趙敏、寧振波、郭朝暉是走向智能研究院資深專家，《三體智能革命》編委會中三位重要作者。他們從去年5月起多次參加了中國工程院主持的“中國智能制造發(fā)展戰(zhàn)略研究報告”的研討、評審與修訂工作，對該報告的形成過程、研究主旨和詳細內(nèi)容有比較深入的了解和心得。
這是三位資深專家第二次聯(lián)袂撰文解讀該報告，以三體模型的視角闡述他們對智能制造以及三個范式的深刻認識。內(nèi)容非常豐富，視角比較獨到，值得認真閱讀。
2017年12月7日，中國工程院周濟院長在南京“世界智能制造大會”上發(fā)表了題為《關于中國智能制造發(fā)展戰(zhàn)略的思考》的報告，今年1月周院長在工程院再次做了題為《新一代智能制造--新一輪工業(yè)革命的核心驅(qū)動力》的更詳細同主旨報告，系統(tǒng)闡述了我國發(fā)展智能制造的戰(zhàn)略，提出了智能制造三個范式（圖1），引發(fā)了社會上極大關注和熱烈反響。鑒于“走向智能研究院”的“《三體智能革命》寫作組”曾多次受邀參與該報告多個版本討論，筆者三人的部分觀點和建議也納入了該報告中，業(yè)界朋友提出，希望筆者能夠給出一些對該報告的解讀以及更詳細的第三方觀點。
圖1 工程院提出的智能制造三個范式
在上月寫過一篇解讀文章的基礎上，筆者嘗試在本文中，以“三體智能模型”基本視角，對智能和智能化做一個多角度、多階段的梳理，試圖探討智能的要義以及人造系統(tǒng)走向“智能化”的演變過程，加深對智能制造發(fā)展戰(zhàn)略中的“智能化”的理解，同時對中國工程院提出的智能制造三個范式給出了進一步的解讀與優(yōu)化建議。
一、《三體智能革命》中的智能本質(zhì)
關于什么是智能或智能的本質(zhì)，很多文章、專著都做過論述。有的從生命的角度去理解，有的從控制論的角度去理解，有的從人工智能的角度去理解。但是，目前尚無對智能的共識性的理解，也沒有形成統(tǒng)一的定義。
既然是以“三體智能模型”來解讀智能制造的三個范式，那么筆者首先簡介《三體智能革命》的若干基本概念。
《三體智能革命》是第一本旨在反映智能科技革命成果、預測新工業(yè)革命趨勢、探討智能社會基本原理的未來學著作。該書首次將物理世界、生命世界與數(shù)字世界的智能現(xiàn)象開展“打通”研究，提出了三體智能模型——物理實體、意識人體、數(shù)字虛體，介紹了智能研發(fā)、智能設計、智能制造等新成果，揭示了“互聯(lián)網(wǎng)+”誘發(fā)創(chuàng)新、三體化一走向智能等新趨勢，并在2015年就正式提出了“人類社會必將走向智能社會”的重大判斷。該判斷與“十九大”報告上的判斷完全一致。三體智能模型如圖2所示。
圖2 三體智能模型
在圖1中，物理實體是自然界物質(zhì)以及基于物理實體材料而構(gòu)建的人造系統(tǒng)；意識人體是包括了“人體”、“人腦”和人腦中的“意識”的生物系統(tǒng)，是“社會人”的統(tǒng)稱；數(shù)字虛體是存在于電腦和網(wǎng)絡設備之中的用來驅(qū)動軟硬件設備的高級數(shù)理邏輯系統(tǒng)，是人類智能的承載與延伸。三體交匯融合后產(chǎn)生了三個界面：
物理實體-意識人體系統(tǒng)PCS（Physical-Conscious Systems）界面；
意識人體-數(shù)字虛體系統(tǒng)CCS（Conscious-Cyber Systems）界面；
數(shù)字虛體-物理實體系統(tǒng)CPS（Cyber-Physical Systems）界面。
其中讀者比較熟悉的就是“賽博物理系統(tǒng)（CPS）”。
物理實體可以簡稱物或P（Physical）；意識人體簡稱人或C或H，如籠統(tǒng)強調(diào)人則用H（Human），如強調(diào)意識則用C（Conscious），筆者傾向于使用C（Conscious）；數(shù)字虛體簡稱為數(shù)或C（Cyber）。盡管在這里有兩個簡稱都是C，但是其含義完全不同。
《三體智能革命》在書的開篇對智能做了高度概括：智能本質(zhì)是一切生命系統(tǒng)對自然規(guī)律的感應、認知與運用。這是一種最大限度覆蓋了各種智能現(xiàn)象的廣義定義。
作者提出的生命系統(tǒng)，泛指包括地球上和宇宙間的一切具有生命周期的事物，實際上就是高度抽象概括的三類“體”，即自然界中的一切物理實體、生物界有著充分自由意識的人體和由人借助計算機技術所創(chuàng)建的數(shù)字虛體。
二、對智能的通俗理解
筆者三年前寫書時就試圖把智能的含義說得通俗一些：按照人所期望的“場景”、以符合自然規(guī)律的方式來實現(xiàn)人造系統(tǒng)的功能，讓功能價值最大化。書中以通俗話語寫到：人造系統(tǒng)的功能是“遂人愿，知人意”，即希望功能發(fā)生時就一定發(fā)生，不希望發(fā)生時就保持原狀。
這種通俗的智能釋義，與“自動化”有很大的不同。所謂自動化是指系統(tǒng)一旦啟動，就會按照既定的程序一直執(zhí)行下去，直到程序走完而結(jié)束，期間并不會根據(jù)外部條件的變化（即不同的場景）而做出超出規(guī)定程序步驟的自主選擇。而智能化是系統(tǒng)會根據(jù)外部條件（場景）的變化（不確定性）而自動做出最恰當選擇，這種選擇使得系統(tǒng)能夠在正確的時間、以正確的方式、發(fā)出正確的動作、獲得正確的結(jié)果（即精準執(zhí)行），以實現(xiàn)最大化的功能價值。
有了以上研究結(jié)論后，筆者又發(fā)現(xiàn)J. S. Albus和A. M. Meystel在2001年他們合著的《智能系統(tǒng)：架構(gòu)，設計，控制》一書中寫到：“我們將智能定義為系統(tǒng)在不確定環(huán)境中恰當行為的能力，這里恰當行為是指最大限度地獲得系統(tǒng)目標成功的可能性。” 更早還有人說過：“智能是在一個巨大的搜索空間中迅速找到較優(yōu)解的能力。”其實，巨大的搜索空間（很多歧路）就意味著高度的不確定性，迅速找到就意味著“最大限度地獲得系統(tǒng)目標成功的可能性”，較優(yōu)解意味著“給定場景“的最大化功能價值。由此可見，國際上不少研究智能的專家，在不同的時代和專業(yè)中，以殊途同歸的方式，給出了基本一致的結(jié)論。
習近平主席也曾經(jīng)睿智地闡述過智能的本質(zhì)：“讓信息多跑路、讓群眾少跑腿。” 筆者把這段話借鑒到智能系統(tǒng)的特征上，可以引申解讀為：數(shù)據(jù)多跑路（人少跑腿）、計算機多動腦（人少動腦）、機器多干活（人少干活），相當于在巨大的搜索空間中按照人的意愿優(yōu)化匹配資源，快速獲得最優(yōu)解——而背后的驅(qū)動力是業(yè)務復雜、時間緊迫、勞動力成本上升，導致上述三個特征的價值呈數(shù)量級增加。智能制造就是在考慮技術和經(jīng)濟可行性的前提下，讓機器把人做的事做了，并做得比人更好，甚至把人“想不到、做不到”的事情也都做到做好，真正給企業(yè)和社會帶來價值。
系統(tǒng)的智能程度，與系統(tǒng)的“自主選擇”（或適應/搜索）能力有關，系統(tǒng)可以自主選擇的場景越多，其適應外部條件變化（不確定性）的能力就越強，智能化水平就越高。
三、智能的基本原理及特征判斷
1948年，諾伯特·維納（Norbert Wiener）創(chuàng)立了《控制論：動物與機器中的控制與通訊》（Cybernetics: Control and communication in the animal and the machine）。維納認為，無論是人造系統(tǒng)還是生物系統(tǒng)，其基本邏輯和思想是一致的，即“人是一個控制和通訊的系統(tǒng)，自動機器也是一個控制和通訊的系統(tǒng)。Cybernetics含義豐富，具有控制、反饋、通信、人機交互等多重含義，譯成中文時曾經(jīng)有人建議翻譯為“機械大腦論”。后來幾經(jīng)討論和折衷，取其豐富的含義之一，翻譯為“控制論”。
維納最初的想法，是著眼于人（動物）與機器機制的差異。他發(fā)現(xiàn)人（動物）的能耐是主動感知和適應外部的變化。首先要獲得外部發(fā)生狀態(tài)變化的信息，然后根據(jù)所獲得的信息做出相應的動作，并在執(zhí)行過程中不斷調(diào)整優(yōu)化動作。
控制論強調(diào)一個系統(tǒng)的控制主要在于這個系統(tǒng)的內(nèi)部。面對不確定的外部環(huán)境，通過學習而主動適應變化，不斷自我修正，建立控制機制，通過信息的傳遞、變換和反饋作用，把感知、決策和執(zhí)行統(tǒng)一起來，使系統(tǒng)能自動按照預定甚至是不斷變化的場景和程序運行，最終達到最優(yōu)目標。這個過程用任何技術實現(xiàn)都可以。
在《三體智能革命》書中，作者以非常簡明的“20字箴言”，描述了一個智能系統(tǒng)所具備的五個基本特征：狀態(tài)感知、實時分析、自主決策、精準執(zhí)行、學習提升。判斷這些特征的對象可以是物理實體、意識人體和數(shù)字虛體，這是對維納控制論觀點的繼承和發(fā)展。
具備“狀態(tài)感知、效應決策、即刻執(zhí)行” 三個特征的是初級智能系統(tǒng)；具備前四個特征的是“恒定智能系統(tǒng)”；具備所有五個特征的人造系統(tǒng)是高度智能、有一定認知能力的“開放智能系統(tǒng)”，換言之系統(tǒng)具備了人工智能。這個可以用任何技術實現(xiàn)的“感知-分析-決策-執(zhí)行”的閉環(huán)控制過程，是一個典型的“智能環(huán)”。如圖3所示。
圖3 三個級別的智能系統(tǒng)的特征對比
智能系統(tǒng)，沒有那么神秘，只要滿足以上三個特征并且能形成智能環(huán)的系統(tǒng)，就是初級智能系統(tǒng)了。初級智能系統(tǒng)早在工業(yè)革命初期就出現(xiàn)了，并不需要數(shù)字化技術。
四、以科學效應形成的單體智能
在筆者看來，物理實體、意識人體、數(shù)字虛體作為“單體”，本身皆有智能。
1、物理實體的實體智能
即使是物理實體，諸如自然界的石、木、山、水等生態(tài)系統(tǒng)，乃至一個星球，它們都可以在科學現(xiàn)象/效應的支配下，遵循自然規(guī)律，感應外界信息，交換物質(zhì)能量，有序耗散運行。因此，物理實體系統(tǒng)也可以定義為是一種原始智能系統(tǒng)。
物理實體所形成的實體智能是萬萬不可忽略的。當人們在今天深入研究智能現(xiàn)象、言談話語不離智能時，絕對不應該忘記已經(jīng)在工業(yè)界應用百年、今天仍然在蓬勃發(fā)展的實體智能（也稱工業(yè)智能）。
實體智能以科學效應的方式體現(xiàn)出來?？茖W效應（也稱科學現(xiàn)象）是幾何效應、物理效應、化學效應、生物效應的統(tǒng)稱，是不同物質(zhì)屬性之間的相互作用結(jié)果，是自然界的客觀規(guī)律。恩格斯在《自然辯證法》一書指出：“相互作用是事物的真正的終極原因。”
物理實體所體現(xiàn)出來的實體智能，符合初級智能系統(tǒng)的特征，如圖4所示。
圖4 物理實體所形成的實體智能
瓦特在第一次工業(yè)革命時期發(fā)明的蒸汽機轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)器中就利用了離心力和重力這兩個物理效應，當蒸汽機轉(zhuǎn)速增加時，離心力讓飛球克服重力升高，帶動氣閥開口減小，蒸汽機轉(zhuǎn)速隨之降低；反之，蒸汽機轉(zhuǎn)速降低時，重力讓飛球下降使得氣閥開口變大、蒸汽機的轉(zhuǎn)速便隨之提升。依靠這樣的反饋機制，蒸汽機轉(zhuǎn)速就能保持基本恒定。如圖5所示。
圖5 蒸汽機的轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)器（控制系統(tǒng)）
新材料代表著實體智能的發(fā)展方向。近十年來，智能材料獲得了工業(yè)界的高度重視。例如智能纖維是指能夠感知外界環(huán)境（機械、熱、化學、光、濕度、電磁等）或內(nèi)部狀態(tài)所發(fā)生的變化，并能做出響應的新型纖維。
韓國首爾大學開發(fā)的具有很大伸縮性的人造智能皮膚，用超薄膜聚酰亞胺（PI）和單晶硅納米透明材料制成，內(nèi)置可感知溫度、濕度、壓力、變形等觸覺的裝置，以及為皮膚加熱的納米發(fā)熱體。
這些智能材料都應用了某種科學效應，在行為上符合初級智能系統(tǒng)基本定義：狀態(tài)感知、效應決策、即刻執(zhí)行。這樣的自動化調(diào)節(jié)機構(gòu)完全替代了過去由人來做甚至人做不到的隨時調(diào)節(jié)工作，遂人愿，知人意，根據(jù)特定的場景自動實現(xiàn)設定的功能。
物理實體之間的相互作用是工業(yè)界常態(tài)。形形色色物理實體（特別是新材料）的組合構(gòu)成了無數(shù)的制造裝備與產(chǎn)品。絕大部分產(chǎn)品在執(zhí)行器實現(xiàn)功能時，都是由實體智能完成。
2、意識人體的生物智能
人類在幾十萬年不斷的勞動進化過程中，在對自然界持續(xù)的認知過程中，已經(jīng)發(fā)展出了發(fā)達的大腦，具有了與生俱來的智能，處于了地球生物鏈的頂端。我們把人所具有的智能叫作人類智能（人類智能是生物智能的杰出代表）?，F(xiàn)在人們所說的機器智能，其實都是用人造系統(tǒng)對人類智能的模仿、拓展和超越。
人用五官感知外界信息，用生物本能對外界刺激做出下意識甚至是無意識反應，或者用大腦做出有意識思考，并指揮人的肢體發(fā)出恰當?shù)膭幼鱽韺崿F(xiàn)各種操作與控制行為。如圖6所示。
圖6 意識人體所形成的生物智能
例如人的肢體，碰到任何滾燙、超冷或扎手的物體，立即做出縮回動作。
意識人體之間的相互作用是社會常態(tài)，決定了人類生活的基本內(nèi)容。人與人的互動與協(xié)作構(gòu)成了組織、圈子與人際關系。思維的碰撞可以產(chǎn)生無數(shù)的思想火花。
3、數(shù)字虛體的數(shù)體智能
基于二進制的電子管計算機拉開了機器以比特處理數(shù)據(jù)的序幕，打破了由人進行計算、處理數(shù)據(jù)時所遇到的瓶頸，讓人類跨入了電子計算機時代。隨后晶體管集成電路替代了電子管，進而發(fā)展到微處理器，讓芯片以摩爾定律的規(guī)律飛速提高計算機運算能力，數(shù)字虛體世界開始爆炸性擴張。
數(shù)字虛體由計算機軟件、硬件和網(wǎng)絡組成，天生就具有數(shù)體智能（也稱計算智能）。電腦通過鍵盤、鼠標、攝像頭、麥克風等外設進行狀態(tài)感知和數(shù)據(jù)采集，并傳送到電腦處理器中；電腦對輸入的信號、語音、圖像、文字等進行實時分析和加工篩選；根據(jù)分析結(jié)果來自主決策，決定數(shù)據(jù)的取舍以及是否進行相應的其他處理；如果需要進行進一步處理則電腦下達指令，自動地精準執(zhí)行相關命令，如存儲數(shù)據(jù)、抓拍圖像或者反饋控制攝像頭的角度等；電腦在初級階段主要計算和存儲數(shù)據(jù)，在智能計算階段，電腦每次可以自動選擇存儲和學習歷史數(shù)據(jù)，經(jīng)過分析后形成知識體系和相應的判斷性結(jié)論。如圖7所示。
圖7 數(shù)字虛體所形成的數(shù)體智能
數(shù)字虛體之間的相互作用是賽博空間（或數(shù)字世界）常態(tài)。計算機軟件、硬件和網(wǎng)絡之間的互動構(gòu)成了數(shù)億條代碼寫成的大型軟件、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、工業(yè)云等復雜而龐大的數(shù)字世界。數(shù)體智能是實現(xiàn)智能制造第一范式“數(shù)字化制造范式”的技術要素。其發(fā)展演進后的高級狀態(tài)，是在特定算法的支持下，逐步演進到人工智能。
4、對單體智能小結(jié)
從前面圖示中所展示的實體智能、生物智能和數(shù)體智能，在系統(tǒng)邏輯上是一致的，在“算法”上是類似的。實體智能成就了傳統(tǒng)制造和現(xiàn)代制造，即使發(fā)展到了智能化的今天，在實體智能方面仍然有無數(shù)的技術難題需要攻克，各種新材料、超材料、智能材料就是發(fā)展方向，實體智能雖然廣泛應用，但是往往呈現(xiàn)出高度的“剛性”并伴隨一定的“不精確性”（例如變色鏡片的變色時間）；在生物智能方面人與動物各有千秋，但是人具有獨特的智慧；而數(shù)體智能因為算法、算力的改進現(xiàn)在異軍突起，具有學習能力的人工智能，在單點上正在追趕和超越人類智能。數(shù)體智能與其他“體”的智能的交互與融合，將形成更先進和復雜的新一代人工智能。
五、兩體相互作用形成的復合智能
本節(jié)介紹稍微復雜一些的兩體交匯、互動和融合所形成的智能系統(tǒng)。
1、物理實體與意識人體的交匯融合
人類智慧的來源也就是在人類勞動中產(chǎn)生。在刀耕火種的時代，人們就知道了用“石頭相互碰撞來點火”，即意識人體學會并指導了物理實體之間的相互作用。人在不斷學習自然、改造自然、創(chuàng)造或優(yōu)化更好的“產(chǎn)品”和自身生存環(huán)境?？梢哉f，人類的發(fā)展史就是意識人體對物理實體的認知、開發(fā)、創(chuàng)新改造的歷史。如圖8所示。
圖8 物理實體與意識人體的相互作用模式
意識人體不僅通過體力和腦力勞動創(chuàng)新優(yōu)化物理實體，同時人在學習領悟大自然的過程中，還在兩體交匯中產(chǎn)生了非實體“產(chǎn)品”——知識。知識積累于人腦，形成了人的智能（“人智”），同時，人也把知識固化在了自己創(chuàng)造的物理實體產(chǎn)品上，例如一只6000年前的彩陶罐，隱含固化了諸多當時的制作知識。人腦中的知識和固化在產(chǎn)品上的知識是隱性知識，而以圖文形式記錄在某種介質(zhì)（往往紙介質(zhì)）上的知識是顯性知識。
在物理實體機器時代，是顯性知識不斷發(fā)展的時代。人類制造蒸汽機的秘方在200年前就見諸文字了，大量的工程圖紙、設計與使用說明書和培訓教材成為各種顯性知識的載體。越來越先進的機器所形成的“機力”不斷替代人力。
鐘義信教授在他的文章“信息轉(zhuǎn)換原理: 信息、知識、智能的一體化理論”中指出：“因為知識的外部生態(tài)規(guī)律就是智能的生成機制，闡明知識的生態(tài)學規(guī)律不僅對認識知識本身的發(fā)展規(guī)律具有重要指導意義；而且對認識智能的生長規(guī)律具有決定性的貢獻。”該觀點說明，知識與智能有著密切關系，基于知識實現(xiàn)智能，沒有知識就沒有智能。
無論是人腦中的和固化在產(chǎn)品上的隱性知識，還是寫在紙面上的顯性知識，因為知識載體的不易傳播性，受到了時空的嚴重限制。
這種兩體作用模式屬于典型的“人體/人腦在回路”——即實現(xiàn)系統(tǒng)控制的智能環(huán)，人體、人腦和物理設備一直是作為主要的系統(tǒng)要素而存在。但在比例上，人力不斷減少，“機力”不斷增加。
2、意識人體與數(shù)字虛體的交匯融合
推進智能化的目標之一，是讓人與計算機的交互更加方便準確。意識人體與數(shù)字虛體的交互方式有軟件中介、腦機接口、芯片植入和行為感知等多種方式。
軟件中介——讓“人智”以軟件形式轉(zhuǎn)化為“機智”。顯性知識是機器智能的主要來源。將意識人體的隱性知識顯性化，把知識嵌入軟件，再把軟件嵌入硬件，由此而讓一個數(shù)字虛體具有人類思考推理的知識。
腦機接口——近年來，利用數(shù)字化賽博系統(tǒng)提取人的大腦意識信息（腦電波）來進行可視化觀察的試驗層出不窮，意識通過數(shù)字系統(tǒng)來控制物理實體已經(jīng)實驗成功。腦機接口、機腦接口、腦腦接口的技術都已經(jīng)有了比較成熟的實驗結(jié)果。
芯片植入——芯片植入人腦是一種侵入式的連接方式，已有成功先例。未來，植入人腦的超級芯片可以實現(xiàn)人腦意識之間的腦際互聯(lián)網(wǎng)。
行為感知——人的動作表征了意識。通過各種傳感器，來捕捉人的語言、面部表情、肢體動作等信息而把人的意識轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信息，進入到數(shù)字虛體來處理。例如微信可以看作是行為感知和軟件中介的結(jié)合體，通過語音或觸屏輸入轉(zhuǎn)換成文字，隨時、隨地把人的意識以比特化知識的形式傳播給任何人。
意識人體與數(shù)字虛體的相互作用所形成的CCS智能如圖9所示。
圖9 意識人體與數(shù)字虛體的相互作用模式
由于“人腦在回路”，而人腦的思考機制一直沒有被徹底揭示，因此腦科學一直是科學界重點研究但是難以突破的領域。該種兩體作用的結(jié)果是：意識人體中的隱性知識不斷被顯性化，而顯性化的知識成為了系統(tǒng)智能的關鍵要素，即“人智”（從人腦中提煉出來的知識、規(guī)則和算法）不斷進入數(shù)字虛體，轉(zhuǎn)化為“機智”（電腦、機器等人造系統(tǒng)的智能），“機智”改變了知識發(fā)生學，形成了強大的硅基知識生產(chǎn)力。
3、數(shù)字虛體與物理實體的交匯融合
數(shù)字虛體與物理實體的交互融合形成了CPS（賽博物理系統(tǒng)）。CPS的面世具有里程碑意義。因為從上個世紀90年代初到本世紀初，日本的第五代計算機項目和“IMS（智能制造系統(tǒng)）”項目失敗，人工智能陷入第二次低谷。人們開始尋求一種新的科技手段來構(gòu)建智能系統(tǒng)。于是在2006年，海倫·吉爾提出了CPS的構(gòu)想，并且隨后得到了德國等工業(yè)國家的響應。CPS是工業(yè)4.0、智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等落地的“最大公約數(shù)”和關鍵使能技術，甚至可以說，未來世界的形式是CPS。
《三體智能革命》的研究成果顯示，“20字箴言”很好地表達了CPS基本內(nèi)涵，已經(jīng)成為工信部電標院發(fā)布的《CPS白皮書》中的一個主要觀點。
從常理和表面上來理解CPS是一種典型的兩體相互作用，但是實際上，由于經(jīng)過優(yōu)化篩選的顯性知識不斷積累，“人智”不斷以知識的形式轉(zhuǎn)化到人造系統(tǒng)中形成“機智”，在比例上，“機智”日益增多，其結(jié)果是人腦逐漸從系統(tǒng)回路中撤出，最終不在系統(tǒng)回路中出現(xiàn)，但是“人智”仍然以軟件的形式駐留在人造系統(tǒng)中，一直在系統(tǒng)回路中作為知識引擎來驅(qū)動智能系統(tǒng)（如智能制造）的實現(xiàn)。CPS智能如圖10所示。
圖10 數(shù)字虛體與物理實體的相互作用模式
在意識人體對CPS影響的判斷上，中國人的理解已經(jīng)超越了美國、德國對CPS的理解。筆者認為，即使人腦離開系統(tǒng)回路，但是人會以更合理的分工方式專業(yè)從事知識生產(chǎn)，未來“人智”會源源不斷進入數(shù)字虛體而促成越來越多的“機智”產(chǎn)生。貌似兩體融合的CPS，實質(zhì)上還是一種三體融合的結(jié)果?？梢哉J為，人的影響力從未離開CPS，并且一直牢牢地主導著CPS的形成與發(fā)展。“人智”是智能制造的主導（該觀點與中國工程院的HCPS內(nèi)涵基本一致）。
CPS是構(gòu)建 “智巧化制造（Smart Manufacturing - SM）”的核心技術，德國工業(yè)4.0組件參考架構(gòu)模型（RAMI 4.0）給出的CPS基本結(jié)構(gòu)由物理層、集成層、通信層、信息層、功能層組成，核心技術是數(shù)字化、網(wǎng)絡化技術。RAMI 4.0詳述了管理殼是一種包含了通訊層、信息層、功能層內(nèi)容的“承上啟下”的軟件，是一種兼容工業(yè)4.0標準的數(shù)字虛體。當一個物理實體設備作為“物件”加上管理殼之后，就形成了CPS（工業(yè)4.0組件或由此組成的更大的管理區(qū)塊），恰好與三體智能模型中指出的物理實體與數(shù)字虛體的兩體作用完全對應。如圖11所示。
圖11 CPS應用場景：“管理殼+物件”
軟件是數(shù)字虛體的重要載體。軟件在硬件許可的范圍內(nèi)，可以定義很多新規(guī)則和新事物。而“人智”恰恰就是以數(shù)字化知識的形式駐留在軟件中，定義了軟件的推理與判斷規(guī)則。以管理殼軟件的形式實現(xiàn)“人智在回路”，是CPS的主要特點之一。
物理實體中的形、態(tài)、質(zhì)、色等信息，不斷進入到賽博空間成為數(shù)字虛體，而數(shù)字虛體也以軟件的方式進入到物理實體，形成“數(shù)字孿生”，形成全球化的CPS網(wǎng)絡（工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)/工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)）。在互聯(lián)、互通、互操作的基礎上，物理端有越來越多的“以P融C”，而在數(shù)字端有越來越多的“以C測P”、“以C控P”，從而實現(xiàn)精準控制。
CPS智能的普遍應用是實現(xiàn)第二范式“智巧化智能制造”的技術要素。
六、三體相互作用形成的復雜智能
三體交匯融合是一個非常復雜的“系統(tǒng)的系統(tǒng)”，根據(jù)每一體所占比例的不同，而具有無窮多的復雜應用場景，當然也有無限多的創(chuàng)新可能性。其基本的模式如圖12所示。
圖12 更綜合的三體相互作用模式
目前第三次工業(yè)革命的絕大多數(shù)場景，都是三體交匯的結(jié)果，即在一個企業(yè)的產(chǎn)品研發(fā)、制造、服務等不同的業(yè)務場景中，物理實體、意識人體、數(shù)字虛體都參與其中，系統(tǒng)要素之多，彼此交匯之頻繁，細節(jié)情況之復雜，不確定性之高，都超出了人們的想象。很多的場景已經(jīng)是人力所不能及。因此在管理上形成了具大的挑戰(zhàn)。
前文已經(jīng)述及，智能就是要把人“想不到、做不到”的事情做到做好。例如面對高鐵站熙熙攘攘的進站人流，數(shù)字閘機發(fā)揮著巨大的分析、統(tǒng)計和控制作用。在一兩秒之內(nèi)，乘客就可以刷票進站，與此同時，關于乘客的所有信息（起始/終點、身份、車次、總?cè)藬?shù)等）就在乘客進站瞬間由數(shù)字閘機中的數(shù)字虛體統(tǒng)計完成。這在過去的人工手動檢票時代是不可能完成的工作。而數(shù)體智能讓過去的不可能變成了可能，人體、人腦都可以退出“檢票”這個業(yè)務活動的系統(tǒng)回路。在該系統(tǒng)中，CPS智能驅(qū)動了系統(tǒng)的運行。
更先進的三體融合的設備例子是自動駕駛汽車。不少品牌的汽車已經(jīng)在絕大多數(shù)情況下實現(xiàn)了有人監(jiān)管的自動駕駛，甚至個別實現(xiàn)了無人駕駛。人體、人腦已經(jīng)逐步退出了“駕駛員”的位置，而“人智”登堂入室，以悄然無形的方式，替代駕駛員來駕車前行。在自動駕駛系統(tǒng)中，是更先進的基于駕駛場景大數(shù)據(jù)的人工智能驅(qū)動了系統(tǒng)的運行。這種智能系統(tǒng)不僅實現(xiàn)了“感知-分析-決策-執(zhí)行”的智能環(huán)，而且已經(jīng)具備了“學習提升”的能力。
未來的高級智能是人機混合智能。代表性例子是美國Psibernetix防務公司開發(fā)的“阿爾法”人工智能軟件在模擬環(huán)境中已經(jīng)完勝美軍飛行員。人類飛行員在12000多米高度、時速2400公里的超音速戰(zhàn)機上飛行作戰(zhàn)，犯錯幾率較大、代價極高。“阿爾法”可有效增加容錯率，隨時在動態(tài)環(huán)境中考慮和協(xié)調(diào)最佳戰(zhàn)術計劃，并做出比人快250倍的精確響應。它不僅接受語言控制，而且一旦安裝在電腦上，會自動學習安裝在其它地方、其它版本的“阿爾法”，并獲得最強的性能。
如果小結(jié)一下的話，不難看出，單體具有智能，兩體綜合智能，三體高度智能。若以初級智能系統(tǒng)作為起始與發(fā)端，智能化過程已經(jīng)走過了兩百多年的漫長歷程。因此，當我們談及智能制造的時候，實際上從兩百多年前的實體智能時代就開始了初級智能，現(xiàn)在正在向人工智能進發(fā)，未來將發(fā)展到更先進的混合智能、群體智能等。
七、人造系統(tǒng)智能的進化
實體智能系統(tǒng)雖然出現(xiàn)早，但在操控上不易精準化，在技術上很難通用化。例如在瓦特時代是用機械感知信息、并轉(zhuǎn)化為機械動作，不具備通用性；在維納時代可以用電感知信息、驅(qū)動電機和機械，打通了信息和物理兩界，大大促進了通用性。
但是在維納時代，受到手段的限制，一般只能針對用微分方程組描述的簡單對象進行控制。系統(tǒng)智能一直局限于實體智能。計算機領域技術的發(fā)展，數(shù)體智能的增強和CPS智能的應用，才逐步以數(shù)字化、網(wǎng)絡化的形式推廣到更加一般性的復雜對象的控制，即人造系統(tǒng)的智能升級進化了。筆者從人造系統(tǒng)組成要素的發(fā)展演變來考察系統(tǒng)智能的進化。
人造系統(tǒng)是“由相互作用、相互聯(lián)系的元件與運作所組成的、實現(xiàn)某種功能事物的集合”，如機器、設備、產(chǎn)品、零部件、廠房、企業(yè)等。任何人造系統(tǒng)不管其組件多少，都事實上歸類為四個基本裝置（子系統(tǒng)），如圖13所示。
圖13 人造系統(tǒng)由四個基本裝置構(gòu)成
“執(zhí)行裝置”（即執(zhí)行器）負責發(fā)出動作，執(zhí)行系統(tǒng)的預定功能；“動力裝置”負責產(chǎn)生、轉(zhuǎn)化能量；“傳動裝置”負責傳遞能量；“控制裝置”負責調(diào)控各個子系統(tǒng)的運行參數(shù)，讓執(zhí)行裝置盡量精確地做出所需動作。當人造系統(tǒng)實現(xiàn)預設功能時，“動力裝置、傳動裝置、執(zhí)行裝置、控制裝置”必須同時存在，完整無缺，協(xié)調(diào)作用，才能實現(xiàn)人造系統(tǒng)預設功能。
百年來工業(yè)革命之所以不斷發(fā)生，其根本原因就是人造系統(tǒng)的技術要素在不斷地演變進化，以新機器、新工具、新設備的形式，持續(xù)造成生產(chǎn)力的解放與噴發(fā)。人造系統(tǒng)中的四個基本裝置也在不斷地發(fā)展演變，例如執(zhí)行裝置一直在以新結(jié)構(gòu)、新材料的形式發(fā)展，其進化態(tài)是發(fā)展出實體智能（如智能纖維、記憶合金、超材料等）。
近幾十年人造系統(tǒng)中發(fā)展最快的是控制裝置，CPS的技術形態(tài)與其密切相關?？刂蒲b置在核心技術上，按照TRIZ發(fā)明方法論中的人造系統(tǒng)的進化趨勢，走過了一條“機械→機電→數(shù)字→軟件→云”的技術發(fā)展路徑，新技術要素不斷加入控制系統(tǒng)，最終進化成為CPS。如圖14所示。
圖14 控制裝置的發(fā)展形成了CPS
上圖中控制裝置的最終進化結(jié)果，恰恰是在前面提到RAMI 4.0中所描述的管理殼軟件與物理設備的融合與集成，當一個物理設備作為“物件”加上管理殼之后，就形成了CPS。
研發(fā)制造的各種“場景”為智能制造的發(fā)展提供了強勁的需求：隨著網(wǎng)絡的飛速發(fā)展并與制造業(yè)的深度融合，需要快速有效協(xié)同的工作越來越多、工況也越來越復雜。如果不采用新的控制策略，日趨復雜機器可能超出人類的掌控能力。于是，CPS技術水到渠成，CPS智能脫穎而出，在最近幾年以及今后很長的一段時間內(nèi)，都將成為智能制造、工業(yè)4.0、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的“當家”使能技術。構(gòu)成了智能制造第二范式。
八、“新一代人工智能”支撐第三范式
今天，智能制造已經(jīng)開始向一個新的高地攀登——基于新一代人工智能的智能制造。傳統(tǒng)的人工智能被定義為是計算機學科的一個分支，研究如何使用計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為，其智能范圍僅限于基于數(shù)字虛體的單體智能。
而“新一代人工智能”，是指在原有數(shù)體智能上擴展出來的大數(shù)據(jù)智能、群體智能、跨媒體智能、人機混合增強智能、自主智能。這些新的人工智能技術都比傳統(tǒng)的人工（數(shù)體）智能在“體”上更多樣，在內(nèi)容上更豐富，在領域上更廣泛。如大數(shù)據(jù)智能源于物理實體設備的運行信息，人腦不可能計算處理這些高頻數(shù)據(jù)，更不可能識別其中所蘊含的特征模式和內(nèi)在規(guī)律，需要三中“體”的緊密協(xié)作；群體智能發(fā)生在不同的“體”之中，遠遠超越了數(shù)體智能的范疇，很難斷定誰是群體中的主控體、誰是受控體等。
如果僅僅以傳統(tǒng)的人工智能來進入制造業(yè)，并不足以發(fā)展出智能制造的第三范式，因為這種做法與20多年前日本人未成功的項目沒有什么兩樣，既無法定義新的范式，也看不到必然成功的希望。只有著眼于今天的新一代的人工智能技術，才有可能發(fā)展出來“新一代的智能制造范式”，才有可能在站在智能制造的全球制高點（周院長一直強調(diào)的要點）。
盡管有五種新一代的人工智能技術，但是根據(jù)筆者的調(diào)研和觀察，能夠在當前與制造業(yè)緊密結(jié)合、取得實驗性應用成果的，只有大數(shù)據(jù)智能，即新一代人工智能進入制造業(yè)的“當前入口”在于工業(yè)大數(shù)據(jù)。
從工業(yè)大數(shù)據(jù)中獲取的模式與洞察，在某些環(huán)節(jié)上，超越了過去基于簡明的公式、清晰的模型、有限的關鍵數(shù)據(jù)而獲得的物理設備的信息。工業(yè)大數(shù)據(jù)近乎于是一種“全息”數(shù)據(jù)樣本，當設備運行時，很多可測量的物理信息會源源不斷地被采集到（例如一臺航空發(fā)動機就有近2000個傳感器采集其各種工況信息），并且通過傳感器將物理信息轉(zhuǎn)化為計算機可以處理的比特數(shù)據(jù)。在這樣的高頻大數(shù)據(jù)中，實際上蘊含了人無法靠經(jīng)驗識別的某些機器信息和運行特征。大數(shù)據(jù)智能，如同一種“工業(yè)CT”或“心電圖”設備，對這些大數(shù)據(jù)進行識別、分析和特征模式的提取與利用，是一種由人主導但是某種程度上超越了人的能力的特殊智能行為，有著重要的現(xiàn)實意義。
無論以何種方式、在何種工業(yè)場景，只要用傳感器、攝像頭、雷達、設備CT或“心電圖”等視覺、聽覺、嗅覺、感覺系統(tǒng)能夠獲得足夠的物理實體機器的運行信息，并且將其轉(zhuǎn)換成具有時間標簽的工業(yè)大數(shù)據(jù)，加之有適用的算法、足夠的算力，以及智能系統(tǒng)不斷地“深度學習”，就能通過計算與學習，分析出這些數(shù)據(jù)背后所蘊含的特定的工況模式和特征（知識），并且根據(jù)這些知識來進行設備的預測式維護，優(yōu)化調(diào)整設備的運行參數(shù)或改進設備的設計。
九、企業(yè)要謹慎追求第三范式
本月17-18日，筆者在工程院參會并聽取“新一代智能制造近期突破重點項目匯總”介紹時，基本上了解到了當前國內(nèi)不同行業(yè)、不同專業(yè)領域的企業(yè)涉及到的智能制造第三范式的項目。聽了不少的項目介紹，但是真正具有第三范式的新一代智能制造的項目寥寥無幾。大多數(shù)項目，還都是在基于CPS智能的第二范式，或者剛剛準備用傳統(tǒng)人工智能技術做點事情。因此可知，第三范式的智能制造還處于試驗階段，距離技術成熟有很長的路要走，距離在工業(yè)界推廣應用，基本上還看不到經(jīng)濟前景。
客觀地說，盡管人工智能已經(jīng)進入了不少的服務領域。但是在制造業(yè)，目前可以應用的場景還極少，實用的場合還沒有；在產(chǎn)品研發(fā)方面人工智能還沒有進展，在制造方面剛剛有所應用，在維修服務方面的案例開始增加。
筆者毫不懷疑，人工智能技術未來會在制造業(yè)推廣應用。但是還有諸多問題需要研究和觀察，例如在什么時候真正能用上，要看技術的發(fā)展速度；在多大范圍內(nèi)用上，要看技術的專業(yè)適應度；用了以后效益到底怎么樣，要看技術的實用度和成熟度；企業(yè)是否真正用得起，要看技術的經(jīng)濟性；等等。
清晰地界定智能制造和人工智能的過去、現(xiàn)在以及未來的關系，顯得十分必要。根據(jù)筆者的觀察，目前來看，過去基于實體智能的智能制造，現(xiàn)在基于數(shù)體智能和CPS智能的智能制造，與人工智能暫時沒有太大關系，可以認為為現(xiàn)有系統(tǒng)打好了智能升級的基礎。未來，人工智能作為一種新的技術要素來加速智能制造的深化與提升，讓智能制造升級到全新的第三范式上，是有著巨大的發(fā)展前景的。
即便如此，現(xiàn)在斷言“智能制造中的智能就是人工智能”還是顯得言之過早，這樣說既不符合歷史事實，也不適用于當前智能制造的推廣與普及，這對制造業(yè)來說還是“未來時”，尚處于規(guī)劃研究之中。在沒有打好基于CPS智能的第二范式的牢固基礎時，過早地把企業(yè)的精力、財力和物力都誤導到追求基于新一代人工智能的第三范式上，明顯是建造“空中樓閣”。如果把未來的遠景當成現(xiàn)實來講，把空中的樓閣當成基礎來用，會把想象中的高樓蓋成什么樣子可想而知，不僅企業(yè)界難以接受，對整個智能制造的推廣工作和戰(zhàn)略部署也是不利的。
筆者建議，尚未做到CPS應用的企業(yè)應把深化第一范式、追求第二范式作為智能制造目標。
十、對三個范式命名和智能要素的討論
中國工程院提出的智能制造“兩階段三范式”的范式演進圖中（圖1），對智能制造的三個范式采用了“數(shù)字化”、“數(shù)字化網(wǎng)絡化”、“數(shù)字化網(wǎng)絡化智能化”（或“新一代智能制造”）的命名方式。筆者認為三個范式的劃分是比較合理的，贊同并專門撰文予以解讀。
唯感不足的是，在三個范式命名上采用了添加多定語的“貼標簽”方式讓人感覺重復，讀來拗口；更重要的是，在理解上并不因為多貼了標簽而感覺更清晰；另具爭議的是，把“智能化”作為一個要素單獨給予了第三范式，從而造成理解上的含混，既然前兩個范式都屬于“智能制造（默認帶有智能化的性質(zhì)）”，而又闡明在第三范式時才以“智能化”要素作為判斷特征，讓人不知道是應該確認前兩個智能制造范式不太“智能化”，還是確認只有第三范式才是“智能化的智能制造”？無論怎么理解，都感覺有點繁復與違和。
如前所述，智能化是一個漫長發(fā)展過程。所有能夠?qū)崿F(xiàn)“感知-分析-決策-執(zhí)行”的閉環(huán)控制系統(tǒng)都是智能系統(tǒng)，并不能說只有應用了人工智能技術的系統(tǒng)才能冠之以“智能化“的命名。
在學習領會中國工程院智能制造三個范式的基礎上，筆者也考慮了對三個范式的命名改進與和其中要素的補充優(yōu)化。給出如圖16所示建議。
圖16 對智能制造三個范式的優(yōu)化與改進
筆者認為：
1、實體智能是工業(yè)發(fā)展中不能忽略的必經(jīng)階段，國內(nèi)很多中小企業(yè)的現(xiàn)狀還大約處于工業(yè)2.0的發(fā)展階段，甚至缺乏穩(wěn)定的工藝，當然也缺乏有效的數(shù)字化、網(wǎng)絡化的手段。補上該階段能凸顯智能制造三個范式對轉(zhuǎn)型升級的重要性，而且基于實體智能的新材料也在蓬勃發(fā)展中；
2、對三個范式的要素補充，三個范式的驅(qū)動要素分別是數(shù)體智能、CPS智能和人工智能，第二范式不僅應該強調(diào)“互聯(lián)網(wǎng)+”的網(wǎng)絡化，還應該強調(diào)以CPS智能來作為技術要素和判斷特征；
3、對三個范式的命名改進，第一范式命名為“數(shù)字化智能制造”，基本無爭議；第二范式建議命名為“智巧化智能制造（Smart Manufacturing - SM）”，關鍵在于CPS技術的應用；第三范式建議命名為“AI化智能制造”或“新一代智能制造（Intelligent Manufacturing- IM）”，關鍵在于AI技術的應用。如此，“智能化”的階段劃分疑問隨即消除。
“數(shù)字化、智巧化、AI化”，既凸顯了主要的技術構(gòu)成要素，也是階段劃分的標志，而“智能化”主線則貫穿始終。如果作為大家口頭頻繁使用的界定術語，可以簡明地用“數(shù)字化、智巧化、AI化”來劃分智能制造的三個階段。
十一、小結(jié)
本文以“三體智能模型”作為理論依據(jù)，梳理了三個高度抽象的“體”在單體作用、兩體作用和三體作用下構(gòu)建智能系統(tǒng)的機理、要素和內(nèi)涵。單體具有智能，兩體綜合智能，三體高度智能，并指出“智能化”是一個漫長的發(fā)展過程。
人造系統(tǒng)逐漸智能的基本機理是，“人智”不斷以知識的形式轉(zhuǎn)化到人造系統(tǒng)中來成為“機智”。伴隨“機智”日增，人腦逐漸撤出系統(tǒng)回路，但是“人智”仍然以軟件的形式駐留在人造系統(tǒng)中，作為知識引擎來驅(qū)動智能系統(tǒng)（如智能制造）的實現(xiàn)，目前最可行、最普遍的落地形式是CPS。深化第一范式、追求第二范式，是絕大多數(shù)企業(yè)的智能制造目標。
智能系統(tǒng)的核心技術從量變到質(zhì)變，不斷升級，從實體智能、數(shù)體智能、CPS智能等，逐漸發(fā)展到人工智能，以及未來更先進的混合智能、群體智能。
在這樣一個漫長的“智能化”演變過程中，建議將智能制造三個范式命名為：以數(shù)體智能技術為主的“數(shù)字化智能制造”，以CPS能技術為主的“智巧化智能制造（Smart Manufacture - SM）”，以人工智能技術為主的“AI化智能制造（Intelligent Manufacture - IM）”。
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責編：yulina
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