桂衛(wèi)華：中國(guó)工程院院士瘩邀，中南大學(xué)教授择示，中國(guó)著名有色金屬工業(yè)自動(dòng)化專家和學(xué)者令境，國(guó)家自然科學(xué)基金創(chuàng)新研究群體學(xué)術(shù)帶頭人。

桂衛(wèi)華院士圍繞制約中國(guó)有色金屬工業(yè)發(fā)展的資源贮喧、能源和環(huán)境等問(wèn)題筒狠，長(zhǎng)期致力于復(fù)雜有色金屬生產(chǎn)過(guò)程控制理論猪狈、技術(shù)和工程應(yīng)用研究，突破了銅鋁鉛鋅等有色金屬冶煉及鋁加工過(guò)程的自動(dòng)化關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題辩恼，應(yīng)用成效顯著雇庙。桂衛(wèi)華院士先后獲國(guó)家科技進(jìn)步獎(jiǎng)6項(xiàng)，完成國(guó)家自然科學(xué)基金荸速、國(guó)家863與973計(jì)劃穆惩、國(guó)家高技術(shù)產(chǎn)業(yè)化以及廠校合作科研項(xiàng)目30多項(xiàng)。

觀點(diǎn)一

人工智能助力有色金屬行業(yè)高效綠色發(fā)展

有色金屬工業(yè)是原材料工業(yè)穴阱，在我國(guó)發(fā)展勢(shì)頭強(qiáng)勁咖自，產(chǎn)量已連續(xù)15年居世界第一，具有十分重要的戰(zhàn)略地位爱蚣。但我國(guó)有色金屬工業(yè)的發(fā)展面臨著綜合利用率不高逼渤，能耗大，排放總量壓力大等問(wèn)題盹馅。亟需以人工智能技術(shù)為抓手躁银，促進(jìn)新一代信息技術(shù)與有色金屬行業(yè)融合愿航。

有色金屬生產(chǎn)是多個(gè)化學(xué)反應(yīng)過(guò)程的組合毒奇，連續(xù)生產(chǎn)不能分割，難以數(shù)字化建模與產(chǎn)品自動(dòng)化跟蹤身音。生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)生的海量信息沥葛，人工也無(wú)法做到及時(shí)處理與價(jià)值分析。同時(shí)叔收，人工操作多依賴于職業(yè)素養(yǎng)齿穗，不能精確感知決策，難以滿足動(dòng)態(tài)全局的決策要求饺律。應(yīng)用人工智能技術(shù)可以解決生產(chǎn)過(guò)程中高效知識(shí)挖掘和深度學(xué)習(xí)的問(wèn)題窃页，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)關(guān)鍵工序的智能化。同時(shí)人工智能技術(shù)的應(yīng)用可取代生產(chǎn)過(guò)程中一些高溫危險(xiǎn)腐蝕性等工作崗位复濒，智能感知生產(chǎn)全局的動(dòng)態(tài)變化脖卖，精準(zhǔn)決策。

人工智能助力流程工業(yè)升級(jí)仍存在三個(gè)方面的挑戰(zhàn)巧颈，一是對(duì)復(fù)雜工況的動(dòng)態(tài)感知和知識(shí)發(fā)現(xiàn)畦木；二是動(dòng)態(tài)特性認(rèn)證和知識(shí)關(guān)聯(lián)；三是大數(shù)據(jù)環(huán)境下智能驅(qū)動(dòng)的多目標(biāo)動(dòng)態(tài)決策運(yùn)行砸泛。

觀點(diǎn)二

知識(shí)自動(dòng)化將提升工業(yè)軟件的技術(shù)水平

當(dāng)今社會(huì)知識(shí)型工作基本上占據(jù)壓倒性的地位十籍，其核心要求是完成復(fù)雜分析，精確判斷和創(chuàng)新決策的任務(wù)唇礁。知識(shí)自動(dòng)化主要是指知識(shí)型工作的自動(dòng)化勾栗。隨著社會(huì)發(fā)展惨篱，體力型勞動(dòng)逐漸被自動(dòng)化技術(shù)所替代。而通過(guò)知識(shí)型工作自動(dòng)化幌侧，可以解決提高效率肖糖、提升應(yīng)對(duì)復(fù)雜問(wèn)題的能力等問(wèn)題。

我們所說(shuō)的知識(shí)自動(dòng)化系統(tǒng)宽缎，實(shí)際是人工智能技術(shù)睹蜈、計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)、自動(dòng)化系統(tǒng)技術(shù)的結(jié)合着雪，更注重其與對(duì)象和場(chǎng)景的密切結(jié)合牲课，是在與應(yīng)用對(duì)象和場(chǎng)景結(jié)合中間提出問(wèn)題和思考問(wèn)題，有著自己的知識(shí)特點(diǎn)和特殊策略瞎励。知識(shí)自動(dòng)化不僅將計(jì)算拓展到新的領(lǐng)域（如具有學(xué)習(xí)和基本判斷的能力）女灸，并且可以使知識(shí)工作者和機(jī)器之間產(chǎn)生新的關(guān)系，比如極有可能像人與其合作者間那樣實(shí)現(xiàn)人機(jī)之間的交互蒜肥。

工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程的知識(shí)自動(dòng)化主要考慮四個(gè)方面：一是現(xiàn)狀但雨，二是為什么要在工業(yè)生產(chǎn)中研究知識(shí)自動(dòng)化；三是能不能在工業(yè)過(guò)程中實(shí)現(xiàn)知識(shí)自動(dòng)化碟堵；四是如何去做螺谅。在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中，機(jī)器已經(jīng)基本取代體力勞動(dòng)来累，而管理運(yùn)行砚作、控制核心的工作，都是屬于知識(shí)型工作嘹锁，主要依靠的是知識(shí)型工作者來(lái)完成葫录。知識(shí)自動(dòng)化主要解決兩大問(wèn)題：一是流程能不能扁平化和更加優(yōu)化；二是流程過(guò)程中一系列決策點(diǎn)领猾，如何實(shí)現(xiàn)知識(shí)驅(qū)動(dòng)決策米同。

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