自動化和智能化的理論體系是相通的，都可以追溯到維納的控制論。從自動化到智能化，本質(zhì)上是管控對象變復(fù)雜了。一般來說，是從簡單、封閉、穩(wěn)定、清晰的小系統(tǒng)，變成復(fù)雜、開放、不穩(wěn)定、模糊的大系統(tǒng)。但是，從自動化走向智能化，需要改掉一些習(xí)慣性思維。
自動化專業(yè)的同學(xué)有個習(xí)慣：先建立數(shù)學(xué)模型(包括所謂“無模型”)，在此基礎(chǔ)上建立控制器。在自動化理論的發(fā)展過程中，數(shù)學(xué)模型越來越高級：從單變量到多變量、從線性到非線性、從精確到模糊、從時不變到時變、從確定性系統(tǒng)到隨機(jī)系統(tǒng)、從控制狀態(tài)變量到控制分布式系統(tǒng)?？傊?，一切能夠想到的困難，理論上都有人研究。
理論如此“完善”了，是不是可以解決各種系統(tǒng)的實(shí)際問題了？往往不是！這么好的理論，為什么不用呢？道理很簡單：
你研究了非線性，但真實(shí)系統(tǒng)比你研究的非線性復(fù)雜得多！
你研究了時變系統(tǒng)，可現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)不是按你理論上的假設(shè)變化的！
你研究了不確定性，但你對這些不確定性是有要求的！
......
你或許會強(qiáng)調(diào)：你的理論和現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)在“原理”上是一樣的。但航模和大飛機(jī)在原理上是一樣的。小學(xué)生就能造出會飛的航模，也能造大飛機(jī)嗎？復(fù)雜度的變化，是量變到質(zhì)變的。建模的前提，是要把問題說清楚。但現(xiàn)實(shí)中的許多問題是說不清楚的：你能說清楚梨子的味道嗎？
從自動化到智能化的一個典型變遷，是從控制一個閥門、一臺機(jī)器，到管控一個工廠、企業(yè)、城市乃至社會。系統(tǒng)變大、變復(fù)雜、變開放之后，安全穩(wěn)定就成了重中之重。我們強(qiáng)調(diào)“人類知識軟件化”、所謂“吳淑珍式的智能”，就是用人能想明白的(簡單)邏輯，去應(yīng)對穩(wěn)定性問題。
工程師喜歡簡單方法，的確如此。這不是懂不懂的問題，而是真的不喜歡。因為復(fù)雜算法容易導(dǎo)致不穩(wěn)定。但是，自動化理論中的那些高級算法都沒有用了嗎？也不是：關(guān)鍵是要用在合適的地方。
筆者的朋友海華經(jīng)常會用到各種精巧的模型和算法。其實(shí)，他是做光刻機(jī)的，他需要非常精準(zhǔn)的移動控制。這時，復(fù)雜算法是必要性。但他為什么能夠用好這些算法呢？按筆者的理解：首先需要開發(fā)一套精密的系統(tǒng)、盡量排除各種干擾和不確定性。高級復(fù)雜算法是在這個基礎(chǔ)上應(yīng)用的。
來源：儀表圈/作者：郭朝暉，工業(yè)自動化博士、教授級高工，專注于工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型及技術(shù)創(chuàng)新研究領(lǐng)域
