探究|深兰科技人工智能助力辽宁省制造业数字化转型-智能互联网篇

近日，在辽宁省制造业数字化转型对接会上，深兰科技首席信息官、首席数据科学家，深兰科技科学院智能社会研究院院长，上海市人工智能技术协会专家委员会委员沙文灏受邀发表了《人工智能助力辽宁省制造业数字化转型》的演讲，提出作为工业基地，以智能制造推动提档升级，将成为辽宁传统制造业转型升级的重要选项。

智能制造是个循序渐进的转型过程，将沿“数字化→网络化→智能化”的方向实施。转型的逻辑起点主要体现在产业升级、降本增效和精细化管理三个方面。转型成功后有望实现智能制造产业升级、跨企业价值链延伸、全行业生态构建与资源配置优化，使东北工业重镇焕发新生。

深兰科技作为业内领先的智能化转型咨询与解决方案提供商，期望与全省各级政府、众多企业展开更加广泛与深入的合作，共同携手推进“以建设数字辽宁、制造强省为目标，做好结构调整三篇大文章”的中长期战略的落地实施。

演讲报告的主要内容将分三次进行呈现：

1.智能制造

2.智能互联网

3.数字化转型

智能互联网

智能网联产品技术架构

要抓住智能互联产品的浪潮，企业需要建立一套全新的技术基础设施。这个技术矩阵包括产品硬件；软件应用；用于互联的网络通讯系统；产品云；网络安全工具套装；获取外部数据的接口以及与其他业务系统的工具。

联接

IoT信息融合系统

实时的时空预测与时空控制技术必须满足：

1.集团最优化：并不是个人与部门而是集团最优化诱导

2.实时性：基于现在时点的状况观察，实现实时诱导

3.先行型：在事件发生前，基于预测的先行型诱导与控制

随着IoT系统技术的发展，制造数据采集在设备兼容性、数据丰富性和数据价值挖掘等方面都有了快速发展，下面分别从数据的采集广度、采集深度及价值利用等方面进行阐述。

形式化方法实现安全可信

智能网联系统在落地实施过程中，除了大数据、算法、运算能力等技术要素外，还需要基于精准需求挖掘的优质用户体验设计以及利用形式化方法实现网联系统的安全可信。

工业语义的现状和发展

现有各国的依据人工智能和数据分析的信息化解决方案普遍存在成功率低，效益低下，各种数据的获取和处理的能力较为薄弱以及费用昂贵等问题。阻碍了人们提高享受科技进步的欲望并降低了早日实现全价值链的数字化语义生态圈的速度。

人工智能系统及其应用阶段

人工智能系统商业化落地正沿着感知、认知和行动的三阶段进行演进，其解决的需求场景愈加丰富，商业化落地成阶梯状渐进过程，通过不同的技术，实现信息的识别、理解、分析、探索和最终决策。

在感知阶段，以数据感知应用为主，主要技术包括语音、图像和自然语言识别技术，主要目的是通过技术实现更多的多源异构数据在线。

在认知阶段，以数据、业务和探索3大中枢为主，使用知识图谱技术。在数据在线的基础上，打通数据与建立实体的关系，并构建知识图谱系统。通过知识图谱从知识中梳理出能供分析与决策使用的信息，在现有知识基础上进行外向探索，结合边界的矢量(vector)扩展知识的领域。

在决策阶段，构建行动为主的系统，利用认知技术以及机器人技术，进行决策辅助与行动控制。

智能系统与知识图谱

目前知识图谱是由实体与关系构成的关系图，实体为节点，关系为各种不同类型的边界(矢量)。基于来自于人类解决问题方法的启发，作为智能系统，知识图谱构建知识的表征与推理，从而获得解决复杂问题的能力。近期，知识图谱作为结构化的人类知识，受到了极大关注。