黄仁发 杨辉跃
华自科技股份有限公司 湖南 长沙 410205
摘要：人工智能是一个研发训练计算机来执行以前只有人类才有能力的智能行为方法的研究领域。自动化的目的是代替人或辅助人去完成人类生产、生活和管理活动中的特定任务，提高工作效率、效益和效果。二者都是通过机器延伸增加人类认识世界和改造世界的能力。文章从人工智能的定义及发展、自动化的定义及发展、智能制造对人工智能的要求、工业人工智能的涵义 、面临的挑战及应对策略等方面进行了阐述，分析了人工智能与工业自动化的关系。
关键词：人工智能；自动化；工业人工智能
1人工智能与自动化概述
1.1人工智能内涵概述
人工智能（AI）的概念是从二十世纪50年代初起提出，对人工智能的研究建立在计算机技术基础之上，同时不断将别的学科理论、技术引入其中。可以说，人工智能技术是一项系统性工程，融合了各个学科知识，对其的研究必须考虑各方面因素，才能实现与人类智能相类似的功能 。当然，人工智能技术的发展，是在对人脑工作机制深入研究基础上提出的，借助于计算机编程技术、程序控制技术，对人体大脑信息处理功能模仿，但同时也具有了大脑无法达到的计算功能，将其用于电气自动化控制领域中，可以实现更加便捷的生产模式，控制成本，提升效率。
1.2自动化内涵概述
自动化涉及到人类活动的所有领域，是人类自古以来永无止境的梦想和追求目标。自动化的界定虽然不明确，且随着时间推移不断变化，但自动化的研究和应用多年来始终秉持一个核心目标：研制系统代替人或者辅助人去完成人类生产、生活和管理活动中的特定任务，减少和减轻 人的体力和脑力劳动，提高工作效率、效益和效果。
1.3自动化与人工智能的相互关系
AI的核心目标是使人的智能行为实现自动化或复制，而自动化的核心目标是减少和减轻人的体力和脑力劳动，提高工作效率、效益和效果；二者都是通过算法和系统的手段，建立相互之间的共同点，即通过机器延伸和增加人类的感知、认知、决策、执行的功能，增加人类认识世界 和改造世界的能力，完成人类无法完成的特定任务或比人类更有效的完成特定任务。但是，目前由于机理不清，难以建立数学模型；输入与输出相关信息处于开放环境，变化不确定；信 息难以获取及感知；决策目标冲突等原因，使得自动化和人工智能技术在某些对象难以应用。
2工业生产中人工智能的常见认识问题
2.1人工智能算法是中立和客观的过程
人们可能已经知道这一点，因为它在新闻中讲述的越来越多，但人工智能并不是中立的或客观的。人工智能的好坏取决于创造它的人或公司。即使在商业用例中，人工智能的质量和可信度也有很大差异[1]。有一个非常常见的用例：外汇交易机器人，它使用人工智能来帮助金融交易员在外汇市场上做出决定。虽然存在许多不同的人工智能机器人，但事实上，诸如顶级外汇经纪人等行业专家，对外汇机器人作为交易工具的可信性进行了精心详细的审查，这表明并非所有人工智能都是中立或可信赖的。有时，人工智能很容易被不当推销给对技术本身过于信任的人。
2.2人工智能会夺走人们的工作
可以说，关于人工智能最普遍和潜在危险的误解是，它将夺走人类的工作岗位。
是的，自动化正导致一些低技能工作的冗余增加，但这一趋势近年来被严重夸大了。此外，大多数科学估计表明，人工智能驱动的自动化可能会创造比取代更多的就业机会。工作场所中的人工智能有能力改善人们和企业的工作表现，而不是完全消除人们做这些工作的需要。
2.3人工智能的工作原理和人脑完全一样
这是一个被广泛接受的关于人工智能的错误认识。事实上，人工智能在很大程度上是一个非常简单的领域，有着非常基本的应用。是的，有很多证据表明人工智能在一盘棋中成功击败人类，或者通过Siri机智的声音回答模仿人类。然而，这只不过是一个模拟。人工智能无法理解或感受其周围环境，也无法像人类一样真正地从环境中学习。简而言之，要让人工智能能够完成人类最基本的事情，比如读书或穿西装打领带，还有很长的路要走。
2.4人工智能对于外行来说太难理解了
许多没有计算机科学背景的人本能地阻止他们去理解和利用人工智能，错误地认为只有科学家才能掌握它[2]。实际上，人工智能的创建过程很简单，只需2~3行代码就可以。人工智能只不过是一个处理器；给它输入数据以得到想要的结果。它以一种非常直接的方式工作，任何想花时间学习它基本原理的人都可以在短时间内很容易地掌握它。特别是在人工智能专家中，对人工智能的把关太多了，这只会疏远那些能最好利用它的人。
3人工智能在工业自动化中的应用措施
在研究方向上，开展复杂工业环境下多数据多源信息的获取；复杂运行工况运算和诊断的多源数据的机器学习方法；模型与工业大数据双驱动的机器学习，包括机理不清的复杂系统的建模，生产指标与工艺参数（质量，能耗）的预报与回溯，决策规则等；智能自主控制与人机协作等方面的研究[3]。在研究思路上，抓住基于机理分析的模型与工业大数据紧密融合与协同；模型驱动的自动化与数据驱动的人工智能技术紧密融合与协同；移动互联网、云计算等先进信息技术和计算机控制系统的紧密融合与协同；研制工业人工智能技术的基础设备；研制面向特性应用领域的工业智能系统，使系统的适应性、自主性、效率、功能、可靠性、安全性和感知与认证的准确性、决策的精准优化远超今天的系统、跨学科合作研究，以理论与方法研究和实验与应用验证研究相结合的思路进行系统研究。
4工业自动化与人工智能的发展方向
4.1工业自动化自动化的发展方向
控制系统向智能自主控制系统的方向发展，管理与决策系统向智能优化决策系统和智能优化决策和控制一体化系统方向发展。
4.2人工智能技术发展方向
可解释的AI是人工智能技术的发展方向之一，斯坦福大学人工智能和2030生活》指出，人工智能领域正朝着建立智能系统的方向发展；2018年的《美国及其智能国家战略报告》中指出，很难估计计算机控制系统在不久的将来可以实现哪些功能。机器智能系统在企业，政府，和全球居民的日常生活中占据越来越重要的角色[4]。2010年以后，来自政府、电子商务、商业、社交媒体、科学和政府提供了可用的大数据和强大的计算能力，科技产业增加在人工智能领域的投资，上述因素促使了人工智能发展浪潮。同时，深度学习技术发展快速，在图像识别领域，人类错误率为5%，2011年人工智能最好结果错误率为11%，到2015年就降低到3.5%，博弈游戏技术AlphaGo打败人类围棋冠军等等。
结束语：
随着日前教育部《关于公布2019年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》（教高函〔2020〕2号）的发布，工业智能专业作为人工智能与工业自动化深度融合的新兴本科专业，首度被列入教育部本科专业目录，东北大学成为国内首家（批）本科设立工业智能专业的高校，这标志着我国的本科专业建设开始打破“常规”，实现传统特色发展、个别突破发展、转型升级发展，全面迈入了多学科交叉融合发展的新时期，切实以高校专业建设带动引领工业人工智能领域人才培养质量提升。
参考文献：
[1]赵阳.人工智能在电气工程PLC技术在工业自动化中的应用[J].门窗,2019(10):190-191.
[2]熊晓倩.人工智能在工业自动化控制系统的应用分析[J].山东工业技术,2019(11):146.
[3]王鹏飞,高博,孙绍曾.人工智能在工业自动化控制系统的应用[J].中外企业家,2019(09):113.
[4]谢欣岳.人工智能在工业自动化控制系统的应用[J].电子技术与软件工程,2019(02):253.