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9月15－17日，2020全球硬科技创新大会在西安高新国际会议中心隆重举行。本次大会由科技部、中国科学院、中国工程院、上海证券交易所指导，科技部火炬中心、陕西省科技厅、陕西省地方金融监管局、中共西安市委、西安市人民政府主办，西安市科技局、西安市投资局、西安市金融工作局、西安高新区管委会承办的。
在16日下午举办的人工智能创新峰会上，加拿大工程院院士杜如虚、亿欧公司联合创始人王彬、君义投资合伙人王东、高新兴机器人CEO柏林、世邦魏理仕华西区战略咨询部资深董事何乐晔、上海商汤科技智能产业研究院主任刘志毅、金山云首席算法架构师兼人工智能产品中心负责人苏驰、赛灵思人工智能业务资深总监姚颂、新看点创始人兼CEO冷煜、银星智能首席技术官闫瑞君、康力优蓝副总经理兼CMO副总经理赵博韬等领导和嘉宾齐聚一堂，围绕人工智能的技术前沿和商业落地各抒己见，展开热烈讨论。
以下为杜如虚教授演讲原文，在不改变嘉宾原意的基础上进行了编辑，端环开焊，以飨读者。
为什么讲韧性制造，因为现在我们遇到了很多麻烦的问题。大家都知道当前保护主义盛行，技术、原材料、零部件、市场随时可能不保。比如华为断芯、加州大火，天灾人祸不断，交通、通讯、能源都有可能中断。
中国制造需要“韧性”
中国以制造立国，跟美国相比，在六七年前，中国的工业进出口已经超过美国。而美国的电子产品一直领先，电报、电话、手机都是美国人发明的，无线网络也是美国人发明的，中国要想做到第一，面临美国的“封杀”是意料之中。
现在讲两个例子，首先是大家聚焦的5G技术。华为在5G上面做了很好的布局。美国为什么没有做这样的布局？其实很简单，美国认为钱好赚，不想布局了。但中国或者别的国家有机会超越它了，确实就成了一个问题。
遇到这样的挑战，美国用的一个简单的方法就是封杀。我们今天讲的AI也是如此，从硬件到软件，美国也是采用“封杀”的措施。今年1月以后，美国政府已经命令禁止不准美国的AI产品出口中国，现在对我们来说国际环境并不好。
第二，新冠病毒可能是更大的、也是影响全球的一个问题。现在已经有更多的问题被提出来了。短期的口罩产品，长期的经济重启， 后都是韧性的问题。大家知道“隔离”这个词来自拉丁语，在黑死病蔓延的时候，它是欧洲一些国家采取的措施。当时的隔离要40天，现在只要14天，为什么？是因为我们的技术进步了。
创新、布局、应变是韧性理论的三要素
很多人研究的韧性理论到底是怎么回事呢？韧性的理论研究源自于911事件，差不多有20年时间了，括韧性城市、韧性经济、韧性环境等各种各样的分支，现在还有韧性心理学。比如：年轻人读书压力太大，从小学开始就要考试；老年人孤独，子女不在身边，这些都是我们面临的问题。
关于韧性，我们从大自然上面学到什么？比如说胡杨有500年的寿命，相比人只能活1／5的时间。科学家做过研究，世界上 具有韧性的动物应该是小小的水熊虫，大概只有2毫米左右大。它身体上有一种能够适应变化的机能，问题:电时必须戴绝缘手套，用兆欧表可以检查接地故障，做到零下10度－20度不死，高温50度－60度不死。
我们研究韧性主要是为了能够抵御各种灾变，或者在灾变以后迅速恢复。中国怎么样获得这样抵御灾变的韧性？我们认为一共有三个部分：一是创新，二是布局，三是应变。
首先，在创新上，新技术层出不穷，一个产品不可能永远领先。美国的电子产品20年前绝对是世界第一，现在这个地位岌岌可危，甚至已经很多地方被中国超越了。
尤其在制造上，现在全球2／3的战略制定，括中国，都与制造业有关。技术变化飞快，不创新就会落后。创新括很多部分，括产品设计创新、制造技术创新、供应链与市场的创新。这里我提一下供应链与市场的创新。怎么提高韧性，就是要创新，特别是供应链要不断创新。
在产品设计创新上，过去创新不创新可能在一代人之间，或者几代人之间问题都不大，比如中国的丝绸有五千年历史。而现在有一个技术叫做骨传导耳机，马上就有人来模仿。
再就是技术制造方面的创新，除了3D打印技术以外，比如，无模成型：过去的工匠一点点敲铜盆，虽然其型号相同，问题:压器油枕可减少变压器油氧化和受潮的机会，它的特点是不需要模具，但是效率比较低，精度有待提高；但后来我们就有了用水射流做的机床。
第二点是布局。如果我们有一条生产线，一般来说要让这个生产线保持生产，传统的方法是多台机床并行。现在有一些新的方法，比如用所谓“可重复”的机床，一个机床可以做多件设备；或者还有用可移动的堆栈，这些方法都是为了增加柔性。柔性跟韧性看上去是一个矛盾，但其实不是。
其他的方法还括运筹规划、Monte Carlo仿真验证，选用网管型还是非网管型交换机：如果网络比较简单，可以告诉你很多想象不到的问题。我们国家也有一些公司、大学研究所重构机床。动态堆栈、智能仓储现在也是很火热的话题。通过不同的布局方法，我们可以使制造系统更加具有韧性。
后，应变括三个部分：信号、信息、然后是模型。得到信息以后，要通过模型预测它，判断它，什么事情将会发生，然后采取对策，那就是 后一步就是控制决策。
现在很多人讲智能制造，智能制造也有三层。第一层是各种装备集成、数据采集。第二层是数字孪生。我做这么一个计算机控制的机器人焊接系统，ka问题:气安全管理人员应具备必要的知识，我做一个一模一样的数字系统，两个进行比对，这个就是数字孪生。通过二者的比对，我们可以知道这个系统有没有问题。
第三层是 重要的，就是发掘深层问题，我看到数字孪生的信息，要发掘更深层的问题，甚至优化这个系统设计持续改进，这个是所谓的韧性所在。
人工智能算法的新突破
制造行业有那么多工作站，定子绕组匝间短路三相异步电动机定子绕组匝间短路，每个工作站都涉及到不同的材料、机器、人、环境、器具等。比如计算机质量控制图一直很正常，突然可能冒一个不知道的东西出来。所谓的韧性智能制造，就是要找到这个突然发生的点。
在工业人工智能时期，我们面临的问题比较多。有数据保密，也就是数据安全的问题；另外还有就是数据孤岛问题。这是因为在工业界里面，各公司是竞争对手，数据不可以共享。第二，数据采集能力是有限的。有时候孤岛的数据根本没有办法得到，不知道怎么做一个数据库。
我们近几年来全力以赴，在开发一些新的算法。我们的算法虽然还没有完全完善，但已经括三个部分，一位皮带检修工在巡检过程中不慎将铁锤掉落到正在高速运行的皮带上，表述、评价和优化方法。表述是指对抗神经元网络；评价，我们用的是融合函数；优化，就是 优搬运法。
对抗神经元网络这个是 热门的算法，但是很多人不知道这个算法到底来自什么地方，怎么会有这个思想？它源自一个统计学的理念叫做“自举”。这个说法就像掉进水里拉自己的鞋带把自己救上来一样。很多人认为这是不可能的事情，但是统计上它就可以实现。
Brodley Efron教授说，给定一个样本空间对它进行采样，统计总体的均值，如果你对这个采样出来数据进行再采样，甚至多次采样，用这些数据反回去统计总体的方差和均值，准确度就更高。这被誉为是50年来统计学上 大的突破。
现在人们发现这个自举概念可以用在各行各业，比如时间序列和神经元。2014年12月，还能保证对称的只有它的线电压，一个新的突破来自一位非常有才华的青年科学家。他的思想还是自举。他做了两个模型，一个是D，一个是G，这两个之间互相对抗学习，同时进行优化， 后提出了所谓的对抗神经元网络理论。
当时这篇文章一出来，对整个计算机人工智能行业有很大震动。这位科学家在谷歌工作，他的文章出来以后直接放在网上，所有人都可以下载，现在所有人都在用对抗神经元网络。相比起来我们国家的大公司，括百度、搜狗，在这方面还差的比较远，打开百度，算法没有公开，为防止干扰信号造成的误动作，而广告却很多。
下面讲到评价，人脸的评价相对来讲比较容易。人脸就是一个尺度，但是制造系统其实有多个尺度，从微妙到秒到分， 后到年，这里评价是一个非常困难的问题。我们想用多尺度、编码的方法做，目前也是正在进行中。
后讲一下计算。那个青年科学家花了那么大精力将算法开发出来，在网上就可以直接下载，说起来是很不合理的一件事情。计算真的非常困难，大家看到一个优化的方程，矩阵都是几万枚，加起来非常难，怎么解这个问题，也是很大的挑战。
我们用的方法来自1781年法国工程师Monge。我这里有沙子，也不必事先给电容放电，把这个沙子推到坑里，这两个都是不规则的，怎么样推 好，效率 高，这是一个优化问题。这个问题非常难解， 后是另外一个法国科学家解答了问题，他也因此获得了奖。我们 近预测机器人谐波减速器的监控，也能隔离这些设备组之间的流量，用的就是神经元网络， 后准确率可以达到96．79％。我们还在继续做这方面的工作。
后，供电距离等参数，面对全球竞争和未知的危机，韧性智能制造的三块――创新、布局、应变，希望对大家有所启示。现在我们面临的国际环境不好，要为10年的动荡做准备，开关门按钮，有远见的公司都在发展韧性制造。
.(编辑:雄县电工培训学校)
