桂衛華：知識自動化將提升工業軟件的技術水平

桂衛華：知識自動化將提升工業軟件的技術水平

桂衛華

有色金屬工業自動化專家、中國工程院院士。現任中南大學教授、國家自然科學基金創新研究群體學術帶頭人、“有色冶金自動化”教育部工程研究中心主任。

知識自動化及工業運用是一項用知識推動經濟發展的顛覆性技術，能夠為相關行業帶來一些革命性的變化，特別是知識自動化系統將可能推進新的軟件產業的發展，從而提升工業軟件的技術水平。

當今社會，知識型工作基本上占據壓倒性的地位。知識型工作是對知識的利用和創造,是具備知識才能完成的工作,或者有知識的人或系統完成的工作,是生產有用信息和知識的創造性腦力勞動。從事知識型工作的人是知識型工作者(如專業技術人員、咨詢人員、技師、科學家、管理者、分析師等),知識型工作者依靠知識和信息創造價值,有能力運用自己的智能不斷創造新的價值和創造新的知識。知識型工作在當代社會分工中占有壓倒性的重要地位,其核心要求是完成復雜分析,精確判斷和創新決策的任務。知識自動化主要是指知識型工作的自動化。

它需要具備知識能力的人完成，并具有問題分析、精確判斷、創新決策三大特征。隨著社會發展，體力型勞動逐漸被自動化技術所替代。而通過知識型工作自動化，可以解決提高效率、提升應對復雜問題的能力等問題。

知識型工作在工業企業運行中起核心作用,如工業生產中的決策、計劃、調度、管理和操作都是知識型工作,完成這些工作需要統籌考慮各種生產經營和運行操作要素,關聯多領域多層次知識。在流程工業的運行優化層,由于難以建立精確數學模型,操作參數選擇設定以及流程優化控制都依賴工程師憑經驗給定控制指令。工程師的知識型工作包括分析過程機理、判斷工況狀態、綜合計算能效、完成操作決策等。在計劃調度層,需要統籌考慮人、機、物、能源各種生產要素及其時間空間分布和關聯等,調度員通過人工調度流程協調各層級部門之間的生產計劃,完成能源資源配置、生產進度、倉儲物流、工作排班、設備管理等知識型工作。在管理決策層,決策過程涉及企業內部的生產狀況,外部市場環境以及相關法規政策標準,管理決策者根據一系列經營管理知識進行決策。現代工業中機器已經基本取代體力勞動,工業生產管理、運行和控制的核心是知識型工作,離不開具有高水平的知識型工作者進行分析、判斷和決策,目前在各個層面都要依靠知識型工作者來完成工業的生產。

我們所說的知識自動化系統，實際是人工智能技術、計算機軟件技術、自動化系統技術的結合，更注重其與對象和場景的密切結合，是在與應用對象和場景結合中間提出問題和思考問題，有著自己的知識特點和特殊策略。

知識自動化不僅將計算拓展到新的領域(如具有學習和基本判斷的能力),并且可以使知識工作者和機器之間產生新的關系,比如極有可能像人與其合作者間那樣實現人機之間的交互。

信息領域的顛覆性技術，包括移動互聯網、先進機器人、知識工業自動化、物聯網、云技術、自動駕駛汽車、下一代基因組學、儲能技術等多項內容。現代信息技術的發展日新月異，無時無刻不改變著人們的生活，并對經濟發展起著支撐作用。在高新技術里，信息技術是領頭羊。我們所指的顛覆性技術，是指驅動未來經濟發展的顛覆性技術。它是未來經濟發展的制高點。國外的頂級技術能夠真正對經濟發展起到顛覆性作用，我國雖然在基礎方面做得不錯，但比起國外還是有差距。

工業生產過程的知識自動化主要有四個方面：一是現狀，二是為什么要在工業生產中研究知識自動化；三是能不能在工業過程中實現知識自動化；四是如何去做。在現代工業生產中，機器已經基本取代體力勞動，而管理運行、控制核心的工作，都是屬于知識型工作，主要依靠的是知識型工作者來完成。

一個企業的生產調度往往是根據市場信息，通過相關部門來制定生產計劃，生產計劃定了之后就開調度會，協調以后才是正式的生產調度計劃下發到各個分廠或者各個車間去執行。在人調度的過程中，我們明顯可以看到比較滯后，并且較復雜，難以應對市場和環境的變化。知識自動化要解決什么問題？主要是兩個方面：一是流程能不能扁平化和更加優化；二是流程過程中一系列決策點，如何實現知識驅動決策。

（本文根據桂衛華在“國際工程科技發展戰略高端論壇”上的講話整理，未經本人確認）