如何解决工业智能面临的挑战？工程院院士给出这些建议

原标题：如何解决工业智能面临的挑战？工程院院士给出这些建议

　　工业智能要面对的科学问题是：跨时空感知与统一表征，以及多模态信息泛化精准认知和人机共融决策与动态博弈。

　　在对传统制造业实施技术改造、智能升级时，行业需要克服哪些挑战？

　　在7月9日举行的2021WAIC“数智共创 工赋强国”论坛上，中国工程院院士钱锋发言时表示，对工业智能而言，要解决行业领域的知识自动表达，这是非常困难的，首先要解决跨时空的感知。

　　“人类发展每一次的科技革命都引发生产力和生产关系巨大的变革，推动了社会的高速增长，前3次科技革命始于西方，促成了英国、德国、美国等国家的崛起，新一轮科技革命是中国巨大的历史机遇。”钱锋说，中国制造业的转型升级进程逐渐加快，与世界强国的差距逐步缩小，但总体而言仍处于中低端。

　　“十四五”规划纲要提出，加快发展现代产业体系，巩固壮大实体经济根基，包括深入实施制造强国战略、发展壮大战略性新兴产业。其中，在实施制造强国战略方面，提出坚持自主可控、安全高效，推进产业基础高级化、产业链现代化，保持制造业比重基本稳定，增强制造业竞争优势，推动制造业高质量发展。具体又包括，加强产业基础能力建设、提升产业链供应链现代化水平、推动制造业优化升级等。

　　在他看来，聚焦制造业数字化转型的核心，例如工业智能与智能系统，还有制造的物流、原料跟材料产品，都需要数字化，“因为这是多学科交叉融合的过程，需要我们与自动化、信息学科深度融合”，因此需要加强技术研究。他说，对工业智能来讲，要解决行业领域的知识自动表达，这是非常困难的，而工业智能就面临这样一个挑战。“工业需要什么样的智能，工业转型往哪儿转，怎么转，转的目标是什么？数字化只是一个手段，来辅助达到目标。”

　　围绕这些问题，需要面对的科学问题是：跨时空感知与统一表征，以及多模态信息泛化精准认知和人机共融决策与动态博弈。

　　而怎么解决跨时空的感知与统一表征？则需要感知新技术，“人工智能尤其是工业智能，主要包括感知、认知、决策，因此首先我们要有新的表征方法和感知技术”。

　　钱锋认为，在智能化时代，如何利用工业智能的方法达到智能的管控，首先就需要有信息感知、精准认知，这样最终才能实现智慧管控，达到全生命周期的数字化管控。“工业智能与智能系统的前沿研究，会强化新的信息技术与制造业深度融合的创新策源能力，促进传统产业***、全角度、全链条的数字化转型，推动产业技术高级化和产业链现代化。”