智能制造中存在的算法原理

制造中的算法，最容易被磚家?guī)?。某院士典型的謬論就是?a target="_blank">智能制造=人工智能+制造”；而人工智能又進(jìn)一步被學(xué)術(shù)界等同于深度學(xué)習(xí)等典型算法。事實(shí)上，論文上常見的高級算法往往像馬保國大師的“渾元形意太極拳”，功夫看似神秘，現(xiàn)場上往往不實(shí)用。

而我們一直認(rèn)為，智能化的主流思路有兩種：一種是把人的知識變成機(jī)器的代碼（吳淑珍式的智能）、一種是讓機(jī)器幫助人類決策（小秘書模式）。這兩種方式都是“用人容易理解的辦法，做人做不好的事情”。算法的原理往往很簡單，但信息通信技術(shù)不發(fā)達(dá)時(shí)做不到。這意味著：它們是信息通信技術(shù)不斷發(fā)展帶來的機(jī)會。這些辦法簡單粗暴，卻像散打、拳擊一樣更加實(shí)用。

對于工業(yè)智能，搞算法的人到底需要什么功夫？

我認(rèn)為，搞算法的最需要的是“計(jì)算思維”。也就是把現(xiàn)實(shí)問題轉(zhuǎn)化成可計(jì)算的問題。比如，解決“監(jiān)控卡車司機(jī)干私活”問題，先要用數(shù)據(jù)定義什么叫“干私活”。比如，我們把“干私活”定義為“在不該裝貨的地方裝貨，在不該卸貨的地方卸貨”，進(jìn)而把“裝貨”、“卸貨”定義為重量增加和減少。這樣，把問題轉(zhuǎn)化成了監(jiān)控位置信息和重量信息。這就是計(jì)算思維。

前幾天，幫著年輕人搞算法。他說：算法與操作規(guī)程和機(jī)組特性有關(guān)。我就問：什么叫操作規(guī)程、機(jī)組特性？能否用數(shù)據(jù)和計(jì)算方法描述一下？小伙子一聽就明白了。

換一個(gè)角度，數(shù)字化的能夠幫助人們提升“認(rèn)知能力”。我前面講到的“小秘書”模式，往往就是用算法提高認(rèn)知能力。我見到很多人，把認(rèn)知能力與人工智能、深度學(xué)習(xí)掛鉤。這也是錯(cuò)的。

其實(shí)，除了圖像識別，在相當(dāng)多的工業(yè)場景中，“認(rèn)知”就是判斷對象、過程或者操作正?；蛘卟徽?。說的再白一點(diǎn)，就是讓計(jì)算機(jī)去“對標(biāo)”。判斷方法也很簡單：先建立數(shù)字化的標(biāo)準(zhǔn)，然后和這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的做法“對標(biāo)”。

孔利明師傅我的老友、全國勞模、著名工人發(fā)明家孔利明師傅曾經(jīng)舉過一個(gè)例子。過去的調(diào)琴師是師傅帶徒弟。師傅要徒弟把聲音調(diào)得“渾厚一點(diǎn)”?！皽喓瘛边^去是很難理解的?，F(xiàn)在，采取數(shù)字化的辦法，把聲波拿出來對比一下，就知道是不是“渾厚”了。

所以，數(shù)字化的好處是便于建立標(biāo)準(zhǔn)。在數(shù)字化背景下，標(biāo)準(zhǔn)可以是若干數(shù)字、也可以是曲線、兩維圖像以及多條曲線的組合。在大數(shù)據(jù)的背景下，“標(biāo)準(zhǔn)”可以定的非常細(xì)；場景變化以后就用新場景對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行對標(biāo)?！皩?biāo)”往往不太復(fù)雜：因?yàn)楣I(yè)過程往往會盡量排除干擾?！皩?biāo)”的方法卻往往具有普遍意義，就是因?yàn)楝F(xiàn)代工業(yè)（尤其是生產(chǎn)過程），就是基于標(biāo)準(zhǔn)化展開的。

不懂工業(yè)的人，有時(shí)候把工業(yè)想簡單了：對細(xì)節(jié)和系統(tǒng)性干擾的重視不夠，把理想條件下的原理當(dāng)成工業(yè)技術(shù)本身；有時(shí)候還會把工業(yè)想復(fù)雜了：他們不理解，工業(yè)人為了追求安全、穩(wěn)定、可靠，往往是復(fù)雜問題簡單化、排除干擾，然后用簡單、標(biāo)準(zhǔn)化的方法處理。

所以，工業(yè)人不會像馬保國大師那樣故弄玄虛。故弄玄虛是磚家們干的事情、是寫論文的時(shí)候用的。
編輯：hfy