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化工智能制造的方向 | 人工智能并不靠谱

导读: 这两年,由于人工智能在某些领域 (并非是工业领域)的突出表现,有些人开始乐观起来,觉得中国在要通过“互联网+”和人工智能实现制造业、工业化的弯道超车。真的会有这么乐观吗?

这两年,由于人工智能在某些领域 (并非是工业领域)的突出表现,有些人开始乐观起来,觉得中国在要通过“互联网+”和人工智能实现制造业、工业化的弯道超车。真的会有这么乐观吗?

2007年我在写博士毕业论文时,第一章绪论的第一句话就是,“《十六大报告》(2002)中明确提出‘以信息化带动工业化,以工业化促进信息化’”。 后来十七大(2007)提出:“工业化和信息化融合”; 为这个两化,国家在2008年还组建了“工业和信息化部”,说明国家对这个发展战略问题有深刻的认识和重视。再后来十八大(2012)提出:“两化深度融合”。直到现在如火如荼的智能制造热潮中,两化融合仍然是工信部的“立部之本”。十几年过去了,还在不断地提两化,说明这件事情并不容易,推进并不如政府想的那么顺利。

目前智能制造离散行业谈的很多,但化学工业的智能制造谈的却很少。那么,化工智能制造,到底朝哪个方向发展呢?

化工早已在自动化快道上

化学工业早已实现初级智能系统--自动化控制。由于化工过程的连续性和装置的大型化,且装置投资巨大(动辄数十亿上百亿的投资),化工行业(包含炼油、石油化工)很早就对过程自动化提出非常高的要求,在上世纪70年代就开始采用DCS用于过程控制。自动化提高了化工生产的稳定性、安全性,也很容易提高工厂的利润率(提高利润是是市场经济环境下企业采用新技术的直接动力)。目前的技术水平可以让化工生产80%以上生产车间和操作实现无人化,主要在一些涉及固体的处理和输送上做到自动化还比较困难。大型化工装置生产车间无人化是正常现象,依靠泵、压缩机实现物料在密闭管道系统中的流动,依靠各种温度、压力、液位、流量控制实现物质和能量在各个操作单元的自动运行。

技术上可行或最优,并不表示经济效益最优。特别是一些小装置,完全采用自控系统系统单位成本高;当人力成本低时,宁愿采用人工操作。所以现实世界的化工行业的自动化率是由技术水平、经济效益(投资成本、人力成本)共同决定。

传统AI不适合化学工业

传统的人工智能(大数据、机器学习)的核心是对历史数据归纳提取规则,从而对未来预测。其理论基础是:运行数据包含了系统的所有重要隐藏信息,无须研究问题机理,可以直接从数据挖掘出系统的规律和知识。

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