中国工程院院士谭建荣:工业互联网的发展之路

2019-08-15 09:30

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  各位领导、各位专家,大家上午好!工业互联网之路太大,和我作为学者的身份不太符合,这个道路就是领导向我们指引的道路。

  信息技术发展非常快,形成了新一代的信息技术,新一代信息技术的特点就是由互联网发展到物联网,由虚拟现实技术发展到增强现实技术,由网络支撑技术发展到云计算技术,由机器学习技术发展到深入学习技术,形成几个典型的交叉领域,包括工业互联混合现实、大数据、人工智能等等。

  工业互联网可以从三个角度来理解。

  角度一:网络。

  角度二:数据。工业互联网价值在于它的数据。

  角度三:网络安全。

  这三个点成为工业互联网的主要问题。

  互联网和大数据的有什么关系呢?在40年以前,有一个人叫阿姆托特乐,他是美国华盛顿大学的教授,互联网是个舞台,我们把舞台打造好,跟计算机没有关系的。

  互联网是个舞台,唱戏的主角是大数据,一个舞台唱什么戏?就像我们现在的5G一样,5G现在很热。

  真正的互联网是美国国防部提出来,工人他为互联网之父,他提出的互联网的IT“血液”,血液是最重要的,有了这个数据才可以交流和共享。

  我个人觉得,互联网是个舞台,真正的是大数据,大数据将走向浪潮,工业互联网包括物联网为什么可以这么大范围的应用,有两个人要提以下,一个是比尔盖茨,他使人人都会用计算机,过去没有别人可以,以前的计算机要经过很专业培训才可以用。图标式的菜单使谁都可以用计算。

  乔布斯搞了苹果手机使得到处可以用计算机,到处上网,我们现在讲5G,5G就是第五代通讯,5G就是网络的新类型,5G是新一代的通信技术,它高数据的通信率。

  工业互联网和工业全方位深度融合形成产业应用,工业自动化发展关键,有智能设备、智能系统、智能角色三部分来组成,工业互联网是面向企业的工业互联网,因此工业互联网的工业大数据。

  工业互联网的关键技术:

  数据挖掘技术。

  我们通过互联网把数据包含的挖掘出来,所以数据挖掘技术是从大量、不完全的有创意的、模糊的累计的数据中提取出隐含的人们不知道的规律和知识,又有潜在数据。

  数据挖掘技术分配数据准备、数据分析、数据表达解释三个部分。

  数据匹配解释。

  如何技术数据匹配按照某种规律进行配置,工业数据匹配是进行后续信息符合分析的必要条件,数据匹配包括六个方面。工业数据匹配、工业数据流向匹配、历史工业数据匹配、工业数据的可试化匹配、数据图像的数据视频的数据匹配等。

  我们有了工业互联网和大数据要进行学习、研究,实现人类的新需求。

  人工智能要从互联网大数去到智能动性化,而这个过程需要学习主要手段,包括办法选择、模型训练、模型评估等等,我们要进行身份认定。

  最近中国工程院李院士,他的水平很高,最近在上海开会发展的观点很关键,我们现在都搞人工智能,但是现在人工智能都是应用,真正应用人工智能算法的很少,人工智能的算法要大量的数学家。

  我非常认同这个的观点,我们搞了标准、大数据都需要算法,没有算法核心数据就没有。工业互联网也是这样,我们至少要掌握工业互联网,掌握工业大数据和人工智能的核心技术,所以这是非常重要的问题。工业互联网的数据进行训练,在符合条件下可以运算结果,通过学习我们要应用第四项关键技术,就是知识工程。

  数据里面要挖掘出知识,用我们知识应用我们的工业生产,工业大数据、工业互联网目的就要提升工业企业产品质量,提升生产效能,降低生产成本。

  进行知识创新,产品创新,这样才可以实现从制造大国走向制造强国,对工业互联网有很重要的手段,要利用知识构成,我们这个路很好,车也要好,车好要符合的东西也要很多,这才是有效的。我们只修路不开车,车就没有用,只开车也不行,我们要找高质量的东西,我们互联网是条“路”,5G最简单的就是信息高速公路(运行快道),这个路很好,车也要好,数据的质量也好,数据还不够,还要车。

  工业化重要的就是人脸识别,如果人脸识别在工业上应用,这个效率就很好了,事故预警预报都可以收到。

  工业孪生技术。

  数字化产品一一对应,通过互联网5G的最大优势,5G到处可以用,最大用途就在数字区域性,可以架构它的快速性、政策性,很多地方可以满足需求,但是很多地方还满足不了,特别是区域性和数字孪生,满足不了,如果用了5G我们数字孪生区域性应用到生产当中和制造业当中,对我们制造业的提升非常有好处。

  工业互联网到工业大数据通过数据挖掘和匹配,六大技术的展现,我们工业互联网到智能化全过程的技术提升。欢迎大家有机会到杭州、浙江大学进行技术交流项目,谢谢大家。

  

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