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李培根:
女士們，先生們，今天我講的內容是信息技術數據人工智能等在制造業中的應用，而且我講的是應用的基本問題。
現在大家都關注德國工業4.0，這里面講到關鍵技術其中很重要的方面，比如物聯網解決互聯的問題，大數據，包括物計算、邊緣計算等等。
“中國制造2025”在世界上影響比較大，主攻方向是智能制造，這里最重要的關鍵意識和關鍵技術是什么？開幕活動主要是互聯、數據、智能和關鍵技術都有關。
2017-12-04 17:08:14
李培根:
互聯和數據整個制造業智能制造的基礎問題，具體不談了，哪些東西之間的互聯，產生的數據是巨大的。
美國PTC把物聯網大數據分析用到服務制造，服務制造是這些年在制造領域新的互動裝置模式，他們利用物聯網平臺收集平面設計大數據進行處理。ANSYS主要是把物聯網技術和大數據分析技術和仿真結合起來，用于新能源。物聯網不只是傳感器，一定要和大數據分析結合起來，不依賴于大數據分析的物聯網意義不大。
制造業中關鍵的問題是數據驅動，現在很多做制造業沒有充分地意識到這一點，或者沒有充分地意識到它的重要性。應該講，在企業的一切過程中包括設計、生產、管理等等，需要數據驅動，企業的一切目標，我們需要通過數據驅動圍繞企業的目標進行做一些事情，包括企業的一些事物，現在有“數字雙胞胎”的說法，即一切物理的東西一定要有數字的影射。
2017-12-04 17:08:29
李培根:
以前做工程設計是基于自己的經驗，現在的設計可以通過社會上的某些大數據進行分析我們去了解社會上的需求等等，比如設計汽車的外形，以前設計是憑自己的靈感，但是現在可以通過對一些大數據進行分析去量化客戶的需求。生產的過程也需要數據驅動，大規模個性化定制，這是一個新的生產模式，以前講個性化不能大批量生產，大批量生沈浸式體驗產一般不考慮參展個性化的問題。現在，因為信息技術的發展使得我們有可能把個性化定制和大批量生產結合起來。這個例子是德國的一家化工廠生產洗發水液體肥皂，于是滿足了客戶的特殊要求，比如洗發水的香味、顏色、互動裝置包裝等等。生產線上有數據驅動電子標簽到各個工位完成滿足客戶的需求。
在市場活動中人們也利用數據分析，做市場廣告也通過大數據分析找誰做廣告最合適，比如中國找姚明還是找李娜還是找誰，等等。
我們需要圍繞企業的一切目標通過數據分析達到企業的目標，比如質量問題，影響質量的因素非常多，有很多因素是隱性因素，不是顯性因素，VR虛擬實境甚至工程技術人員感知不到。
2017-12-04 17:08:41
李培根:
就我們在車間中通過大數據的分析，傳統的做法淘汰了很多有效的數據資源，所以有些隱性的因素忽略掉了，通過大數據分析使得我們有可能發現那些和質量隱性的關聯。（PPT圖示）這個例子是用廣告設計于制造的服務，這是非常典型的例子，在發動機上裝很多傳感器，收集大數據，根據數據分析判斷發動機的運行狀況是否需要進行維護等等。甚至，還可能發現和某些東西的關聯，反饋到設計部門改進發動機的質量。
包括其他的企業講綠色節能，很多企業很小的事情也可以通過收集數據，這里談到機油的更換，以前都是定期，但實際上更換的時候有些品質非常好，這實際上是浪費。
2017-12-04 17:08:50
李培根:
但是在企業中，我們絕大多數的企業沒有意識到一個問題是，我們企業中的一切活動，一切事務，即一般性的事務需要數據驅動，比如財務，很多企業的財務比如做帳是屬于低水平的財務，需要和業務融合非常重要。以前大家只看物流，后來信息技術發展我們關注物流和信息流，現在AR擴增實境還有資金流，這幾者融合在一起，現在很多企業中沒有能夠真正地做到。還有一些很小的事情，實際上我們通過數據驅動使企業的管理更加有序，這里講到報銷，一個企業中的報銷需要耗費很大人力，以前在學校報銷的時候，早上7點半有很多人排很長隊進行報銷，現在數據透明之后很多工作可以省掉。但是任何企業需要控制，我們剛才提到財務，可以想像的是，企業如何變主觀的監管為客觀的監管，很多企業家和管理都沒有意識到這個問題。
再一個話題是數字生態系統，海爾在這方面今年發布大規模定制白皮書。他們的生態系統是供應商、客戶都是企業生態的一部分，海爾通過自己的平臺客戶碎片化的需求進行整合，指導海爾的產品創新設計，這方面他們正在做很好的嘗試。
2017-12-04 17:08:59
李培根:
我們可能需要重新定義產品設計、產品功能的邊界，舉個例子，比如Gohn Deere他們做容積設備，比如做某一個容積設備，以前做拖拉機只管拖拉機，但是現在做拖拉機需要考慮和其他容積設備的連接，還要考慮連接灌溉、土壤和施肥系統，行業關注的邊界不一樣，我們進行產品功能設計的時候考慮問題的邊界也不一樣，以前講企業生態系統，這里主要是物料、零部件、原材料這些東西的連接。現在不行，現在還需要數字的連接，所以我們講數字生態系統。比如汽車，不僅僅是它的供應商，還要考慮到智慧城市和交通、停車，未來聰明汽車一定要考慮的。這里最重要的是數據、展覽策劃互聯的問題。
最后一個話題是數據學習，中國正在推進新一代的人工智能，平面設計新一代人工智能最大的特點是如何從數據中學習。在制造業中應用很廣泛，比如海爾COSMO的平臺，這里有如何利用群體智能的問題，即把碎片沈浸式體驗化的大家的主意、想法收集起來，然后進行創新設計。未來人工智能在制造業中的應用是非常現實的問題。品牌活動
裝備中也有大量的例子，這是很普通的注塑機，注塑機會變得越來越聰明，做過的工藝案例可以在這個基礎上進行推理，包括一些數據采集，實時數據采集等等，進行機器學習。應該講在裝備中這是人工智能初步的應用，肯定不是很復雜。但是未來空間很大。
2017-12-04 17:09:09
李培根:
關于數據學習有一個很好的例子是來自于谷歌，DeepMind把谷歌數據中心總體電力耗電量減少了15%，收集了其中幾千個傳感器大量數據，把這些數據通過深度學習。節能的問題太復雜了，我們沒有辦法通過建立數據模型去解決，只有通過深度學習發現數據關聯然后做相應的控制，所以建立一個通用的公式去優化它是不可能的，這個模型找不到。以后對于企業生產應用，這些技術都可能。
另外是大數據下的知識工程，這引起了我們的關注，我們做制造人關注知識工程。一個企業中，社會媒體很多數據，我們對企業的戰略可能有好處，企業內部數據在質量控制、運營調度等等方面更不用說，包括知識工程方面，前幾天我和幾個同行談到建立制造業數據中心的問題，我們把邊緣計算、物計算用到制造業數據中心中，整個人工智能在制造業中的應用空間非常大。我最近去德國，德國的一個小公司很小，他們做的公司是把機件設計的知識可重用，從人工智能角度來講是非常初步的工作，但是在制造業中非常適用。
2017-12-04 17:09:19
李培根:
總而言之，制造業中大量的問題需要信息科學家、數據科學家、人工智能科學家和制造行業的工程師和專家們共同努力解決一些問題。我說到這里，謝謝大家！
2017-12-04 17:09:29
張宏圖:
謝謝李培根教授的精彩演講，下面有請IEEE Fellow，香港大學工業及制造系統機器人與自動化講座教授，香港大學新興技術研究所所長席寧先生為我們做主旨演講，他演講的題目是互聯網時代的機器人技術，有請席教授。
2017-12-04 17:09:41
席寧:
各位專家、各位領導，先生們、女士們，大家下午好！感謝組委會給我這個機會，跟大家分享一下我們互聯網時代與機器人發展的認識。我們知道機器人技術是一個多學科、跨學科，他每一個新技術的出現都對他有一個推動作用以及拉動作用。互聯網也不例外，所以我們首先想討論一下互聯網的發展到底給機器人的發展提供了什么新的機遇以及新的挑戰？
我們知道我們的世界，首先是由物理系統組織的，像我們制造系統剛才講了生產制造系統，還有服務系統、電力系統，這些都是物理系統。當然我們還有人，世界里面還有人，但是由于信息技術的發展，除了物展場設計理系統、人之外，我們出現了一個新的空間，這個里面組成了大量的數據、數學模型，之間有很多關系，首先這些數據是怎么來的？我們知道數據是從物理世界產生的，所以我們需要有傳感器、物聯網這些技術，從物理世界里得到這些數據，等得到這些數據以后，通過這些數據的處理，像我們人工智能這些技術都是對數據處理的方法，我們可以做一些決策，做出決策以后，我們希望反過來作用回物理世界，改變物理世界，讓物理世界更有效，更好的服務我們。
2017-12-04 17:22:43
席寧:
同時這個數據也作用于人，這個數據和物理世界之間的相互作用我們需要工具，這個工具就是機器人，所平面設計以機器人傳統的概念是一個機器，是做人不愿意做的事，但是在現代信息技術的舞臺背板時代。同時我們知道這個數據跟人之間的關系，首先數據要給這個人，咱們AR、VR技術都是技術，所以人同時也產生技術，但這些東西的實現，產生數據、傳輸數據以及數據物理世界的互相作用都是通過互聯網來實現的。所以互聯網通過數據聯系人，現在用物聯網通過數據聯系物，最終物理世界、人等等通過互聯網聯系起來，這個就是我們說的，怎么設計我們將來所達到的智能社會的一個很重要的部分，所以從這個關系領域可以看出機器人變成了數據到物理世界、數據到人之間的過程，所以互聯網技術、信息技術的發展給機器人的發展提供了新的機遇和挑戰。
我們現在模型回過頭啟動儀式來看一下機器人的發展，機器人現在很熱，現在人工智能、機器人都是新興技術有很多人對這個感興趣。機器人的出現，最開始代替人，做人不愿意做的事情，機器人是做繁瑣、危險、比較臟的工作，但是由于新技術的發展，新技術的出現，機器人從簡單的代替人，做人不愿意的事情，變成了一個擴展人的能力，做人做不了的事情。
2017-12-04 17:24:37
席寧:
首先我們知道信息技術，網絡互聯網是信息技術里面很重要的一部分，以信息技術與機器人的結合，給機器人創造了很多新的機遇，同時機器人也推動了互聯網技術的發展。互聯網我們剛才所說的叫做信息高速公路，但是你跟機器人結合起來以后，機器人與互聯網不僅能夠傳輸數據，同時還可以傳輸動作，你可以在遠處控制機器人，讓機器人做一些人想做的事情，人夠不著的地方，同時機器人可以把遠處的物理信息向感覺、觸覺傳回來，所記者會以現在的互聯網不是簡單的，不道具製作僅傳輸數據，同時也傳輸動作，傳輸我們的感覺。
這個就擴展了大大的應用機器人，所以現在機器人不僅僅是代替人、擴展人的能力，幫助人克服由距離給人類帶來的困難，這個是人類發展里面很重要的一步，剛開始我們知道之所以有汽車、火車，這個都是要克服距離給我們帶來的困難，但是互聯網和機器人的結合產生了一種新的方式來克服距離給人類帶來的困難，所以擴展了人，克服距離困難這方面的能力。
當然還有納米技術，納米技術小手機器人也可以幫人，克服尺度給人們帶來的困難，所以納米機器人、微納米機器人，這一塊就不詳細講了。
2017-12-04 17:24:48
席寧:
再一個是環境，通過機器人的幫助，我們可以進入那些很難進入的環境，所以擴展了，克服了環包裝設計境給人帶來的困難。綜合來講，機器人技術的發展，新的挑戰，我們叫做超限機器人，超過人的限度，擴展人的能力等給我們人類帶來的困難。
所以今天著重講一下網絡技術和信息技術怎么樣跟機器人結合，克服距離給我們帶來的困難，開展新的應用。首先把概念介紹一下，我們講幾個具體應用的例子。
當然應用很廣，可以教育、制造，我們可以遠途通過機器人操作生產設備，我們可以給病人看病，可以治療，有很多這方面的應用，但是要達到這些有效的應用，人做一件事情，有動作，我們的手去做，同時有反饋，當然有視覺的反饋，我們能看見，還有觸覺的反饋，我們能摸到，觸覺也是非常重要的，所以讓機器人有效的在遠處幫助我們做一些事情，我們必須有效的通過互聯網傳輸這些動作，而且得到視覺、觸覺這樣的信息，這樣我們才能夠有效的做這個工作。
2017-12-04 17:25:00
席寧:
這里面的挑戰很大，我們不僅要控制機器人，同時要把機器人得到的信息，感覺這些信息傳過來，而且有效的給人浮現出來，就像你身臨其境操作一樣。觸覺是非常重要的，我們大家可以做一個實驗，你系鞋帶用手，可以把眼睛蒙上也很容易給系上策展，但是戴一個手套的話你系鞋帶就非常的困難。所以你要做到這一點，要有效的進行操作，你要有效的收到傳感器的反饋，同時還要同步，而且你控制也要同步，所以這樣就對網絡的要求提出新的要求，對網絡的帶寬等等都有新的要求，所以機器人在跟網絡的結合以及對網絡的發展提出了新的挑戰。
下面我給大家舉一個例子，這是我們開發的一個系統，做診斷，我們知道乳腺癌是一種非常多見的腫瘤，常規的診斷方法是通過X光進行診斷，但是X光只能診斷出85%的腫瘤，由于腫瘤的特殊位置，所以這時候依靠醫生的手診，就是觸摸，跟醫生的經驗很有關系，沒有經驗的醫生摸著也不知道是瘤子，所以邊遠地區沒有很有經驗的醫生，我們能不能開發一個機器人系統，讓遠處的通過機器人進行診斷，觸覺通過網絡傳過來然后浮現出來，醫生在他的辦公室里摸到病理一樣，這樣開始進行診斷。這里面有幾個很關鍵的技術，第一、傳感器你要把觸覺感覺到，數字化通過網絡傳到遠處。再一個浮現技術，這樣醫生可以感覺到。同時醫生要控制機器人大圖輸出移動進行診斷，所以你這個控制和反饋之間要有協調，我們知道是一個隨機的，所以怎么樣在一個隨機的通訊條件下，怎么樣很好的控制機器人保持穩定，保持同步，進行診斷，所以這些技術問題是這個里面應用的一個很關鍵的問題。
2017-12-04 17:25:11
席寧:
這個就是在病人這邊可以看到醫生，醫生可以看到病人，同時醫生可以控制機器人進行診斷，同時還有超聲把這些信息傳過來，這是一個例子。
再有我們知道照顧老，中國到2035年真正進入老齡社會，三分之一的人都是65歲以上，這時候傳統的養老方式就不行了，下一代照顧上一代，由于中國實行獨生子女，所以我們依賴于技術，網絡機器人是這里面很好的應用前景，你可以通過機器人給提供這種老人服務。
同時，你還可以有物聯網，你把人的一些生理特征通過網絡傳過來，傳到遠處，傳給醫生，傳給你的子女，所以互聯網跟機器人的結合在將來面對老齡社會起到一個很大的作用。
再有生產自動化的應用，這是一個實際的例子，這是我們開發的一套系統給福特公司，福特公司生產了汽車座椅，以前都是靠檢查汽車座椅的質量，有一些人去摸一摸，這是主觀的檢測，但是不能數字化，現在他把制椅子給墨西哥了，給墨西哥以后你要給他提出質量控制的指標，所以需要有一個方法把這個東西數字化，同時他想控制這個質量，他在墨西哥生產，但是他希望能夠感覺到這展覽策劃個椅子，所以我們把傳感器跟機器人結合，質量控制的人遠程控制機器人摸這個椅子，他也可以感覺到這個椅子的質量，對椅子進行檢測。
2017-12-04 17:25:37
席寧:
除了檢測之外，以后你到車行買車，他給你一個裝置，你把手放到上面，不同的數字模型產生不同的感覺，你感覺椅子的軟硬是不是你要求的等等，直到你比較滿意的感覺的時候，他可以給你按照那個指標給你做出那個椅子。這個里面機器人傳感器跟網絡的結合就會產生很多系的商機，當然有新的挑戰，我們要克服這個挑戰。
總結下來，機器人的發展給互聯網提供了新的應用，同時互聯網的發展也推動了機器人的發展，在下面十年，由于物聯網技術與傳感器技術、機器人技術和互聯網，包括5G、通訊這些東西的發展，到了一個爆發點，所以今后的十年，我們希望抓住機遇，為這一塊的發展做出貢獻，謝謝大家。
2017-12-04 17:25:56
張宏圖:
謝謝席教授的精彩演講，剛才7位科學家分享了他們的研究成果治學經驗，為產業發展提出了中肯的建議，我們非常受益，現在我提議讓我們再次有熱烈的掌聲對科學家們精彩的演講表示衷心的感謝和崇高的敬意，下面分論壇主旨演講到此結束，品牌活動下面有請郭華東院士給我們主持，有請！
2017-12-04 17:26:27
郭華東:
尊敬的各位嘉賓、各位領導，各位專家，前沿技術領域會議的第三個環節高峰對話環節現在開始，主題是“前沿信息技術如何推動基礎研究的突破和發展”，首先有請廣告設計四位嘉賓上臺就坐，首先邀請開放科學數據云的聯合創立者、美國西北大學國際先進互聯網研究中心主任喬爾·曼布蕾蒂；第二位專家是中國國際核聚變能源計劃執行中心主任羅德隆教授；第三位是中國科學院計算機網絡信息中心主任、中國科學院網信領導小組成員廖方宇研究員；第四位是世界微生物數據中心主任、中國科學院微生物研究所生物資源與大數據中心主任馬俊才教授；
非常歡迎并感謝你們的到來，今天為期半個小時的高峰對話有三個議題：第一，前沿信息技術的發展對科學研究帶來怎樣的變化。第二，數據驅動下的科技創新以及實現人工智能帶來怎樣的創新機遇和突破。第三，開幕式上啟動了中國科技云，中國科技云啟動了他對將來的科研有什么樣的推動，我們想就三個議題進行研討，考慮到僅僅只有半個小時的時間，每個人的時間十分短，我下面就每個專家學術背景，根據你們研究的經歷和經驗做一些主旨的發言，首先有請喬爾·曼布蕾蒂教授是否可以談一下先進網絡？因為你是這個領域國際大腦，有請！
2017-12-04 17:31:36
喬爾·曼布蕾蒂:
謝謝！首先非常感謝主辦方主委會邀請我來到這里，我非常地榮幸，也非常開心可以與如此多的專家和學者相聚一堂，非常感謝。關于我的背景，是美國西北大學先進互聯網研究中心的主任，所以我們做的基礎研究和先進研究，我們和中科院有緊密的合作，尤其是中國的互聯網協會和我們有著很多年的長期玖陽視覺的友誼和合作，現在做的是科技領域的服務，我們聽到了很多科技領域的科學家說了很多，比如望遠鏡、地球觀察、建模等等，還有很多的科技發現比如我們還有一些精準用藥、精準藥物，這是我們現在研究大圖輸出的話題之一。比如基因組序可以取樣，只對這一個人進行應用，可以有百分之百治愈的可能，這是非常創新的科技方式。
整個網絡怎么做？我們取樣非常多，進行研究，對這么多案例進行研究的時候數據很大。另外我們做的項目是建模，大氣建模，在地表和外表，越接近地表的觀測是怎么樣的，外圍的數據是不一樣的。最近有一些發現，我們看到大數據，為什么有大數據？我們希望可以用到第一層、第二層和第三層，第三層是什么？是互聯網。也就是說，真正地用到這個數字和你采集到這個數字是不一樣的，比如說，日本有一些同事最近提到，數據很多，一直在產生，每天都有很多很多數據。可以說，日本在幾年當中，100%的電力都會通過網絡路由器來傳輸，這也是一個很革命性事情。
2017-12-04 17:31:54
喬爾·曼布蕾蒂:
另外一個革命性的事情是，一位教授提到由軟件定義的網絡，軟件定義的一切，這是非常有意思的領域。因為真的可以讓你定下來靜止的平臺到一個活的浮在空間無處不在平臺，這是我們的趨勢。
2017-12-04 17:32:17
郭華東:
非常感謝。下面邀請羅德隆主任，就你做了很長時間的核聚變技術，請您做闡述。
2017-12-04 17:32:26
羅德隆:
核聚變是大技術工程，核聚變的目標是產生能源。目前來說正在建設ITER計劃，在緊鑼密鼓地建設中，要解決核聚變發攤位設計電的科學和工程技術相關的問題。ITER計劃是非常龐大的項目，如果按照組建來講，按照部件來講是上千萬，而且任務是分配到30多個國家，歐盟一方28個國家，加上中國、美國、俄羅斯、印度、日本、韓國等等一共30多個國家，我們分別在各個國家制造部件，按照統一的要求統一的標準，這必然提出一個非常重要的要求，即協同設計。我們要在不同的地方做設計，不同的地方做研發，最后同時實現一個共同的標準，實現一個共同的目標，最后把所有的部件運到法國。我們必須在一個共同的軟件平臺上實現協同設計，各個國家在不同的時區中工作，保證在離線和在線狀態實現同步，通過現在的信息技術可以實現，給我們提供了很好的環境，讓我們能夠在復雜的環境下依然把工作做好 TC:08designfollow