从产品进化维度看智能制造

       产品是制造企业的生命线。企业的进化首先在于产品的不断进化。

　　1. 智能产品的技术要素

　　智能产品至今没有一个严格的定义。“智能”一词，从最初颇为学术的概念，到今天在商家引导下民众心目中的“智能”恐怕早已滥用了。好像一个产品，加一个遥控，或者加上Wi-Fi，做个手机App，就可以冠之以“智能”。本文中的智能产品概念，不妨游走于雅俗之间。

　　智能产品：通过数字和智能技术的应用而呈现某种智能属性(计算、感知、识别、存储、记忆、互联、呈现、仿真、学习、推理……)的产品。

　　此定义意味着，一个智能产品应该具备下述能力中一部分：对外部世界的感知能力、记忆和计算能力、学习和自适应能力、行为决策能力、执行控制能力等。一

　　般来说，人工智能分为计算智能、感知智能和认知智能3个阶段。

　　第一阶段为计算智能，是指通过快速计算获得结果而表现出来的一种智能。

　　第二阶段为感知智能，即视觉、听觉、触觉等感知能力。

　　第三阶段为认知智能，即能理解、会思考。认知智能是目前机器与人差距最大的领域，让机器学会推理决策且识别一些非结构化、非固定模式和不确定性问题异常艰难。

　　一般而言，一个智能产品(此处非指纯软件的智能产品)往往包括物理部件、智能部件、互联部件和软件。

　　物理部件包括机械和电器零部件，如机器人的手臂、手爪、减速器、电机等。

　　智能部件通常指传感器(尤其微传感器)、微处理器、MEMS器件、数据储存装置、控制器等。图1显示汽车上部分传感器的应用。

　　图1 汽车应用的部分传感器(来源：刘胜)

　　互联部件指互联网接口、天线、联通产品的网络以及远程服务器运行并包含外部操作系统的产品云等。图2中，智能互联已经在汽车中开始应用，如在线娱乐、车载社交、交通动态信息等等。

　　图2 汽车电子(来源：刘胜)

　　软件部分自然是智能产品所必不可少，一般包括内置操作系统、数字用户界面、计算优化等。多数智能产品中都含有嵌入式软件，有些看起来依赖智能部件的功能(如感知)还是需要软件支撑。

　　值得注意的是，汽车中用的互联部件、智能部件以及软件都属于汽车电子产品。据统计，当前70%的汽车创新来自汽车电子，60%的汽车电子创新属于软件创新。

　　2. 智能产品的目标功能进化

　　产品的进化主要表现在功能的进化。而功能的进化首先表现在目标功能的进化。

　　1)目标功能的强化、深化

　　这是开发者最容易想到的。围绕产品的元功能(最基本的目标功能)目标，通过数字-智能技术应用，提高效率、质量等。例如，FANUC系统以提高机床控制智能化为方向，在其新系统0iMF上标配了智能化功能群，包括智能重叠控制、智能进给轴加减速、智能主轴加减速、智能自适应控制、智能反向间隙补偿、智能机床前端点控制、智能刚性攻丝等，如图3所示。

　　图3 FANUC公司智能化功能群

　　2)目标功能扩展

　　很多情况下，增加一些与元目标有联系、但并非直接属于元目标的功能，对于产品进化也是有意义的。这里以海尔分区洗双滚筒洗衣机(见图4)为例进一步说明。

　　图4 海尔分区洗双滚筒洗衣机(来源：海尔)

　　随着生活水平不断提高，人们卫生意识逐渐加强，智能化的分类洗涤成为消费者洗衣的新需求。用户当然可以用一台洗衣机分几次洗涤，也可以买两台相互独立的洗衣机同时洗涤，但都不理想。海尔发明了分区洗双滚筒，将两个筒连接在一起，通过独有的双筒互平衡、双悬挂支撑减振等技术满足用户分类洗涤的时代需求;通过水重用技术实现节水节能;通过智能分水技术实现两个筒独立无交叉健康用水;通过滚筒下排水技术，实现洗涤排水无残留和洗衣机内部环境和下水道环境的隔绝来确保洗衣机内部环境的清洁;通过双喷淋等技术避免洗涤的污渍残留和细菌滋生产生的二次污染，体现了对用户健康的呵护。通过柔护内筒、摇篮柔洗、双模控制、智能专属洗和DD无霍尔变频调速静音、节能技术，实现对高档衣物的轻柔呵护。

　　装备产品目标功能扩展的最好例子莫过于装备的运行维护。传统的装备设计中并不考虑运维问题，也正是因为数字-智能技术的发展，近20年引起人们高度重视。运行维护需要通过对装备的自动监测而预测未来的状态，GE在航空发动机叶片上装很多传感器，飞机飞行时传感器获得大量的数据，装备之外有一“健康保障系统”，通过大数据分析判断发动机的运行状态，是否需要维护。每台发动机的信息联网，机器联网的一个好处是学习效果。每台机器的操作经验可以聚合为一个信息系统，以使得整个机器组合加速学习，而这种加速学习的方式是不可能在单个机器上来实现的。

　　一个产品的元目标功能的扩展，需要设计开发者对用户需求的细微关注和想象。不管是装备还是人们生活中的用品，设计开发人员都需要深入实际，细微观察了解进一步提升产品性能的需求。不仅如此，还需要想象用户的潜在需求(用户自己尚未意识到的需求)。在此前提下，通过新技术的应用扩展元目标功能，使产品快速高质量地进化。

　　审视产品的元目标功能有无可能通过数字-智能技术的应用而扩展——可能是产品创新的开始。

　　3)目标功能边界的改变

　　只要对生活中的工业产品稍加细心的观察，可以感觉到某些产品和它最初进入我们生活之中的形象已大为改观，甚至可以发现某些产品的元目标似乎模糊了。

　　从手机的发展历程可以看出，它的功能在不断进化。从一开始的电话、通信工具变成今天人们生活都难以离开的、能够显示某个人特定存在的物品。数字-智能等先进技术的应用，包括众多的App，不断赋予手机新的功能。当手机能够摄像、导航、付费、购物、远程控制、社交……正如谷歌技术总监、首席未来学家雷·库兹韦尔(RayKurzweil)所言：我把这台微小的安卓手机戴在皮带上，虽然它还不在我的物理身体内，但这种内外之别只不过是人为的区分罢了。它已经成为我之为我的一部分——不仅是这台手机本身，也包括它与云端的连接，以及我能在云端接入的一切资源。虽然说汽车的功能远不只是代步了，但毕竟人们还可以认为“代步”是汽车最主要的目标功能。电话是手机初始的元功能，但今天我们还能如此认为吗?今天有的人一天花在手机上的时间达几个小时，而真正用于电话的时间可能只有几分钟。既如此，当初那个初始的元功能“电话”还是手机最主要的目标功能吗?

　　人们不知不觉地发现，本来完全不同类型产品的某些功能被移到手机上，手机的某些功能(如照相)本来是另外行业产品的功能。手机的功能边界在哪里?

　　产品的目标功能边界在哪里?——数字-智能技术让你重新审视!

　　手机现象告诉我们，人们可以利用各种先进技术(尤其是数字化、网络化、智能化技术)赋予某一产品全新的功能，突破产品原来的功能边界。这一现象也给产品设计开发者以启示，

　　数字-智能技术等能够使产品以“功能跨界”的方式进化!

　　3. 智能产品的基础功能要素

　　不同类型的产品满足不同的、特定的目标功能诉求，特定的目标功能成千上万，相互迥异。但殊异的目标功能却是由一些基础的技术方案或器件去实现，某种意义上，这些基础技术方案或器件也完成一定的功能，如感知、控制等，只不过这些功能只是实现目标功能的手段。

　　1)感知

　　微处理器芯片持续发展已经达到一个转折点，仪器仪表的成本持续下降。尤其是近些年来MEMS(微电子机械系统)器件的成熟，使微传感器在很多设备和产品上(如汽车)得到应用，大大提升了产品主动感知的能力。图5是华中数控把“心电图”概念用于数控机床的监测与控制，主要手段是通过测量主轴电流。

　　图5 数控加工“心电图”(来源：华中数控)

　　现在很多装备产品，尤其是大型设备，需要考虑运维，其基础便是状态感知。装备需要告知自身的状态，所谓“聪明的产品会说话”，正在进行什么工作?需要用户协同做什么?运行状态如何?通过主动感知从而使设备能以一个比过去更经济更高性能的方式运行。

　　2)控制

　　控制是多数智能产品都具有的基础功能。经典的自动控制此处不再赘述。下面简单介绍智能产品中常见的智能控制形式。

　　(1)补偿控制：在智能感知的基础上，基于检测到的误差，实施相应的补偿。补偿对象可以是综合的，如温度变化、振动、刀具磨损等引起加工尺寸偏差，最终施加的控制可直接针对尺寸。需要注意的是，通过一定的模型，可以实施预测补偿控制。这才是真正有智能意义的补偿控制。

　　(2)远程控制：有些设备需要远程操作，如在危险场地工作的机器人，人可以远程控制，或者人机协同控制。目前很多家电的智能控制就包含远程控制功能，如对灯光照明进行场景设置和远程控制，家用电器(如电饭煲、空调)的远程控制等。

　　(3)交互式智能控制：可以通过语音识别技术实现智能家电(如彩电)的声控功能;通过各种主动式传感器(如温度、声音、动作等)实现智能家居的主动性动作响应。

　　(4)环境自动控制：一般的空调系统，都带有环境温度自动控制。有的企业因为精密加工的需要，希望车间温度恒定在某一范围，这就需要相应的环境温度控制措施。另外，车间货物的进出也会影响环境温度，仅靠一般的空调自动控制系统很难满足要求，需要另外采取特别措施。

　　3)互联

　　微电子、物联网、无线等技术飞速发展，导致对互联的需求越来越强烈。生产设备之间、设备与产品、设备与人、虚拟和现实、万物之间都需要互联，无线通信、物联网(internet of everything，IoE)是基本手段。

　　用于互联的元器件进化非常快。如3D打印技术的出现使人们重新思考天线和电磁元件的制造。图6是应用多工艺3D打印(multiprocess 3D)技术把导线、网格、金属箔片嵌入到一个元件中以消除绝缘和导体结构受空间条件限制的影响，这样可以随意地制造把绝缘体和导电体交织在一起的、带有复杂网格拓扑结构的元件。而且这样制造的天线性能胜过传统方法制造的天线。

　　(a)圆柱形天线 (b) 阿基米德线天线 (c) 多平面天线

　　图6 通过多工艺3D打印技术制造的嵌入天线的元件

　　企业越来越关注测控网络的无线化。如在石化领域，工厂需要基于低成本无线技术的定位与跟踪以及工厂无线测控网络与Internet的融合等技术。在石化工业的生产线上，为了保证生产质量、绿色以及安全，必须对很多节点上的参数进行监测。围绕着石化工业现场超大规模传感器节点的互联互通、异构感知网络信息集成与应用，必须解决超大规模传感器的高可靠和动态组网、工厂测控网络的无线化、跨尺度的感知信息融合、工业低成本无线定位与跟踪、工厂无线测控网络与Internet融合等问题。除了保证生产质量和效率之外，互联有助于设备预测性维护、物流跟踪管理等目标的实现。

　　日本小松(KOMATSU)把互联的思想用于其工程机械产品。通过安装在工程机械上的 GPS 和各种传感器，对机械当前所处位置、工作时间、工作状况、燃油余量、耗材更换时间等数据进行收集，并使用卫星或移动网络等通信方式，最终通过互联网发送到日本小松服务器上，如图7所示。他们可以根据收集的数据，实时监控车辆运行情况;对用户的使用习惯进行分析并建议，从而降低油耗;由于所有的设备都是互联的，他们对大数据进行分析，还可用于预测判断未来挖掘机市场的需求从而调整生产计划。

　　图7 小松数字化机联网KOMTRAX

　　互联已经成为消费品中用得越来越多的基础功能。通过智能感知与移动互联网结合，产品可以与用户交互，如前面提到的扫地机器人。

　　4)记忆

　　记忆、识别和学习都是某些智能产品所具有的功能，从学术上讲都属于人工智能范畴的内容。关于记忆、识别和学习，这里只作粗浅的介绍，详细方法可参阅相关的人工智能文献。

　　人们日常生活中使用的智能手机就已经具有初步的记忆功能。如在手机上搜索什么，之后它能向用户自动推送他常常使用的搜寻。这就说明它留下了记忆。当然这只是最简单的记忆功能。复杂的记忆是与学习联系在一起的。不能把记忆简单理解成存储，记忆是为了能够有效回忆。记忆需要存储，但存储并非一定带来记忆。人工智能中有一些记忆方法，如长短期记忆网络，由被嵌入到网络中的显性记忆单元组成，以记住较长周期的信息;弹性权重巩固算法，目的是让机器学习、记住并能够提取信息，在一个需要记忆的新任务中把每个事件连接所附加的保护(为了记忆)比作弹簧，弹簧的刚度(stiffness)，也就是连接的保护值正比于其连接的重要程度。还有其他一些记忆方法，读者可参阅某些人工智能文献。

　　5)识别

　　识别的内容很多，文字识别、语音识别、图像识别……一些简单的识别技术已经走进我们的生活。如手机上的“全能扫描王”能够把图片上的文字进行识别，翻译成可以处理的word文字;语音识别在家用电器中多有应用;图像识别在工业场景中的应用也日渐增多。这里仅简单介绍通过机器视觉识别产品或工艺缺陷。

　　利用计算机视觉模拟人类视觉的功能，对采集的实物图像进行处理、计算，进而作出相应的判断。随着视觉技术的发展，人工检测的精度已经远逊于机器视觉检测。产品的表面缺陷检测是机器视觉检测应用最广的一部分，其检测的准确程度直接影响产品质量。机器视觉检测技术已被广泛用于产品或工艺的缺陷检测中。如用视觉体系检测电子部件的缺陷或针脚的偏移，发现检查安装错误等。华星光电公司与腾讯合作,对面板海量图片进行快速学习与训练, 实现机器自主质检,分类识别准确率88.9%,节省人力60%。据前瞻产业研究院的数据, 中国每天在产线上进行目视检查的工人超过350万,但人工检测准确度不高，而且强度大。尤其未来工业高清视频经过5G和边缘计算与中心云相连,结合AI能力,其识别能力将大大提高。可见，此技术的应用前景之广阔。

　　另外，随着智能制造的进一步推进，智能工厂甚至无人工厂是未来的发展趋势。无人化则更离不开机器视觉识别。

　　6)学习

　　某种意义上说，学习是智能最重要的标志。真正意义上的智能产品在于是否具有学习功能。

　　华中科技大学李德群教授等把智能技术用于塑料注射成形的工艺及装备，取得非常好的效果。根据注塑产品典型外观缺陷，如飞边、短射、划痕，构建其专有卷积神经网络结构，从大样本中提取样本图像初级特征(如边缘、纹理等)，组合形成高级缺陷特征，解决了模板匹配等常规检测方法漏检、误检率大的问题，大幅提高了产品自动检测中的缺陷识别率。他们发明成形过程数据的自编码特征提取模型，采用自稀疏编码与卷积神经网络结合的无监督学习，克服了注射成形多工序批次过程数据时序相关、维度高的难题，实现了成形过程特征的降维。此外，应用产品质量统计模式分析方法，实现了生产过程监控。图8为注塑产品缺陷的深度学习与质量控制。

　　图8 产品缺陷的深度学习技术(李德群提供)

　　特别需要强调的是，智能产品的基础功能要素，尤其是记忆、识别和学习，应该充分利用开源软件。如faceai是一款入门级的人脸、视频、文字检测以及识别的项目，能够实现的功能有：人脸检测、识别(图片、视频)轮廓标识，头像合成(给人戴帽子)，数字化妆(画口红、眉毛、眼睛等)，性别识别，表情识别(生气、厌恶、恐惧、开心、难过、惊喜、平静等七种情绪)，视频对象提取，图片修复(可用于水印去除)，眼动追踪(待完善)等等。教程是入门级的，通俗易懂，读者不妨延伸阅读。工程中的很多项目，其识别难度还不如人脸识别。

　　2018年6月25日，Linux 基金会，集结世界顶级开发者的非营利开源组织，宣布腾讯成为基金会的最新白金会员。在开源领域，腾讯的贡献正逐步增长，日益成为社区活跃一员。