智能化制造是否等同于人工智能技术深度解析

人工智能的两大经典学派

谈及智能制造，许多人最先联想到的是机器学习、逻辑推理这类尖端算法。事实上，过去十几年间，人工智能领域最令人瞩目的突破就是深度学习，它也是AI重新成为风口产业的关键驱动力。

计算机从诞生之初就被设计用于辅助人类进行计算。人类许多思维活动本质上都可转化为计算问题，因此计算机常被称为“电脑”。不过，计算机能处理的计算种类繁多，真正被归类为人工智能算法的只是其中一部分。

通常，人工智能算法具备两个特征：第一，常规算法难以解决；第二，与人类的思维方式较为接近。像算术运算、方程求解、数据排序这类基础操作一般不被视为AI算法，只有涉及复杂逻辑推理或知识学习的任务才会被贴上人工智能的标签。

计算机处理逻辑推理问题时，往往会先将其转化为搜索问题。AI关注的搜索问题常面临“组合爆炸”困境——即便计算机性能再强，也很难在有限时间内找到最优解。下棋就是一个典型场景。有趣的是，人类面对此类组合爆炸却能凭借有限的搜索找到相对合理的对策，这正是智能的体现。有学者将智能算法定义为“能从巨大搜索空间中快速找到较优解的算法”。谷歌公司创立时自称“做人工智能的企业”，正是基于这一逻辑。

要将人类的思维转化为计算机代码，前提是能够用计算机语言精确表达。然而人类许多认知恰恰难以言说。例如，你很容易认出熟人，也能分辨梨子的味道，但这些感受很难用语言描述清楚。再比如，棋手对“棋势”有一种直觉，能促使他将注意力集中在关键棋子上，但这种直觉同样无法精确表达。这些都属于“默会知识”。

人类语言无法清晰描述的东西，自然难以直接编程。机器学习正是为了解决这一难题而诞生——它利用数学函数模拟人或动物的神经系统，通过数据不断修正模型，形成类感性认知的知识。这样便绕开了“默会知识难以编码”的障碍。

不过，让计算机获得“感性认知”并非易事。模型识别错误的比例往往偏高，原因涉及数据质量、模型设计、训练算法等多个方面。随着计算机算力与存储能力的提升，积累的数据量日趋庞大，深度学习技术应运而生，并在众多领域取得巨大成功，AI也因此成为热点。

从不同视角理解人工智能，便形成了不同的学派。两个经典主流学派分别是：模拟逻辑推理的符号学派，以及模拟神经系统结构的连接学派。两者可以融合使用，例如阿尔法狗既需要逻辑推理，又要应对搜索中的组合爆炸问题，于是利用深度学习模拟棋手的感性认知。

自动化与人工智能的控制论学派

除了上述两个经典学派，人工智能还有一个重要分支——控制论学派。控制论是自动化与智能化的理论基础。多年以来，自动化学科比人工智能更加成熟、应用更广、影响更大。因此学术界在谈论AI时通常指前两个学派，而不包括控制论学派。但恰恰是控制论的思想构成了智能制造最主要的理论基石。

20世纪40年代，控制论之父诺伯特·维纳思考了一个问题：机器与动物（或人）究竟有何不同？维纳认为，机器只能按预设步骤和逻辑运行，而动物能够感知外部环境变化，依据新信息进行决策并采取行动。例如，吃草的山羊突然看到狼，会立刻停止进食并奔跑逃命。自动化的本质就是将“感知—决策—执行”三个要素统一起来——这正好对应动物的感觉器官、大脑和四肢。事实上，自动化系统通常由传感器、控制器和控制对象组成，分别负责信息获取、决策与执行。

与经典AI学派不同，控制论更关注效果和作用，不太在意算法或逻辑是否复杂。自动化采用的某些算法和逻辑可能相当简单。

近几十年来，自动化应用日益广泛，但也存在局限。通常自动化系统只能应对“预料之中”的变化。一旦出现设备故障、生产异常等预期之外的问题，仍需人工介入。因为计算机处理问题完全依赖预案，灵活应变能力远不及人类。

智能制造的概念

智能制造技术是信息通信技术发展的产物，也是ICT在工业领域广泛深入应用的成果。德国的工业4.0、美国的工业互联网均属于这一范畴。

从整体效果看，智能制造能增强企业快速响应变化的能力。市场或用户提出新需求，可尽快设计并制造出来；供应链发生变化，能最大限度降低负面影响；设备或产品质量出现异常，可迅速定位根源并解决。

从业务角度而言，推进智能制造的主要作用是促进多方协同、资源共享与知识复用。通俗地说，协同就是多方协作时“不掉链子”，不互相延误；资源共享利于以低成本获取优质资源；知识复用能提升研发与服务效率，降低知识获取成本。当企业的物质、知识和人力资源均可通过数字化描述时，互联网自然更容易促进协同、共享与复用。

计算机运算能力强大，但灵活处理问题的能力较弱——这是限制自动化广泛应用的重要原因。为解决这一问题，先进制造企业普遍采用信息化技术。信息化系统帮助管理者收集信息、辅助决策、管理生产与经营。与自动化系统不同，信息系统将决策工作交给了人类。

在数字化、网络化时代，成千上万的设备可实时高速采集数据并汇聚到一起。人类获得的信息量骤增，但信息处理能力受生理极限制约。为化解这一矛盾，美国通用电气公司发布的《工业互联网》白皮书提出了解决方案。白皮书指出，工业互联网包含三个要素：智能机器、高级算法和工作中的人。智能机器可实时收发数据，但人类并不直接处理这些数据。高级算法如同人的秘书，帮助处理实时数据，从海量信息中筛选出需要人类关注和解决的问题，交给“工作中的人”去处理。

此外，对于常见问题，可将专家处理问题的逻辑和方法转化为计算机代码，让机器按照人类的思路进行决策。这就是人类知识的数字化。通过这种方式，可进一步降低人工处理负荷，提升决策的自动化水平——这便是智能化。

从某种意义上说，智能化是自动化与信息化的融合。这种融合理念早已存在，但过去信息通信技术不够发达，技术上难以实现。于是，机会留给了智能化时代。

智能化对工业企业的意义极为重大。从企业生态层面看，智能化能促进企业间分工细化，构建新的生态关系。“分工促进生产力发展”是一项重要的经济规律。互联网提升了企业间的协同能力，降低了分工的负面影响，为分工细化奠定了基础。总之，从企业间关系来看，智能化能推动社会资源优化配置。从企业自身层面来看，智能化能提升管理能力。在我国许多企业中，“技术水平低”的实质往往是管理水平差。有些企业因管理问题导致的成本损失甚至超过利润。推进智能化后，许多决策工作可交由机器完成，或在机器的协助与监督下进行，从而提升管理能力，大幅减少因管理不善造成的问题。从实际效果看，智能化往往能有效促进企业整体利益最大化。

智能化与人工智能

智能化本质上是决策革命——用数字化方法代替人决策、辅助人决策、“监督”人决策。对于工业过程而言，决策所需的知识往往是工业人多年积累的成果。这些知识逻辑清晰、能够准确表达。在推进智能制造时，容易将知识转化为计算机代码，但未必会用到人工智能的典型算法。因此，“智能制造等于人工智能加制造”的说法并不准确。

不过，经典人工智能技术确实能推动智能制造发展。在某些场景下，传感器采集的信号不易转化为语义明确的信息。例如摄像头能拍摄产品表面图像，但无法将图像与质量缺陷的类型、级别对应起来。这类问题若无法解决，质量管理逻辑就无法自动实现，智能化进程便会受阻。

深度学习这类典型AI技术特别擅长图像识别。事实上，图像识别是人工智能算法在工业界最典型、最主要的应用领域。缺乏AI技术，智能制造的体系往往不完整。

从广义上说，人工智能既是技术问题也是学术问题——这也是学术界尤为热衷研究它的原因。现实中，自动化往往只是技术问题而非学术问题，因为工程师倾向于用最简单的方法解决问题。推进智能化不仅涉及技术问题，还涉及企业组织流程重构、商业模式创新。从这个角度看，智能化问题往往可视为企业的管理甚至战略问题。

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