衛(wèi)岳歌（Joerg Westerholt）

　　西門子（中國）有限公司數(shù)字化工業(yè)集團副總裁兼工廠自動化事業(yè)部總經(jīng)理

　　2020年7月10日，2020智能趨勢峰會

　　演講實錄：

　　大家好，我來自西門子。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)自動化和工廠的未來。

　　在此之前，我想從這張圖講起。今天，你可以自己開車，也可以有別的選擇。你可以坐在副駕駛的座位上，讓汽車自行駕駛，而你可以放松、讀書、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，或者說它已經(jīng)開始改變世界，特別是在消費領(lǐng)域和日常生活中，這已有目共睹。

　　舉例來說，當(dāng)你網(wǎng)購時，會發(fā)現(xiàn)購物平臺能馬上給你做推薦：或許你也對這個感興趣，因為平臺已經(jīng)掌握了你的購買行為，這就是我們所說的“人工智能”。但人工智能如何能在工業(yè)領(lǐng)域發(fā)揮作用？消費市場之外的人工智能及其應(yīng)用又將如何運用在工廠里？

　　我想舉幾個例子，我們先來說一說機器學(xué)習(xí)和物體識別。10年前，當(dāng)時的硬件或是計算機是幾乎不可能識別出物體的，比如分清一輛汽車和一輛摩托車，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，這是一輛自行車，這是一只貓或一只狗。那么這是如何實現(xiàn)的呢？前提是我們需要為圖片做出正確標(biāo)注，并為計算機提供大量信息供其學(xué)習(xí)。

　　在工業(yè)生產(chǎn)中，同樣需要類似的功能。比如，在生產(chǎn)電路板時，通過告知計算機，這個是低質(zhì)量的電路板，這個是高質(zhì)量的電路板，顯著提升質(zhì)量檢測流程；或者，為工廠可能遇到的潛在威脅進(jìn)行分類和預(yù)警，例如人們在工作中，遇到緊急情況時，可視化系統(tǒng)將警告你：可能有危險情況會發(fā)生，請停止工作，采取保護(hù)措施；另一個例子，多年前大家在電視機上看到，人類與計算機進(jìn)行國際象棋的比拼，計算機的學(xué)習(xí)速度是驚人的，并且是在激勵中強化學(xué)習(xí)。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(xí)抓取和放置物體。

　　通常在工廠里，會需要機器人抓取一個物體放在另一個物體上，但由于這些物體看起來不同，通常需要人為處理。如今，計算機可以每天對這一動作進(jìn)行學(xué)習(xí)，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；這是第二個例子。最后，第三個例子，我想講的是知識系統(tǒng)。今天，我們擁有數(shù)以百萬計、萬億計的海量信息，以醫(yī)療系統(tǒng)為例，我們可以向計算機提供各類疾病信息，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(yī)生進(jìn)行正確診斷。這又能如何在工廠里幫助我們呢？以設(shè)備仿真來舉例，當(dāng)我們擁有很多不同機器的行為數(shù)據(jù)時，我們可以利用這些數(shù)據(jù)，集合數(shù)字化雙胞胎技術(shù)，對新設(shè)備進(jìn)行模擬仿真，在真實生產(chǎn)前就可以了解這一類型的設(shè)備如何運轉(zhuǎn)，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斯ぶ悄埽抗S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擁有更高的生產(chǎn)力。

　　從西門子的角度來看，自動化的未來又是什么樣的呢？目前，我們是全球最大的自動化系統(tǒng)供應(yīng)商之一，我們提供全集成自動化解決方案以及完整的產(chǎn)品組合。今天，工廠應(yīng)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)的首個解決方案，幫助企業(yè)實現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)等功能；接下來，我們認(rèn)為在工程自動化領(lǐng)域?qū)⒖吹礁嗟膭?chuàng)新，極大地減少工程師們的工作量；更進(jìn)一步來說，我們的愿景是“讓自動化更加自動化”。這里我只想強調(diào)一點：自主機器。沒錯，和自動駕駛一樣，自主機器也在不斷發(fā)展。誠然，這是一個遠(yuǎn)大的愿景，大家也可能有很多問題：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，就像面對自動駕駛汽車一樣，我們同樣會有很多顧慮。當(dāng)然，這仍然是一個愿景，是一個長期發(fā)展方向，是我們想要實現(xiàn)的目標(biāo)。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(dāng)我們提到邊緣計算時，也意味著邊緣技術(shù)把云技術(shù)帶到了現(xiàn)場層。今天，我們已經(jīng)知道阿里巴巴和云改變了世界。但對于工廠來說，同樣適用嗎？基于數(shù)據(jù)安全的考慮，我們是否愿意把生產(chǎn)質(zhì)量等數(shù)據(jù)上傳至云端呢？答案可能是否定的。因此，邊緣計算和邊緣設(shè)備把云技術(shù)引入現(xiàn)場層，只需在云端對真正必要的數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，例如西門子的MindSphere。

　　另一方面，關(guān)于人工智能，它可以幫助我們進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)、設(shè)備性能優(yōu)化、質(zhì)量預(yù)測。在這一領(lǐng)域，我們正在和客戶一起合作開發(fā)應(yīng)用程序。大家可能會問：人工智能真的有用嗎？答案是肯定的。我們從現(xiàn)場層獲取數(shù)據(jù)，例如傳感器、可視化系統(tǒng)、攝像機、分布式IO和PLC程序，而這個應(yīng)用程序是運行在邊緣設(shè)備或可與PLC相連接的特殊設(shè)備上的，然后來支持質(zhì)量檢測、機器人抓取和特殊分揀等工作，其實這已經(jīng)可以實現(xiàn)了。比如，西門子已經(jīng)在位于德國安貝格的工廠中使用這種技術(shù)。

　　我們遇到的挑戰(zhàn)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，我們購買了X光機，每臺X光機的價格大約是50萬歐元，也就是400萬人民幣，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(shù)據(jù)，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檢測系統(tǒng)，在生產(chǎn)線最后，質(zhì)檢決定非常明確，視覺化系統(tǒng)和攝像系統(tǒng)會通過拍攝檢查電路板，并負(fù)責(zé)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X光機復(fù)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，也省去了購買更多X光機的費用。這是人工智能如何能夠幫助客戶提高生產(chǎn)力的案例之一。

　　我認(rèn)為，在自動化領(lǐng)域，西門子的人工智能解決方案能夠幫助工廠實現(xiàn)生產(chǎn)力的大幅提升。那么，究竟如何能做到這一點呢？西門子致力于通過與客戶進(jìn)行價值共創(chuàng)來實現(xiàn)這一目標(biāo)。首先，我們擁有一支人工智能的專家團隊，同時也非常了解自動化系統(tǒng)。與此同時，我們與客戶緊密合作，共同開發(fā)他們需要的應(yīng)用和人工智能軟件，比如在工廠、產(chǎn)品、工藝、生產(chǎn)和人員各方面進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)、質(zhì)量控制、參數(shù)優(yōu)化和行為監(jiān)測等。我們與客戶在這些領(lǐng)域攜手合作，將工業(yè)自動化推向更高的水平。這就是西門子所暢想的“自動化的未來”，我們正在攜手客戶共同實現(xiàn)這一愿景。

　　感謝各位的聆聽，謝謝你們，再見！