衛岳歌（Joerg Westerholt）

西門(mén)子（中國）有限公司數字化工業(yè)集團副總裁兼工廠(chǎng)自動(dòng)化事業(yè)部總經(jīng)理 

2020年7月10日，2020智能趨勢峰會(huì ) 

演講實(shí)錄：

大家好，我來(lái)自西門(mén)子。很高興今天能和大家一起，探討人工智能和邊緣計算，以及這些尖端技術(shù)將如何改變工業(yè)自動(dòng)化和工廠(chǎng)的未來(lái)。

在此之前，我想從這張圖講起。今天，你可以自己開(kāi)車(chē)，也可以有別的選擇。你可以坐在副駕駛的座位上，讓汽車(chē)自行駕駛，而你可以放松、讀書(shū)、聊天或是做其他事情。從這張圖中可以看到，人工智能將改變世界，或者說(shuō)它已經(jīng)開(kāi)始改變世界，特別是在消費領(lǐng)域和日常生活中，這已有目共睹。 

舉例來(lái)說(shuō)，當你網(wǎng)購時(shí)，會(huì )發(fā)現購物平臺能馬上給你做推薦：或許你也對這個(gè)感興趣，因為平臺已經(jīng)掌握了你的購買(mǎi)行為，這就是我們所說(shuō)的“人工智能”。但人工智能如何能在工業(yè)領(lǐng)域發(fā)揮作用？消費市場(chǎng)之外的人工智能及其應用又將如何運用在工廠(chǎng)里？ 

我想舉幾個(gè)例子，我們先來(lái)說(shuō)一說(shuō)機器學(xué)習和物體識別。10年前，當時(shí)的硬件或是計算機是幾乎不可能識別出物體的，比如分清一輛汽車(chē)和一輛摩托車(chē)，或者分清一只狗和一只貓。今天，計算機可以在99%的情況下做出正確判斷，告訴你這是一輛汽車(chē)，這是一輛自行車(chē)，這是一只貓或一只狗。那么這是如何實(shí)現的呢？前提是我們需要為圖片做出正確標注，并為計算機提供大量信息供其學(xué)習。 

在工業(yè)生產(chǎn)中，同樣需要類(lèi)似的功能。比如，在生產(chǎn)電路板時(shí)，通過(guò)告知計算機，這個(gè)是低質(zhì)量的電路板，這個(gè)是高質(zhì)量的電路板，顯著(zhù)提升質(zhì)量檢測流程；或者，為工廠(chǎng)可能遇到的潛在威脅進(jìn)行分類(lèi)和預警，例如人們在工作中，遇到緊急情況時(shí)，可視化系統將警告你：可能有危險情況會(huì )發(fā)生，請停止工作，采取保護措施；另一個(gè)例子，多年前大家在電視機上看到，人類(lèi)與計算機進(jìn)行國際象棋的比拼，計算機的學(xué)習速度是驚人的，并且是在激勵中強化學(xué)習。而這些優(yōu)勢，我們也能運用到工業(yè)領(lǐng)域中，比如學(xué)習抓取和放置物體。 

通常在工廠(chǎng)里，會(huì )需要機器人抓取一個(gè)物體放在另一個(gè)物體上，但由于這些物體看起來(lái)不同，通常需要人為處理。如今，計算機可以每天對這一動(dòng)作進(jìn)行學(xué)習，包括如何尋找特殊物體，如何正確地抓取它，并成功地把它放進(jìn)正確的盒子里；這是第二個(gè)例子。最后，第三個(gè)例子，我想講的是知識系統。今天，我們擁有數以百萬(wàn)計、萬(wàn)億計的海量信息，以醫療系統為例，我們可以向計算機提供各類(lèi)疾病信息，計算機在掌握這些信息后，就能判斷什么樣的診斷是正確的，從而針對不同病癥協(xié)助醫生進(jìn)行正確診斷。這又能如何在工廠(chǎng)里幫助我們呢？以設備仿真來(lái)舉例，當我們擁有很多不同機器的行為數據時(shí)，我們可以利用這些數據，集合數字化雙胞胎技術(shù)，對新設備進(jìn)行模擬仿真，在真實(shí)生產(chǎn)前就可以了解這一類(lèi)型的設備如何運轉，而不用直接生產(chǎn)一臺機器。 

這些都是人工智能改變工業(yè)的可能性所在。我們?yōu)槭裁葱枰斯ぶ悄?？工廠(chǎng)亟需解決的需求依然是：在速度、質(zhì)量、效率、靈活性方面獲得提升，而人工智能能幫助工廠(chǎng)擁有更高的生產(chǎn)力。 

從西門(mén)子的角度來(lái)看，自動(dòng)化的未來(lái)又是什么樣的呢？目前，我們是全球最大的自動(dòng)化系統供應商之一，我們提供全集成自動(dòng)化解決方案以及完整的產(chǎn)品組合。今天，工廠(chǎng)應該如何進(jìn)一步提高生產(chǎn)效率？為此，我們已經(jīng)推出了運用人工智能技術(shù)的首個(gè)解決方案，幫助企業(yè)實(shí)現預測性維護等功能；接下來(lái)，我們認為在工程自動(dòng)化領(lǐng)域將看到更多的創(chuàng )新，極大地減少工程師們的工作量；更進(jìn)一步來(lái)說(shuō)，我們的愿景是“讓自動(dòng)化更加自動(dòng)化”。這里我只想強調一點(diǎn)：自主機器。沒(méi)錯，和自動(dòng)駕駛一樣，自主機器也在不斷發(fā)展。誠然，這是一個(gè)遠大的愿景，大家也可能有很多問(wèn)題：安全性該如何保障？如何確保機器是在安全、正確地運行？確實(shí)，就像面對自動(dòng)駕駛汽車(chē)一樣，我們同樣會(huì )有很多顧慮。當然，這仍然是一個(gè)愿景，是一個(gè)長(cháng)期發(fā)展方向，是我們想要實(shí)現的目標。但是，它可以幫助我們提高生產(chǎn)力，減少工程相關(guān)的工作量。 

那么，這種技術(shù)是不是已經(jīng)可用了呢？是的。當我們提到邊緣計算時(shí)，也意味著(zhù)邊緣技術(shù)把云技術(shù)帶到了現場(chǎng)層。今天，我們已經(jīng)知道阿里巴巴和云改變了世界。但對于工廠(chǎng)來(lái)說(shuō)，同樣適用嗎？基于數據安全的考慮，我們是否愿意把生產(chǎn)質(zhì)量等數據上傳至云端呢？答案可能是否定的。因此，邊緣計算和邊緣設備把云技術(shù)引入現場(chǎng)層，只需在云端對真正必要的數據進(jìn)行管理，例如西門(mén)子的MindSphere。

另一方面，關(guān)于人工智能，它可以幫助我們進(jìn)行預測性維護、設備性能優(yōu)化、質(zhì)量預測。在這一領(lǐng)域，我們正在和客戶(hù)一起合作開(kāi)發(fā)應用程序。大家可能會(huì )問(wèn)：人工智能真的有用嗎？答案是肯定的。我們從現場(chǎng)層獲取數據，例如傳感器、可視化系統、攝像機、分布式IO和PLC程序，而這個(gè)應用程序是運行在邊緣設備或可與PLC相連接的特殊設備上的，然后來(lái)支持質(zhì)量檢測、機器人抓取和特殊分揀等工作，其實(shí)這已經(jīng)可以實(shí)現了。比如，西門(mén)子已經(jīng)在位于德國安貝格的工廠(chǎng)中使用這種技術(shù)。

我們遇到的挑戰是：如何提升電路板生產(chǎn)的質(zhì)量？我們?yōu)樽约旱腜LC生產(chǎn)電路板，在質(zhì)量控制上遇到了瓶頸。為了更好地控制產(chǎn)品質(zhì)量，我們購買(mǎi)了X光機，每臺X光機的價(jià)格大約是50萬(wàn)歐元，也就是400萬(wàn)人民幣，這是一筆巨大的支出。如果想提升產(chǎn)量，那么我們需要更多的X光機。于是，我們想到，我們已經(jīng)有了非常多數據，也清楚地知道不同電路板是什么樣子，我們知道什么是完美的電路板，也知道什么是質(zhì)量欠佳的。因此，我們安裝了一套視覺(jué)檢測系統，在生產(chǎn)線(xiàn)最后，質(zhì)檢決定非常明確，視覺(jué)化系統和攝像系統會(huì )通過(guò)拍攝檢查電路板，并負責判斷：“這塊電路板是完美的，不需要檢查”，或者“這塊質(zhì)量存在一般，需要通過(guò)X光機復檢?！边@種技術(shù)幫助我們極大地提高了生產(chǎn)力和產(chǎn)量。同時(shí)，也省去了購買(mǎi)更多X光機的費用。這是人工智能如何能夠幫助客戶(hù)提高生產(chǎn)力的案例之一。

我認為，在自動(dòng)化領(lǐng)域，西門(mén)子的人工智能解決方案能夠幫助工廠(chǎng)實(shí)現生產(chǎn)力的大幅提升。那么，究竟如何能做到這一點(diǎn)呢？西門(mén)子致力于通過(guò)與客戶(hù)進(jìn)行價(jià)值共創(chuàng )來(lái)實(shí)現這一目標。首先，我們擁有一支人工智能的專(zhuān)家團隊，同時(shí)也非常了解自動(dòng)化系統。與此同時(shí)，我們與客戶(hù)緊密合作，共同開(kāi)發(fā)他們需要的應用和人工智能軟件，比如在工廠(chǎng)、產(chǎn)品、工藝、生產(chǎn)和人員各方面進(jìn)行預測性維護、質(zhì)量控制、參數優(yōu)化和行為監測等。我們與客戶(hù)在這些領(lǐng)域攜手合作，將工業(yè)自動(dòng)化推向更高的水平。這就是西門(mén)子所暢想的“自動(dòng)化的未來(lái)”，我們正在攜手客戶(hù)共同實(shí)現這一愿景。

感謝各位的聆聽(tīng)，謝謝你們，再見(jiàn)！