工业4.0十年——德国推动工业人工智能作为未来价值创造的手段

大约十年前的今天，最初介绍了引人入胜的工业4.0概念的文章出现了。《工业4.0：第四次工业革命和物联网》由VDI（德国工程师协会）于2011年4月1日在当年汉诺威博览会（Messe）之前出版。文章由DFKI的沃尔夫冈·瓦尔斯特（Wolfgang Wahlster）教授、德国国家工程院 (acatech)的孔翰宁教授和联邦教育研究部（BMBF）的沃尔夫·迪特·卢卡斯(Wolf-Dieter Lukas)教授合著。DFKI发言人莱因哈德-卡格尔(Reinhard Karger)采访了DFKI的创始董事兼前任CEO沃尔夫冈·瓦尔斯特教授，后者仍然以首席执行官顾问（CEA）的身份陪伴DFKI的工作。

Wahlster教授，请为我们回顾一下“INDUSTRIE 4.0”这个词的概念和名称的演变。

作为2006年~2013年德国政府工业-科学研究联盟的成员，我的工作是支持德国的高科技战略并开发特定的未来项目。我们与通信促进组的同事孔翰宁（Henning Kagermann）和 约翰内斯-海尔比希（Johannes Helbig）一起负责信息和通信技术（ICT）的创新。 德国前教育和研究部部长安妮特·沙万（Annette Schavan）以“点燃创意”为座右铭，要求我们确定具有高经济和社会潜力的雄心勃勃的前瞻性项目，这些项目将使德国的研究实力为主要行业带来实际利益。2010年9月，交流促进小组决定根据物联网、服务互联网和网络物理系统（CPS）等科学趋势定义一个未来项目。我们将该项目定位在网络物理生产系统领域，因为当时德国的每一份工作都直接或间接地依赖于物理产品的制造。到2010年12月，在德国国家工程院（acatech）与我的同事孔翰宁和卢卡斯的一次会议上，我们认为“网络物理生产系统”这个词对于未来来说太笨拙了，所以我提出了直观理解的“工业4.0”。代号“4.0”代表第四次工业革命，同时表示软件所扮演的重要角色（以IT分支中版本命名的方式）。

未来项目的规划是什么时候正式开始的，这个词是什么时候在重大贸易活动中首次使用的？

2011年1月，研究联盟确定应开发一个名为“工业4.0：到2020年德国成为网络物理系统的主要提供者”的未来项目。尽管当时由我们的同事曼弗雷德-布罗伊（Manfred Broy）指导的国家工程院研究确定了许多重要的应用领域，但我和孔翰宁、卢卡斯还是选择专注于制造业的应用——这是一个很好的决定，工业4.0的成功证明了这一点。2011年4月3日的汉诺威工业博览会开幕式，德国总理默克尔、众多政界人士和近3000名行业领袖出席会议，我在爱马仕奖（Hermes Award）评审团工作的讲话中，首次向重要的决策者们介绍了“工业4.0”一词。

当天，我在讲话中说道：“今天要保持制造业中心的地位，意味着要适应由互联网驱动的第四次工业革命。物联网在虚拟世界和有形世界之间建立了一座桥梁。对于工业制造来说，这种方法代表了一种范式的转变。一个未完成的产品控制自己的生产过程，使用嵌入式传感器监测相关的环境参数，并在发生故障时启动适当的纠正措施——同时作为观察者和参与者……”

总理在随后的开幕式致辞中自然而然地提到了这个词。这打开了闸门，未来的项目成为晚宴讨论的话题，传统设备制造商对此产生了浓厚的兴趣和一些初步的怀疑。在2011年6月的国家工程院的战略会议上，我请DFKI图形专家雷纳托-奥西尼（Renato Orsini）根据我对工业革命四个阶段的构想准备了一个图形。今天，它被用于数千种变体，甚至在教科书中，不幸的是，它经常被剽窃。连同这个引人入胜的图形，“工业4.0”这几个字成为这个概念呈指数级传播的催化剂。

这个词是如何继续传播得更远的？

这个概念在世界范围内迅速传播开来，并在今天被使用，就像“幼儿园”和“高速公路”这两个词与德国的联系一样。工业4.0被公认为德国出口的热门产品，在商业、科学和政治领域受到全球关注和认可。这是我们第一次能够在国际高科技领域建立来自德国的创新概念，多年来这些术语起源于美国或亚洲。在过去的十年中，超过100,000份出版物、10,000多个会议和1,000个项目联盟讨论了工业4.0的技术实施；导致超过2,500万次互联网引用该术语。

是否有任何作为工业4.0基础的初步工作？

是的，对于工业4.0目标的规范，我们建立在DFKI—凯泽斯劳滕的世界上第一个“智能工厂”的研究成果之上，该工厂自2005年以来一直在开发中。此外，我自2008年以来一直在领导教育研究部语义产品项目（SemProm），并且基于同事德特勒夫·祖尔克（Detlef Zühlke）操作的演示器，我们为每个工厂模块和每个未完成的产品分配了一个所谓的数字双胞胎。数字双胞胎以机器可理解的表示形式存储物理对象的功能和整个生命周期，并主动控制生产过程本身，即使是非常小的批量生产也具有经济可行性。当我们向世界介绍“工业4.0”这个术语时，我们就知道自己在做什么。

您和您的同事孔翰宁和卢卡斯在2011年4月1日发表的“工业4.0”概念中有多少已经成为今天的现实？

物联网和使用它的网络物理系统已经存在于今天的现代工厂中。所有机器、工具、工件和工厂工人之间的数字连接也在现有工厂中取得了巨大进步。新型低成本传感器和无线网络的稳步发展使传感器系统得以升级，因此可以通过多传感器融合实时监控越来越多的生产过程，例如用于质量控制和其他目的。在我们早期关于主动数字对象存储器的工作的基础上，越来越多的数字孪生也正在实现。我们正在接近拥有可以为每个物理对象实时自动更新并用于控制脉冲的数字图像的目标。

今天的新工厂总是被设计成灵活的工厂。只为一个特定产品线设计工厂的日子已经真正结束了。例如，随着移动革命的动荡，每家汽车发动机工厂都必须以最少的时间和最低的财务费用转换为替代动力系统。传统的自动化金字塔已被淘汰，取而代之的是支持分布式生产的面向服务的异构架构。今天，不少新近建成的“智能工厂”已经在实施工业4.0的许多基本原则：即插即用、具有可配置生产单元的独立于周期的矩阵生产架构以及快速的转换时间，即使对于最小的批量和高产品个性化程度，可变的内部物流与实时生产计划以及针对所有工人、生产设备和生产产品的基于位置的服务相结合。使用基于AI的视觉SLAM（同时定位和映射）方法，用于自动叉车等移动系统的工厂车间定位系统得到了极大的改进。在非常强大的显卡（GPU计算）上高度并行执行神经过程显着改善了地标识别，这对于赋予移动机器人导航自由是必要的。

您经常将“工业人工智能”作为德国的主要研究重点。应用领域有哪些？德国在工业人工智能方面的国际比较如何？

人工智能正在引领第二波数字制造浪潮，因为制造过程中产生的海量数据只能在新的价值创造过程中通过人工智能加以利用和货币化。美国和中国的互联网公司在人工智能作为B2C领域的超大规模应用方面处于领先地位。德国在工业人工智能和实际应用方面也有出色的研发能力。工业人工智能不是关于广告投放或产品推荐，而是关于创新的生产、流程和商业模式。考虑来自博世、采埃孚、大陆集团等全球供应商或Harting、Claas和Sartorius等中小企业以及SAP和Software AG的系统，这些系统主要用于提供公司的神经通路，但实际上正在使企业知识以数字方式提供并用于业务发展。我们不要忘记，大众、宝马和戴姆勒等德国原始设备制造商也在推动工业人工智能，因为他们更多地利用人工智能系统并将其全球工厂逐步转变为工业4.0。

德国是否有可能实现如2011年宣布的那样，到2020年成为实施网络物理生产系统的主要组件供应商的目标？

是的，我们的传统工厂供应商如西门子、博世力士乐和ABB，但更重要的是，我们为中小企业中的许多隐形冠军贡献了第一个解决方案，并且仍然保持一两年的领先优势。世界上任何地方都找不到没有配备德国公司软件和硬件组件的智能工厂。美国公司对“工业互联网”的挑战过于短视。尽管升级网络和通信基础设施是先决条件，但这本身绝不是工业4.0的答案。此外，如果物联网平台缺乏优秀工程师和技术工人对领域知识的语义编码、智能控制和数字双胞胎，则无法为破坏性工厂模型提供可行的解决方案。也许更重要的是使用联网物联网盒、分布式传感器技术和基于数字孪生的智能控制站改造现有工厂的解决方案。

专注于高精度、强大的经典生产工厂的数字化增强版，使德国中型公司成为备受追捧的供应商，尤其是在中国。平板电脑、智能手机、智能手表和数据眼镜还支持新一代特定于工人的认知助手，从而显着提高生产力、产品质量、工作满意度、安全性和透明度。以人为本，终生不断学习，不失控，从工作中获得更多乐趣。

从DFKI的角度来看，工业4.0的国际合作是什么样的？

2016年8月，德国总理安格拉·默克尔对捷克共和国进行国事访问，为与捷克前总理博胡斯拉夫·索博特卡发起双边倡议提供了框架，从而建立了位于布拉格的德国—捷克人机创新实验室，进行工业4.0合作。与布拉格捷克技术大学同事的合作非常好，该先进工业生产研究与创新中心（RICAIP）将在2021年数字汉诺威博览会上展示其研究成果。研究重点是工业制造中的人机协作。目标是发展人类和机器人一起工作的混合团队，最好是并排工作。为此，机器需要知道动作的上下文和目标，这样他们就可以解释状态并评估他们对解决方案的贡献。

我们还与法国和荷兰签订了智能工厂合作协议。中国目前正在进行非常有针对性的投资，以利用工业4.0将其制造业转变为世界上最好的制造业，而就在几年前，该行业还处于工业2.0的水平。日本已经走得更远了，因为他们对新范式的理解更快、更深入，韩国也在迎头赶上。美国迟迟没有认识到范式转变的全部范围和深度，并且由于最初片面地关注“工业互联网”而起步错误，导致工业4.0的基础工作直到很久以后才开始。

未来十年，哪些新技术趋势将影响第四次工业革命？

六个新的大趋势将至关重要。它们是：工业人工智能、边缘计算（包括边缘云）、工厂中的5G、团队机器人、自主内部物流系统和可靠的数据基础设施，如GAIA—X提供的数据基础设施。工业人工智能将推动数字制造的第二波浪潮。第一波，所有生产和供应链数据的数字化及其通过云系统的可用性，现已基本完成。今天，这些数字数据可以通过人工智能系统进行分析并在上下文中进行解释，使其在未来能够在新的价值链和创新商业模式中得到积极使用。

将数字训练数据用于机器学习系统意味着人工智能系统不仅将用于预测性维护，这已经很普遍，而且越来越多地用于增量质量控制，主要与光学传感器结合使用。工业4.0下一阶段的目标是基于人工智能的零缺陷生产。新一代智能工厂除了具有极高的灵活性外，还将具有自学习能力和模块化的长期自主性。这些特性将保证高度稳健的生产、职业安全和高水平的资源效率。基于能力的生产架构将确保工业4.0下一阶段的可扩展性和灵活性。具有高带宽和保证5G低延迟的边缘设备将与私有5G园区网络互连到本地边缘云，从而满足实时工厂的要求。工人和具有各种能力的协作机器人的混合团队将创造一种新型的团队机器人技术，在中心的人类专家的指导下，人机交互与机器人协同工作，携手解决复杂的制造任务。数据基础设施将考虑行业需求和数据主权、分布式／多云和边缘支持以及服务提供。例如，对于中型农业和食品行业，DFKI 管理的Agri-Gaia 联盟正在基于GAIA—X的参考架构，在工业4.0概念内开发用于食品生产的AI生态系统。相比之下，汽车行业对基于GAIA-X的数据基础设施在制造工厂实施工业4.0的要求完全不同。

工业4.0下一阶段或未来十年最重要的成功因素是什么？

在第四次工业革命的下一个阶段，研究和创新不能松懈。投资必须继续，尤其是在工业人工智能领域作为数字化转型的第二波。工业4.0的巨大潜力远未耗尽。软件和硬件组件的互操作性将发挥决定性作用，特别是确保德国中小企业和初创企业进入国际市场。标准、规范和认证是互操作解决方案的基本驱动力。德国必须在这方面发挥先锋作用，同时也关注所提供解决方案的弹性和安全性。最终，作为全球市场领先的工业供应商，我们必须在更大的数字主权与提供可靠和有弹性的解决方案之间寻求适当的平衡。

大流行的经验告诉我们，我们必须制定解决方案，以避免因短期人员短缺而导致供应链中断或停产。最新的“家庭办公室”技术在这里帮助不大；相反，需要“家庭工作台”：可以远程访问网络物理系统的软件解决方案，包括使用物理化身进行远程操作，以实现工厂的移动控制、维护和维修。除了这些技术创新，未来十年还需要政府和工会的支持。如果我们要从德国开始的第四次工业革命中获得持久的经济和社会效益，那么成功的价值创造仍然需要在下一个立法阶段进行平台层面的合作。