阿里云民万里:ET Brain创造了1%的支点|制造新浪财经
2019-08-05

    12月15日,2018年新华社赛克年会在广州召开。阿里云机器智能首席科学家闵万里在“智能变革,洞察未来”子论坛上发表了题为“数字驱动智能制造”的主题演讲。他认为工业互联网应该是物质和精神两方面的。它不仅需要互连的“形式”,而且需要互联网技术的“上帝”。他认为,自主可控的智能制造不需要人工,我们需要依靠大脑,阿里的回答是ET大脑。演讲内容如下:工业互联网应该是物质和精神两方面的。当我们在2015年提出工业互联网时,很多人都在讨论什么是工业互联网?有韦查公用电话号码吗?开个网上商店?有工业互联网的应用程序吗?我们的判断很简单。工业互联网应具有物质和精神两方面的特征。它应该具有相互联系的形式和精神特征。这是什么神?来自互联网的技术。这个三角形是一个非常重要的公式,没有环是不可能做到的。这也是我们自己从互联网到制造业,一个完全无知的制造团队去看车间,发现这个三角形的结合是不可缺少的。在车间里,我们发现原材料的流动,对应于互联网的是物联网传感器之间的数据切换。以往的数据往往被用作培训和事后调查的材料,并没有发挥其真正的价值。就像AlphaGo可以一夜之间学会下棋一样,当我们把算法组合在一起时,一个新员工可以在工作的第一天成为老师吗?答案是肯定的。三年前,我们对制造、光伏、锅炉、石化或任何知识储备一无所知,但我想报告一下我们取得的成果。如果我们可以走下去,你可以走得更好,如果你在这里或有任何行业经验在线。今天,我想告诉你们,我们已经创造了一个1%的支点,支持中国智能制造业的下一个产能。再看看这个公式。任何伟大的技术最终都可能出现在这个公式中。当它不能写在纸上时,在实验室里这是一种奇怪的现象。当它被写入时,它就变成了一种通用技术。从右边的三个要素,工业的知识、新技术和工业的沉淀数据,有效的化学反应已经发生,到左边的是价值。这个公式可以是非常复杂的,可以是几百层的深层神经网络,也可以是线性代数。这并不是追求深奥的技术,或创新,我想让你们集中精力在简洁和清晰这个平等的符号上。大道是简约主义的。最重要的是它非常简单。这是一个人人都能享受的全方位的平台和产品。介绍我们的ET Brain系列在制造业中的工作方式。从感知、数据、计算到动作之后,当你看到一台机器信号摇晃,不稳定,下一步立即采取行动,可能是老师的经验告诉学徒该怎么做,但是今天有了ET大脑平台,你可以让数据和人们交流,这种情况应该怎么做,以及实时算法,实时。直接对接控制系统,即知识与行动的统一,一蹴而就,不打盹,不滞后,不看你的行动“摸不动”,是我们追求的最高境界,特别是在机械生产线上,每一分钟都是宝贵的时间和机会。怎么办?我想使数据升级和智能降维更加精确。什么是数据维度?它是车间内的数据,如何将其转换为高维价值空间,并利用Internet技术从中发现智能,发现智能是不够的,但必须分布在准确的时间点和准确的环节。我称之为智能降维。例如,在一个过程制造的数百个环节中,如何调整每个环节,调整多长时间,调整多少,实时计算,最后需要计算一个准确的数字,然后把那个数字发送到键盘,如射箭,并且目视敏捷,这是从数据维度到维度缩减的过程。这是一种具有自身数据的智能制造的自驱动和自迭代增长模式。三年前,当我们参观一家工厂时,我们首先了解到的是,它是一个非常骨骼化的钢筋混凝土,非常逼真,没有虚拟的电子世界和网络空间。但如果你把它看作一个数据流,你会发现每个链接都有数据沉淀。这是4x 100米和8x 100米的继电器比赛。每个链路都传输数据,并制定参数。因此,您会发现这是一个数据流场景,与Internet没有什么不同。为什么我们不能在互联网世界的工厂中使用数据技术?所以逻辑很简单,而且实际上可以使用。如何使用它?我们使用计算能力查看所有关键因素,所有历史操作记录和产品之间的关系,哪些参数导致每个有缺陷的产品,哪些工人的错误操作导致每个好的产品,每个好产品的诞生过程,以及数字足迹。历史资料告诉我们。这是通过无形的计算力暴力来唤醒它。醒来后,它非常简单。这相当于工业的人工智能。让这个神经网络安装在机器上。安装后,您将看到,沿着这条黄线是智能冷却的精确控制参数。更狭义地说,它被称为工艺参数的实时调节和实时控制。也许你会说这些德国人几十年前就在生产线上,但我想跟你们分享,任何生产线的智商自安装第一天起就已固化,不会自行进化。为什么?因为操作手册被写死了,所以控制逻辑被写死了。在那年的10000美元金手指的故事中,我们介绍了一条有问题的生产线。外部专家飞过来,指出在哪里进行调整。他们收取了10000美元或9999美元。钢机器可以买回来,操作手册可以买回来,但知识不能买。今天我们想说的是,我们可以学习今天买不到的东西,并跟上时代的步伐。当这种闭环形成时,过去的历史就成为知识的源泉,不断地教生产线如何做得更好,因此它被称为工业神经网络,或工业人工智能。让算法释放创造力。有了这些数据和计算能力,今天我们有了一个新的算法,不再依赖于一个人敏捷的眼睛。最后的结果是什么?我们已经把工厂的好率提高了1.2个百分点,这对每个人来说都太小了。但是,如果我们把这个工厂的产量增加一倍,每年就能实现数亿元的净结算。民万里:用ET脑撬取光伏、水泥、钢铁、橡胶、石化等生产工艺。黄露露,新华社。让我给你举个新例子。我认为这是最具代表性和最复杂的一个。对我们来说,这是最具挑战性的。这家工厂几十年来一直是传统的炉子。当场景被绘制出来后,你会发现它的整个蒸汽流都在流动中,在大型煤气炉中,通过蒸汽炉的方式进行传热,最后做一些化工生产。这是最耗能的链接之一,但是这个链接可能由我们进行数字重建。让我们来看看最典型和最新的成就,就是这样一个循环流化床锅炉。我不懂这个术语,但我理解这种蓝色的气流。当我们看数字地图时,我们会发现一个关键环节是锅炉燃烧。右边的小广场里有一个高温高压燃烧器。如果将其投影成三维映射,就是高温温度场的一种分布,故称之为燃烧智慧。如果用数字方法观察鼓风机的温度场和气流分布,会发现许多参数需要实时调整。调整的目的是什么?希望温度场越均匀,越好,使那些煤可以充分燃烧,如果不充分燃烧,吹走会更浪费;如果燃烧太久,发热量就会降低。所以说实话,你必须在最小的时候花钱。但是老工人看不见炉子里发生了什么事。他们只能通过那些参数看到,然后通过经验感知。当一个新老师来,他只能看到他如何操作,他如何不时学习,或他如何阅读操作手册。因此,它的燃烧效率非常不稳定,高度依赖于人们的经验。所以当我看到这样的场景时,我会说“很棒”。这种“无知”是我们的机会,因为我们将使用三维映射和三维数据字段从一个新的角度来看这个问题。最后,我们可以从所有的历史数据中找出几十个关键原因。苏,这是第一点。其次,当这些因素相互抖动时,如何快速实时地调整这些抖动曲线,以保证系统的整体燃烧效率最高。这在过去是不可想象的,因为在过去,每个抖动曲线上的每个参数都有一个固定的按钮,这应该根据一定的操作手册来完成。但是今天我们都用自动化、使用算法、实时、在线的方式来代替它。监管的结果是什么?2.6%的能源消耗优化,每年节省数百万吨煤炭,这个价值不仅是金钱的价值,也是环境的价值等方面。根据最新的实践,包括我们在光伏、电力和水泥制造过程中获得的结果,我们基本上判断在智能制造中使用数字原材料和人工智能催化剂进行自驱动是可行的。如果让那些具有专业知识的老专家和专业人员掌握这些知识,那么它的推广速度、价值发布的范围和程度可能远远超过我们过去两三年所做的。我们今天要做的是建立一个开放的生态系统。我们希望这种用于优化锅炉能耗2.6%的“大脑”也能成为别人的“大脑”,被别人使用。许多年前,阿基米德说过,通过给他一个杠杆和支点,他可以利用地球。智能制造的这个支点就是我们的判断:利用ET脑撬动光伏、水泥、钢铁、橡胶、石化等加工制造行业。因为它不理解,它有可能成为这个支点;因为它不理解,它不会成为任何既定模式的竞争对手。当这样一个开放的平台被制作出来,并且与业内专家结合在一起时,我们将用我们自己的实践来编写公式,这在过去三年中可以将公式的价值放大100或1000倍。自主可控的智能制造不需要人工,我们需要依靠大脑,今天我们给出的答案是ET大脑。(本文基于语音的实际记录,其中一些已经被删除。)编辑:白帆)责任编辑:刘万丽SF014