專訪中國工程院院士唐立新：有機融合數據解析與系統優化，以產業需求痛點牽引智能工業發展

南方財經全媒體記者陳夢璇 南沙報道

數智化轉型是工業工程領域的重要趨勢，數字技術的快速發展和應用為工業工程帶來了新的機遇和挑戰。工業工程的數智化轉型需要跨學科、跨領域的合作，來探索新的研究方向和應用路徑，為推動數智化轉型和智能化發展奠定堅實的基礎。

8月11日，圍繞“工業工程筑基引領數智化轉型”主題，2023華人學者工業工程國際年會暨第十三屆全球華人工業工程與物流管理院長系主任聯席會在香港科技大學（廣州）【以下簡稱港科大（廣州）】召開。

【資料圖】

會上，中國工程院院士、東北大學副校長唐立新在《智能工業數據解析與優化》主題報告中介紹了數據解析與優化融合的核心基礎理論。在他看來，制造企業在生產方面面臨提質增效迫切需求。在產業向數智化轉型升級過程中，工業智能技術作為工業工程的核心，通過構建制造循環工業系統倒逼人才鏈、創新鏈與產業鏈有機對接，在助力企業擴“路”、賦能數字經濟與實體經濟融合的同時，也將進一步推動工業工程專業發展和人才培養邁上新臺階。

（唐立新院士）

融合“優化”和“解析”基礎理論問題

南方財經：請談談你的研究如何推動智能工業發展？

唐立新：智能工業是我們國家的發展戰略，能夠滿足國家工業智能化與綠色化的發展戰略和重大需求。智能工業的體系結構分為感知、解析和優化三個階段，目的是從數字化到智能化再到精細化，最終實現生產的綠色化。我的研究基于兩個視角：一是在企業內部要如何做好深耕細作，二是在制造循環工業系統中應如何進行固鏈強體。我匯報的內容就是在智能工業當中，如何更好地融合解析和優化這個基礎理論問題。

近年來人工智能特別是機器學習、數據解析發展非常快。數據解析是工業智能的前沿基礎研究方向，是推動科學發展的源動力之一。系統優化在工業工程中廣泛應用，在決策、計劃、調度中發揮重要的核心支撐作用，不但是智能制造管理決策的基礎理論，也是工業智能的核心基礎理論，是數據解析的心臟和發動機。

南方財經：你的研究要解決的核心問題是什么？

唐立新：在工業工程當中我們面臨著建模和算法兩大挑戰。建模要挑戰如何把實際的工藝的約束和管理人員的要求等物理對象轉化為數學模型。由于工業過程的復雜性，一個企業的模型難以被另外一個企業直接應用。如何把工藝的約束和管理的要求定量地加以刻畫，這個是在研究工業工程如何解決實際問題時必然面對的第一個問題。

第二個挑戰是建模后如何表達并高效求解，也就是算法優化層面的問題。有時候我們所追求的經濟指標、能源指標、生態指標、質量指標等不同目標之間是沖突的，面對多目標、動態的問題，我們開發了兩類算法，一類是最優化算法，一類是高效高精度的智能算法。

研發通用理論與技術支撐工業智能化轉型

南方財經：你在報告中提到的理論模型是如何運作的？有何特點？

唐立新：我們在鋼鐵、裝備、物流、能源四類工業中，開發了智能化的整體結構。這一結構以物聯網實現的企業信息-物理融合系統(CPS)為載體，通過多維度智能技術融合對生產過程進行智能感知，根據獲得的數據信息，利用數據解析技術對生產、物流、能源過程進行準確計量、診斷和預報，進而對生產計劃、調度進行優化決策和操作執行，從而達到智能工業系統的最大效率和效益，實現傳統優勢工業智能轉型升級和新興戰略工業智能前沿引領。

對于在框架中涉及的基礎問題，能否探索開發一套不同企業通用的理論方法？我們建立了一套左端基于理性的機理和數學優化模型、右端基于感性的數據解析的模型，研究如何將建模和優化二者融合，通過優化提升解析精度，通過解析提高優化效率。

這一種思想核心不同于傳統的優化，也不僅限于當下流行的AI數據解析，而是將兩者融合，目的就在于發揮兩者各自的優點克服不同級別的難題。系統優化的優點在于能夠精準刻畫對象，缺點在于難以辨識表達不確定的對象或黑盒。而數據解析的優點在于不依賴機理模型，可以根據數據判斷對象的行為特征。但它也有局限性，就是過分依賴已經發生的事情，它的前提是過去曾經發生的問題未來還有可能繼續發生，但實際上很多有可能在現在或者未來發生的問題在過去并沒有發生。

南方財經：上述研究如何應用到實際的工業過程中？

唐立新：模型主要是為智能工業提供基礎的、核心的、定制的基礎理論方法支撐。我們以基礎理論為核心，通過工業智能與系統優化國家級前沿科學中心這一平臺，把基礎理論變成技術，技術是連接著基礎理論與應用的橋梁，然后把技術、基礎理論和工業過程緊密結合。

我們主要聚焦兩大類工業，第一類主要是鋼鐵、裝備、物流、能源這4類工業當中進行典型的示范和應用。第二類是在包括芯片制造、半導體工業，傳感器工業與機器人工業等新興工業中同樣地發揮作用。

我們建立了工業智能與系統優化國家級前沿科學中心，以數據、語言、圖像、可視、光電、芯片、傳感、機器人等工業智能和系統優化交叉學科為核心進行建設，將信息科學群與工程科學群進行深度學科交叉，旨在立足智能工業應用實際，面向國際學科前沿基礎研究和國家“卡脖子”關鍵技術需求，為國家的工業發展作出貢獻。

產業需求反哺工業智能技術發展

南方財經：廣東擁有近300萬家工業企業，你認為廣東制造業智能化轉型情況如何？

唐立新：廣東有非常好的工業基礎，經濟發展走在了全國前列，特別是民營企業比較多，他們對工業智能技術的需求比較迫切。就像恩格斯所說的，“社會一旦有技術上的需要，則這種需要就會比十所大學更能把科學推向前進”。今天這個會議也能夠達到推動工業智能技術向前發展的效果和目的。

南方財經：就你觀察，廣東的企業對工業智能技術有哪些需求？

唐立新：企業的主要需求在于兩個方面。一是在質量方面實現高端高質，企業如何能夠精益化生產這是非常重要的。怎樣做出高端的產品？做出的產品如何確保質量的穩定可靠一致性？這也是企業的痛點。

二是在效能方面，企業關心的是如何提高資源能源和設備利用率，而工業智能技術恰好能夠提供更精準的感知和解析的技術，從而為提質增效賦能。

南方財經：對于中小企業的轉型升級，你有哪些建議？

唐立新：如剛剛所說的，企業可以通過工業智能技術提質增效，一是關注企業自身的發展，怎么讓產品做得更好，效能做得更高；另一方面就是要支撐現代化產業體系。在產業方面，我們也在積極支持構建制造循環工業系統，利用這個產業體系來倒逼我們的創新鏈，通過創新鏈把人才組織起來形成人才鏈，未來我們希望能夠將人才鏈、創新鏈和產業鏈有機對接融合，實現三位一體。

南方財經：本次大會選擇在港科大（廣州）舉辦，你認為有什么意義？

唐立新：華人工業工程與物流管理院長系主任聯席會是香港科技大學（廣州）宗福季教授在史建軍院士的建議下于2011年發起和倡議的，這個活動在10多年以后，又回到港科大（廣州）舉辦，我覺得有非常重要的紀念意義。

回顧工業工程的十年發展，工業工程對提升我們的現代化產業體系，達到技術上自主可控起到非常重要的決定性的作用。大會不僅對促進大灣區落實國家強調的制造強國、質量強國起到非常重要的支撐作用，同時現場也來了不少業界的在工業工程方面有優秀示范的代表，他們對于工業工程這個學科發展、提升工業工程的認知度也起到非常重要的促進作用。

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