工业智能前沿报告（2020年）_35页_703kb

工业智能前沿报告总结（2020年）

核心内容

工业智能是融合人工智能、物联网、云计算、数字孪生等新一代信息技术，服务于工业产业链上下游，以工业数据为基础，实现对工业场景的感知、监测、控制、决策、优化与维护的综合智能技术解决方案。其目标是通过技术升级与融合，推动工业产业向智能化、网络化、信息化方向发展，提高生产效率、优化资源配置、创新生产模式，从而释放工业产业应用的巨大潜力。

主要观点

• 工业智能是智能制造和工业互联网发展的核心。
• 它通过多技术融合，实现对工业场景的深度改造，提升工业能效。
• 在全球范围内，工业智能已形成多个成熟应用模式，如电力能源、工业制造、数据处理、过程监控等。
• 工业智能的发展不仅推动了工业内部的变革，也促进了其他产业的智能化升级。

关键信息

一、全球发展态势

1. 人工智能技术推动工业智能升级

   • 深度学习、迁移学习、联邦学习等技术在工业场景中广泛应用。
   • 在电力能源领域，基于物联网的深度学习用于负载预测，隐马尔可夫模型与Q-Learning结合用于智能电网需求预测。
   • 在工业制造领域，异常检测、过程管理、预测性维护成为研究热点。

2. 数据挖掘与工业智能结合

   • 知识图谱和深度学习技术推动工业智能在认知与决策方面的应用。
   • 在设备故障诊断、远程运维管理、工艺参数优化等方面，实现智能认知与高效决策。

3. 多协同计算提升工业智能支持

   • 云计算与边缘计算协同应用，为工业智能提供泛在支持。
   • 云边协同模式在工业数据处理、实时控制、服务优化等方面发挥重要作用。

二、我国发展现状

1. 政策推动与产业布局

   • 2019年及2020年，国家层面高度重视工业智能发展，出台多项政策支持智能制造和工业互联网。
   • 工信部推动智能制造试点、工业互联网平台建设、5G与工业的融合应用等。

2. 工业智能应用案例

   • 上海宝钢、攀钢、陕钢龙钢等企业通过工业智能技术实现能耗控制、工艺优化等目标。
   • 北京大兴国际机场、福田汽车等应用人工智能技术实现智能监控与资源调配。

3. 挑战与解决方案

   • 人工智能模型场景适应性差、工业数据价值利用率低、新技术与工业智能衔接滞后。
   • 解决方案包括：研究可迁移、可进化的智能算法；加强工业数据全生命周期管理；推动人工智能与5G等新技术快速融合。

三、技术预见

1. 国际技术预见

   • 模型迁移：提升算法的泛化能力，实现多场景复用，解决中小企业数据不足问题。
   • 数据挖掘：知识图谱与深度学习融合，提升工业智能的认知与决策能力。
   • 多协同计算：云计算与边缘计算协同，实现工业数据的高效处理与泛在支持。

2. 国内技术预见

   • 能耗控制：轻量化算法、定制化工业芯片、无线电能传输等技术可降低能耗，提高工业智能的可持续性。
   • 数据安全：区块链与联邦学习技术用于保障数据安全，解决数据孤岛与隐私泄露问题。
   • 高速通信：5G技术助力工业智能创新，提供低时延、高可靠、大带宽的通信支持。

四、工程难题

1. 国际工程难题

   • 可适应、可进化的智能算法：深度学习模型对新数据泛化性差，难以满足工业高精度需求。
   • 多特征、广覆盖的数据处理：工业数据采集复杂，清洗与加工难度大，数据准确性影响模型性能。
   • 快响应、高稳定的云边交互：边缘与云端协同存在资源分配、任务调度、动态命名机制等问题。

2. 国内工程难题

   • 绿色制造有待优化：能耗管理模型复杂，数据共享机制不完善，影响整体节能方向。
   • 安全技术仍待开发：联邦学习与区块链面临兼容性、隐私保护、加密方法等问题。
   • 5G技术尚需融合：5G在工业场景中的部署仍面临技术适配、抗干扰能力不足等挑战。

五、政策建议

1. 加大人工智能基础算法研究投入，提升算法适应性。
2. 强化数据驱动下的安全性能与能耗控制研究。
3. 加速人工智能与5G等新兴技术融合，推动多模态计算模式在工业场景中的应用。
4. 政府应结合工业智能发展实际出台相关政策，加强教育、基础研究与基础设施建设。
5. 推动测试床项目，加快工业智能标准化设计进程，建立统一业务标准。

结语

工业智能作为第四次工业革命的重要标志，正推动工业形态的全面升级。在国内外技术发展与政策支持下，工业智能已初具规模，但仍需在算法适应性、数据处理、通信融合等方面突破瓶颈，以实现更高效、更安全、更可持续的工业智能化发展。