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专家演讲实录:Furber、管晓宏

2019/05/08 来源: 中关村人工智能科技园
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  本次“2019未来之门中关村,京西人工智能产业化论坛”邀请了诸多业内知名专家及资深从业人士与会,为嘉宾们提供了探讨产业未来前景的绝佳平台,下面小编就为大家带来两位专家的主题演讲,请感受AI领域最前沿探索者的精彩发言和思想碰撞!

  主题类脑计算的发展趋势及其在AI领域的研究应用前景

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英国皇家学会院士,皇家工程院院士,曼彻斯特大学教授Steve Furber

  非常感谢大家。欢迎大家来这里。我非常高兴。再次来到中国,我非常抱歉,我不能够讲中文。所以说在我讲话的过程当中,可能大家要借助翻译或者是看着大屏幕的实时翻译。我今天要讲述的是我在曼大的研究。我们在建立一个机器,来帮助我们了解我们人类大脑运行的规律和基本原理。我想看一下我们的应用。如何能搭载人工智能。
  我住在距离曼城很近的地方。大概是南边15公里的地方。如果你知道曼城地区的话,我非常靠近机场,从我家到机场只需要两公里。大家在幻灯片上可以看到,这是阿兰图灵所居住的地方。这是当年他来到曼大进行计算技术研究的时候所居住的地方。当他在曼大工作的期间,图灵在不同的领域进行了工作研究,他也发不了非常著名的文章。这篇论文视计算技术,机器和智能那么今天其中的一些文字。我想提取出来向大家介绍。那么在这个论文当中,图灵开发了。并且测试了机器智能,这是一个测试,它测试的主题是模仿游戏。我们要把这个叫做图灵。对于人工智能的测试,他在1950年发版发布了这个论文。那么当时研究的对象是现代计算机。他当时认为在20世纪末,机器应该能够通过他的测试。那么我们可以研发出像人类一样智能的人工智能的机器。图灵非常的惊讶。即便是今天,我们也不能够建造,能够通过他测试的机器。
  我个人的观点是为什么是人类仿人类大脑,人工智能技术这么难,是因为我们还没有明白。自然智能我们还没有完全明白,人大脑的智能。所以。我们还没有能够解开人类大脑工作原理的秘密。那么我的工作室。有两个高深所激励的问题。那么第一个我们能不能够使用计算能力来加速提升我们对于我们人类大脑工作原理的理解,以及如果我们不断加深对大脑功能的理解,能不能够帮助我们指明人工智能以及计算技术发展的方向。如果我们在A.I.领域工作的话。那么我们会知道今天的A.I.系统是根据神经系统所建立的,他们是有一些基于人类大脑建模的传感器。那么目前我们A.I.系统看起来如图所示其中的信息是内嵌于这个系统的。中间在左边所显示。我觉得可能猫的照片很流行,很受大家欢迎。所以比如说我们将图像信息输入到人工智能信息当中,那么这个信息就会通过这样系统的层级的传输来帮助这个机器进行记忆。那么这个系统目前也已经在过去十十五年间已经非常快速地推进了,我们最先进的技术的以及人工智能机器的发展。
  那么目前我们人类的大脑皮层,是一个充满秘密的地方。我们在这里观察到有很多信息的流动,很多大脑信号的流动。并且在大脑当中有很多神经元会在信息传输的过程当中产生兴奋。那么我们从商业人工智能领域的角度来考虑的话,我们对于大脑加深理解,能够帮助我们更好地理解人工智能的运行。那么目前我们还没有达到更深一级的基本的人类大脑运行的原理。
  那么我们目前在曼大领衔的一个项目。我们这个项目就是要建立一个大型的机器。我们会使用100万个手提电话的处理器,这些处理器都会会被安置于一台电脑当中。我们为自己建立了一个目标。那么这个目标就是将这100万个移动电话的处理器安置在一个电脑当中我们知道即便是有100万个处理器,我们也只能达到大脑人类大脑处理能力的1%。那么。错误的,那么我们这个小的处理器,它的体积是非常的小的,它比人脑的体积要小好多倍。所以说我们要加大这些处理器的数量和他们的规模,来加大它与人类大脑处理能力之间的差异。我的团队花费了五年来进行设计。我们融合了很多不同的元素和原件我们有使用了很多的芯片,我们在不同的芯片上也进行了编号。我们将所有这些芯片都搭载在这个机器上。2018年晚些时候,这个机器也成功地搭载了100万个处理器。我们也基本满足了最初的目标。就是在单一的机器上搭载100万个处理器。那么我们这样就可以基本上满足模拟一个人类大脑的运行功率那么在曼大我们所拥有的设计和制造能力。

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  我们也向世界各地不同的科研机构,尤其是像西方美国。以及像远东地区等我们输送我们的设计的产品。所以我们技术目前是在。非常广泛的地区和领域当中。我们能拿着这个机器做什么,我们的基础的信息基础的系统是我们我们进行了建模。我们根据人类大脑皮层以及外皮进行相关模拟的饯行。对于人类皮层,V形柱建模,这些相似的建模以及处理器都在超级计算机当中看到比如说我们在大脑皮层当中经常会。提到的一个元素,那就是神经,我们也进行了神经形态的模拟。那么这些也是应用于。高性能超级计算机当中,我们在神经系统,我们计算机神经科学的研究是我们最初是在欧盟人类大脑研究计划之下进行和不同的研究机构,来进行创建这样一个模型。然后我们将不同的元件进行组合。来帮助我们来了解人类大脑到底是怎样来运转的。
  我们还有工作人员是专注于理论方面的研究。他们是要提出一些假设的理论来帮助我们更好地了解人类大脑神经运行的原理,我们还有关于向神经网络当中的一些随机系统运行的原理,我们还有一些非常熟悉的案例。比如说像我们。满意受限问题我们在这个研究当中有着不同的限制因素。我们的学生进行了不同的问题的设立。然后我们使用这样一个神经网络随机系统来帮助我们发现和解决这些问题。那么另外关于这样一个人,模拟大脑的特性是它可以学习。并且它可以和不同的神经元之间进行联系。并且是没有在有用的方式有用的情景之下进行运行的神经元如何来帮助他们进行激活以及在大脑运行的过程当中,我们如何来分辨哪些是进行运转,哪些是非工作状态。还有一个非常重要的机理。并且也我们要通过这个机理来了解,在我们工业化商业化的A.I.研究过程当中如何来进行工作部分的调整来帮助我们整体性能的提升。
  另外一个案例是一个我们结构性的弹性。那么这个是帮助我们创建联系或者是解除联系,来帮助我们推动学习和知识汇总的功能。因为在有一些联系在进行建立的时候。比如说我们在数据信息进行联系的过程当中,我们要更好地促进这些信息的流动。这个是视觉的案例来帮助智通,是我的一个学生所研发的。我们是通过几百个数字节点但我们看到这个节点在不同的现在显示的过程当中,我们可以看到在神经网络当中不同的部分在工作,他都通过这个节点的显示。可以让我们看到哪些部分在工作在运转。基本上在它运转的过程当中,所有这些激活的神经元的部分。他们都组建了一个类似于零的形状。
  我们也相信我们传统的AI,可以给生物有很多的经验和启发。所以产业的人工智能会有这样的一个算法。他们会达到预期的一个功能和设计。所以如果要获得成功的话,就能够有很多好的启示来提供给生物学界。更好地去了解大脑。比如说大楼的信息流,它是如何将A.I.跟生物进行一个转换。这样的话就能够让我们更好地进行大脑信息流的了解。比如说对于行业A.I.来说,我们应该有什么样一个有效的一个算法,那是不是能够,在产业的过程当中设置一个类似的一个算法,能够去模拟大脑的生物过程。所以有很多的一些人类大脑的一个项目都要去找到我们是不是能够找到一个跟等同于生物的过程的一个算法。能够把它用到行业的人工智能当中。我觉得在这方面的一个项目也是能够有非常多的研究,他们都会把这个行业的A.I.看一下,行业的A.I.如何,去模拟生物的功能那在理论层面。
  我们也会有不同的模态以及大脑的区域这是我们神经科学它的一个不同的研究领域。比如说某一个区域,他的大脑它就能够作为一个能够有这样的一个选择的功能,他们就能够去决定哪个行为是最重要的,所以在机器人方面的应用就非常多了。比如说机器人,它们可以发现自己在一个复杂的环境当中,他就能够做出很多不同的选择。他们就要去。了解环境当中的一些基本的因素,它要进行建模。这样的话就是机器人的一个非常重要的一个能力,能够应对复杂的环境还有计算的神经科学,还有理论的神经科学,第三个领域就是这个系统它的应用,把它应用在机器人当中,比如说他在这些人当中,他的应用就非常广泛的。因为他是一个实时的系统。它就能够进行生物网络的建模。而且它能够进行规模的规模化。他能够进行实时地学习,他能够很好地去匹配标准的机器人系统。
  其中的一个例子,就是我们之前做的一个工作,也是奥克兰科技大学也是新西兰的一个大学所做的一个项目。他们就是用这样的一个系统来进行分类进行电信号的一个分类来进行实时控制。比如说他们能够实时去控制假肢。这样的话他就能够理解来自大脑的一些信号。他就是用棘波神经元的一个方式来进行理解,来更好的去控制身体的价值和身体的运动。
  另外一个机器人应用的一个案例,就是他使用这样的一个直播的一个神经元他来控制一个小的欧洲的一个机器人。它是意大利的一个科技学院。所开发的一个机器人。这个实验就非常的成功。它能够实时的去学习控制大脑的生理的过程,所以我们有三个应用的原则,以及不同的另应用的领域,我们有很多的合作就是在这些领域有更多的开发,能够更好地去了解大脑之间的互动,以及大脑和身体的互动。所以我觉得有更多的领域我们。可以应用这样的一个技术能够去了解它邻近的一些领域。
  现在我们会跟很多的机构进行合作。比如说屏幕上列出来的主要都是欧洲的一些学术机构和高校。因为我们主要是关注于人类大脑的一些项目。我们会有很多的合作者。也有一些是在欧洲以外的机构。比如说刚刚提到的新西兰。奥克兰的大学,就是我们和作者之一。
  在人类大脑的项目当中,我们也关注于第二代的这样的一个体系。所以我刚刚所提到的都是使用了第一代的机器。当时这个机器可能是十年前所研发的技术,现在我们就在研发二代的一个体系。我们希望运用更加高级的这些半导体的处理过程。这样的话。我们就能够让计算的速度能够提升十倍。我们在这个过程当中使用第一代机器过程当中学到了很多。我们能够把学到的东西反馈到第二代的机器当中。比如说我们了解了他们的主要的功能,我们就能够去加速这一些主要的功能。把它们放到第二代的机器当中。同时我们也学到了如何去提高能源效率。这样的话技术它的应用能力就更强了,所以我们会有很多以技术为基础的创新,他们都能够放到第二代的机器当中。
  有了这样的一个机器之后,我们就希望。能够把芯片进行整合。这样的话他们就能够完成第一代的机器它的一个系统的一个总结。这样的话在第一代实现30%更好地整合。比如说让它的整合度提高30到40倍。所以让芯片内它的整合度就更高。能够更好地把他们整合到其它的机器当中,比如说整合到无人机当中等等
  对于第二代机器的芯片,我们有一些模型了。比如说截止到今天我就看到了很多非常具有创新性地学习新算法,他们都在出行当中有所体现。比如说它是一个结构的一个弹性。他也是一种学习的方式。它跟传统的AI也有很多的相似之处,它都叫做深度的重构,或者说叫深度的重排。所以在这个过程当中,我们就能够建立起很多的连接,我们会把他们的效应进行分门别类,也会对数据集有新的标准,我们建立起了相关的网络,在这个过程当中有1%的连接是积极的,有99%的连接都是通过学习算法来进行完成的。当然他可能跟其他的网络不太一样,但是还是可以进行落实的一个网络。一般来说我们会用gpu来作为,为我们行业的标准。但是它是适用于高密集度的连接的一个情况。但是在这里他的连接都非虽然非常小,但是它连接它是非常高效的。
  那么另外一个相关的一个算法,它就是利用反馈这样的一个机制。所以它是一个机制在这个机制当中,我们会不断地去关注与他的反馈和最终的激励机制。所以它是一个非常抽象的意义层面上的一个网络。我们希望网络获得一个正确的结果。然后把这个结果反馈到网络当中。所以我们可以用这样的一个网络去进行计算过程的监视和监督。我们也希望网络能够进一步的演化,能够解决更加复杂的问题。这样的话他们就不需要更多的训练了。
  我们这样的一个刚刚提到的这个接触他的一个类型。或者说他的一个突出的一个样本,也被用到了很多的领域和项目当中。在这里我们就跟神经科学工程框架这样的一个机构进行合作。比如说在加拿大滑铁卢大学,我们就进行了相关的研究。我们会用各种非常强大的工具。它们是基于控制理论的。所以用算法来进行控制。来有这样的一个波峰的一个网络来进行机器人的控制,这样的话就让机器人的手臂,他能够进行有一些比较柔软的一个特性。这样的话在人类存在的环境当中,机器人它的表面不会过硬,就不会对人类的安全造成威胁。因为我们是使用了一个新的控制系统。
  所以刚刚跟大家提到了我们所做的工作,也就是我们的曼切斯特大学的项目的一个工作。在这里我们主要的一个任务就是要有一个长期的发展。比如说有20年的一个发展期,或者说有一个十年的发展期和建立期,现在技术非常的广泛,技术也在不断的普及。我们现在有100多个系统,我们有来自全世界各地的一个专家团体。我们发展了各种各样的工具和机器。希望这个操作能够更加的有效。我们也非常的开放。比如说大家如果想要加入这样的一个工作网络的话,也可以加入到人类大脑社区这样的一个群体当中。你也这样的话。你就可以自由的提交你的工作,可以在互联网上提交你的部分。
  现在我们这个项目它是欧洲人类大脑项目的一个主要组成部分。所以在项目下,我们也有第二代的芯片我们希望在各个层面,从各个级别都去提升芯片的表现和他的能力。现在我们的计划是要去打造这样的一个芯片。比如说在明年4月的时候把它把。第二代打造出来。所以我们在5到6年之内能够更好地去推动这样的一个人类大脑的项目。所以我们希望在明年的第二季度去推出第二代的芯片。我们也希望在其他的不同的维度来运用这样的一个技术,能够去探索更加复杂更加深层次的问题,我们也能够去了解。科学界的一些挑战。我们可以更好地去了解大脑它的运作法则。非常感谢各位。

  主题智能时代的网络科技与网络化系统工程

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中国科学院院士,西安交通大学电子信息工程学院院长管晓宏

  尊敬的各位领导,各位嘉宾。我相会议汇报的题目是:智能时代的网络科技与网络化系统工程。我的报告内容分,系统工程的背景,简单的背景和历史,智能时代的需求和挑战,还有就是智能和网络化系统工程,我们大概说的是什么事。
  先最简单的回顾一下系统工程。我本人是系统工程的领域的,它是基于系统和思想和系统科学的原理。以现代工程技术的手段和方法解决国民经济,工业科学技术和社会复杂系统的管理和控制问题的一个学科。它最开始是源于航空航天,能源,电力,社会,经济,军事等领域,学科的综合的需要。那么我们大家都知道的这个其实是钱学森钱老。在70年代末,他在报纸发表的文章上说过的,就是美国的阿波罗登月计划,当时参加的人有42万人。所以要指挥这么规模巨大的一个工程。是如果没有一个总体,没有系统工程的观点来做,是不可想象的,是不可能完成的。
  那么于是当时在我们国家两弹一星,咱们都知道,就是在长征一号火箭的研制过程当中,29个单位3万多名工作人员,比阿波罗,登月计划小一点,但是有这么多的这个人参加。那么也是钱老提到的。那么在开创我国导弹和运载火箭事业的进程中遇到的各类难题中,应当说不是导弹和航空技术开发工程的具体技术问题,而是如何运用科学的组织管理方法,组建一个高效有序的导弹和火箭工程开发组织管理系统,这是钱老在公开出版的着作和这些文章当中提到的。所以没有系统工程的办法也是不可想象的,没有系统,总体部这样的思路也是不可想象的,能完成这样的国家的重大的工程。
  在社会经济系统工程当中,我们要在这样一个高度组织的社会当中复杂的系统几乎是无所不在。所以钱老说,这个系统组织建立有效运转就成为一项系统工程。所以我们整个现在目前现在社会,我们回顾一下历史。他也是系统工程是必不可少的。所以这个钱老大力推动了系统工程在我国的创立,发展和应用,特别是在国防和军事领域的应用,我们刚才说的宋安澜这个博士,他就是系统工程学科,现在在搞投资。我刚才还在跟他讨论,他如果不是系统工程出身的话,很难想象,说起来应该说也算是是师兄弟的关系。他后来去做金融管理,应该说他也是系统工程学科出身的,和我们宋安澜博士是一个导师。其实我的硕士指导教师也是他,我这位师兄就是周小川。应该说社会系统工程在推动国民经济发展中起到了重要的作用。这是我们简单回顾一下历史系统工程。
  我们从传统上他利用的方法,基本的数学理论。运筹学也就是优化线性非线性规划整数规划部门和规划这样的一些理论和方法。控制论的相关的理论方法,系统动力学的分析,最优控制动态规划系统,仿真系统决策,信息计算,机器学习智能搜索。社会经济学的理论。比如说所谓的这是钱老提倡的,集成的研讨厅的体系,计量经济金融工程等等,这都是系统工程。传统上用的这些方法。
  我们来看一下新时代。智能这个时代,就我们新时代是以什么来特征?我们到底有一些什么样的新的问题,有些什么新的需求。信息科学和技术的发展趋势。或者再往大里说一点,其实就是现代科技发展的趋势。我个人认为还是不一定对。两化一融合。网络化。所有的东西都要连起来。通俗地讲,智能化我们希望宏观和微观的系统从芯片,传感器,到大的横跨,跨越装置,跨越地域,跨越天地的这么一个大的系统。他的控制和决策要高度个智能化。第三就是信息物理融合。就是你的信息系统。物理系统。何人用这个系统的人高度的融合。这就是现代我们信息科技的发展趋势,或者往大了说,就是我们现在科技的发展趋势。
  信息物理这两化,昨天还跟科技部的领导在沟通交流是国家重点实验室的事。他说你前面这个两化我比较容易理解你说的信息物理融合。到底说的是什么事,其实也有十年的以上的历史了。信息物理融合系统,或者叫CPSS就是计算单元和物理对象在网络环境中高度集成交互完成的智能系统。他构建了物理空间与信息空间中人机器,物理系统,环境信息等要素的相互映射。适时交互,高效协同的一个复杂系统。是新时代系统工程的基础和重点研究的对象,所以,新时代的系统工程研究什么,其实就是研究两这个两化一融合的,特别是信息物理融合的系统。在这个当中我个人认为人工智能现在大家都特别热。所以说咱们今天这会议主题也是人工智能。

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  我个人认为人工智能在目标并不是要代替人。人工智能其实是要把人放在这个系统当中。所以人在系统中是信息物理融合系统的基本特征和智能的体现。人。机器做什么,这个人做什么,信息系统做什么是要有分工的。人主要完成擅长的东西,认知创造性的思维。制定决策目标。信息系统在这里边就帮助我们做控制决策,做知识,发现学习做信息获取,由物理系统获取信息这个感知。这个系统最后帮助我们执行。我们智能制造系统也好,所以我们现在的这些所谓的智能系统,都应该是这样的一种结构。
  那么网络科技,刚才说网络化,网络科技它的趋势是什么,大概有这么几个肯定是不全的。一个就是无线网络和有线网络,计算机和通信网络的高度的融合。将来以后这些东西就分不太出来。什么时候要用无线,什么时候要用有线,高度的有机地融合。另外就是物联网就是说刚才其实是一回事,就是说信息物理融合,你的信息系统和物力高度融合,物联网就是高度融合的结果。所有的我们的物理设备都要通过网络连起来。这里边叫这名字不一样。计算机领域叫物联网,其实自动化领域更愿意叫信息物理融合系统。另外就是基于网络的新的应用,比如说区块链技术。智能终端,就是增强现实,虚拟的数字服务等等这些就会出现新的这些应用。另外就是网络技术本身。量子计算通信,激光互联网等等一些网络,新的这种网络技术也正在出现。
  在这些新技术的驱动底下。所以他有新的应用。对和网络技术的支撑。比如说智能制造。智能制造典型的就是刚才讲过的。信息物理融合系统,就是智能制造的基础。智慧城市经济社会的大系统。人工智能和智能系统能源互联网智能电网。这都是典型的信息物理融合系统。航海、航空、航天,另外还有军事统筹。所有的这些系统。我们希望能够提高生产制造效率,降低原材料和能源消耗。创造社会经济价值,提升国防和军事实力。这就是新的应用的徐总对系统工程的驱动。那么所以系统工程它的研究对象从最开始的军事工程系统到大系统复杂系统,到现在的网络化系统,智能系统,到信息物理高度融合的系统。所以说我们看到我们这些年走过的路程从最开始的自动化到90年代开始的信息化,在到现在的网络化智能化。这就是它研究对象的变化和挑战。那么他的发展趋势,系统工程本身的发展趋势。从过去的自动化信息化时代系统工程,我们研究复杂的物理系统,研究大系统研究,自动化和信息化的融合。研究系统进行这个系统的基底建模和优化决策分析。到现在网络化和智能化的系统工程。研究信息物理融合的复杂的网络化系统,多种异构复杂的融合自动化,信息网络信息化加智能化。那么在这里边我们要实现数据和基底节和的系统模型,智能性的分析,智能决策和优化。当然还要保证融合以后系统的综合安全。
  那么对于制造业来讲。制造业面临着巨大的客户的压力,他要求需求的多样化,个性化,高质量,低成本,快速响应和增值服务。同时他又要有就是政策法规的这种要求,要绿色环保。质量高可追溯,提供优良的服务。制造业的两化一融合,它主要就是要实现产品决策。产品的个性化决策的智能化。同时协同网络化过程的绿色化,服务化和产业的生态化。
  我这里举个例子,我们在将来的制造系统有了智能,有了信息物理融合以后会提供什么样更好的服务。前一段时间我们疫苗系统出了问题,我们在座的有不少年轻的家长都非常的操心。因为这孩子的事情是家长最重视的。疫苗失效了,甚至可能有问题。设想一下,如果我们整个疫苗也是个生产制造过程,我们在生产制造过程。如果我们的阿尔法ID的技术,我们这个信息技术从材料的选材进来。这个就在我们ID跟着。然后你整个疫苗生产制造过程到包装,批次信息全部在里头。然后这个疫苗我看到有限的报告,疫苗的问题,其实很大程度上是运输过程出了问题。因为疫苗对所有的运输的过程,对温度和环境是有严格要求的。一旦温度超过了多少度,疫苗就失效了。如果运输过程,所有的信息传感器的信息都跟着你ID可以走的。然后到最后使用。当然你大夫把和包装和打开的时候,你如果有一个读写器,把所有的这些信息都读出来。设想一下给孩子注射的时候,你家长看到这些信息还有什么不放心的。所以将来以后,我能想象这个将来我们的疫苗生产就要实行了,这个就是你的信息物理融合和智能化了以后。将来就是这样的情况。
  所以我们智能制造系统。从系统内部融合到金融上下游,企业的融合,集成到原材料制造过程零部件产产品。所有这个东西信息与之共生。这样的制造系统就是真正实现它的智能化。另外就是在生产过程当中,可以有数字孪生系统,虚拟空间就在模拟仿真基于云计算的智能决策,最后在物理系统的基于边缘计算,精准的自执行就可以实现整个制造系统的两化一融合。
  再看我们的能源电力系统。我们要把传统的煤油气的发信息,水资源的信息和再生新能源的信息,可再生新能源将来就是肯定是我们能源电信的发展方向,气象和大气环境系统信息和我们所有的区需求信息工业终端,楼宇能源和家庭终端,形成了一个巨大的信息物理融合的蓄系统。它能够支持能源流和信息流的双向流动。所以现在将来以后我们能源的终端,像我们使用能源的部分它就分不出来。因为过去我们都是这个电都是从发电那里过来的。现在我们。这个终端我们也有太阳能。这个可以供电,所以是界限越来越模糊,形成这么一个巨大的系统。所以我们整个系统当中多种,能源介质个存储的能力,信息物理融合,形成分布式能源系统。他能够满足能量守恒和转化关系的多能源的网络化系统,优化系统,就彻底地改变了我们现在的能源电力系统结构。而且这样的系统现在国内外都在进行各种各样的实践。举一个例子就是斯坦福大学校园。他这个系统,你看他最后实现的是一个非常传统的技术,实现了一个非传统的一个结构。他最后在储能,实际上是靠两个冷水灌一个热水罐靠这样的系统来实行。它可以优化可再生能源的系统。利用他在不停的做冷水或热水,夏天这个冷水就是空调,冬天的热水就是供暖和供热水。基于分时电价进行需求响应,实现系统的提升。增加或降低运营费用。这样的一个系统现在已经是实现。
  而且可以给大家报告。能源电力行业两化融合,基于轻盈的信息物理融合的分布式能源系统可能会颠覆传统的能源电信的结构完全颠覆。又是电网,并不是一定的,现在我们离不开电网,没有电网,我们现在社会是没法运转的。那这个氢能从制备比如电解水的。超临界的水计划执行和光催化的分解水制氢。然后储运技术,特别是有机溶液的化学吸附,常温常压底下,把氢吸附在这里边,将来就可以实现通过石油管道,或者通过我们的车。各种各样的车运输把氢运到终端。然后利用这个在负荷端利用。利用就氢能的燃料电池。实现氢能驱动的冷热电联供。几乎是零碳排放,从水倒水的一个循环。从水制氢最后倒入氢燃料电池发电又变成水。以水为载体的冷热的存储,实现需求响应。然后性能的供应链将来完全市场化,自然就市场化了,电网可以联网,电网运行,也可以脱开电网独立运行。那么就很容易。实现市场化的氢能的供应链。所以整个系统结构彻底的颠覆性的变化。说白了就是电网可以有也可以没有。
  但是由于能源电力行业它的两化一融合,电力设备的信息化。信息网络的开放性信息系统的脆弱性。就为攻击者提供了技术途径。信息攻击可能导致电网的连锁故障那么工程安全,过去我们只考虑工程安全,先要考虑综合安全。所以安全问题这个是非常严重的问题。
  我们举一个例子。我搞不清楚,我本来这是播放系统,他们系统当中这东西就都没了,我这个气象演示。一个电力系统。也没关系。就这么一个系统,它很可能就会整个在几十分钟内有一个故障,引起一连串的连锁故障。最后系统。而且这个是历史上有工程问题发生过!20003年,美国的东北部和和加拿大东南部有一个基础故障和一个线路故障。造成它的能源管理系统的警报失灵,再加上一个警报失灵。那么最后在20多分钟内,电网崩溃。500多台机组解列,5000万人受到直接的影响。左边下边那个是在卫星上拍的。之前地球上一片光明。之后,地球在卫星上看地球整个那一片灯光都没有了。所以说巨大的问题。另外就是在讲想到就是你放在往年情况下,智能交通系统现在我们都知道这人工智能特别热。他要做到这一点,其实也是个物理信息物理融合系统。就是说你在物联的交通环境底下。要能够协同感知。
  这个就是所谓的车路协同感知。车路协同基于车路协同的群体的智能和协同控制。新型的混合的交通的协同管控系统。能够有提出新的控制理论和方法,实现网联平台的交通服务和车路协同的交通管控。所以这也是一个刚才说的两化一融合的一个直接的结果。另外就是。航天我们又回到我们最开始的系统工程怎么出来的,这航天这个工程。像2017年我这是从新华社拿来,现在是保密问题。新华社的文稿。我们的2017年我们长征5号的火箭在海南发射的时候。因为发动机的故障造成了大幅下降。所以我们发射任务就失败了,火箭连卫星一层掉到海里头。如果这个系统有智能的话。我可以有一个智能的实时的决策系统。我应该实时的去修改发射目标。我立刻就把这个发射目标不要,因为你这个推力不够了,发射不到原来预定轨道,我立刻就发射到低一点的轨道当中。因为我这个卫星上面自己带了燃料。因为他主要是做姿态控制的。我这个事我把这个目标修改了以后,发射到一个低的轨道上去。我就可以将来利用卫星上自己带的燃料。把它逐步的调整到原来就是我要我想要的轨道上去。当然,你要损失掉你一部分寿命,原来可能是五年,现在可能只能用两年了。但是比你掉到海里那不是强太多了。这件事情可以做的。后来我们第二个卫星也同样实力,我们就做了一定的调整,发射到比较低的一个轨道上去。
  另外就是。将来空间站现在国际空间站的工作。我看报纸上登的这都是报纸上说的。我们已经报纸上的好了,再过几年国际空间站退役了以后,我们国家的就是攻坚战。几年以后变成唯一的空间站。空间站建立了以后,有几万种物资要补给。因为上面宇航员在那里长期的工作。数万种物资,先建立物流系统。他要做这么复杂的一个决策。供应链形成这么供应链。我们是知道当时。美国的哥伦比亚号行行航天飞机爆炸了以后。国际空间站的供应都出了问题。最后还是请俄罗斯的进步号飞船,货运飞船上去才完成了补给。要不然那些宇航员就得撤回来。所以。航天工程就是我们要将来实现这个星座计划。要跟着包括跟就说国外是一星计划。我们要实行星座计划。将三四百颗卫星在天空上网,跟5G网络无缝对接。所以微型化,网络化,商业化的这种服务的趋势。军民融合促使经济性可进行灵活性。智能化。这些需求的提出来就是航天系统工程。
  最后就是汇报一下。那么在新的形势下,我们智能和网络化系统工程,到底有哪些内容,从学术上讲我们应该哪些内容需要接下来研究的。那么首先。两化一融合以后,它的系统结构和模型多重关联,网络化的模型。微观的和宏观的信息物理融合。过去都是不一样。所以我们系统工程学科,控制学科,自动化学科也好要注重这方面的研究。另外就是机理模型和数据模型的要并重。现在人工智能行业有一种趋势,说我以后全都是大数据据,我都是机器学习。可不可以代替激励模型,我个人认为应该是。相辅相成的,应该是互补的。不应该说是一个代替一个的关系。
  我记得有一个有名的争论,好像一位非常有著名的。现代主义的哲学家。同时他也是物理学家,乔姆斯基他他曾经说过,MIT的学生没有WiFi,即学生,你要用一个摄像。去描述一个树叶丛。从树上落落到地面,预测一下到这个时间。你用一个机器学习的模型,相信MIT的一个本科生。硕士生,博士生,做出来一个这种学习模型都会比力学模型,当然掉下来,他不是真空,如果是真空就是自由落体,非常复杂的空气的阻力。这个他做不好。这个肯定你用学习模型做的精度比这个高。但是你用机器学习的模型。是发电发现不了牛顿定律的。但是牛顿定律,可想这牛顿定律,加速度,牛顿定律,力学模型基于流程并进行模型,它对人类的发展起到了多么大的作用。所以说这应该是机理和数据模型相结合的。那么我们本来我也有一个多层模型的在用了pdf。我都不知道这里用的是pdf对吧。这本来也可以,就是多重模型。建立我们自己现在做这件工作,就是说能量流,信息流实际上是做。信息物理融合能源系统的一个关联,网络化的模型。能够有效地刻画信息流和多种能源流的关联和相互作用。
  那么另外一点就是。智能的系统规划和设计的。现在我们老在说这个系统智能,这人工智能,你这个系统到底应该具有什么样的智能。什么叫做智能,系统智能性应该怎么样,设计怎么样规划机器智能和人在系统当中这个关系。智能体之间他的沟通和理解,这些都是关系到将来以后系统结构的一个大问题。
  我这里边其实可以举一个例子,大家知道几年以前应该是四年以前五年以前。俄罗斯。一架图154飞机,这个出了事。起飞几分钟之内就掉到黑海里了。这件事情本来飞机失事,咱们不是刚刚波音还出了事,几乎每年都有。也不能说是震惊世界的大事。但这个飞机上,他做了我们中国的观众非常熟悉的。一个亚历山大红旗歌舞团将近100人。没了。其实是全世界最有名的一个男生合唱团,世界顶级的艺术家。开始的时候大家都说你图154,我们中国原来过去,曾经我本人是很有幸就做了。我们最后一班图15是航班从好像是从兰州飞北京的航班20多年前就不飞了。肯定是你飞机太老旧了。但最后俄罗斯国防部公布的数据。公布的分析的结果。飞机没事。是驾驶员的问题。驾驶员在飞机起飞以后500米的时候,按道理说它应该继续爬升,把飞机就是拉到这个巡航高度就走了,飞机一点毛病没有。可是他神使鬼差把飞机在500多公500多米的时候,他就改成了着陆状态。一直是在他的操控底下,就是最后完全是在操控底下,最后撞到海上飞机解体。就这么一件事,就是后来他指唯一的解释就是驾驶员疲劳驾驶。大概就是这样的。他们神经病就特别莫名其妙地把飞机从起飞状态改造成了着陆状态。如果飞机有智能的话,他就不应该发生这个事,对吧?它应该有这种至少提醒他你在干什么。
  另外一个例子就是台湾的复兴航空也是几年前发生的事。它起飞以后不久,它有一个发动机着火。按道理说把那个方向应该关掉。因为他着火以后在继续着,火机会共有的话很可能有飞机会烧起来。他应该把坏的发动机关掉。一个单发起飞,所有的飞行员。商业飞行员都受过训练起飞降落,没有任何问题的。但是这位飞行员他本来一号发动机出了故障。他把2号发动机关了。所以立刻发动机就没有动力了,大家知道,飞机要飞起来一定要有速度的,没有速度飞机就会掉下来。这就相当于做那肾切除手术。没把坏肾切除,把好肾给切除了。这是历史上。我们一位校友著名的校友梁启超,其实是他死于一个协和医院那个是医疗事故。这80年以后医院的绝密档案公布出来,我们才知道这件事。梁家其实开始他把这个隐瞒了,他是说西医发展不容易。那个时候还是非常高风亮节的。那么这件事情如果系统有智能的话,它也不应该发生这件事,应该至少提醒。但另一方面说太多的智能,就像我们说的飞机。相信智能。他不把它切到让你非常不容易的,就切不到手,冻得很快的切到手工状态。所以都是问题。所以你的系统智能性究竟有什么样的智能,智能怎么样在你的系统当中设计。这个东西都是值得我们现在必须要研究的。
  另外就是两化一融合系统它整体的控制决策优化运营管理。在信息物理融合的情况下,这个情况。和过去也都不容易,也都不一样,时间尺度。大空大跨度空间的这种。另外就是所谓的工程自动化。就是说你从一个设计从一个经营目标。要变成这可执行的制造过程中间一个叫所谓的工程自动化的AI机器人奥组委相关线,其实就是设计这个过程。过去是人参与最多的,实现了智能化以后,怎么样加快这个过程,提高系统的效率。提高制造系统效率。这一点也是我们非常重要的。
  要举一个例子,就是说能源系统多时间尺度供需随机。可以匹配和决策。从水电系统一年的这种时间尺度到超短期最后到实施。完全的能量守恒的匹配。这个过程。这个怎么做?现在我们还都不会。
  另外最后一个就是综合安全。那么综合安全就是说我们工程系统,工程系统的安全和网络信息安全的相互影响定量描述。多元数据的关联关系。还有基于信息物理融合系统,他的综合安全基地和数据的监控和防卫,这都是我们要做的。我们所有的系统,包括5G系统都连起来了以后。安全怎么保证,这是一个巨大的问题。所有的网络联起来,你要不连你的反应速度比这个连起来要第一个数量级要系统的性能要差很多,但连起来了以后综合安全怎么保证,这都是我们现在要关注的问题。
  最后的结论就是。网络化智能化和信息物理融合是国际科技前沿。国家的重大需求。也是新时代。信息科技发展必须面对的挑战。两化一融合的微观和宏观系统。包含系统结构与模型系统智能性的规划设计和决策。控制系统综合安全新时代系统工程,乃至整个信息科技的发展方向。那么新时代的信息科技关键的理论和技术,我们就是针对两化一融合新的需求和发展方向,我们发展出来的关键基础理论和技术,将在即将到来的新的工业革命,新的技术革命和新的能源革命当中发挥直观重要的作用。我的报告到这里结束。谢谢大家。
 
未完待续

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中关村(京西)人工智能科技园
  中关村京西发展简介
  2016年12月29日,中关村发展集团和门头沟区政府出资代表京西文旅基金共同成立北京中关村京西建设发展有限公司(中关村京西发展),作为石龙开发区高新技术产业用地五期(门头沟园石龙五期)一级开发项目的建设主体,注册资金3亿元。
  基于门头沟园紧邻中关村科学城的区位优势和中关村促进人工智能创新技术产业化发展的需要,2018年1月2日,门头沟区委区政府在中关村展示中心发布了将石龙五期建设成为中关村(京西)人工智能科技园的建设方案,规划产业用地范围约30公顷,地上建筑面积约55万平方米,2019年底前将实现总计15个地块的高精尖研发用地的分步供地,着力搭建人工智能新型研发公共技术平台,链接全球创新资源,通过行业龙头企业的引领,在完善的生产服务业和高品质健康生活配套的支撑下,在门头沟园孵化以医工智能、智能制造、智能服务业为先导的“智能+”产业,将园区建设发展成为促进京西地区产业转型升级、具有世界影响力的人工智能科技创新中心。

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中关村(京西)人工智能科技园·先导园简介
  鉴于中关村(京西)人工智能科技园主园区2019年实现供地后,距离一期建成尚需要3-4年的时间,为尽早给人工智能企业的入驻提供产业载体空间,中关村京西发展由区政府授权对中关村门头沟园老旧厂房——金龙泉泵业升级改造,将其打造成为具有孵化、加速、联合办公、展示及其他产业服务等复合功能的“中关村(京西)人工智能科技园先导园”,门头沟园管委会对入驻的高精尖企业可给予最多3年的租金返还、最高300万元每年的研发资金补助、专门对接服务等政策支持,中关村京西发展将通过先导园实践空间运营服务、专业科技服务、产业投资服务、科技金融服务、市场对接服务等集成发展的经营理念,打造园区精品经济生态的先导孵化培育基地,为中关村(京西)人工智能科技园的建设运营打下坚实基础。

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中关村门头沟科技园简介
  中关村门头沟科技园的前身是1992年设立的门头沟区石龙工业区,规划面积1.5平方公里,2000年被列为北京市级工业开发区,2012年纳入中关村国家自主创新示范区,规划面积1.89平方公里。2015年按照区委区政府的整体部署,园区统筹规划管理门头沟南部新城产业空间,总面积约7.6平方公里。园区地处长安街东西发展轴与西山永定河文化带的交汇结点,是新首钢高端产业综合服务区的重要组成部分。
  按照北京城市总体规划(2016年-2035年),为进一步梳理园区产业发展与北京城市整体发展、长安街整合发展、京西地区联动发展、门头沟区转型发展之间的关系,2019年园区进一步将主导产业聚焦在医工智能、科创智能、文旅体验,并积极依托国家心血管病中心建设医工智能产业基地,建设中关村(京西)人工智能科技园、机器人产业园、中关村(京西)人工智能科技园·先导园,着力在京西形成特色鲜明的智能产业集群。
  门头沟区委区政府先后出台《中关村门头沟科技园促进创新创业和产业发展专项资金管理暂行办法》(即“门创30条”)和《中共门头沟区委、门头沟区人民政府关于改革优化营商环境、精准服务“高精尖”产业的若干政策》(即“高精尖19条”)。近三年来,通过组织实施“门创30条”、“高精尖19条”产业政策,组织企业申报中央部委、北京市级产业政策,已有624家次企业获得各类产业政策资金3.32亿元。

北京中关村京西建设发展有限公司 010-60808183 / 15650769336 垂询邮箱:ai@zgc-aipark.com 地址:北京市门头沟区莲石湖西路98号创新大厦四层

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