2020年7月10日，西门子（中国）有限公司数字化工业集团副总裁兼工厂自动化事业部总经理卫岳歌（Joerg Westerholt）受邀出席“2020智能趋势峰会”，并发表主题演讲。


       以下是演讲实录：

       大家好，我来自西门子。很高兴今天能和大家一起，探讨人工智能和边缘计算，以及这些尖端技术将如何改变工业自动化和工厂的未来。

       在此之前，我想从这张图讲起。今天，你可以自己开车，也可以有别的选择。你可以坐在副驾驶的座位上，让汽车自行驾驶，而你可以放松、读书、聊天或是做其他事情。从这张图中可以看到，人工智能将改变世界，或者说它已经开始改变世界，特别是在消费领域和日常生活中，这已有目共睹。

       举例来说，当你网购时，会发现购物平台能马上给你做推荐：或许你也对这个感兴趣，因为平台已经掌握了你的购买行为，这就是我们所说的“人工智能”。但人工智能如何能在工业领域发挥作用？消费市场之外的人工智能及其应用又将如何运用在工厂里？

       我想举几个例子，我们先来说一说机器学习和物体识别。10年前，当时的硬件或是计算机是几乎不可能识别出物体的，比如分清一辆汽车和一辆摩托车，或者分清一只狗和一只猫。今天，计算机可以在99%的情况下做出正确判断，告诉你这是一辆汽车，这是一辆自行车，这是一只猫或一只狗。那么这是如何实现的呢？前提是我们需要为图片做出正确标注，并为计算机提供大量信息供其学习。

       在工业生产中，同样需要类似的功能。比如，在生产电路板时，通过告知计算机，这个是低质量的电路板，这个是高质量的电路板，显著提升质量检测流程；或者，为工厂可能遇到的潜在威胁进行分类和预警，例如人们在工作中，遇到紧急情况时，可视化系统将警告你：可能有危险情况会发生，请停止工作，采取保护措施；另一个例子，多年前大家在电视机上看到，人类与计算机进行国际象棋的比拼，计算机的学习速度是惊人的，并且是在激励中强化学习。而这些优势，我们也能运用到工业领域中，比如学习抓取和放置物体。

       通常在工厂里，会需要机器人抓取一个物体放在另一个物体上，但由于这些物体看起来不同，通常需要人为处理。如今，计算机可以每天对这一动作进行学习，包括如何寻找特殊物体，如何正确地抓取它，并成功地把它放进正确的盒子里；这是第二个例子。最后，第三个例子，我想讲的是知识系统。今天，我们拥有数以百万计、万亿计的海量信息，以医疗系统为例，我们可以向计算机提供各类疾病信息，计算机在掌握这些信息后，就能判断什么样的诊断是正确的，从而针对不同病症协助医生进行正确诊断。这又能如何在工厂里帮助我们呢？以设备仿真来举例，当我们拥有很多不同机器的行为数据时，我们可以利用这些数据，集合数字化双胞胎技术，对新设备进行模拟仿真，在真实生产前就可以了解这一类型的设备如何运转，而不用直接生产一台机器。

       这些都是人工智能改变工业的可能性所在。我们为什么需要人工智能？工厂亟需解决的需求依然是：在速度、质量、效率、灵活性方面获得提升，而人工智能能帮助工厂拥有更高的生产力。

       从西门子的角度来看，自动化的未来又是什么样的呢？目前，我们是全球最大的自动化系统供应商之一，我们提供全集成自动化解决方案以及完整的产品组合。今天，工厂应该如何进一步提高生产效率？为此，我们已经推出了运用人工智能技术的首个解决方案，帮助企业实现预测性维护等功能；接下来，我们认为在工程自动化领域将看到更多的创新，极大地减少工程师们的工作量；更进一步来说，我们的愿景是“让自动化更加自动化”。这里我只想强调一点：自主机器。没错，和自动驾驶一样，自主机器也在不断发展。诚然，这是一个远大的愿景，大家也可能有很多问题：安全性该如何保障？如何确保机器是在安全、正确地运行？确实，就像面对自动驾驶汽车一样，我们同样会有很多顾虑。当然，这仍然是一个愿景，是一个长期发展方向，是我们想要实现的目标。但是，它可以帮助我们提高生产力，减少工程相关的工作量。

       那么，这种技术是不是已经可用了呢？是的。当我们提到边缘计算时，也意味着边缘技术把云技术带到了现场层。今天，我们已经知道阿里巴巴和云改变了世界。但对于工厂来说，同样适用吗？基于数据安全的考虑，我们是否愿意把生产质量等数据上传至云端呢？答案可能是否定的。因此，边缘计算和边缘设备把云技术引入现场层，只需在云端对真正必要的数据进行管理，例如西门子的MindSphere。

       另一方面，关于人工智能，它可以帮助我们进行预测性维护、设备性能优化、质量预测。在这一领域，我们正在和客户一起合作开发应用程序。大家可能会问：人工智能真的有用吗？答案是肯定的。我们从现场层获取数据，例如传感器、可视化系统、摄像机、分布式IO和PLC程序，而这个应用程序是运行在边缘设备或可与PLC相连接的特殊设备上的，然后来支持质量检测、机器人抓取和特殊分拣等工作，其实这已经可以实现了。比如，西门子已经在位于德国安贝格的工厂中使用这种技术。

       我们遇到的挑战是：如何提升电路板生产的质量？我们为自己的PLC生产电路板，在质量控制上遇到了瓶颈。为了更好地控制产品质量，我们购买了X光机，每台X光机的价格大约是50万欧元，也就是400万人民币，这是一笔巨大的支出。如果想提升产量，那么我们需要更多的X光机。于是，我们想到，我们已经有了非常多数据，也清楚地知道不同电路板是什么样子，我们知道什么是完美的电路板，也知道什么是质量欠佳的。因此，我们安装了一套视觉检测系统，在生产线最后，质检决定非常明确，视觉化系统和摄像系统会通过拍摄检查电路板，并负责判断：“这块电路板是完美的，不需要检查”，或者“这块质量存在一般，需要通过X光机复检。”这种技术帮助我们极大地提高了生产力和产量。同时，也省去了购买更多X光机的费用。这是人工智能如何能够帮助客户提高生产力的案例之一。

       我认为，在自动化领域，西门子的人工智能解决方案能够帮助工厂实现生产力的大幅提升。那么，究竟如何能做到这一点呢？西门子致力于通过与客户进行价值共创来实现这一目标。首先，我们拥有一支人工智能的专家团队，同时也非常了解自动化系统。与此同时，我们与客户紧密合作，共同开发他们需要的应用和人工智能软件，比如在工厂、产品、工艺、生产和人员各方面进行预测性维护、质量控制、参数优化和行为监测等。我们与客户在这些领域携手合作，将工业自动化推向更高的水平。这就是西门子所畅想的“自动化的未来”，我们正在携手客户共同实现这一愿景。

       感谢各位的聆听，谢谢你们，再见！