工業化+數字化：機器學習時代的工業4.0

工業 4.0 概述

當過去的未來學家設想 2020 年時，該愿景可能包括大量智能設備，這在當時似乎是科幻小說的專屬領域。他們設想，諸如從事家務勞動的家用機器人、在道路和天空中漫游的自動駕駛汽車和飛機以及身臨其境的虛擬現實等技術將成為視聽娛樂的下一個，也許是最后一個階段。盡管這一愿景不太可能在 2020 年底之前實現，因為世界仍處于 COVID-19 流行病的枷鎖之下，但體現這一愿景的第四次工業革命（工業 4.0）仍在進行中。

早在2013年，隨著互聯網和計算機技術的成熟以及相關基礎設施的逐步完善，德國率先提出了工業4.0的概念——一場新技術革命，承諾利用信息物理系統改善人們在眾多不同領域的生活領域。這一理念后來被納入多個國家的發展規劃，以傳統工業技術和服務為基礎，通過工業化和信息化相結合，打造新的增長點。

如今，與工業 4.0 相關的技術開發和傳播如火如荼。在軟件方面，增強現實技術可以為用戶提供新穎的視聽體驗，并已在某些職業（如警察和醫生）的培訓項目中得到應用。物聯網 (IoT) 技術利用傳感器集群實現對設備的全面監控。此外，工業網絡安全技術的進步允許及時監控企業網絡以阻止黑客攻擊。在硬件方面，3D打印技術將使任何級別的用戶都能快速制造出他們能想象到的任何設計。工業機器人的普及有望標準化和簡化產品制造。

工業4.0典型場景

數據和利用數據的機器學習技術是第四次工業革命的核心。數據從傳感器獲取，通過互聯網傳輸到云服務器，并通過機器學習和人工智能算法進行分析。然后返回到服務終端或工業機器人以完成完整的工作流程。典型的工業 4.0 場景包括更好地了解用戶、產品制造、監控產品質量、分銷物流和用戶反饋，每個場景都取決于數據和機器學習的廣泛參與。

用戶資料

許多手機和計算機軟件程序已經存儲和分析用戶數據。一些實體店使用射頻識別（RFID）芯片記錄用戶偏好，并通過算法等方法分析用戶數據，推薦和更新產品及相關內容。在由工業 4.0 運行的世界中，用戶數據（例如使用頻率、偏好、使用模式和時間表）會被記錄下來。該媒體涵蓋了從移動應用程序到家用電器、辦公設備和醫療設備的所有領域。這些數據通過機器學習算法進行分析，以生成多維分類標簽。每個用戶都被多個標簽描述，可以為每個用戶構建越來越準確的畫像。

制造過程

全面的用戶配置文件以在生產級別提高個性化的形式提供了非常直接的好處。就像今天瀏覽互聯網的用戶如何實現內容個性化一樣，在第四次工業革命時代，高度精細化的用戶畫像將直接應用于產品制造過程。這使得企業更容易生產出滿足用戶需求的個性化產品。個性化產品可以根據用戶數據驅動的預測進行量身定制，為用戶提供更多的可能性。

除了對生產決策的潛在影響外，制造過程中各個步驟的控制將通過工業 4.0 萬物互聯 (IoE) 技術和工業機器人技術實現完全自動化。生產過程中的每個步驟都將根據對先前生產步驟的結果和產品要求的持續分析進行實時微調。在這樣的智能工廠中，生產線的可控性和魯棒性得到提高，工人的參與從重復性工作轉變為機器人代理的監督。自成立以來，特斯拉就致力于建設智能汽車工廠，不僅生產線裝配由工業機器人完成，倉儲、物料管理、訂單和銷售流程都通過人工智能實現高度自動化，

質量控制

除了過程相關數據的分析和控制，機器學習和機器視覺技術的結合可以自動化大規模、高精度的產品檢測，這對于識別難以確定的復雜缺陷特別有效。只有人眼。由知名人工智能科學家吳恩達領導的人工智能算法公司Landing.AI最近推出了一種基于人工智能和機器視覺的氣泡檢測設備，用于檢測設備中的氣體泄漏。這種機器視覺系統允許計算機非常精確地捕獲小氣泡并確定氣體泄漏的位置。系統識別例程的錯誤率遠低于工人通過目視發現氣泡進行檢查的 30% 平均錯誤率。

快速物流

在生產過程的最后，還必須對物流問題做出規定。工業機器人可以自動包裝產品，并在包裹上打印包含產品信息和郵寄地址的特定二維碼標簽，為配送做準備。預計自動駕駛系統將在配送過程中發揮重要作用。預計在未來10到15年內，基于計算機視覺、機器學習和控制技術的自動駕駛技術將實現全面商業化，這將使配送和物流更簡單、更高效，同時顯著降低人力成本。電商巨頭阿里巴巴首批智能機器人倉于2017年投入運營，其子公司菜鳥，已經開始落地人臉識別、無人機調度等技術。2019年底，菜鳥物流估值達到280億美元。在物聯網和自動駕駛技術盛行的未來，包裹會尋找人，而不是相反。

服務與反饋

在用戶端，產品的傳感系統上傳的數據可以通過云端的機器學習算法進行分析，判斷數據是否存在異常，從而實現對產品性能的實時監控。此外，當用戶遇到任何問題時，經過訓練的人工智能系統可以高效地處理文本聊天、接聽電話和視頻連接等任務，從而實現快速反饋和及時解決。2018 年發布的 Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) 模型在聊天機器人領域已經超越了人類，相關應用在互聯網巨頭（如微軟阿凡達、阿里小米、 IBM Watson）以及新興的 AI 公司（例如 Fourth Paradigm 和 C&T）。

工業4.0的特點

工業4.0在上述各種應用中所體現的顯著特征主要包括以下幾點：

融合互聯

得益于第三次工業革命（或工業 3.0），全世界的人們獲得了通過互聯網快速連接的能力。然而，在工業 4.0 世界中，傳感器被集成到每個硬件中以實現機器對機器的通信。例如在印染行業，一個管理系統作為生產系統的中心，協調整個流水線的原染料分配、染料定位、自動配料、自動供水、打樣系統，實現智能染色大大提高了生產效率和產品穩定性。此外，借助信息物理系統和云計算提供的機器學習引擎，一切都變得真正互聯——換言之，人與人之間的無縫連接成為可能，人對機器，機器對機器，服務對服務。當互聯互通成為常態，從生產到服務的所有環節，包括設備、產線、工廠、服務，都可以緊密聯系在一起。

數據和數字化

在工業4.0體制下，信息技術的融合意味著數據必然成為工業生產的命脈。該數據包括生產和相關服務的所有方面，包括產品數據、設備數據、研發數據、供應鏈數據、運營數據和用戶數據。一方面，數據在訓練和優化機器學習算法方面起著決定性作用。另一方面，機器學習算法的部署還需要不斷生成數據，以便可以適當地控制相關的生產過程。這意味著生活和生產過程的所有方面都需要盡可能地數字化。也就是說，一切都必須使用合理的度量標準進行量化，以有效地嵌入自動化系統。這需要數據科學家設計考慮數據當前狀態的流程，引導系統有意識地收集正確的數據，并不斷設計和優化適當的度量。

細化和個性化

隨著工業4.0對數據流提出了相對具體和細化的要求，生產過程中包含的各個模塊也相應地越來越細化。生產線的各個部分越來越模塊化和精細化，使個性化生產成為可能，同時更好地反映和預測用戶的需求，形成生產-銷售-反饋的良性循環。

工業4.0帶來的機遇與挑戰

工業 4.0 帶來了大量機遇。雖然可以整合整個生產流程，但數據處理所涉及的工作量可以分散到多個部門甚至多個公司。因此，小型公司的單一突破作為大型集成流程的一部分將變得越來越有價值。同樣，可以使用各種分類、細分和趨勢預測模型對智能設備進行劃分。它們也可以分解成數據傳輸系統、數據采集設備、數據反饋系統等模塊，其中每個模塊都可以嵌入到其他生產過程中。例如，數據采集設備可以與其他精密儀器生產流程共享生產線。因此，各種小型企業都可以依賴工業 4。

目前的現狀表明，基礎設施建設將成為未來幾年的重點行業。無論是前一年中美兩國在5G技術上的摩擦，還是近年來各家互聯網公司紛紛打造云計算平臺，都表明基礎設施工業4.0范式對于保護企業利潤的重要性和國家安全。此外，數據是另一種基礎設施，擁有大量數據的互聯網巨頭最有可能獲得最大份額的機會。然而，較小的公司也將有機會尋找和識別尚未由數據驅動的生產和日常生活領域。

工業 4.0 下對數據和機器學習技術的需求也是大型主流企業面臨的挑戰。由于大公司在我們現階段的競爭優勢主要依賴于大規模的工業生產，因此在其生產線上增加傳感系統和物聯網系統將需要較大的投資。大公司還需要將機器學習技術融入生產線和產品設計，這需要人才的投入和管理理念的創新。近年來機器學習技術的普及導致公司在決策過程中幾乎癡迷于人工智能，這對決策者辨別投資好壞的能力提出了新的挑戰。

結論

隨著工業4.0逐漸走進人們的日常生活領域，將會開發出許多今天無法預測的新應用。當物聯網最終走進千家萬戶，當自動駕駛大規模部署時，人類將從目前的大量重復性工作中解放出來。因此，不禁要問：隨著工業4.0的沖擊，未來的職業主要集中在計算機行業還是數據分析？人們會有更多空閑時間等待填補嗎？人與人之間的關系以及人與機器之間的關系會發生什么變化？進入21世紀的第三個十年，這些問題人類仍難以回答，但可以肯定的是，Industry 4。

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