最近，我國智能制造領(lǐng)域的著名專家寧振波先生新著《智能制造的本質(zhì)》出版。寧振波先生長期在中航工業(yè)從事飛機設(shè)計工作，參與了多款飛機的研制，具有豐富的工作經(jīng)驗。在他的堅持和努力下，我國成功研制成第一架數(shù)字化樣機，極大地推進了我國飛機設(shè)計技術(shù)的發(fā)展。
從某種意義上說，數(shù)字化樣機是飛機的數(shù)字化模型。湊巧的是：在寶鋼工作時，我的主要工作也是研究模型、特別是生產(chǎn)過程的控制模型。離散制造行業(yè)的設(shè)計模型和流程行業(yè)的生產(chǎn)控制模型有所不同。但正是這個原因，這本書給了我很大的啟發(fā)，彌補了我知識上的短板，讓我有機會從另一個角度對模型進行較為深入的思考，從而擴大我的視野。
模型最初的概念，是依照實物的形狀和結(jié)構(gòu)，按一定比例制成的物品。很早之前，人們就把這種模型用于工程活動中。建筑師在造房子之前，需要準備長短合適的材料。古代的木匠往往先用做一個小的木頭模型。準備材料時，按一定的比例把模型放大，就知道材料的尺寸了。從這種意義上說，模型是一種知識，是人們獲取信息、承載信息的手段。
我們注意到，模型有一個重要特點：可以方便地提供各種各樣的信息需求。打個比方：建房子的時候，主人想知道能否放入某套家具。這其實就是一個隨機的信息需求。只要有了模型，就可以很容易地給出答案。這樣的一個特點，對設(shè)計師特別重要：設(shè)計過程可能會遇到各種意外和問題，事先并不確知自己需要什么信息。
模型的作用是獲得信息，但建立模型不一定需要物理模型。
過去曾經(jīng)有個電影，講的是年輕建筑工人搞技術(shù)革新。電影中的老師傅按照先做模型再放大的辦法蓋房子。年輕工人覺得制作模型太麻煩、費時又費力。于是，通過學習數(shù)學知識，用幾何方法正確地計算出了實物尺寸，并取得了成功。
這個故事引出了一個新的概念：數(shù)學模型。有了數(shù)學模型，人們只需要在紙上算一算，就不必制作實物模型了。這樣，獲取信息的成本就更低、效率就更高了。
恩格斯曾經(jīng)指出，一門學科只有與數(shù)學相結(jié)合，才能成為真正的科學。20多年前，筆者讀博士時，班里的同學們來自不同領(lǐng)域和專業(yè)。但大家卻不約而同地都在搞數(shù)學模型。這其實并不奇怪：人類發(fā)現(xiàn)的自然科學規(guī)律，都是能用數(shù)學來描述。仔細想來，這其實是個令人震驚的結(jié)論。
隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，人們又發(fā)現(xiàn)：原來木頭做的模型，可以搬到計算機里面。人們可以對一臺設(shè)備、一架飛機建立整體的三維數(shù)字化模型。人類生活在一個三維世界中。世界上每一個實物的物體，都可以用三維模型描述。除了幾何屬性，物質(zhì)對象還會有其他的物理屬性，如強度、質(zhì)量、溫度、導電性等等。把這些物理屬性與三維空間的屬性結(jié)合在一起，就可以完整地描述人們的設(shè)計目標了。
于是，智能化進入了一個新的階段。
從控制論的角度看，智能是信息感知、決策和執(zhí)行的統(tǒng)一。一般情況下，決策時需要的信息，并不都是決策時獲得的，許多信息需要事先準備好。當模型能夠完整地描述對象的空間和物理特征時，決策所需要的特殊信息，可以隨時計算出來、供決策者參考。
過去的模型用木頭做、寫在紙上，由人來完成計算。信息的載體和處理信息的機構(gòu)是分開的。所以，機器決策就無法實現(xiàn)。現(xiàn)在，計算所需要的信息都存在計算機中，計算過程也是由計算機來完成。這樣，信息和信息的處理機構(gòu)就融合起來了。這意味著，人可以從計算過程中脫離出來了，并充分發(fā)揮計算機計算能力強、不出錯的優(yōu)勢。這樣，智能決策就進入了一個新的高度。于是，一個偉大的時代悄悄地開始了，計算機決策就具有了無限的潛力。我們最近所看到的技術(shù)進步，正是這個邏輯。
這種潛力的發(fā)揮，還需要人們進一步的努力。
工程師在設(shè)計飛機、汽車、飛船、火箭、工廠設(shè)備時，需要非常復雜的數(shù)學計算，花費大量的時間和精力。計算機在計算效率和準確度方面，遠遠超出人的能力。如果這些工作可以讓計算機去做，計算效率將會大大地提高。事實上，人們發(fā)明計算機的目的，就是幫助人們完成這種計算。
幾十年前，人類進行這種計算時，需要針對某個特定的問題進行獨立的編程。雖然計算機的運算能力很強、計算速度很快，但編程的過程卻非常耗時、也容易出錯。要解決這個問題，就要有通用的程序。
工業(yè)軟件的誕生，恰恰解決了這個問題。把物理對象的模型用標準化的格式統(tǒng)一表示，就可以用通用程序解決各種計算問題了。這樣，人們就不再需要針對每個具體對象編程。這不僅大大提高了效率，也顯著地降低了計算出錯的概率。于是，數(shù)字化研發(fā)產(chǎn)生了革命性的變化。
若干年前，寧振波先生看到了數(shù)字化設(shè)計巨大的潛力，全力推進飛機的全數(shù)字化設(shè)計。那時，他遇到了巨大的困難和阻力，許多人都反對他。但他仍然堅持自己的觀點，直至成功。我曾捫心自問：如果我當年處在他的位置，會如何處理？我很可能會生一頓氣，然后拂手而去了。我想，一定是巨大的責任心，才能支撐他做下去。現(xiàn)在回首再看：如果現(xiàn)在仍然無法用數(shù)字化技術(shù)設(shè)計飛機，我們的研發(fā)能力就會落后國外一個時代。我們與國外的競爭，就像用大刀長矛對人家的洋槍洋炮。
當然，智能化的腳步并沒有在設(shè)計研發(fā)領(lǐng)域止住，而是邁向了更加廣闊的空間。
多年前，專家系統(tǒng)曾經(jīng)是眾人關(guān)注的焦點。但隨著時間的推移，卻逐漸冷寂下去了。筆者曾經(jīng)非常困惑：導致這種現(xiàn)象的原因何在呢？
后來才意識到：過去的一些系統(tǒng)往往缺乏足夠好的應用場景，淪為屠龍之技。人類面臨的決策問題，往往是需要實時完成的。如果沒有實時信息的驅(qū)動，智能化的場景就要少得多；如果需要人類輸入實時數(shù)據(jù)，效果就會差得多。過去的專家系統(tǒng)往往并不強調(diào)聯(lián)網(wǎng)，系統(tǒng)不能自動地獲取實時數(shù)據(jù)，有價值的場景就少得多了。由此觀之，互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，讓智能化的場景極大豐富。同時，借助互聯(lián)網(wǎng)，計算機能夠在廣闊的物理空間內(nèi)促進多方協(xié)同、資源共享、知識復用。智能化的價值就大大提升了。
智能化發(fā)展到今天，剛剛是個開始，可謂方興未艾。寧振波先生的《智能制造的本質(zhì)》這本書，不僅能夠促進我們思考過去，更能幫助我們更加清晰地洞悉未來。
作者：郭朝暉(工學博士，教授級高工。企業(yè)研發(fā)一線工作20年；優(yōu)也科技信息公司首席科學家；東北大學、上海交大等多所院校兼職教授。國內(nèi)知名智庫、走向智能研究院的發(fā)起人之一。原寶鋼研究院首席研究員)
