式將老師傅們解放出來(lái)，讓其從事更具創(chuàng)意的工作，新來(lái)的操作工也能像專家一樣操作。

如今，在「工藝AI」的賦能下，不僅流程型制造業(yè)所面臨的人工經(jīng)驗(yàn)難傳承、產(chǎn)品質(zhì)量難保證以及節(jié)能降碳?jí)毫Υ蟮入y題正在迎刃而解，造紙、玻璃、陶瓷等這些歷經(jīng)百年的行業(yè)也正在煥發(fā)新的生機(jī)。

在造紙行業(yè)，維達(dá)集團(tuán)攜手博依特科技在生產(chǎn)優(yōu)化調(diào)度、紙頁(yè)質(zhì)量預(yù)測(cè)、生產(chǎn)操作最佳實(shí)踐方面進(jìn)行「工藝AI」的實(shí)踐，大大解決了規(guī)?；瘡?fù)制和生產(chǎn)優(yōu)化難題。當(dāng)前，博依特科技的產(chǎn)品已覆蓋應(yīng)用至維達(dá)11個(gè)生產(chǎn)基地、58條紙機(jī)生產(chǎn)線和8條護(hù)理用品線，生產(chǎn)效率提升10%，相當(dāng)于增加了一個(gè)虛擬工廠的產(chǎn)能。

在玻璃行業(yè)，南玻集團(tuán)采用“博依特云橋工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)”搭建起南玻玻璃生產(chǎn)工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，并成功研發(fā)玻璃行業(yè)多個(gè)突破性的「工藝AI」模型。通過(guò)“數(shù)據(jù)+算法模型”，將“老師傅經(jīng)驗(yàn)”轉(zhuǎn)化為“數(shù)字語(yǔ)言”，系統(tǒng)能自動(dòng)精確計(jì)算各配方加入量，使配合料組分穩(wěn)定率提高十幾倍，大大解決了質(zhì)量不穩(wěn)定和成品率低的問(wèn)題；

另外，在玻璃氣泡問(wèn)題上，通常是發(fā)現(xiàn)質(zhì)量異常之后再進(jìn)行處置，南玻通過(guò)上線博依特科技的氣泡預(yù)測(cè)模型，可以通過(guò)抓取各項(xiàng)生產(chǎn)關(guān)鍵參數(shù)及生產(chǎn)動(dòng)作事件，綜合評(píng)估造成異常的參數(shù)，提前3小時(shí)預(yù)測(cè)玻璃氣泡數(shù)量，準(zhǔn)確性高達(dá)82%，還能推薦工藝優(yōu)化參數(shù)。

南玻集團(tuán)上線氣泡預(yù)測(cè)模型

工藝AI建模大賽?尋找智慧工業(yè)更優(yōu)解

一個(gè)個(gè)實(shí)踐表明，當(dāng)下，「工藝AI」技術(shù)在推動(dòng)流程型制造業(yè)可持續(xù)、綠色化及高質(zhì)量發(fā)展中逐漸發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。

然而，推動(dòng)「工藝AI」技術(shù)的創(chuàng)新，不僅需要行業(yè)企業(yè)、廠商的積極推動(dòng)，更需要時(shí)代年輕力量的深度參與，才能為傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)提供源源不斷的創(chuàng)新活力和動(dòng)力。

為此，中新國(guó)際聯(lián)合研究院和博依特科技于2022年共同發(fā)起首屆“博依特杯”中新大學(xué)生工藝AI建模大賽，致力于通過(guò)「工藝AI」技術(shù)幫助行業(yè)解決最迫切的生產(chǎn)難題及痛點(diǎn)。

本次大賽是面向中國(guó)、新加坡兩國(guó)在校大學(xué)生的實(shí)踐類科技競(jìng)賽活動(dòng)，以“尋找智慧工業(yè)的更優(yōu)解”為主題，致力于用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)發(fā)展行業(yè)最佳實(shí)踐，攻堅(jiān)流程型制造業(yè)“卡脖子”技術(shù)難關(guān)，加速行業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)智化、綠色化轉(zhuǎn)型升級(jí)。參賽人員將結(jié)合實(shí)際工業(yè)場(chǎng)景開(kāi)發(fā)AI建模方案，參與行業(yè)革新，驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)變革。

大賽邀請(qǐng)多位大數(shù)據(jù)與人工智能、計(jì)算機(jī)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域知名院士、專家學(xué)者及制造業(yè)工藝專家組成大賽智庫(kù)專家評(píng)審團(tuán)，進(jìn)行賽事指導(dǎo)、決賽評(píng)審，并為大賽觀點(diǎn)輸出及產(chǎn)學(xué)研深度融合提供全程支撐。

編輯：黃飛