從1950年圖靈發(fā)出“機器會思考嗎？”之問，到如今技術與產業(yè)生態(tài)蓬勃發(fā)展，人工智能（AI）經過數十年的演進，正呈現(xiàn)出深度學習、跨界融合、人機協(xié)同、群智開放、自主操控等新特征，并已成為引領新一輪科技革命和產業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術和核心驅動力量。

為推動AI技術與實體經濟深度融合，尋找智慧工業(yè)更優(yōu)解，促進傳統(tǒng)流程型制造業(yè)智能化轉型升級，中新國際聯(lián)合研究院和廣州博依特智能信息科技有限公司（下稱“博依特科技”）共同發(fā)起首屆“博依特杯”中新大學生工藝AI建模大賽。

由“量”轉“質” 流程型制造業(yè)轉型發(fā)展之困

據工信部數據，自2010年以來，我國制造業(yè)增加值已連續(xù)12年位居世界第一。產能擴張總有盡頭。當前，我國制造業(yè)已經完成了“量的積累”階段，正在進入“質的提升”階段。然而，質的提升不可一蹴而就。尤其在流程型制造業(yè)，很多行業(yè)如造紙、陶瓷、玻璃、水泥、食品、鋼鐵等都具有上百年發(fā)展史，且都關乎國計民生，如何讓這些百年行業(yè)歷久彌新，同時適應新時代的新要求，都是發(fā)展中所面臨的問題。

綜合來看，當前正處于由“量”轉“質”的新階段，流程型制造業(yè)主要面臨三大挑戰(zhàn)。一是制造業(yè)人力資源的匱乏和整體素質的下降。隨著制造業(yè)對年輕人吸引力下降，產業(yè)工人缺口大；有經驗的老師傅離休退崗，大量未經數字化沉淀的老師傅經驗難以傳承，也會給新的生產過程帶來更多不確定性。

二是原料品質影響產品質量穩(wěn)定性。流程型制造業(yè)的原料是自然資源，不僅來源非常多元，而且成分也是波動的。如何用有效組分不確定的原料生產出標準化、性能均一的產品，是行業(yè)面臨的又一挑戰(zhàn)。

三是“雙碳”目標帶來節(jié)能降碳新要求。在“雙碳”發(fā)展目標之下，流程型制造業(yè)作為“高耗能、高排放”大戶，如何實現(xiàn)綠色、節(jié)能、降碳，是一道必答題。

然而，這并非沒有破局之道。隨著AI技術發(fā)展日漸成熟，“工業(yè)+AI”的應用已成為破解這些困局的解藥。

工業(yè)+AI讓百年行業(yè)煥活新生

當前，以智能化為核心的產業(yè)變革正在不斷蔓延，隨著人們對于人工智能技術研究的深入，工業(yè)領域可解問題的性能與邊界也在快速擴展。時代的發(fā)展給流程型制造業(yè)帶來了新工具——工藝AI（工藝大腦），并已逐步成為推動其智能化、綠色化轉型升級的關鍵燃料。

何為「工藝AI」？

「工藝AI」是工業(yè)AI中的一種品類，更聚焦于流程工業(yè)中生產工藝的調優(yōu)。流程工業(yè)是用天然原材料來制造標準化的產品，其原料和生產工藝具有多變量、非線性、大滯后、工藝機理復雜、部分質量參數不可在線測量、產量大、基于人工經驗等特點。流程工業(yè)質量穩(wěn)定的根在于工藝，但人是不確定性最強的一個要素。如何傳承老師傅的工藝，并做到大規(guī)模能力復制和生產優(yōu)化？

由此，「工藝AI」技術應運而生?！腹に嘇I」聚焦于流程型制造業(yè)，基于工業(yè)知識，「工藝AI」將工業(yè)機理模型與機器學習的算法相結合，在真實的工業(yè)場景中，通過對復雜的物理化學過程進行模擬和優(yōu)化，將人工經驗固化為模型等方式，形成可規(guī)模化復制的資產，協(xié)助企業(yè)優(yōu)化決策和智能控制。并且，也通過算法和工業(yè)智能的方式將老師傅們解放出來，讓其從事更具創(chuàng)意的工作，新來的操作工也能像專家一樣操作。

如今，在「工藝AI」的賦能下，不僅流程型制造業(yè)所面臨的人工經驗難傳承、產品質量難保證以及節(jié)能降碳壓力大等難題正在迎刃而解，造紙、玻璃、陶瓷等這些歷經百年的行業(yè)也正在煥發(fā)新的生機。

在造紙行業(yè)，維達集團攜手博依特科技在生產優(yōu)化調度、紙頁質量預測、生產操作最佳實踐方面進行「工藝AI」的實踐，大大解決了規(guī)?；瘡椭坪蜕a優(yōu)化難題。當前，博依特科技的產品已覆蓋應用至維達11個生產基地、58條紙機生產線和8條護理用品線，生產效率提升10%，相當于增加了一個虛擬工廠的產能。

在玻璃行業(yè)，南玻集團采用“博依特云橋工業(yè)互聯(lián)網平臺”搭建起南玻玻璃生產工業(yè)大數據平臺，并成功研發(fā)玻璃行業(yè)多個突破性的「工藝AI」模型。通過“數據+算法模型”，將“老師傅經驗”轉化為“數字語言”，系統(tǒng)能自動精確計算各配方加入量，使配合料組分穩(wěn)定率提高十幾倍，大大解決了質量不穩(wěn)定和成品率低的問題；

另外，在玻璃氣泡問題上，通常是發(fā)現(xiàn)質量異常之后再進行處置，南玻通過上線博依特科技的氣泡預測模型，可以通過抓取各項生產關鍵參數及生產動作事件，綜合評估造成異常的參數，提前3小時預測玻璃氣泡數量，準確性高達82%，還能推薦工藝優(yōu)化參數。

南玻集團上線氣泡預測模型

工藝AI建模大賽?尋找智慧工業(yè)更優(yōu)解

一個個實踐表明，當下，「工藝AI」技術在推動流程型制造業(yè)可持續(xù)、綠色化及高質量發(fā)展中逐漸發(fā)揮越來越重要的作用。

然而，推動「工藝AI」技術的創(chuàng)新，不僅需要行業(yè)企業(yè)、廠商的積極推動，更需要時代年輕力量的深度參與，才能為傳統(tǒng)行業(yè)轉型升級提供源源不斷的創(chuàng)新活力和動力。

為此，中新國際聯(lián)合研究院和博依特科技于2022年共同發(fā)起首屆“博依特杯”中新大學生工藝AI建模大賽，致力于通過「工藝AI」技術幫助行業(yè)解決最迫切的生產難題及痛點。

本次大賽是面向中國、新加坡兩國在校大學生的實踐類科技競賽活動，以“尋找智慧工業(yè)的更優(yōu)解”為主題，致力于用大數據、人工智能等技術發(fā)展行業(yè)最佳實踐，攻堅流程型制造業(yè)“卡脖子”技術難關，加速行業(yè)實現(xiàn)數智化、綠色化轉型升級。參賽人員將結合實際工業(yè)場景開發(fā)AI建模方案，參與行業(yè)革新，驅動產業(yè)變革。

大賽邀請多位大數據與人工智能、計算機、工業(yè)互聯(lián)網領域知名院士、專家學者及制造業(yè)工藝專家組成大賽智庫專家評審團，進行賽事指導、決賽評審，并為大賽觀點輸出及產學研深度融合提供全程支撐。

編輯：黃飛