楊濤*, 易新蕾, 盧紹文 Krl H.J ohnsson , 柴天佑

a S tate Key Laboratory of S ynthetical Automation for Process Industries, Northeastern University, S henyang 110819, China

b S chool of Electrical Engineering and Computer S cience, KTH Royal Institute of Technology, S tockholm 100 44, S weden

1.引言

制造業(yè)主要有兩種類型：一種是離散工業(yè)，包括機(jī)械設(shè)備制造業(yè)；另一種是流程工業(yè)，以石油化工、冶金、建材、能源等重要原材料工業(yè)為代表。制造業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)必不可少的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，是支撐經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長和世界經(jīng)濟(jì)的重要力量。離散制造是一個(gè)物理過程，產(chǎn)品可以單獨(dú)計(jì)算，因此容易將制造過程數(shù)字化。離散制造更強(qiáng)調(diào)滿足個(gè)性化的需求和柔性制造，但是，流程工業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營方式具有較為明顯的不容易數(shù)字化的特點(diǎn)。例如，原料的選取往往不同，而生產(chǎn)過程通常也會涉及不同的物理以及化學(xué)反應(yīng)，涉及的機(jī)理較為復(fù)雜。對于流程工業(yè)來說，生產(chǎn)過程是連續(xù)的，不能停止的，過程中任何一個(gè)環(huán)節(jié)出錯(cuò)，都會直接影響整條生產(chǎn)線以及成品的質(zhì)量。由于流程工業(yè)過程中對原材料、生產(chǎn)設(shè)備、工藝參數(shù)等無法實(shí)時(shí)測量或檢測。流程工業(yè)的上述特點(diǎn)表現(xiàn)為測量難、建模難、控制難和優(yōu)化決策難。

經(jīng)過幾十年的發(fā)展，我國的制造行業(yè)已經(jīng)有了跨越式的進(jìn)步，整體行業(yè)規(guī)模迅速提高，整體實(shí)力不斷變強(qiáng)。目前，中國是世界上門類最齊全、規(guī)模最大的制造業(yè)國家，也是世界上唯一一個(gè)在聯(lián)合國工業(yè)分類中包含所有工業(yè)類別的國家[1?2]。我國制造業(yè)面臨的主要問題是能耗高、資源消耗高、產(chǎn)品附加值低、環(huán)境污染嚴(yán)重。因此，要實(shí)現(xiàn)制造過程的高效化與綠色化。高效化的涵義是在市場或原材料可能發(fā)生變化的情況下，實(shí)現(xiàn)整個(gè)生產(chǎn)過程的產(chǎn)品質(zhì)量、產(chǎn)量、成本、消耗等綜合生產(chǎn)指標(biāo)的優(yōu)化調(diào)控。高效化會帶來產(chǎn)品的高績效和高附加值，同時(shí)使企業(yè)的利潤最大化。綠色化指的是對能源和資源的有效利用，通過盡可能降低能源和資源的消耗，實(shí)現(xiàn)污染物零排放以保護(hù)環(huán)境[3?7]。

智能制造已成為提升制造業(yè)整體競爭力的核心技術(shù)，人工智能（Artificial intelligence,AI）技術(shù)已成為制造業(yè)發(fā)展的重要趨勢。例如，通用人工智能技術(shù)首次被證明適用于復(fù)雜工業(yè)場景中的診斷和預(yù)測問題[8?9]。人工智能技術(shù)加速了智能制造的發(fā)展[10?13]。智能制造的發(fā)展趨勢如圖1所示[14]。

以機(jī)械技術(shù)為基礎(chǔ)的蒸汽機(jī)和反饋調(diào)速器的出現(xiàn)引發(fā)了第一次工業(yè)革命；電力和基于電氣技術(shù)的控制系統(tǒng)的出現(xiàn)引發(fā)了第二次工業(yè)革命；可編程邏輯控制器（Program‐mable logic controller,PLC）和集散控制系統(tǒng)（Distributed control system,DCS）的出現(xiàn)引發(fā)了第三次工業(yè)革命。從這三次產(chǎn)業(yè)革命中可以看出，發(fā)展高效的新能源和信息技術(shù)是改變工業(yè)生產(chǎn)方式和提高工業(yè)競爭力的關(guān)鍵。當(dāng)蒸汽和電力成為能源時(shí)，蒸汽機(jī)和發(fā)電設(shè)備就必須使用控制系統(tǒng)。反饋控制技術(shù)使機(jī)械調(diào)速器可以控制蒸汽動(dòng)力機(jī)械縫紉機(jī)的速度，而反饋控制技術(shù)和邏輯控制技術(shù)使電氣控制系統(tǒng)可以控制電動(dòng)屠宰場輸送帶的穩(wěn)定運(yùn)行。通過計(jì)算機(jī)技術(shù)和控制技術(shù)的緊密結(jié)合而發(fā)明的PLC 和DCS 技術(shù)，極大提高了大規(guī)模生產(chǎn)線的自動(dòng)化程度。

當(dāng)前，隨著人工智能、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的快速發(fā)展，我們正處于第四次工業(yè)革命時(shí)期。發(fā)達(dá)國家實(shí)施工業(yè)化戰(zhàn)略，加強(qiáng)制造業(yè)創(chuàng)新，以重塑制造業(yè)新的競爭優(yōu)勢。一些發(fā)展中國家也在加快規(guī)劃和戰(zhàn)略，積極參與全球產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力再分工，以在新一輪產(chǎn)業(yè)競爭中尋求有利地位[7,15]。發(fā)達(dá)國家利用其在信息技術(shù)領(lǐng)域的巨大優(yōu)勢，加快建立智能制造業(yè)。例如，2016 年10月，美國國家科學(xué)技術(shù)委員會制定的《國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略計(jì)劃》指出，人工智能可以用于改善制造流程，提高整個(gè)產(chǎn)品制造過程的靈活性[16]。2018年5月，美國白宮舉辦了美國工業(yè)人工智能峰會，參會人員策劃組織了特定行業(yè)的會議，分享了行業(yè)領(lǐng)袖通過使用人工智能技術(shù)增強(qiáng)美國勞動(dòng)者勞動(dòng)能力的新方法[17]。美國國家科學(xué)基金會（National Science Foundation,NSF）也表示，人工智能有潛力改變美國工業(yè)的各個(gè)方面，并為先進(jìn)制造業(yè)創(chuàng)造新希望[18]。2020年8月，美國國家科學(xué)基金會人工智能研究院發(fā)布了一個(gè)新的資助機(jī)會，重點(diǎn)關(guān)注八個(gè)主題，其中動(dòng)態(tài)系統(tǒng)人工智能研究所是其中之一。動(dòng)態(tài)系統(tǒng)人工智能研究所支持基礎(chǔ)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)理論、算法，以及實(shí)時(shí)傳感、學(xué)習(xí)、決策和預(yù)測的相關(guān)工程和科學(xué)研究及教育，以引領(lǐng)安全、可靠、高效的人工智能發(fā)展[19]。美國2020財(cái)年和2021 財(cái)年的研發(fā)預(yù)算強(qiáng)調(diào)，為了確保美國在科學(xué)技術(shù)發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)新處于全球領(lǐng)先，應(yīng)優(yōu)先考慮智能和數(shù)字化制造，尤其是針對機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)[20?21]。在工業(yè)4.0之后，2017年9月，德國啟動(dòng)了“學(xué)習(xí)系統(tǒng)”的開發(fā)和應(yīng)用，以確保未來工作和生產(chǎn)更加靈活和高效[22]。2018 年11 月，德國聯(lián)邦政府宣布了人工智能戰(zhàn)略，強(qiáng)調(diào)人工智能是促進(jìn)工業(yè)過程智能監(jiān)控、管理和控制的關(guān)鍵組成部分及必不可少的驅(qū)動(dòng)因素，從而將工業(yè)4.0提升到下一個(gè)水平[23]。此外，英國公布《英國工業(yè)2050戰(zhàn)略》，日本提出《i-Japan 戰(zhàn)略2015》，韓國推出《制造業(yè)創(chuàng)新3.0戰(zhàn)略》。面對第四次工業(yè)革命帶來的全球產(chǎn)業(yè)競爭的新調(diào)整，中國工程院“新一代人工智能引領(lǐng)下的智能制造研究”課題組發(fā)表題為《中國智能制造發(fā)展戰(zhàn)略研究》的研究報(bào)告。該報(bào)告提出了標(biāo)志我國智能制造進(jìn)入第二階段（2025—2035）的新一代智能制造是使中國的智能制造技術(shù)和應(yīng)用水平走在世界前列[24?25]。

圖1.第一、二、三、四次工業(yè)革命路線圖（源自文獻(xiàn)[14]）。

智能制造成為提升制造業(yè)整體競爭力的核心技術(shù)。智能制造是中國實(shí)現(xiàn)制造強(qiáng)國的主攻方向[7,26]。為了實(shí)現(xiàn)流程工業(yè)的跨越式發(fā)展（即從較低的技術(shù)水平躍升至較高的技術(shù)水平，同時(shí)跳過中級水平），需要將智能制造與流程工業(yè)的特點(diǎn)和目標(biāo)相結(jié)合；充分利用大數(shù)據(jù)，將人工智能、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、建模、控制、優(yōu)化等信息技術(shù)與流程工業(yè)物理資源深度融合；開發(fā)各種新功能來實(shí)現(xiàn)智能制造的目標(biāo)[13,27?30]。為了使工業(yè)人工智能和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在流程工業(yè)智能制造中發(fā)揮不可替代的作用，加速我國制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的發(fā)展進(jìn)程，本文以流程工業(yè)智能制造生產(chǎn)全流程為應(yīng)用場景，闡述了智能制造對流程工業(yè)的意義，提出了新的研究方向和研究方法。

2.流程工業(yè)生產(chǎn)全流程決策、控制、運(yùn)行管理現(xiàn)狀分析

流程工業(yè)生產(chǎn)全流程的決策、控制和運(yùn)行管理現(xiàn)狀如圖2[13]所示。流程企業(yè)普遍采用由企業(yè)資源規(guī)劃（enter‐prise resource planning, ERP）、制造執(zhí)行系統(tǒng)（manufac‐turing execution system, MES）和過程控制系統(tǒng)（process control system, PCS）組成的三層結(jié)構(gòu)。企業(yè)經(jīng)理利用ERP系統(tǒng)得到生產(chǎn)過程各設(shè)備的參數(shù)，然后根據(jù)自身積累的經(jīng)驗(yàn)和知識，對產(chǎn)品綜合生產(chǎn)指標(biāo)（產(chǎn)品質(zhì)量、能耗和成本等）的目標(biāo)值范圍做出決定。生產(chǎn)部門經(jīng)理利用MES 得到生產(chǎn)信息，然后通過自己積累的專家經(jīng)驗(yàn)來決定生產(chǎn)制造全流程的生產(chǎn)指標(biāo)目標(biāo)值范圍。運(yùn)行管理者和工藝工程師通過PCS獲得運(yùn)行條件，通過感官（即視覺、聽覺和觸覺）獲得具體信息，再根據(jù)自己積累的經(jīng)驗(yàn)和知識做出決定，以反映實(shí)際生產(chǎn)過程中產(chǎn)品質(zhì)量、能耗和成本等運(yùn)行指標(biāo)的目標(biāo)值范圍，然后操作人員根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)和知識決定PCS的控制命令。PCS通過控制整個(gè)制造和生產(chǎn)過程，使受控過程的輸出跟蹤控制指令，以提高產(chǎn)品的運(yùn)行指標(biāo)并且保證整條生產(chǎn)線的生產(chǎn)指標(biāo)在期望的目標(biāo)值范圍內(nèi)[31?32]。

雖然大部分企業(yè)已經(jīng)部署了三層架構(gòu)系統(tǒng)或MES 和PCS的兩層架構(gòu)系統(tǒng)，但這些系統(tǒng)主要是用來實(shí)現(xiàn)信息集成和管理功能[32]。企業(yè)目標(biāo)（即利潤、環(huán)境保護(hù)等）、資源規(guī)劃與調(diào)度、運(yùn)行指標(biāo)、生產(chǎn)指令、控制指令等，仍由知識工作者根據(jù)其知識和經(jīng)驗(yàn)決策。然而，知識工作者無法實(shí)現(xiàn)企業(yè)目標(biāo)、生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度的一體化優(yōu)化決策，也無法實(shí)現(xiàn)ERP與MES的無縫集成與優(yōu)化。圖3[13]描繪了流程工業(yè)生產(chǎn)全流程的決策、控制和運(yùn)行管理，可以將其視為人-信息-物理系統(tǒng)（human-cyber-physical system）[33]。操作員通過信息系統(tǒng)取得生產(chǎn)信息，并通過人的視覺、聽覺和觸覺獲得多源異構(gòu)的生產(chǎn)信息。再利用大腦的學(xué)習(xí)、認(rèn)知、分析、決策能力，結(jié)合自身的經(jīng)驗(yàn)和知識，對綜合生產(chǎn)指標(biāo)、整個(gè)制造和生產(chǎn)過程的生產(chǎn)指標(biāo)、操作指標(biāo)和控制系統(tǒng)指令進(jìn)行決策。

圖2.流程工業(yè)生產(chǎn)全流程的決策、控制和運(yùn)行管理現(xiàn)狀（源自文獻(xiàn)[13]）。

由于人無法及時(shí)準(zhǔn)確地感知?jiǎng)討B(tài)變化的運(yùn)行條件，因此很難實(shí)現(xiàn)整個(gè)制造和生產(chǎn)過程的全局優(yōu)化[34]。而且，人類行為已經(jīng)成為制造流程發(fā)展的瓶頸[35]?？偟膩碚f，當(dāng)前我國流程工業(yè)的重點(diǎn)是關(guān)注于工業(yè)設(shè)備物料轉(zhuǎn)化過程的自動(dòng)化和生產(chǎn)過程、運(yùn)行管理和企業(yè)管理的信息化。而當(dāng)前我國流程工業(yè)存在的主要問題是在工藝設(shè)計(jì)、資源規(guī)劃、生產(chǎn)過程運(yùn)行管理等方面，對知識工作的自動(dòng)化和智能化缺乏研究。

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算、云計(jì)算和第五代移動(dòng)通信技術(shù)（5G）的發(fā)展催生了工業(yè)人工智能和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)。工業(yè)人工智能的本質(zhì)是將人工智能技術(shù)與特定的工業(yè)場景相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)模式創(chuàng)新、智能生產(chǎn)決策、資源優(yōu)化配置等創(chuàng)新應(yīng)用。工業(yè)人工智能賦予工業(yè)系統(tǒng)自感知、自學(xué)習(xí)、自執(zhí)行、自決策、自適應(yīng)的能力，使其能夠適應(yīng)復(fù)雜多變的工業(yè)環(huán)境并完成多樣化的工業(yè)目標(biāo)和任務(wù)，最終提高生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量和設(shè)備性能[36]。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為企業(yè)提供了獲取工業(yè)大數(shù)據(jù)的機(jī)會，帶動(dòng)工業(yè)人工智能技術(shù)的發(fā)展以及科研模式和方法的變革[37]。比如CPS(cyber physical system)和會聚研究等新方法的出現(xiàn)[38]，促進(jìn)了工業(yè)過程制造的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化。第四次工業(yè)革命將實(shí)現(xiàn)制造業(yè)知識工作的自動(dòng)化和智能化[4,13,19,33]。

3.智能制造對流程工業(yè)的意義和前景

流程工業(yè)智能制造是一種以實(shí)現(xiàn)對整個(gè)制造、生產(chǎn)過程的管理和決策，以及智能優(yōu)化和智能自主控制為特征的制造模式。智能制造的目標(biāo)是使企業(yè)的制造流程“綠色化”和低碳化，并提高生產(chǎn)效率。如圖4[13]所示，將操作者的知識工作變得自動(dòng)化，將控制系統(tǒng)和制造過程轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄茏灾骺刂葡到y(tǒng)，使企業(yè)管理者和生產(chǎn)管理者的知識工作智能化。ERP 和MES 轉(zhuǎn)變?yōu)槿藱C(jī)合作的智能管理決策系統(tǒng)，將企業(yè)原有的ERP、MES、PCS三層結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變?yōu)槿藱C(jī)合作的智能管理決策系統(tǒng)和智能自主控制系統(tǒng)兩層結(jié)構(gòu)，如圖5[13]所示。如圖6[13]所示，將整個(gè)制造和生產(chǎn)過程的決策、控制與運(yùn)行管理轉(zhuǎn)化為CPS，并將生產(chǎn)制造操作員以及知識工作者的知識工作變得自動(dòng)化和智能化。CPS中的知識工作者是計(jì)劃者、管理者和決策者[34]。

人機(jī)合作的智能管理決策系統(tǒng)主要由智能優(yōu)化決策、虛擬制造過程、工況識別與自優(yōu)化控制三個(gè)子系統(tǒng)組成[14,34]。該智能管理決策系統(tǒng)的預(yù)期功能如下：

（1）感知市場信息、生產(chǎn)情況和制造過程的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀況；

（2）以企業(yè)高效化與綠色化為目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)綜合生產(chǎn)指標(biāo)、計(jì)劃調(diào)度指標(biāo)、制造生產(chǎn)全流程生產(chǎn)指標(biāo)、運(yùn)行指標(biāo)、生產(chǎn)指標(biāo)、控制指令的綜合優(yōu)化決策；

（3）實(shí)現(xiàn)對決策過程動(dòng)態(tài)性能的遠(yuǎn)程移動(dòng)可視化監(jiān)控；

（4）通過自學(xué)習(xí)和自優(yōu)化決策，實(shí)現(xiàn)人與智能優(yōu)化決策系統(tǒng)之間的協(xié)同，使決策者能在動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境中準(zhǔn)確優(yōu)化決策。

智能自主控制系統(tǒng)主要由三個(gè)子系統(tǒng)組成：智能運(yùn)行優(yōu)化、高性能智能控制、運(yùn)行狀態(tài)識別和自優(yōu)化控制。該智能自主控制系統(tǒng)的預(yù)期功能如下：

（1）智能感知生產(chǎn)條件的動(dòng)態(tài)變化；

（2）以優(yōu)化運(yùn)行指標(biāo)為目標(biāo)，對控制系統(tǒng)的設(shè)定值進(jìn)行自適應(yīng)決策；

（3）智能跟蹤控制系統(tǒng)設(shè)定值的變化具有高動(dòng)態(tài)性能，將實(shí)際運(yùn)行指標(biāo)控制在目標(biāo)值范圍內(nèi)；

圖3.人-信息-物理系統(tǒng)（源自文獻(xiàn)[13]）。

圖4.智能制造和生產(chǎn)過程（源自文獻(xiàn)[13]）。

圖5.制造過程由三層結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄艿膬蓪咏Y(jié)構(gòu)（源自文獻(xiàn)[13]）。

（4）實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程監(jiān)控和移動(dòng)監(jiān)控，預(yù)測和排除異常運(yùn)行工況，使系統(tǒng)安全、優(yōu)化運(yùn)行；

（5）配合構(gòu)成整個(gè)生產(chǎn)過程的其他工業(yè)過程的智能自主控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)整個(gè)生產(chǎn)過程的全局優(yōu)化。

4.科學(xué)挑戰(zhàn)與關(guān)鍵技術(shù)

流程工業(yè)生產(chǎn)全流程的智能化對自動(dòng)化科學(xué)技術(shù)中基于數(shù)學(xué)模型或因果數(shù)據(jù)的建模、控制和優(yōu)化提出了挑戰(zhàn)。工業(yè)人工智能和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為流程工業(yè)提供了實(shí)現(xiàn)整個(gè)生產(chǎn)過程智能化的新方法和新技術(shù)。

雖然工業(yè)人工智能的定義尚不明確且隨著時(shí)間的推移而發(fā)生變化，但工業(yè)人工智能研究及其應(yīng)用的核心目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)當(dāng)前工業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中知識工作的自動(dòng)化和智能化，從而顯著提高經(jīng)濟(jì)和社會效益。這些活動(dòng)包括生產(chǎn)和過程設(shè)計(jì)、運(yùn)行管理和決策過程，制造過程和運(yùn)營管理控制——目前依賴于人類感知、認(rèn)知、分析決策能力、經(jīng)驗(yàn)和知識的活動(dòng)。

工業(yè)人工智能主要是利用工業(yè)大數(shù)據(jù)，開發(fā)用于工況識別、預(yù)測以及決策的人工智能算法和人工智能系統(tǒng)；并設(shè)計(jì)用于智能決策和智能化管控系統(tǒng)的軟件，以補(bǔ)充和提高知識工作者在生產(chǎn)和設(shè)計(jì)過程中的能力。此外，人工智能算法、運(yùn)算能力和人機(jī)交互也是不容忽視的問題[39]。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，大數(shù)據(jù)、CPS、互聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的發(fā)展，以及對先進(jìn)制造和智能制造的重大需求。2012年10 月，美國通用電氣在題為“Industrial Internet:Push‐ing the Boundaries of Minds and Machines”白皮書中提出了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的概念。2011年1月，德國工業(yè)科學(xué)研究聯(lián)盟提出工業(yè)4.0 戰(zhàn)略。2011 年11 月，工業(yè)4.0 戰(zhàn)略被列入《2020 年高新科技戰(zhàn)略》。近期，美國和德國都制定了結(jié)合人工智能技術(shù)發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的戰(zhàn)略。2019年10月18日，國家主席習(xí)近平向在遼寧省沈陽市舉行的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)全球峰會開幕式致賀信，習(xí)近平在信中表示：當(dāng)前，全球新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)革命加速發(fā)展，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷突破，為各國經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展注入了新動(dòng)能，也為促進(jìn)全球產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展提供了新機(jī)遇。中國高度重視工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展，愿同國際社會一道，持續(xù)提升工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新能力，推動(dòng)工業(yè)化與信息化在更廣范圍、更深程度、更高水平上實(shí)現(xiàn)融合發(fā)展[40]。這一聲明指明了中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)高質(zhì)量發(fā)展的方向。要使工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)成為推動(dòng)我國制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的強(qiáng)大動(dòng)力，開展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)高質(zhì)量發(fā)展的模式和路徑研究至關(guān)重要。

圖6.制造和生產(chǎn)過程的信息物理系統(tǒng)（源自文獻(xiàn)[13]）。

結(jié)合我國流程工業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化需求以及工業(yè)人工智能和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展目標(biāo)，我們提出需要解決以下科學(xué)問題：

（1）基于動(dòng)態(tài)系統(tǒng)建模與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的復(fù)雜工況識別與反饋控制；

（2）基于機(jī)理分析與工業(yè)大數(shù)據(jù)分析相結(jié)合的動(dòng)態(tài)特性、運(yùn)行、決策知識挖掘；

（3）基于預(yù)測、反饋和強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合的人機(jī)協(xié)同優(yōu)化決策；

（4）多沖突目標(biāo)、多約束、多時(shí)間尺度的智能優(yōu)化決策與控制一體化技術(shù)。

為了解決這些科學(xué)問題，有必要采用CPS 和會聚研究的思想[37]。會聚研究是一種以問題驅(qū)動(dòng)為特征的新的研究范式和思維方式。會聚研究解決的問題是具有挑戰(zhàn)性的科學(xué)研究問題或涉及社會需求的重大挑戰(zhàn)，需要跨學(xué)科的合作研究。為了解決這些復(fù)雜的問題，需要各學(xué)科進(jìn)行交叉學(xué)習(xí)，以達(dá)到各學(xué)科共同創(chuàng)新的新框架。將科學(xué)的方法以及技術(shù)相融合是解決該難題的最佳策略。團(tuán)隊(duì)科學(xué)正在成為一種更典型的研究模式[41?42]。為此，我們提出以下亟待解決的關(guān)鍵技術(shù)：

（1）復(fù)雜工業(yè)環(huán)境下運(yùn)行工況的多尺度多源信息的智能感知與識別；

（2）復(fù)雜工業(yè)環(huán)境下基于5G 的多尺度多源信息快速可靠的傳輸技術(shù)；

（3）系統(tǒng)辨識與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的復(fù)雜工業(yè)系統(tǒng)智能建模、數(shù)字孿生與可視化技術(shù)；

（4）關(guān)鍵工藝參數(shù)和生產(chǎn)指標(biāo)的預(yù)測與追溯；

（5）復(fù)雜工業(yè)系統(tǒng)的智能自主控制技術(shù)；

（6）人機(jī)合作的智能優(yōu)化決策方法；

（7）智能優(yōu)化決策與控制一體化技術(shù)；

（8）“端-邊-云”協(xié)同實(shí)現(xiàn)工業(yè)人工智能算法的技術(shù)。

5.總結(jié)

為了實(shí)現(xiàn)流程工業(yè)的高端化、綠色化、智能化，需要將工業(yè)人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與流程工業(yè)領(lǐng)域知識深度融合，開發(fā)人工智能算法和人工智能自主系統(tǒng)，以補(bǔ)充和提升知識型工作者的能力。本文總結(jié)了現(xiàn)有流程工業(yè)整個(gè)生產(chǎn)過程的決策、控制和運(yùn)行管理的不足，闡述了流程工業(yè)智能制造的含義，并提出了流程工業(yè)智能優(yōu)化制造的愿景。結(jié)合我國流程工業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀和數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的需要，提出了流程工業(yè)智能制造面臨的科學(xué)問題和關(guān)鍵技術(shù)。

致謝

本研究得到國家自然科學(xué)基金（61991400、61991403、61991404）、中國工程咨詢研究院項(xiàng)目（2019-ZD-12）、遼寧省2020 年科技重大專項(xiàng)（2020JH1/10100008）的支持。作者感謝徐磊的有益討論。

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