工业大数据与网络协同创新

——关键技术与发展趋势

中国工程院院士谭建荣

各位领导、各位专家，大家上午好！

非常高兴又一次来到郑州。最近一两年来郑州召开这样的会议比较多，我来得也比较多。我来自浙江大学，我学习的专业很多，最后取得了浙江大学应用数学的博士学位。

现在国家对创新非常重视，创新驱动成为基本国策,中国工程院提出很多新的建议。我向大家介绍一下，中国工程院最近几年搞了三个重大咨询项目。首先是周济院长提出的“制造强国”战略研究报告，这个重大项目的报告也就是中国制造2025的蓝本，这个项目汇聚了50多位院士、100多名专家，做了大量的调研，形成的一个文本。中国要通过三个十年时间的努力才能从制造大国走向制造强国。

第二个项目是中国科学院的院长路甬祥提出的。路勇祥仔细研究了我们中国制造业的发展，他认为中国要从制造大国走向制造强国，最需要补的短板就是创新驱动。路勇祥组织编写了一本书《机械工程制造发展路线图》，党中央的五大发展理念中，“绿色发展”上升为“创新驱动的绿色发展”就是这本书最早提出来的。

      创新非常重要，带有根本性的作用。阿里巴巴“双十一”一天成交量1600多个亿，这个是天文数字。对实体经济制造业来说，365天能够到一百亿已经了不起了，但是他们一天搞1600多个亿。但是阿里巴巴到底有哪些核心技术呢？他的网络技术、软件技术，我们都知道，商业模式创新也不是他提出来的。是亚马逊、eBay很早提出来的，但是他们没有发展起来，主要是送快递的人找不到。在中国有的是快递公司。

   我们想想新型技术哪一项是中国原创的？没有。从互联网到物联网，从大数据到云计算，从虚拟现实到人工智能，从理论概念到方法都是美国学者和美国工业界提出来的。中国要成为互联网强国，没有创新是做不到的，永远跟在别人后面。你真的要成为强国，不仅是应用强国，而且应该是年轻的智慧，年轻的理论，年轻的算法。所以路甬祥看到这一点，他提出来要让创新成为一种思维方式，这个非常重要，也非常必要。

还有一位工程院常务副院长潘云鹤提了一个重要的想法，就是中国人工智能2.0。他认为未来的人工智能是将人、计算机和互联网融合在一起的智能系统。人工智能2.0第一个就是大数据智能，第二个是互联网群体智能，第三就是跨媒体智能，第四人机协同的混合智能，第五智能自主无人系统。彻底颠覆了我们的观念，也颠覆了我们的思维方式。

   习主席对这三个项目非常重视，对人工智能2.0做了重要的批示。习主席认为：中国人工智能不能掉队，要走在世界的前列。人工智能的意义主要体现在三个方面：一是智慧城市，二是智慧制造，三是智慧医疗。这个提法包括方方面面，但是主要是智慧。所以，这三个智能项目为中国互联网、智能制造、大数据应用、人工智能的应用做了很好的规划。

大数据由阿尔温.托夫勒提出，已经有40多年了，他写了本书叫《第三次浪潮》。这本书把人类历史划分为三个阶段，第一浪潮为农业阶段；第二浪潮为工业阶段；第三阶段为信息化阶段，从20世纪50年代开始。当时对阿尔温.托夫勒的提法还有争议，四十多年过去了，信息化成为转型升级的可行手段。特别可贵的是他在这本书上首次提出了大数据。他认为：互联网是个舞台，真正唱戏的是大数据，大数据将奏响第三次浪潮的华彩乐章。

有人提出为什么要用大数据，也有学者说是老美的噱头，之前都说大数据，现在说小数据行不行，为什么数据一定要大数据呢？有两个含义。

   第一，大数据是统计学概念，当数据量的取向无穷大的时候，正态分布的均值取向平均值。我们自然界人类社会和工程技术大量的是什么？是随机现象、模糊现象、甚至混沌现象，我们只能用大数据来判断车流量是不是正常，有没有堵车，所以大数据是必然的。

  1956年，斯坦福大学麦卡锡教授、麻省理工学院明斯基教授、贝尔实验室香农、IBM公司洛切斯特四位年轻学者一次聚会时，在宽松的环境下进行创新交流，首次提出“人工智能”一词。去年在全国召开的创新大会上，华为董事长任正非呼吁要让科技人员多喝咖啡。就是要营造一个宽松的环境。现在规定了很多条条框框，太严格不利于创新。

2016年全世界人工智能诞生60周年，人工智能在漫长的发展过程中，相当长的一段时间发展比较缓慢。主要原因是，当时人工智能的技术路线是开发专家的事情，强调因果关系，严格的逻辑推理，走了相当长的时间。但是最近几年火了，可以说大数据技术拯救了人工智能，因为大数据强调关联关系，不强调因果关系，哪个地方发生了事情把录像调出来把关联关系找到，关联关系就火了，人工智能一下火起来了。

   人工智能火起来主要有四个事件：一是两条狗，美国的两条狗出来了把人工智能推向新的高潮。第一个狗是波司登大狗，是美国波司登大学研发的四条腿机器人。现在，机器人的最高水平就是波司登大狗，它行走自由，逢山过山，逢河过河，能走能跳能跑。旋转的能量非常大，跨栏应该什么时候提起来，什么时候放下来，前腿怎么跳，后腿怎么跳，非常自如，跨栏水平远远超过了刘翔。后来波司登动力公司就把它产业化了。为什么波司登大狗是机器人的最高水平？同时又是智能制造的最高水平？因为它本身就是智能化的产品，是思想型的，可以远程控制，第二可以负重爬坡，第三是速度非常快，第四是平衡能力强。

第二个人工智能是我们大家都在用的智能化手机。智能化手机的出现把托罗拉、诺基亚两个大佬颠覆掉了。我们中国也是这样，杭州有三个手机制造商，一是摩托罗拉，二是东方通讯（我国自主品牌），三是UT斯达康。宁波的波导手机广告语：手机中的战斗机。这个行业被智能手机颠覆了。在我们身边，老的产业的淘汰经常发生。

现在手机导航就是大数据的导航，移动、联通、电信也做了很多的贡献。手机导航颠覆了车载导航。前些年杭州做车载导航仪的民营企业非常多，装一个三千元左右，后期的更新还要花2000元。现在手机导航不要钱了，高德百度等做得非常好，打开手机导航就知道前面交通流量有多大，它就是大数据导航。

行业的颠覆不仅仅是先进的技术，还有商业模式的颠覆。最近台湾康师傅方便面快停掉了，我们科技人员很需要方便面，因为忙的时候没有时间吃饭，就泡一袋方便面。如今你拿手机打个电话发个短信、微信，热菜热饭就送来了，谁还愿意吃方便面而不吃热菜热饭呢？所以，方便面现在卖的越来越不好。行业的颠覆一方面被技术，另一方面被行业模式颠覆。

人工智能的第三个热点就是无人驾驶汽车、智能汽车。2009年谷歌公司实验室推出全自动驾驶汽车，通过摄像头、雷达感应器、激光测距机来观察交通状况，并使用地图为前方道路导航。不需要驾驶者就能实现启动，行驶和泊车。

人工智能的高潮是阿尔法狗AlphaGo，是一款围棋人工智能程序。Alpha就是希腊字母α，Go就是去，翻译过来就是：正在进行中的试用版围棋人工智能程序。由位于英国伦敦的谷歌（Google）旗下团队开发，这个称谓是比较谦虚的。这个程序利用“价值网络”去计算局面，用“策略网络”去选择下法。2015年10月以5:0完胜欧洲围棋冠军、职业二段选手樊麾。2016年3月对战世界围棋冠军、职业九段选手李世石，并以4:1的总比分获胜。今年中国著名选手柯洁对战AlphaGo，3:0柯杰主动认输。他在随后的微博中写到：我在和AlphaGo的对战中学到了许多新的棋谱。说明AlphaGo通过学习产生新的知识。最近谷歌公司又推出了AlphaGoZero。它的自学习能力非常强，AlphaGoZero就像人类初学者一样，只是了解比赛的规则和比赛的最终目标来自我学习，生成很多战无不胜的棋谱。而作为首个击败人类围棋冠军的程序，之前版本的AlphaGo是通过分析人类围棋高手的数千棋局来学习，并在自我对弈中不断强化。这就是深度学习的结果。

我们再回到大数据，人工智能就是大数据，大数据最大的特点就是共享协同。信息安全是大问题，但是不同的人安全观是不一样的。过去老农民的钱放在炕头是最安全的，甚至埋在地下是安全的。现在信息安全很重要，但是什么样的做法才是安全的，安全并不是说不拿过来就是安全的，一个部门信息安全但拿不出来大数据就不用做了。现在我国有一个机构，它的层次最高，就是军民融合委，习主席担任主任。军民融合也是中国工程院建议的，我们国家要走军民融合的道路，而不是军管军，民管民。以前我们的军工体系是两套体系，过分保密就形成了孤立系统，孤立系统从理论来说必定导致落后。因为我不知道你在干什么事，你也不知道我在干什么事，技术落后了，反过来就不安全了。

   网络化数据协同的三瓶颈：异构集成、实时共享、知识推送。涉及到协同什么？怎么协同？协同什么目标？数据要共享，要协同，协同了才能共识。

从大数据到智能产品。人工智能最后是要实现智能化的产品，智能手机正在向智能终端发展，智能家电向智能家居发展，智能机床向智能装备发展。

大数据相关产业取得突破的四大要素：一是要发展数据的硬件。我们的交换器，计算机、光缆通讯是很必要的，这都是硬件。没有硬件环境，我们就上升不到大数据的层次。二是数据的算法。我们要把数据用好，关键是数据的算法，从数据到知识推理的算法。现在很多数据挖掘、优化的算法都是老外提的，中国勉强跟得上。现在深度学习很丰富，包括深度学习、增强学习、机器学习三个学习阶段，现在提出了新的算法。所以，我们要掌握核心技术还是要从基础研究或者硬基础研究开始。

浙江省政府、浙江大学和阿里巴巴三个单位共建浙江实验室，政府投资50个亿就是要做基础研究。电子商务确实是市场潜力很大，但是马云意识到现在的技术还是不够的，所以开始做基础研究了。我们现在很多企业虽然要吃这个苹果，但是如何来种这个苹果树他不感兴趣，也包括我们的电信行业。电信行业的基础理论哪些算法是中国人提出来的？到现在来说是比较少的。我们现在要成为网络强国，我们要成为数据强国，算法是必不可少，有一句话叫丈二和尚摸不着头脑，眉毛胡子一把抓。数据越大越糊涂，因为你没有一条主线把它串联起来，没有把它挖掘出来。

第三大数据人才的培养。很多单位都知道，大数据很重要，就是缺乏这方面的人才。所以要加强这方面人才的培养。

第四典型应用。现在中国大数据、人工智能是应用驱动，应用的导向找到了典型应用。我的团队围绕大数据、个性化定制、网络化协同制造做了大量的工作。欢迎河南的领导、专家、企业到杭州，到浙江大学来进行技术交流、项目合作。

谢谢大家！