具有石化特色的人工智能專業建設研究

梁松

摘要：人工智能是當前主要發展方向，具有廣闊的前景和巨大應用需求。本文首先介紹了我校人工智能專業課程設置，并將課程與其他學校課程設置比較，分析了人工智能在石化行業的切入點提出課程設置應該依據石化行業需求，建立具有石化特色的人工智能專業。

關鍵詞：人工智能 ?專業建設 ?石化特色 ?課程設置

人工智能成為全球科技巨頭新的戰略發展方向，截止到2020年3月，人工智能已在智能制造、智能交通、智能網聯汽車等20多個產業領域得到應用。從技術分布來看，智能機器人、語音識別、自主無人系統（無人汽車、無人船舶等）是目前人工智能主要應用方向。人工智能專業學生的就業前景十分廣闊，畢業學生可到高新技術產業、科研機構、學校、政府機關等從事該專業領域的設計、開發、應用、維護、管理和教學等工作，也可在人工智能相關或交叉學科繼續深造。人工智能和專業領域知識的結合，將使得該專業畢業生就業去向更加寬廣。據騰訊研究院《2017年全球人工智能人才白皮書》報道，人工智能人才供不應求，人才需求爆炸式增長。據麥肯錫預測到2020年世界范圍內將會出現高達百萬級的“人工智能、智能制造”崗位空缺。因此設置人工智能專業，培養人工智能人才符合社會經濟發展需求，有助于推進我國人工智能發展。

思政設計：2017年7月國 務 院 印 發《新一代人工智能發展規劃》，提出了面向2030年我國新一代人工智能發展的指導思想、戰略目標、重點任務和保障措施，部署構筑我國人工智能發展的先發優勢，加快建設創新型國家和世界科技強國。

通過描繪人工智能的教育的前景，以及扎實的知識點學習，加上科學的學習方法，使學生掌握人工智能相關知識，培養學生我國偉大復興計劃的愛國主義情況。在學習過程中，不斷實踐，培養學生的工匠精神。正確的選擇發展方向，培養學生愛崗、敬業、愛國的社會主義核心價值觀。

我校目前已有“智能科學與技術”專業，該專業圍繞智能工業控制，將智能科學和工業應用領域結合。主要方向是智能工業控制和智能傳感與監測兩個方向。而我院新增的專業“人工智能”，主要是圍繞電子信息技術和人工智能應用的結合點，主要方向是智能電子和智能信息工程。

在教學過程中主要偏重三個核心課程：1、數學類核心課程：高等數學，離散數學，線性代數，概率論與數理統計，隨機過程;2、電子信息類核心課程：電路與模擬電子技術，數字電子技術，信號與系統，數字信號處理，信息論與編碼，數據通信網絡;3、人工智能核心課程：人工智能導論，多智能體系統，計算機視覺，機器學習與模式識別，數據管理與組織，最優化理論與方法。

從上面的課程設置來看，基本包含了人工智能方向所有的基礎課程，如果能夠好好學習，能夠為研究生教育以及以后參與人工智能方向的工作打下良好的基礎。但是我們在參考其他大學尤其是在人工智能方面有帶頭作用的大學的課程設置時，就會發現沒有任何一個學校他是面面俱到的，這些學校的課程設置都是有側重點的，這些側重點是根據學校的發展方向，根據教師的特長來制定的。比如哥倫比亞大學的人工智能專業，首先在專業設置時，考慮后續研究生的課程以及本科教育的不同，定制了不同的學習目標。在本科教育階段，主要體現了系統的方向，在這個階段，要求學生主要掌握計算機架構、嵌入式可擴展平臺、計算機系統基礎、高級編程、數據庫簡介、計算機網絡、操作系統.一種編程語言（Python為主）。在此基礎上，再開設人工智能、計算機視覺、自然語言處理、數據科學的機器學習等相關課程。最后才是跨學科的領域包括計算機圖形學、計算基因組學、人形機器人、圖像模型、人機交互等。從課程設置上面來看，講解基礎扎實，循序漸進，務必讓學生牢固的掌握相關知識。在其教學過程中，實驗室教學發揮了重要作用，比如其機器人實驗室，開設了左心室模擬試驗，機器視覺互動實驗，機器與大腦的信息交互實驗，機器人抓取，三維視覺，醫療機器人等，從這些實驗可以看出該大學無論從教學條件和師資條件都是非常雄厚的。作為國內一般性的大學，沒有相應的條件完成如此復雜的教學，所以一定要依據學校本身的特點，有針對性的進行教學和研究，鑒于我校是石化學校，本地又有全國知名的石化企業，圍繞石化企業進行人工智能的研究才是我校人工智能的重要的發展方向。

技術成熟的IT技術比如工業自動化以及信息化在石化產業中得到了大量的應用。所有的石化企業都完成的工業互聯網的平臺建設，在底層也完成了物聯網的平臺建設，在物料，產品，設備，環境，人員等方面都基本完成了感知層部署，在許多必要的地方都有傳感監控或者是圖像監控。在應用層面實現了各種不同網絡和系統的融合，并初步實現了生產管理控制的流程化，供應鏈的完善一體化。在完成平臺建設后，各種生產過程也實現相對完備的自動化生產線。通過網絡連接，各種生產裝置都可以實現在線控制，在一定程度上保證生產的安全性和可靠性。經過調查發現就算是在配置了預防安全事故監控系統的車間，仍然需要人工監督參與整個生產過程的數據的讀取，分析，監督和控制，這么做的目的是為了確保生產安全。造成智能技術不能徹底得到應用的原因有很多，比如石化企業規模大，生產流程長，控制點多，這無形為人工智能的在石化企業的應用增加了難度。

在2019年兩會上，政府工作報告正式提出了“智能+”的重要戰略。報告要求，打造工業互聯網平臺，拓展“智能+”，為制造業轉型升級賦能;深化大數據、人工智能等研發應用，培育新一代信息技術、高端裝備、生物醫藥、新能源汽車、新材料等新興產業集群，壯大數字經濟。智能化是世界科技發展的大趨勢，石化產業的智能化也是降低石化生產的成本、提高產品效益的有效辦法。要想解決目前石化人工智能推廣遇到的難題。必須在已經建立的前期網絡和系統的基礎上，形成以工業互聯網為基礎的平臺，該平臺采用云計算，工業大數據，物聯網平臺，結合人工智能技術，建立具有全面布局的傳感網絡的工廠運行環境。該平臺運用獲取的傳感信息，結合智能相關技術，在建設的平臺中建立運行的模型，運用運行規則，形成智能控制，對現場信息進行計算與分析，對設備與生產進行全面監控。并通過不斷自我學習，提升自我智能分析的能力。運用人工智能可以從以下幾個方面重點入手。第一，是石化企業的生產過程。通過人工智能技術對生產過程進行有效的監督與控制，優化石化生產的工作流程，提高企業的生產效率，降低企業生產的人力與物力的消耗;第二是完成石化產業相關智能產品助理企業各個環節，形成石化產業智能應用;第三是采用智能手段，保障石化裝置安全運行，在生產過程中采用故障診斷系統，實時跟蹤設備運轉情況，通過故障診斷系統，能有效監督設備，有目的性的對設備進行檢查和更換。目前石化設備的運轉都需要人工巡檢，如果讓機器來替代人工巡檢，不僅可以降低人工成本，免除因人工疏忽導致的錯誤，還可以到達人因為環境惡劣而無法到達的地方，比如場地狹小，高溫，高壓等的高危環境。

人工智能是全球發展的主要方向，在很多領域都得到了應用。作為石化學校，在建設人工智能方向應緊跟石化行業發展的需要，有的放矢進行人工智能專業建設。

參考文獻

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