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盡管工業(yè)4.0被提起過無數(shù)次，但對(duì)于 AI 在里面起到的作用一直討論不多。同樣對(duì)于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，落實(shí)到智能制造中的真實(shí)場(chǎng)景改造有哪些一樣容易忽略？

要想完成工業(yè)4.0，必須要重視工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的無線通信作用，更要重視AI作用。

無線通信在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中至關(guān)重要

自2012年通用電氣提出了AIOT（人工智能物聯(lián)網(wǎng)）概念后，通過新一代的信息通信技術(shù)，將關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施與新型應(yīng)用模式建立起連接工業(yè)全要素，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集和精確分析和智能反饋就越來越普遍。因此，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的布局與通信息息相關(guān)。

在過去，工業(yè)通信系統(tǒng)的特征表現(xiàn)為多領(lǐng)域融合，包括傳感、通信、計(jì)算機(jī)和自動(dòng)控制等。對(duì)于通信的要求也非常嚴(yán)格，比如要求高實(shí)時(shí)性、確定性和可靠性，但部署的環(huán)境又很復(fù)雜。

隨著無線通信的發(fā)展以及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)概念的提出，科研人員開始考慮用無線通信來解決工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)面臨的挑戰(zhàn)。無線通信優(yōu)勢(shì)表現(xiàn)在：其結(jié)構(gòu)精簡、數(shù)據(jù)采集和傳輸受設(shè)備影響比較小，可靈活采用工業(yè)數(shù)據(jù)，國內(nèi)外發(fā)展路徑也非常清晰。

對(duì)無線網(wǎng)絡(luò)，或者5G的需求非常高。這是由于這是一個(gè)閉環(huán)系統(tǒng)，不僅要解決信息從A地到B地不確定性的問題，而是要對(duì)這些不確定性問題產(chǎn)生決策，最后對(duì)系統(tǒng)的控制產(chǎn)生效應(yīng)，因此，這就要求具備高安全性、高可靠性。

在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中，目前出現(xiàn)最為棘手的問題在于：工廠里機(jī)器設(shè)備的運(yùn)行會(huì)產(chǎn)生電磁干擾，尤其是傳統(tǒng)的信道建模工廠車間，會(huì)影響電子器件的正常通信。因此，為了保證無線干擾傳輸可靠性，電磁噪聲的建模起到至關(guān)重要的作用。

未來需要根據(jù)車間業(yè)務(wù)特點(diǎn)來定制合理的設(shè)備，接入功率控制策略，避免減少同頻干擾，盡可能減少設(shè)備空口干擾的影響。

面臨這樣的挑戰(zhàn)，未來無線通信技術(shù)的發(fā)展有以下急需突破的方向：

首先，在過去，網(wǎng)絡(luò)是以人為信息作為接收主體構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)，而未來面向機(jī)器的網(wǎng)絡(luò)是自主感知的閉環(huán)智能機(jī)器網(wǎng)絡(luò)，因此這兩者存在很大差異。過去，面向人與人之間通信來設(shè)計(jì)的“TCP IP” 可歸納“為三部曲”：發(fā)一個(gè)請(qǐng)求——回答請(qǐng)求——建立鏈路。因此，這種模式無法適用于機(jī)器與機(jī)器之間的通信。因此，未來迫切需要變革面向人的無線網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)，以及研究出面向閉環(huán)信息流的、系統(tǒng)級(jí)的信息理論。

其次是搭建感知、傳輸、計(jì)算及使用一體化的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，以及可靈活適配的可信交互協(xié)議，以滿足工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)持續(xù)可信的通信需求。如今，5G技術(shù)已經(jīng)把人與人之間的通信擴(kuò)展到機(jī)器與機(jī)器之間的通信，同時(shí)也增加了一個(gè)維度。在這種情況下，未來科研人員可使用很多方法、算法以及算力，來提升其性能。但這需要一個(gè)長期準(zhǔn)備階段才能實(shí)現(xiàn)。

除了無線通信，AI也無比重要

雖說在工業(yè)4.0時(shí)代，智能制造意味著制造業(yè)進(jìn)入一個(gè)新的發(fā)展階段，人類需要?jiǎng)?chuàng)造一個(gè)智能制造的大腦，讓它能思考。智能化也更像是代替人類生產(chǎn)的“手臂”，通過智能化控制生產(chǎn)來提高更多效率。

為了達(dá)到這一目的，在智能制造領(lǐng)域中，實(shí)現(xiàn)跨行業(yè)的工業(yè)AI落地，是目前科研界面臨的一大難題。

因此，只有當(dāng)系統(tǒng)能夠自動(dòng)實(shí)現(xiàn)算法組合和部署，人類只需要少量定制化算法，才有可能實(shí)現(xiàn)AI的跨領(lǐng)域規(guī)模產(chǎn)業(yè)化，這是一個(gè)巨大的命題。而如何能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)的算法組合和部署，則是一個(gè)系統(tǒng)工程。

智能制造有三個(gè)核心原則，首先，智能制造一定要具備普適性，不管是應(yīng)用在汽車、飛機(jī)等行業(yè)，還是半導(dǎo)體、晶圓和3C產(chǎn)業(yè)等，都要具備該特質(zhì)；第二，制造的核心原則是以計(jì)算為先，不依賴于電力和其他的基礎(chǔ)能源；除此，實(shí)現(xiàn)智能制造，還需要滿足兩大條件，分別是AI系統(tǒng)設(shè)計(jì)的自動(dòng)化以及AI系統(tǒng)部署的自動(dòng)化。只有當(dāng)這些條件得到滿足之后，將會(huì)迎來新一代的智能產(chǎn)業(yè)變革。

未來 10 年是新一輪工業(yè)制造革命的關(guān)鍵時(shí)間窗口，也是全球各國將高精尖制造業(yè)全面升級(jí)成為智能制造的核心階段，目前智能制造依然面臨著場(chǎng)景需求復(fù)雜、設(shè)備連接力不足、跨行業(yè)跨領(lǐng)域能力薄弱、數(shù)據(jù)分析能力不足等挑戰(zhàn)，而唯有用 AI破局，才能激活制造業(yè)的增長潛力。