工業(yè)化+數(shù)據(jù)化：機(jī)器學(xué)習(xí)加持下的工業(yè)4.0

工業(yè)4.0概述

以前的人們?cè)谠O(shè)想2020年的時(shí)候，總會(huì)加入很多帶有科幻色彩的智能設(shè)備，比如家中有機(jī)器人做好服務(wù)，道路上乃至天上都是自動(dòng)駕駛的汽車(chē)和飛機(jī)，視聽(tīng)娛樂(lè)的虛擬現(xiàn)實(shí)可以讓人沉浸其中等等。雖然在COVID-19疫情的沖擊下，這樣的生活在2020年不會(huì)到來(lái)，但以此為愿景的工業(yè)4.0卻并未停下腳步。

早在2013年，隨著互聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的成熟與相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施的逐步完善，德國(guó)率先提出了工業(yè)4.0的概念，即利用信息物理融合系統(tǒng)（Cyber-Physical Systems）全方位改進(jìn)人們生活的新一代革命。這一概念隨即被寫(xiě)入多個(gè)國(guó)家的發(fā)展規(guī)劃，旨在用工業(yè)化與信息化結(jié)合的方法，在傳統(tǒng)工業(yè)技術(shù)和服務(wù)業(yè)的基礎(chǔ)上創(chuàng)造新的增長(zhǎng)點(diǎn)。

工業(yè)4.0相關(guān)技術(shù)的發(fā)展和普及也如火如荼。軟件方面，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)可以帶來(lái)全新的視聽(tīng)體驗(yàn)，并且已經(jīng)應(yīng)用到了特殊職業(yè)（如警察、醫(yī)生）的培訓(xùn)中；物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)調(diào)用傳感器集群，實(shí)現(xiàn)對(duì)電器全方位的監(jiān)控；工業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的進(jìn)展，可以及時(shí)監(jiān)控進(jìn)而避免黑客對(duì)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的攻擊。硬件方面，3D打印技術(shù)讓普通人也能快速制造任何設(shè)計(jì)；工業(yè)機(jī)器人的普及，會(huì)讓產(chǎn)品的制造更加標(biāo)準(zhǔn)和高效。

工業(yè)4.0的典型場(chǎng)景

數(shù)據(jù)以及與數(shù)據(jù)緊密結(jié)合的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)是工業(yè)4.0的核心。數(shù)據(jù)從傳感器中獲得，經(jīng)過(guò)互聯(lián)網(wǎng)傳遞到云計(jì)算服務(wù)器，再用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能算法進(jìn)行分析，結(jié)果返回給服務(wù)終端或是工業(yè)機(jī)器人，完成整個(gè)工作流程。工業(yè)4.0的典型場(chǎng)景包括對(duì)用戶(hù)的了解、產(chǎn)品的制造、產(chǎn)品質(zhì)量的監(jiān)控、產(chǎn)品的分發(fā)物流以及用戶(hù)反饋，每一部分都有數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的廣泛參與。

用戶(hù)畫(huà)像

現(xiàn)在很多手機(jī)和電腦的軟件已經(jīng)在儲(chǔ)存并分析用戶(hù)數(shù)據(jù)，一些實(shí)體商店也會(huì)用射頻識(shí)別芯片（RFID）記錄用戶(hù)的喜好，并用推薦算法等方式來(lái)分析用戶(hù)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品和內(nèi)容的推薦和更新。而在工業(yè)4.0中，用戶(hù)數(shù)據(jù)會(huì)被全方位地記錄，比如用戶(hù)的使用頻率、偏好、方式、時(shí)段，記錄媒介從手機(jī)App到家用電器，從辦公用具到醫(yī)療器械。這些數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的分析，可以預(yù)測(cè)出多維度的分類(lèi)標(biāo)簽，每個(gè)用戶(hù)都會(huì)被多種標(biāo)簽描述，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)越來(lái)越準(zhǔn)確的用戶(hù)畫(huà)像。

制造過(guò)程

用戶(hù)畫(huà)像帶來(lái)非常直接的好處，即生產(chǎn)個(gè)性化的提升。類(lèi)似當(dāng)今用戶(hù)在互聯(lián)網(wǎng)上的瀏覽內(nèi)容的個(gè)性化，在工業(yè)4.0時(shí)代，這些細(xì)化的用戶(hù)畫(huà)像會(huì)直接應(yīng)用于產(chǎn)品制造過(guò)程，商家也會(huì)更容易地生產(chǎn)出符合用戶(hù)需求的個(gè)性化產(chǎn)品。一些個(gè)性化的產(chǎn)品可以根據(jù)用戶(hù)的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)而來(lái)，在無(wú)形中提供給用戶(hù)更多可能。

不只是對(duì)生產(chǎn)決策的影響，制造流程中不同步驟的控制也會(huì)在工業(yè)4.0的萬(wàn)物互聯(lián)和工業(yè)機(jī)器人的幫助下實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)化。生產(chǎn)流程中的每個(gè)步驟都會(huì)綜合分析前面步驟的狀態(tài)和產(chǎn)品需求，及時(shí)做出微調(diào)。在這樣的智能工廠中，生產(chǎn)線的可控性和魯棒性得以提高，工人的參與也從重復(fù)勞動(dòng)變成對(duì)機(jī)器人的監(jiān)管。電動(dòng)汽車(chē)公司特斯拉（Tesla）從公司成立之初就致力于建設(shè)智能工廠，不僅生產(chǎn)線的裝配由工業(yè)機(jī)器人完成，而且倉(cāng)儲(chǔ)、物資管理、訂單與銷(xiāo)售環(huán)節(jié)都高度智能化，這讓這家汽車(chē)公司在全行業(yè)內(nèi)科技含量和銷(xiāo)售額都一枝獨(dú)秀。

質(zhì)量監(jiān)控

除了對(duì)流程數(shù)據(jù)的分析和管控，機(jī)器學(xué)習(xí)與機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的結(jié)合，可以自動(dòng)完成大規(guī)模、高精確度的產(chǎn)品檢測(cè)，對(duì)于人眼難以分辨的復(fù)雜缺陷尤其有效。由著名人工智能科學(xué)家吳恩達(dá)（Andrew Ng）教授領(lǐng)銜的人工智能算法公司Landing.AI近期推出了基于人工智能和機(jī)器視覺(jué)的氣泡檢測(cè)裝置，用于檢測(cè)設(shè)備中的氣體泄漏。通過(guò)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)可以十分精確地捕捉細(xì)小的氣泡，進(jìn)而判斷氣體泄漏的位置。其識(shí)別的錯(cuò)誤率遠(yuǎn)低于工人肉眼識(shí)別的30%平均錯(cuò)誤率。再結(jié)合整個(gè)生產(chǎn)流程的數(shù)據(jù)，不僅可以快速定位到出問(wèn)題的位置和生產(chǎn)線，而且大大降低了人工成本和識(shí)別錯(cuò)誤率。

快速物流

生產(chǎn)過(guò)程的最后，還會(huì)為物流做出準(zhǔn)備。工業(yè)機(jī)器人可以對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行自動(dòng)打包，并在包裝上打印包括產(chǎn)品信息、郵寄地址等二維碼特異性的標(biāo)識(shí)，為產(chǎn)品分發(fā)做準(zhǔn)備。分發(fā)過(guò)程中，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)會(huì)發(fā)揮很大作用。預(yù)計(jì)在未來(lái)十至十五年內(nèi)，以計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、控制技術(shù)等為基礎(chǔ)的自動(dòng)駕駛技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)全面商用，這樣會(huì)使物流的傳遞更加簡(jiǎn)單高效，而且可以顯著降低人力成本。電商巨頭阿里巴巴的首批智慧機(jī)器人倉(cāng)庫(kù)已于2017年投入使用，其旗下的菜鳥(niǎo)物流已逐步實(shí)現(xiàn)刷臉取件、無(wú)人機(jī)派件等技術(shù)。2019年末，菜鳥(niǎo)物流估值已達(dá)2000億人民幣，在未來(lái)物聯(lián)網(wǎng)和自動(dòng)駕駛技術(shù)的加持下，未來(lái)的“包裹找人”替代“人找包裹”指日可待。

服務(wù)與反饋

在用戶(hù)端，產(chǎn)品的傳感系統(tǒng)上傳的數(shù)據(jù)可以被云端的機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析，可以判斷使用數(shù)據(jù)是否存在異常，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品工作性能的實(shí)時(shí)監(jiān)管。而當(dāng)用戶(hù)遇到使用問(wèn)題時(shí)，訓(xùn)練好的人工智能系統(tǒng)可以高效地處理文字聊天、接聽(tīng)電話(huà)、視頻連線等任務(wù)，使問(wèn)題得以迅速反饋并及時(shí)解決。2018年發(fā)表的BERT模型已經(jīng)在聊天機(jī)器人領(lǐng)域超越人類(lèi)，相關(guān)的應(yīng)用已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)巨頭（如微軟小冰、阿里小蜜、IBM Watson等）以及新興AI公司的產(chǎn)品中（如第四范式、科大訊飛等）占有一席之地。

工業(yè)4.0的特點(diǎn)

從上述幾個(gè)應(yīng)用中，工業(yè)4.0的特點(diǎn)得以展現(xiàn)，總結(jié)起來(lái)包含如下幾點(diǎn)：

集成與互聯(lián)

工業(yè)3.0下，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)這一媒介，世界范圍內(nèi)的人與人之間得以快速連接。而在工業(yè)4.0中，各個(gè)硬件上都集成了傳感設(shè)備，使機(jī)器與機(jī)器間可以通訊。比如在印染行業(yè)中，由管理系統(tǒng)作為生產(chǎn)系統(tǒng)的中心，協(xié)調(diào)整個(gè)流水線上的母液配置、染料定位、自動(dòng)滴液、水自動(dòng)供給、打樣系統(tǒng)等，實(shí)現(xiàn)智能染色，極大地提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品的穩(wěn)定性。再加上信息物理系統(tǒng)和云計(jì)算提供的機(jī)器學(xué)習(xí)引擎，可以真正實(shí)現(xiàn)萬(wàn)物互聯(lián)，即人與人、人與機(jī)器、機(jī)器與機(jī)器、服務(wù)與服務(wù)的無(wú)縫連接。當(dāng)“互聯(lián)”成為常態(tài)時(shí)，從生產(chǎn)到服務(wù)的各個(gè)步驟，即設(shè)備、生產(chǎn)線、工廠、服務(wù)等可以緊密聯(lián)系起來(lái)。

數(shù)據(jù)與數(shù)字化

在工業(yè)4.0中，信息化技術(shù)的引入使數(shù)據(jù)成為了工業(yè)生產(chǎn)的血液。這些數(shù)據(jù)包括生產(chǎn)和服務(wù)的方方面面，包括產(chǎn)品數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)、研發(fā)數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)、運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)、用戶(hù)數(shù)據(jù)等等。一方面，數(shù)據(jù)對(duì)于訓(xùn)練和優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)算法具有決定性的意義，另一方面在機(jī)器學(xué)習(xí)算法部署之后，算法也需要通過(guò)處理新產(chǎn)生的數(shù)據(jù)來(lái)控制生產(chǎn)流程。這意味著，生活和生產(chǎn)過(guò)程的各個(gè)方面要盡可能地實(shí)現(xiàn)數(shù)字化，即一切可以用合理的指標(biāo)量化，否則就無(wú)法嵌入自動(dòng)化系統(tǒng)。這要求數(shù)據(jù)科學(xué)家在設(shè)計(jì)流程的時(shí)候，充分考慮到現(xiàn)有的數(shù)據(jù)狀態(tài)，有意識(shí)地引導(dǎo)系統(tǒng)收集合適的數(shù)據(jù)，同時(shí)設(shè)計(jì)出合理的指標(biāo)。

精細(xì)化與個(gè)性化

工業(yè)4.0中，由于數(shù)據(jù)流的要求會(huì)相對(duì)細(xì)致，因此生產(chǎn)中的各個(gè)模塊也會(huì)相應(yīng)地越來(lái)越精細(xì)化。生產(chǎn)線上各個(gè)部分越來(lái)越模塊化和細(xì)節(jié)化，也就讓個(gè)性化的生產(chǎn)成為可能，能夠更好地反映和預(yù)測(cè)用戶(hù)的需求，使產(chǎn)品的“生產(chǎn)-銷(xiāo)售-反饋”循環(huán)進(jìn)入良性發(fā)展。

工業(yè)4.0的機(jī)遇與挑戰(zhàn)

工業(yè)4.0帶來(lái)了很多新的機(jī)會(huì)。雖然整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程可以集成為一體，但是數(shù)據(jù)流程中的工作量可能分?jǐn)偨o多個(gè)部門(mén)甚至多家公司。因此，小公司在整個(gè)流程上的單點(diǎn)突破也會(huì)越來(lái)越有價(jià)值。同樣一個(gè)智能設(shè)備，可以拆分出多種分類(lèi)、分割、趨勢(shì)預(yù)測(cè)等模型，以及數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集設(shè)備、數(shù)據(jù)反饋系統(tǒng)等等多個(gè)模塊，每個(gè)模塊又可以嵌入其他生產(chǎn)流程，比如數(shù)據(jù)采集設(shè)備可以與其他精密儀器生產(chǎn)過(guò)程共享生產(chǎn)線。由此，不同的小公司可以依托于工業(yè)4.0，用自己的強(qiáng)項(xiàng)嵌入市場(chǎng)的不同維度。

根據(jù)現(xiàn)狀預(yù)測(cè)，基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)在未來(lái)幾年中將會(huì)是熱門(mén)產(chǎn)業(yè)。無(wú)論是從去年到今年中美兩國(guó)圍繞5G技術(shù)的摩擦，還是各個(gè)互聯(lián)網(wǎng)公司在近年來(lái)陸續(xù)建立的屬于自己的云計(jì)算平臺(tái)，都表明工業(yè)4.0中基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)保障企業(yè)利潤(rùn)和國(guó)家安全的重要意義。另外，數(shù)據(jù)也是另一種形式的基礎(chǔ)設(shè)施，擁有大量數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)巨頭將會(huì)占據(jù)更多的機(jī)會(huì)，但小公司也可以投身于尋找生產(chǎn)線中和生活中尚未被數(shù)據(jù)化的部分，這樣的機(jī)會(huì)在數(shù)據(jù)化不到位的行業(yè)（如傳統(tǒng)重工業(yè)）和數(shù)據(jù)尚未得到良好運(yùn)用的行業(yè)（如醫(yī)療）尤為突出。

工業(yè)4.0對(duì)數(shù)據(jù)化和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的需求，也是傳統(tǒng)大公司正在面臨的挑戰(zhàn)?，F(xiàn)階段的大公司依賴(lài)的主要是大規(guī)模工業(yè)生產(chǎn)，那么把傳感系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)加入生產(chǎn)線需要投入相對(duì)多的成本。大公司還需要把機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)引入到生產(chǎn)線和產(chǎn)品設(shè)計(jì)中，這需要人才的輸入和管理方式的革新。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)近年來(lái)熱門(mén)的現(xiàn)狀，使公司在決策時(shí)會(huì)陷入對(duì)“智能”的癡迷，這對(duì)決策者的辨析能力也提出了新的挑戰(zhàn)。

當(dāng)工業(yè)4.0漸漸走入人們生活，很多現(xiàn)在還未知的新應(yīng)用將逐漸成長(zhǎng)起來(lái)。當(dāng)物聯(lián)網(wǎng)真的可以進(jìn)入千家萬(wàn)戶(hù)時(shí)，當(dāng)自動(dòng)駕駛實(shí)現(xiàn)大規(guī)模部署時(shí)，人類(lèi)將會(huì)從現(xiàn)在的大量重復(fù)勞動(dòng)中解脫出來(lái)。那么在工業(yè)4.0的影響下，未來(lái)的職業(yè)是否會(huì)集中在計(jì)算機(jī)行業(yè)或者數(shù)據(jù)分析行業(yè)？人們是否有更多空余時(shí)間等待填補(bǔ)？人和人、人和機(jī)器的關(guān)系又會(huì)怎樣發(fā)展？我們即將進(jìn)入21世紀(jì)的第三個(gè)十年，雖然這些問(wèn)題人類(lèi)還難以回答，但確定的是，工業(yè)4.0會(huì)是未來(lái)發(fā)展的一大主題。

審核編輯：郭婷