第四届世界互联网大会聚焦前沿技术领域

李培根:

女士们，先生们，今天我讲的内容是信息技术数据人工智能等在制造业中的应用，而且我讲的是应用的基本问题。

现在大家都关注德国工业4.0，这里面讲到关键技术其中很重要的方面，比如物联网解决互联的问题，大数据，包括物计算、边缘计算等等。

“中国制造2025”在世界上影响比较大，主攻方向是智能制造，这里最重要的关键意识和关键技术是什么？主要是互联、数据、智能和关键技术都有关。

2017-12-04 17:08:14

李培根:

互联和数据整个制造业智能制造的基础问题，具体不谈了，哪些东西之间的互联，产生的数据是巨大的。

美国PTC把物联网大数据分析用到服务制造，服务制造是这些年在制造领域新的模式，他们利用物联网平台收集大数据进行处理。ANSYS主要是把物联网技术和大数据分析技术和仿真结合起来，用于新能源。物联网不只是传感器，一定要和大数据分析结合起来，不依赖于大数据分析的物联网意义不大。

制造业中关键的问题是数据驱动，现在很多做制造业没有充分地意识到这一点，或者没有充分地意识到它的重要性。应该讲，在企业的一切过程中包括设计、生产、管理等等，需要数据驱动，企业的一切目标，我们需要通过数据驱动围绕企业的目标进行做一些事情，包括企业的一些事物，现在有“数字双胞胎”的说法，即一切物理的东西一定要有数字的影射。

2017-12-04 17:08:29

李培根:

以前做工程设计是基于自己的经验，现在的设计可以通过社会上的某些大数据进行分析我们去了解社会上的需求等等，比如设计汽车的外形，以前设计是凭自己的灵感，但是现在可以通过对一些大数据进行分析去量化客户的需求。生产的过程也需要数据驱动，大规模个性化定制，这是一个新的生产模式，以前讲个性化不能大批量生产，大批量生产一般不考虑个性化的问题。现在，因为信息技术的发展使得我们有可能把个性化定制和大批量生产结合起来。这个例子是德国的一家化工厂生产洗发水液体肥皂，于是满足了客户的特殊要求，比如洗发水的香味、颜色、包装等等。生产线上有数据驱动电子标签到各个工位完成满足客户的需求。

在市场活动中人们也利用数据分析，做市场广告也通过大数据分析找谁做广告最合适，比如中国找姚明还是找李娜还是找谁，等等。

我们需要围绕企业的一切目标通过数据分析达到企业的目标，比如质量问题，影响质量的因素非常多，有很多因素是隐性因素，不是显性因素，甚至工程技术人员感知不到。

2017-12-04 17:08:41

李培根:

就我们在车间中通过大数据的分析，传统的做法淘汰了很多有效的数据资源，所以有些隐性的因素忽略掉了，通过大数据分析使得我们有可能发现那些和质量隐性的关联。（PPT图示）这个例子是用于制造的服务，这是非常典型的例子，在发动机上装很多传感器，收集大数据，根据数据分析判断发动机的运行状况是否需要进行维护等等。甚至，还可能发现和某些东西的关联，反馈到设计部门改进发动机的质量。

包括其他的企业讲绿色节能，很多企业很小的事情也可以通过收集数据，这里谈到机油的更换，以前都是定期，但实际上更换的时候有些品质非常好，这实际上是浪费。

2017-12-04 17:08:50

李培根:

但是在企业中，我们绝大多数的企业没有意识到一个问题是，我们企业中的一切活动，一切事务，即一般性的事务需要数据驱动，比如财务，很多企业的财务比如做帐是属于低水平的财务，需要和业务融合非常重要。以前大家只看物流，后来信息技术发展我们关注物流和信息流，现在还有资金流，这几者融合在一起，现在很多企业中没有能够真正地做到。还有一些很小的事情，实际上我们通过数据驱动使企业的管理更加有序，这里讲到报销，一个企业中的报销需要耗费很大人力，以前在学校报销的时候，早上7点半有很多人排很长队进行报销，现在数据透明之后很多工作可以省掉。但是任何企业需要控制，我们刚才提到财务，可以想像的是，企业如何变主观的监管为客观的监管，很多企业家和管理都没有意识到这个问题。

再一个话题是数字生态系统，海尔在这方面今年发布大规模定制白皮书。他们的生态系统是供应商、客户都是企业生态的一部分，海尔通过自己的平台客户碎片化的需求进行整合，指导海尔的产品创新设计，这方面他们正在做很好的尝试。

2017-12-04 17:08:59

李培根:

我们可能需要重新定义产品设计、产品功能的边界，举个例子，比如Gohn Deere他们做容积设备，比如做某一个容积设备，以前做拖拉机只管拖拉机，但是现在做拖拉机需要考虑和其他容积设备的连接，还要考虑连接灌溉、土壤和施肥系统，行业关注的边界不一样，我们进行产品功能设计的时候考虑问题的边界也不一样，以前讲企业生态系统，这里主要是物料、零部件、原材料这些东西的连接。现在不行，现在还需要数字的连接，所以我们讲数字生态系统。比如汽车，不仅仅是它的供应商，还要考虑到智慧城市和交通、停车，未来聪明汽车一定要考虑的。这里最重要的是数据、互联的问题。

最后一个话题是数据学习，中国正在推进新一代的人工智能，新一代人工智能最大的特点是如何从数据中学习。在制造业中应用很广泛，比如海尔COSMO的平台，这里有如何利用群体智能的问题，即把碎片化的大家的主意、想法收集起来，然后进行创新设计。未来人工智能在制造业中的应用是非常现实的问题。

装备中也有大量的例子，这是很普通的注塑机，注塑机会变得越来越聪明，做过的工艺案例可以在这个基础上进行推理，包括一些数据采集，实时数据采集等等，进行机器学习。应该讲在装备中这是人工智能初步的应用，肯定不是很复杂。但是未来空间很大。

2017-12-04 17:09:09

李培根:

关于数据学习有一个很好的例子是来自于谷歌，DeepMind把谷歌数据中心总体电力耗电量减少了15%，收集了其中几千个传感器大量数据，把这些数据通过深度学习。节能的问题太复杂了，我们没有办法通过建立数据模型去解决，只有通过深度学习发现数据关联然后做相应的控制，所以建立一个通用的公式去优化它是不可能的，这个模型找不到。以后对于企业生产应用，这些技术都可能。

另外是大数据下的知识工程，这引起了我们的关注，我们做制造人关注知识工程。一个企业中，社会媒体很多数据，我们对企业的战略可能有好处，企业内部数据在质量控制、运营调度等等方面更不用说，包括知识工程方面，前几天我和几个同行谈到建立制造业数据中心的问题，我们把边缘计算、物计算用到制造业数据中心中，整个人工智能在制造业中的应用空间非常大。我最近去德国，德国的一个小公司很小，他们做的公司是把机件设计的知识可重用，从人工智能角度来讲是非常初步的工作，但是在制造业中非常适用。

2017-12-04 17:09:19

李培根:

总而言之，制造业中大量的问题需要信息科学家、数据科学家、人工智能科学家和制造行业的工程师和专家们共同努力解决一些问题。我说到这里，谢谢大家！

2017-12-04 17:09:29

张宏图:

谢谢李培根教授的精彩演讲，下面有请IEEE Fellow，香港大学工业及制造系统机器人与自动化讲座教授，香港大学新兴技术研究所所长席宁先生为我们做主旨演讲，他演讲的题目是互联网时代的机器人技术，有请席教授。

2017-12-04 17:09:41

席宁:

各位专家、各位领导，先生们、女士们，大家下午好！感谢组委会给我这个机会，跟大家分享一下我们互联网时代与机器人发展的认识。我们知道机器人技术是一个多学科、跨学科，他每一个新技术的出现都对他有一个推动作用以及拉动作用。互联网也不例外，所以我们首先想讨论一下互联网的发展到底给机器人的发展提供了什么新的机遇以及新的挑战？

我们知道我们的世界，首先是由物理系统组织的，像我们制造系统刚才讲了生产制造系统，还有服务系统、电力系统，这些都是物理系统。当然我们还有人，世界里面还有人，但是由于信息技术的发展，除了物理系统、人之外，我们出现了一个新的空间，这个里面组成了大量的数据、数学模型，之间有很多关系，首先这些数据是怎么来的？我们知道数据是从物理世界产生的，所以我们需要有传感器、物联网这些技术，从物理世界里得到这些数据，等得到这些数据以后，通过这些数据的处理，像我们人工智能这些技术都是对数据处理的方法，我们可以做一些决策，做出决策以后，我们希望反过来作用回物理世界，改变物理世界，让物理世界更有效，更好的服务我们。

2017-12-04 17:22:43

席宁:

同时这个数据也作用于人，这个数据和物理世界之间的相互作用我们需要工具，这个工具就是机器人，所以机器人传统的概念是一个机器，是做人不愿意做的事，但是在现代信息技术的时代。同时我们知道这个数据跟人之间的关系，首先数据要给这个人，咱们AR、VR技术都是技术，所以人同时也产生技术，但这些东西的实现，产生数据、传输数据以及数据物理世界的互相作用都是通过互联网来实现的。所以互联网通过数据联系人，现在用物联网通过数据联系物，最终物理世界、人等等通过互联网联系起来，这个就是我们说的，怎么设计我们将来所达到的智能社会的一个很重要的部分，所以从这个关系领域可以看出机器人变成了数据到物理世界、数据到人之间的过程，所以互联网技术、信息技术的发展给机器人的发展提供了新的机遇和挑战。

我们现在回过头来看一下机器人的发展，机器人现在很热，现在人工智能、机器人都是新兴技术有很多人对这个感兴趣。机器人的出现，最开始代替人，做人不愿意做的事情，机器人是做繁琐、危险、比较脏的工作，但是由于新技术的发展，新技术的出现，机器人从简单的代替人，做人不愿意的事情，变成了一个扩展人的能力，做人做不了的事情。

2017-12-04 17:24:37

席宁:

首先我们知道信息技术，网络互联网是信息技术里面很重要的一部分，以信息技术与机器人的结合，给机器人创造了很多新的机遇，同时机器人也推动了互联网技术的发展。互联网我们刚才所说的叫做信息高速公路，但是你跟机器人结合起来以后，机器人与互联网不仅能够传输数据，同时还可以传输动作，你可以在远处控制机器人，让机器人做一些人想做的事情，人够不着的地方，同时机器人可以把远处的物理信息向感觉、触觉传回来，所以现在的互联网不是简单的，不仅传输数据，同时也传输动作，传输我们的感觉。

这个就扩展了大大的应用机器人，所以现在机器人不仅仅是代替人、扩展人的能力，帮助人克服由距离给人类带来的困难，这个是人类发展里面很重要的一步，刚开始我们知道之所以有汽车、火车，这个都是要克服距离给我们带来的困难，但是互联网和机器人的结合产生了一种新的方式来克服距离给人类带来的困难，所以扩展了人，克服距离困难这方面的能力。

当然还有纳米技术，纳米技术小手机器人也可以帮人，克服尺度给人们带来的困难，所以纳米机器人、微纳米机器人，这一块就不详细讲了。

2017-12-04 17:24:48

席宁:

再一个是环境，通过机器人的帮助，我们可以进入那些很难进入的环境，所以扩展了，克服了环境给人带来的困难。综合来讲，机器人技术的发展，新的挑战，我们叫做超限机器人，超过人的限度，扩展人的能力等给我们人类带来的困难。

所以今天着重讲一下网络技术和信息技术怎么样跟机器人结合，克服距离给我们带来的困难，开展新的应用。首先把概念介绍一下，我们讲几个具体应用的例子。

当然应用很广，可以教育、制造，我们可以远途通过机器人操作生产设备，我们可以给病人看病，可以治疗，有很多这方面的应用，但是要达到这些有效的应用，人做一件事情，有动作，我们的手去做，同时有反馈，当然有视觉的反馈，我们能看见，还有触觉的反馈，我们能摸到，触觉也是非常重要的，所以让机器人有效的在远处帮助我们做一些事情，我们必须有效的通过互联网传输这些动作，而且得到视觉、触觉这样的信息，这样我们才能够有效的做这个工作。

2017-12-04 17:25:00

席宁:

这里面的挑战很大，我们不仅要控制机器人，同时要把机器人得到的信息，感觉这些信息传过来，而且有效的给人浮现出来，就像你身临其境操作一样。触觉是非常重要的，我们大家可以做一个实验，你系鞋带用手，可以把眼睛蒙上也很容易给系上，但是戴一个手套的话你系鞋带就非常的困难。所以你要做到这一点，要有效的进行操作，你要有效的收到传感器的反馈，同时还要同步，而且你控制也要同步，所以这样就对网络的要求提出新的要求，对网络的带宽等等都有新的要求，所以机器人在跟网络的结合以及对网络的发展提出了新的挑战。

下面我给大家举一个例子，这是我们开发的一个系统，做诊断，我们知道乳腺癌是一种非常多见的肿瘤，常规的诊断方法是通过X光进行诊断，但是X光只能诊断出85%的肿瘤，由于肿瘤的特殊位置，所以这时候依靠医生的手诊，就是触摸，跟医生的经验很有关系，没有经验的医生摸着也不知道是瘤子，所以边远地区没有很有经验的医生，我们能不能开发一个机器人系统，让远处的通过机器人进行诊断，触觉通过网络传过来然后浮现出来，医生在他的办公室里摸到病理一样，这样开始进行诊断。这里面有几个很关键的技术，第一、传感器你要把触觉感觉到，数字化通过网络传到远处。再一个浮现技术，这样医生可以感觉到。同时医生要控制机器人移动进行诊断，所以你这个控制和反馈之间要有协调，我们知道是一个随机的，所以怎么样在一个随机的通讯条件下，怎么样很好的控制机器人保持稳定，保持同步，进行诊断，所以这些技术问题是这个里面应用的一个很关键的问题。

2017-12-04 17:25:11

席宁:

这个就是在病人这边可以看到医生，医生可以看到病人，同时医生可以控制机器人进行诊断，同时还有超声把这些信息传过来，这是一个例子。

再有我们知道照顾老，中国到2035年真正进入老龄社会，三分之一的人都是65岁以上，这时候传统的养老方式就不行了，下一代照顾上一代，由于中国实行独生子女，所以我们依赖于技术，网络机器人是这里面很好的应用前景，你可以通过机器人给提供这种老人服务。

同时，你还可以有物联网，你把人的一些生理特征通过网络传过来，传到远处，传给医生，传给你的子女，所以互联网跟机器人的结合在将来面对老龄社会起到一个很大的作用。

再有生产自动化的应用，这是一个实际的例子，这是我们开发的一套系统给福特公司，福特公司生产了汽车座椅，以前都是靠检查汽车座椅的质量，有一些人去摸一摸，这是主观的检测，但是不能数字化，现在他把制椅子给墨西哥了，给墨西哥以后你要给他提出质量控制的指标，所以需要有一个方法把这个东西数字化，同时他想控制这个质量，他在墨西哥生产，但是他希望能够感觉到这个椅子，所以我们把传感器跟机器人结合，质量控制的人远程控制机器人摸这个椅子，他也可以感觉到这个椅子的质量，对椅子进行检测。

2017-12-04 17:25:37

席宁:

除了检测之外，以后你到车行买车，他给你一个装置，你把手放到上面，不同的数字模型产生不同的感觉，你感觉椅子的软硬是不是你要求的等等，直到你比较满意的感觉的时候，他可以给你按照那个指标给你做出那个椅子。这个里面机器人传感器跟网络的结合就会产生很多系的商机，当然有新的挑战，我们要克服这个挑战。

总结下来，机器人的发展给互联网提供了新的应用，同时互联网的发展也推动了机器人的发展，在下面十年，由于物联网技术与传感器技术、机器人技术和互联网，包括5G、通讯这些东西的发展，到了一个爆发点，所以今后的十年，我们希望抓住机遇，为这一块的发展做出贡献，谢谢大家。

2017-12-04 17:25:56

张宏图:

谢谢席教授的精彩演讲，刚才7位科学家分享了他们的研究成果治学经验，为产业发展提出了中肯的建议，我们非常受益，现在我提议让我们再次有热烈的掌声对科学家们精彩的演讲表示衷心的感谢和崇高的敬意，下面分论坛主旨演讲到此结束，下面有请郭华东院士给我们主持，有请！

2017-12-04 17:26:27

郭华东:

尊敬的各位嘉宾、各位领导，各位专家，前沿技术领域会议的第三个环节高峰对话环节现在开始，主题是“前沿信息技术如何推动基础研究的突破和发展”，首先有请四位嘉宾上台就坐，首先邀请开放科学数据云的联合创立者、美国西北大学国际先进互联网研究中心主任乔尔·曼布蕾蒂；第二位专家是中国国际核聚变能源计划执行中心主任罗德隆教授；第三位是中国科学院计算机网络信息中心主任、中国科学院网信领导小组成员廖方宇研究员；第四位是世界微生物数据中心主任、中国科学院微生物研究所生物资源与大数据中心主任马俊才教授；

非常欢迎并感谢你们的到来，今天为期半个小时的高峰对话有三个议题：第一，前沿信息技术的发展对科学研究带来怎样的变化。第二，数据驱动下的科技创新以及实现人工智能带来怎样的创新机遇和突破。第三，开幕式上启动了中国科技云，中国科技云启动了他对将来的科研有什么样的推动，我们想就三个议题进行研讨，考虑到仅仅只有半个小时的时间，每个人的时间十分短，我下面就每个专家学术背景，根据你们研究的经历和经验做一些主旨的发言，首先有请乔尔·曼布蕾蒂教授是否可以谈一下先进网络？因为你是这个领域国际大脑，有请！

2017-12-04 17:31:36

乔尔·曼布蕾蒂:

谢谢！首先非常感谢主办方主委会邀请我来到这里，我非常地荣幸，也非常开心可以与如此多的专家和学者相聚一堂，非常感谢。关于我的背景，是美国西北大学先进互联网研究中心的主任，所以我们做的基础研究和先进研究，我们和中科院有紧密的合作，尤其是中国的互联网协会和我们有着很多年的长期的友谊和合作，现在做的是科技领域的服务，我们听到了很多科技领域的科学家说了很多，比如望远镜、地球观察、建模等等，还有很多的科技发现比如我们还有一些精准用药、精准药物，这是我们现在研究的话题之一。比如基因组序可以取样，只对这一个人进行应用，可以有百分之百治愈的可能，这是非常创新的科技方式。

整个网络怎么做？我们取样非常多，进行研究，对这么多案例进行研究的时候数据很大。另外我们做的项目是建模，大气建模，在地表和外表，越接近地表的观测是怎么样的，外围的数据是不一样的。最近有一些发现，我们看到大数据，为什么有大数据？我们希望可以用到第一层、第二层和第三层，第三层是什么？是互联网。也就是说，真正地用到这个数字和你采集到这个数字是不一样的，比如说，日本有一些同事最近提到，数据很多，一直在产生，每天都有很多很多数据。可以说，日本在几年当中，100%的电力都会通过网络路由器来传输，这也是一个很革命性事情。

2017-12-04 17:31:54

乔尔·曼布蕾蒂:

另外一个革命性的事情是，一位教授提到由软件定义的网络，软件定义的一切，这是非常有意思的领域。因为真的可以让你定下来静止的平台到一个活的浮在空间无处不在平台，这是我们的趋势。

2017-12-04 17:32:17

郭华东:

非常感谢。下面邀请罗德隆主任，就你做了很长时间的核聚变技术，请您做阐述。

2017-12-04 17:32:26

罗德隆:

核聚变是大技术工程，核聚变的目标是产生能源。目前来说正在建设ITER计划，在紧锣密鼓地建设中，要解决核聚变发电的科学和工程技术相关的问题。ITER计划是非常庞大的项目，如果按照组建来讲，按照部件来讲是上千万，而且任务是分配到30多个国家，欧盟一方28个国家，加上中国、美国、俄罗斯、印度、日本、韩国等等一共30多个国家，我们分别在各个国家制造部件，按照统一的要求统一的标准，这必然提出一个非常重要的要求，即协同设计。我们要在不同的地方做设计，不同的地方做研发，最后同时实现一个共同的标准，实现一个共同的目标，最后把所有的部件运到法国。我们必须在一个共同的软件平台上实现协同设计，各个国家在不同的时区中工作，保证在离线和在线状态实现同步，通过现在的信息技术可以实现，给我们提供了很好的环境，让我们能够在复杂的环境下依然把工作做好。

2017-12-04 17:32:40

罗德隆:

另一方面，聚变能有一个很好的优点是燃料无尽，不产生任何环境污染，不产生高放射性的物质，这些都是非常好的优点，但是实现起来很难。建设ITER是一个方面。另一方面用大量的数字模拟解决等离子体非线性的动力问题，这些问题的解决不需要大型的计算装置，计算的设施，这是无法实现的，所以这对我们来说，信息技术在我们领域重要的应用。

同时有一些比较低级的，比如我们在不同的国家同时工作，视频以及平时的档案同步，这些变更的控制等等，都有非常多的应用。所以，现在信息技术和网络技术对我们的聚变来说有非常关键的作用。

2017-12-04 17:32:58

郭华东:

谢谢罗教授，这些年取得了长足的进步，我们觉得这有无限的潜力。下面有请廖方宇主任。请你谈谈你的观点。

2017-12-04 17:33:07