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书籍介绍
▊《数据驱动的工业人工智能：建模方法与应用》，任磊 编著
工业人工智能领域必备指南，国家重点研发计划首席科学家倾力打造。
本书从工业大数据分析所面临的实际应用问题和工业AI模型的构建方法两条内容主线，介绍数据驱动的工业智能，使得理论与应用实践深度融合；将工业AI模型的建模思路结合到理论方法的介绍中，使得读者能够掌握其中思考问题的方法和过程，做到“授人以渔”。在数据驱动的工业AI模型开发的介绍中既注重对理论知识的介绍，也将各章节知识点串联起来形成一个立体、完整的工业AI数据分析系统，提升读者对工业智能和工业大数据分析的宏观思维。
以深度学习为代表的新一代人工智能技术，都建立在数据驱动的理论与方法基础之上。例如，AlphaGo是建立在数百万盘围棋对局数据的基础上，通过深度神经网络和强化学习算法来提升对弈水平。深度伪造技术（deepfake）则依赖于大量面部图像和视频素材，以生成逼真的虚假视频。ChatGPT这类自然语言处理模型建立在海量文本数据的基础上，进行预训练和微调，使其具备智能对话和文本生成的能力。而特斯拉的智能驾驶技术则构建在数百万英里的自动驾驶数据之上，用于改进自动驾驶系统的性能和安全性。没有充分的数据支撑，深度神经网络将成为无源之水、无米之炊。数据不仅是训练模型所需的原材料，更是模型理解、泛化和智能决策的基础。数据为模型提供了丰富的上下文和实例，使其能够学习和模仿人类智能。因此，数据驱动是新一代人工智能技术成功的关键，缺乏足够的数据支持将限制其能力，无法实现真正的智能应用。
以云计算、大数据、人工智能、5G等为代表的新一代信息通信技术，正推动全球工业制造业迈向数字化、网络化、智能化。国务院《“十四五”数字经济发展规划》指出，数据要素作为新型生产要素，成为推动数字经济发展的核心引擎。工业制造业正迎来数字化转型的浪潮，而在这个过程中，充分挖掘和发挥工业数据的内在价值变得至关重要。工业企业可以通过深入分析工业数据中隐含的高价值信息来提高其生产质量、降低成本，并提高整体效率。此外，通过深化利用全产业链和全价值链的数据，企业还可以实现产业链的全面优化，进一步提升竞争力。近年来，新型制造模式和技术，如工业互联网和云制造，已经崭露头角。它们为大规模多源异构跨领域工业数据的获取和处理提供了机会，推动了工业大数据研究的热潮。工业大数据具有多模态、高通量、重机理、强关联等特征，这些特点与工业制造的复杂性相符。然而，许多工业数据也存在机理不清晰的“黑盒”现象，传统的基于机理或经验知识的建模分析方法在应对工业智能化应用中的挑战时显得力不从心。因此，迫切需要探索数据驱动的工业人工智能新理论和新技术体系。这些新理论和技术可以帮助工业企业更好地理解和利用工业大数据，揭示其中的潜在规律和价值，为制造业数字化转型提供坚实的支持。随着工业智能化应用不断发展，这些新理论和技术将成为推动工业制造业未来发展的关键引擎，助力企业在竞争激烈的市场中脱颖而出。
近年来，随着新一代人工智能的崛起，工业领域迎来了一场革命性的变革。工业人工智能作为新兴的交叉融合领域，已经成为国家战略的一部分。国务院发布的《新一代人工智能发展规划》将智能制造列为首要任务，强调了工业人工智能的重要性。如图3所示，工业人工智能的核心目标是将通用人工智能技术与工业领域的机理、经验知识和应用深度融合，使工业系统具备自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等智能特征。这一智能化的转变旨在提升产品研发、生产制造、经营管理、运维服务等全生命周期活动的智能水平，实现更高效、更灵活、更智能的工业制造。工业人工智能的关键挑战在于工业系统的复杂性，涵盖了零部件级、单元设备级、产线车间级、企业级、产业链级等多个层面，以及多学科领域的科学机理和专家经验知识。因此，工业人工智能需要不断探索如何将新一代人工智能与工业领域问题深度融合，以应对这些多维度的挑战。近年来，以深度学习为代表的数据驱动工业人工智能成为工业人工智能领域的热点研究方向。深度学习技术被广泛应用于处理工业问题中的机理复杂但机理不清的情况，如产线故障诊断、复杂产品质检、工业部件寿命预测等。例如，北京航空航天大学提出了适用于工业互联网跨域异质耦合数据的“宽度-深度-序列”融合学习模型和工业低质数据精准表征学习模型等，并将这些模型应用于复杂工业系统质量预测。同时，由于工业领域存在小样本数据和相似应用场景，迁移学习也成为实现工业智能自适应的有效手段。另一方面，知识图谱等知识工程技术被应用于解决工业问题中的影响因素和关联关系繁多但机理相对简单的情况，如产品跨阶段协同优化设计和供应链风险管控等。工业人工智能技术的广泛应用已经成为提高制造业竞争力和实现智能制造的关键因素之一。它不仅可以提高生产效率、降低成本、提高产品质量和服务水平，还在不断演进和创新。智能机器人、智能工厂、智能供应链等方面的应用都在不断推动着工业制造的进化，使制造企业能够更好地适应市场需求和应对不断变化的环境。通过这些技术的应用，工业企业将迎来更高效、更灵活和更具竞争力的生产和服务模式，同时也推动整个产业链的智能化升级。这一新发展不仅在技术上推动了工业智能的快速发展，也为中国制造业在全球竞争中赢得更多机遇打下坚实基础。
图1
数据驱动的AI技术在工业人工智能领域的崛起，确实已经成为新一代智能制造的核心驱动引擎，对各个方面都产生了深远的影响。在产品研发方面，大数据分析为企业提供了宝贵的市场洞察。通过深入挖掘大数据，企业可以更好地理解市场趋势、消费者需求和竞争对手的动态。这种洞察有助于优化产品设计、功能开发以及定价策略，从而提高产品的市场竞争力。在生产制造方面，大数据应用带来了实时监测和智能化生产的新时代。企业可以利用大数据分析来监测生产线的运行状态，及时识别潜在问题，并预测设备的维护需求。这有助于减少生产中断，提高生产效率和产品质量。通过对生产过程中的数据进行分析，企业还可以实施持续改进措施，减少能源消耗，降低废品率，推动可持续制造。在经营管理方面，大数据分析提供了全新的决策支持工具。企业可以更好地了解供应链的运作情况，优化库存管理，降低成本，提高交付效率。同时，数据驱动的预测分析有助于企业进行市场预测和需求规划，更好地应对市场波动，使得供应链变得更加敏捷和高效。在运维服务方面，大数据分析实现了设备的远程监控和预测性维护。企业可以通过分析设备运行数据来实时监控设备的状态，并预测可能的故障。这有助于减少设备故障带来的停机时间，提高设备的可靠性和稳定性。同时，通过优化维护计划，企业还可以降低维护成本，延长设备的使用寿命。总之，工业大数据的充分挖掘和应用对于工业智能制造的各个领域都具有巨大的潜力。它可以提升工业生产的效率、质量和可持续性，使企业更具竞争力。因此，数据驱动的AI技术已经成为工业界追求创新和发展的不可或缺的利器，将继续在未来塑造工业制造的面貌。
以深度学习和知识图谱为代表的工业人工智能技术的崛起标志着智能制造的前沿发展，但在实践中，机器的自主智能水平仍然面临挑战，特别是在半自动化的工业应用中，人类因素的重要性不容忽视。因此，近年来，"数据驱动+知识图谱+人机混合增强智能"这一新的融合范式成为解决工业实际问题的关键技术支持。在工业领域，机器生成的结果往往需要人类的审查和干预，因为复杂的生产环境和不确定性因素使得机器难以准确反映实际生产状况。例如，在工厂的生产调度中，机器虽然能够进行高效的计算，但难以应对突发情况和人类经验的综合考量。因此，将人的认知模型和经验融入人工智能系统，实现人机协同解决问题，已经成为工业人工智能领域的重要趋势。这种融合能力有助于提高生产决策的准确性和实时性，降低生产风险，从而增强工业制造的稳定性和可靠性。另一个引人关注的技术是群体智能在工业领域的应用。这种方法将智能体引入工业企业的人、机器和物联网空间，创造了一种智能化的工作环境。在这个环境中，个体智能体可以自主感知、自主学习、自主决策和自主执行任务，同时，它们也可以实现群体的自组织和智能协同。例如，在一个智能工厂中，机器人、传感器和生产工人可以共同合作，根据实时数据进行智能调度和生产优化，从而提高生产效率和质量。深度学习和知识图谱等工业人工智能技术是不可或缺的，但在实际应用中，需要综合考虑多种因素。数据驱动、知识图谱和人机混合增强智能等新技术的结合，使工业企业能够更好地应对复杂的生产环境和市场需求。这种综合方法不仅提高了生产效率，还增强了工业企业的适应性和创新能力，推动着工业智能化的进一步发展，为未来的智能制造打下了坚实的基础。
以上内容节选自《数据驱动的工业人工智能：建模方法与应用》，作者：任磊
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撰 稿 人：杨健亭，责任编辑： 李馨馨，审 核 人：曹新宇
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