工业智能前沿报告（2020年）

《工业智能前沿报告（2020年）》由会员分享，可在线阅读，更多相关《工业智能前沿报告（2020年）（35页珍藏版）》请在中国通信学会知识平台上搜索。

1、CIC中国通信学会 工业智能工业智能前沿报告前沿报告 （20202020年年） 中国通信学会中国通信学会 2020年年12月月 CIC中国通信学会 版权声明版权声明 本前沿报告本前沿报告/ /白皮书白皮书版权属于版权属于中国通信学会中国通信学会，并受法律，并受法律 保护保护。转载、摘编或利用其它方式使用转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点本报告文字或者观点 的，应的，应注明注明“来源：来源：中国通信学会中国通信学会” 。违反上述声明者，本。违反上述声明者，本学学 会会将追究其相关法律责任。将追究其相关法律责任。 CIC中国通信学会 专家组和撰写组名单专家组和撰写组名单 专家组：专家组。

2、： 组长：组长： 张顺颐 南京邮电大学原副校长 副组长：副组长： 孙雁飞 南京邮电大学 科研院常务副院长、科技处长 成员成员： 姓名 单位 职务 董振江 高新兴科技集团股份有限公司 首席科学家、中央 研究院院长 张明杰 号百控股股份有限公司 副总经理 撰写组撰写组： 单位 姓名 南京邮电大学 亓晋 南京邮电大学 许斌 南京邮电大学 高钰 南京邮电大学 朱行健 南京邮电大学 陈根鑫 CIC中国通信学会 前前 言言 工业智能融合了以人工智能技术为核心的先进技术， 形成了面向 工业场景的综合智能技术解决方案。 工业智能的应用促使工业产业形 态跃迁， 智能化、 网络化、 信息化将成为工业产业下一阶段的。

3、新标签， 通过重塑工业形态、提高生产效率、优化资源配置、创新生产模式， 工业智能将通过综合智能技术从而释放工业产业应用的巨大潜力。 工业智能前沿报告首先分析了工业智能在全球范围的发展态势， 分析工业智能在各个领域的智能技术发展现状与趋势； 其次对我国工 业智能发展现状进行解读，以从政策、产业角度分别展示我国工业智 能发展状况； 然后给出了国际和国内在工业智能发展中相应的可预见 技术以及现存在的工程难题，通过研究现有问题，指出工业智能的发 展瓶颈和突破方向。最后，本报告给出了工业智能发展的相关政策建 议，展望工业智能在发展过程中的重要方向。 中国通信学会 IP 应用与增值电信技术委员会 主任委员。

4、： 2020 年 12 月 CIC中国通信学会 目目 录录 一、一、 研究概述研究概述 . 1 二、二、 全球发展态势全球发展态势 . 2 三、三、 我国发展现状我国发展现状 . 6 四、四、 技术预见技术预见 . 10 （一）国际技术预见 . 10 1. 模型迁移推动工业智能多场景复用 . 10 2. 数据挖掘驱动工业智能认知与决策 . 11 3. 多协同计算促进工业智能泛在支持 . 12 （二）国内技术预见 . 13 1. 能耗控制拓宽工业智能布局 . 13 2. 数据安全保障工业智能应用 . 14 3. 高速通信助力工业智能创新 . 15 五、五、 工程难题工程难题 . 15 （一）国际。

5、工程难题 . 15 1. 可适应、可进化的智能算法 . 15 2. 多特征、广覆盖的数据处理 . 16 3. 快响应、高稳定的云边交互 . 18 （二）国内工程难题 . 19 1. 绿色制造有待优化 . 19 2. 安全技术仍待开发 . 20 3. 5G 技术尚需融合 . 21 六、六、 政策建议政策建议 . 22 CIC中国通信学会 1 一、 研究概述 随着人工智能技术体系的不断发展完善以及物联网、云计算、数 字孪生等新一代信息技术的不断成熟， 智能制造和工业互联网正成为 学术界与产业界的重点研究课题。 工业智能正是智能制造和工业互联 网发展的核心。 工业智能以工业产业链为主，服务于工业产业。

6、链上下游，以工业 数据为基础，人工智能算法为核心，其他先进信息技术为辅助，通过 对工业产业链中的各个环节、对象进行深度渗透与改造，从而达到重 塑工业形态、提升工业能效的目的；同时工业智能亦形成了向工业产 业链外相关产业辐射的趋势， 通过在工业场景下的工业智能成功案例 推广，推动综合智能技术在其它领域的应用，从而达到促进生活、生 产模式整体升级的目的，也即以增量带动存量，以创新引领革新。 在工业智能的发展和应用过程中， 多技术的升级与融合是促成这 一演进的重要推动力。以深度学习、迁移学习为代表的新兴人工智能 技术打破了传统以知识驱动为核心的专家系统，同时大数据、边缘计 算、区块链、数字孪生、知识。

7、图谱等先进技术的发展为重塑产业生态 提供了可靠支撑。工业智能在复杂的工业场景中，必须要依靠通信技 术、信息技术、数据技术以及人工智能技术的深度融合，才能实现针 对不同场景的适应度好的应用落地，因此，工业智能不是简单的工业 +人工智能，而是一种多技术融合应用到多场景的综合智能技术。 前三次工业革命分别把工业推向了机械化、电气化、自动化，但 人们日益增长的生活需求促使着工业向更高等级跃迁， 而随着传统工 CIC中国通信学会 2 业模式的逐渐成熟，节能减排的措施不断落实，旧的工业模式已经无 法涌动出更大的产能。因此，如何挖掘现有工业规模的潜力，释放出 最大化的能效， 是工业领域践行可持续发展和绿色发。

8、展方针所需要解 决的重要问题。 工业智能正是解决这一问题的关键手段， 通过智能化、 数字化手段改造传统人工作业模式， 形成设计、 生产、 管理自主决策， 优化工业各环节的资源配置， 综合智能技术打破传统工业应用中的实 施壁垒，由此激发整个工业生态的高效稳定产出。 尽管如此，工业智能的发展仍然存在着阻碍与挑战，传统算法伸 缩性较弱、适应性较差，不利于同步新技术与适应新场景；工业数据 安全性较低、保护机制不够成熟，不利于智能生态闭环建设；工业智 能模型复杂，部署成本高，消耗能量大，不利于项目落地。在此背景 下，国务院、教育部、工信部、科技部等部门发布多项政策，从基础 教育、产业布局、资金投入、政策。

9、倾斜等多个角度，为工业智能的发 展构建了良好的环境。因此，撰写组以工业智能为核心，围绕工业智 能与新兴技术、 工业产业的结合点， 总结了国内外工业智能发展现状， 提出了应用过程中出现的工程难题及挑战，编写了此份前沿报告。主 要内容包括：工业智能的全球发展态势和我国发展现状、国内外的技 术预见及工程难题，最后给出了我们在技术和产业政策方面的建议。 二、 全球发展态势 工业智能概念是随着人工智能技术不断发展以及其与工业应用 不断融合下出现的， 以人工智能技术为代表的第四次工业革命正在发 生， 其所促进的工业升级从传统的机械化、 电气化、 自动化向网络化、 CIC中国通信学会 3 数字化、智能化转变。

10、，而工业智能正是新型工业形态的核心要素。各 国早早地认识到工业智能为工业发展带来的好处， 已经在各个工业生 产领域投入大量的研发资源，将大量先进技术投入到工业生产中，探 索出一批成熟应用并将其快速推广，以源头推动工业产业链的升级。 新的计算基础设施、 算法以及工业流程和不断增长的数据注定了 工业智能必将从传统的依赖专家知识的算法和计算机系统向借助人 工智能技术进行智能化、数字化的实时监测和控制转变1。当前，工 业领域中运用最多的是如卷积神经网络、 循环神经网络等深度学习方 法，它们主要被应用于图像分类、目标识别和视频跟踪等计算机视觉 应用与语音分析中。除此之外，其它人工智能技术如强化学习、迁移。

11、 学习、联邦学习等，也在各个工业领域、环节中发挥了巨大的作用。 在电力能源领域的研究中， 人工智能技术主要通过处理系统或能 源基础装置上的传感器数据来实现检测、预测、管理和实时控制。如 基于物联网的深度学习方法2，从数据中自动提取特征，用于负载预 测；采用隐马尔可夫模型与 Q-Learning 结合3，用于分层智能电网架 构下需求预测的实时决策； 基于层次时间序列特征提取的三阶段多视 图叠加集成机器学习模型4，用于检测盗电和异常停电；加拿大温莎 大学采用特征提取、选择和去噪检测风电场涡轮机轴承故障5，并采 用自适应贝叶斯算法预测风电场设备剩余使用寿命， 以提升风电设备 维护效率；印度钢铁研发中。

12、心采用专家系统6，用于给出熔炉参数调 整操作的专家建议以提升熔炉效率。 在工业制造领域的研究中，异常检测、过程管理、过程优化以及 CIC中国通信学会 4 预测性维护是当前研究的热点。如采用增量式时空学习算法7，用于 视频监控的同时实时检测和定位异常； 采用向量符号架构8,用于分布 式故障隔离；采用设备数据驱动的深度信念网络结合蚁群算法9，用 于硬件的状态评估和预测性维护； 采用稀疏自编码器和深度信念网络 处理多传感器特征10，用于轴承故障检测；美国 Corus 公司采用专家 系统诊断结晶器液面自动控制系统故障状态； 智利天主教大学采用基 于动态增量主成分分析方法与卷积神经网络结合对工业电机故障。

13、进 行检测与识别11，在中试工业电机上的测试表明，方法故障检测率超 过 99%，虚警率低于 5%，识别准确率超过 90%；荷兰 Scyfer 公司使 用深度学习与半监督学习结合的方法对钢表面进行检测12， 用于检测 钢产品的罕见未知缺陷。 在工业数据处理的研究中， 研究主要集中于人工智能技术方法与 云计算、边缘计算以及智能传感器的应用融合中。如以用户为中心的 云边协同数据处理框架13， 用于为物联网和信息物理系统提供隐私保 护的同时实现数据的高效分析；采用自进化式的人工智能方法14，实 现在物联网、信息物理系统以及视频监控中数据的互操作；提出分层 分布式的雾计算体系结构15，采用序列学习算法结。

14、合传感器数据，用 于基础设施和服务集成； 开罗美国大学提出了一种基于自动编码器检 测虚假数据注入攻击的方法16，一方面可清除虚假数据，另一方面也 可恢复正常数据，提升了工业物联网平台安全性能；伊朗伊斯兰阿扎 德大学利用支持向量机和神经网络对工业制药系统中净水装置的传 感器数据进行处理17，用以检测制药水源水质异常，保障所生产药品 CIC中国通信学会 5 的安全性和质量。 在工业过程和实时监控的研究中， 基于数据驱动的人工智能方法 是当前实现复杂工业过程的监测、控制和管理的研究热点。如基于流 数据样本接收的递归缓慢特征分析算法18， 用于粗加热炉系统自适应 过程监控；基于神经自适应分裂和合并径向。

15、基函数神经网络19，用于 控制湿法炼锌厂的动态除铁过程;基于强化学习的混合储能系统20, 用于光伏发电和柴油发电组成的混合交/直流微电网在线最优控制； 基于无监督定宽聚类的状态识别21， 用于监控和数据采集过程中的入 侵检测； 基于多智能体控制实现生产单元间的协同22， 用于物流处理； 俄罗斯科学院机械工程研究所针对自动化生产线上的产品质量与生 产设备的状态进行监控23，基于神经网络对过程状态进行识别，提高 产品质量及生产效率；澳大利亚 BHP 公司采用热平衡模型和专家知 识，用于高炉工长指导系统实现炉热平衡控制。 综上所述，工业智能在不同领域上都开展了一些研究工作，已经 形成了一些成熟的应用。

16、模式， 同时伴随着人工智能及其相关技术的发 展和突破，工业智能在扩大应用场景的同时也在不断更新技术，以求 将先进技术快速转化为生产力。当前工业智能的实践已经证明，工业 智能的发展，促使工业产业链上下游、工业产业链内外侧、工业产业 链各环节的对象、服务、产品相互联系，以人工智能为核心的智慧信 息技术体系，正推动着新一轮产业变革与应用创新，其将在协调各对 象的过程中不断提高生产效率和工业生态的稳定。 CIC中国通信学会 6 三、 我国发展现状 2019 年 8 月，习近平总书记在向中国国际智能产业博览会中指 出，中国高度重视智能产业发展，加快数字产业化、产业数字化，推 动数字经济和实体经济深度融合。2020 年 5 月，国务院政府工作报 告指出， 要推动制造业升级和新兴产业发展， 提高科技创新支撑能力。 支持制造业高质量发展，发展工业互联网，推进智能制造，培育新兴 产业集群。 要继续出台支持政策， 打造数字经济新优势。 2020 年 9 月， 习近平总书记在京召开科学家座谈会议， 强调经济社会发展和民生改 善比以往任何时候都更加需要科学技术解决方案， 要坚持面向世界科 技前沿、面向经济主战。