桂衛(wèi)華院士（前排中）和學(xué)生們討論科研工作?課題組供圖

6月的長沙,，新冠疫情趨于平穩(wěn)，各行各業(yè)按下“重啟”鍵,。中南大學(xué)自動化學(xué)院教授,、中國工程院院士桂衛(wèi)華心中的大石頭逐漸落了地。幾個(gè)月來,，他所關(guān)心的一家有色金屬冶煉智能工廠在疫情期間沒有傳來停工停產(chǎn)的消息,。

“沒有消息就是好消息?！惫鹦l(wèi)華認(rèn)為,，這意味著他們研發(fā)的冶金自動化關(guān)鍵技術(shù)穩(wěn)定可靠。

從2014年到2019年,，在國家自然科學(xué)基金創(chuàng)新研究群體項(xiàng)目（以下簡稱創(chuàng)新群體項(xiàng)目）支持下,，桂衛(wèi)華作為學(xué)術(shù)帶頭人，圍繞復(fù)雜有色冶金過程控制理論,、技術(shù)與應(yīng)用開展研究,。他們以人工智能為抓手，給有色冶金過程加點(diǎn)“智慧”,，助力有色金屬工業(yè)轉(zhuǎn)型升級,，以期實(shí)現(xiàn)綠色高效生產(chǎn)。

自動化科學(xué)的“閉環(huán)”

改革開放以來,，我國作為制造大國,，有色金屬產(chǎn)量和消費(fèi)量連續(xù)16年位居世界第一。但是,，與工業(yè)發(fā)達(dá)國家相比,，我國在能耗利用,、環(huán)境污染防治和礦物回收率等方面都存在較大的差距，主要原因之一正是我國有色冶金自動化水平低,。

在幾十年的科研生涯里,，桂衛(wèi)華對此深有體會。作為有色冶金企業(yè)的?？?，如今站在自動化程度頗高的智能工廠里，他不禁回想起曾在鋁廠當(dāng)電工的歲月：“環(huán)境很糟糕,，生產(chǎn)效率很低,。”

這段艱苦的切身體驗(yàn)促使他一直在思考,，工業(yè)生產(chǎn)中如何使設(shè)備實(shí)現(xiàn)自動化,，減少人為操作帶來的質(zhì)量不穩(wěn)定、效率不高等問題,，從而讓生產(chǎn)過程最大限度地節(jié)約能源,、降低能耗物耗，最終實(shí)現(xiàn)綠色高效生產(chǎn),。

“自動化學(xué)科的最大特點(diǎn)便是與工業(yè)生產(chǎn)緊密結(jié)合,。”桂衛(wèi)華告訴《中國科學(xué)報(bào)》,，“做自動化科學(xué)與技術(shù)研究,，必須深入了解工藝流程和生產(chǎn)過程的實(shí)際需求?！?/p>

2014年,，桂衛(wèi)華帶領(lǐng)的團(tuán)隊(duì)獲得創(chuàng)新群體項(xiàng)目資助，為他們在自動化理論上取得進(jìn)一步突破注入了強(qiáng)心劑,。2017年,，團(tuán)隊(duì)獲得第二期延續(xù)資助。

多年來,，他們總結(jié)出自動化科學(xué)的完整“閉環(huán)”,。“在工業(yè)生產(chǎn)中挖掘發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵技術(shù)難題,，提煉科學(xué)問題,、解決科學(xué)問題，最后創(chuàng)造性地提出有效解決方案,?！惫鹦l(wèi)華強(qiáng)調(diào)，“最重要的是最后能夠落地,，切實(shí)給工業(yè)生產(chǎn)帶來變化,，為國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展添薪續(xù)力,。”

“千錘百煉”促可持續(xù)發(fā)展

從生產(chǎn)中來,、到生產(chǎn)中去,，在創(chuàng)新群體項(xiàng)目支持下，科研人員直面國家產(chǎn)業(yè)發(fā)展重大需求,。

有色金屬在我國國民經(jīng)濟(jì),、軍工等方面地位特殊，屬國家重要的戰(zhàn)略資源,。這些年來,，桂衛(wèi)華帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)跑遍全國，在大大小小的有色金屬生產(chǎn)企業(yè)里“千錘百煉”,，著力自主創(chuàng)新,，建立適用于我國有色冶金過程特點(diǎn)的智能優(yōu)化制造關(guān)鍵技術(shù)，并進(jìn)行工程應(yīng)用研究,，促進(jìn)我國有色金屬工業(yè)實(shí)現(xiàn)大幅節(jié)能降耗減排和可持續(xù)發(fā)展。

例如,，針對鋁電解生產(chǎn)環(huán)境惡劣,，電解槽內(nèi)多相多場耦合強(qiáng)烈、工況多變,、控制困難造成生產(chǎn)能耗高,、污染嚴(yán)重的問題，團(tuán)隊(duì)提出了基于多相—多場耦合仿真的大型鋁電解槽結(jié)構(gòu),、工藝與控制器綜合優(yōu)化方法,，解決了大型鋁電解槽在低電壓下的高效節(jié)能難題，形成了具有自主知識產(chǎn)權(quán)的大型鋁電解槽低電壓節(jié)能優(yōu)化控制技術(shù),。

據(jù)了解,，基于這一新技術(shù)開發(fā)的新一代全分布式鋁電解高效節(jié)能控制系統(tǒng)，已應(yīng)用到多家鋁廠的多條生產(chǎn)線,。相關(guān)成果獲2014年度國家科技進(jìn)步獎二等獎,。

針對我國鋅精礦的特點(diǎn)，圍繞濕法煉鋅工藝中的建模,、優(yōu)化與控制難點(diǎn)問題,，團(tuán)隊(duì)研發(fā)了具有自主知識產(chǎn)權(quán)的浸出、凈化,、電解等主流程工序的優(yōu)化控制技術(shù),，對提高濕法煉鋅工藝的原料適應(yīng)能力、降低生產(chǎn)過程中的能耗和物耗,、提高有價(jià)金屬的回收率發(fā)揮了重要的作用,。研究成果應(yīng)用于我國鋅冶煉的龍頭企業(yè)——株洲冶煉集團(tuán),，大幅降低鋅粉消耗和噸鋅電耗，為復(fù)雜資源條件下的鋅冶煉穩(wěn)定優(yōu)化運(yùn)行提供關(guān)鍵技術(shù)支撐,。

“求實(shí)”的向心力

桂衛(wèi)華領(lǐng)銜的這一團(tuán)隊(duì),，是我國最早從事有色冶金自動化的研究團(tuán)隊(duì)?！袄蠈?shí)做人,，踏實(shí)做事”，是團(tuán)隊(duì)40年來沉淀的價(jià)值觀,。

這句話源自一份禮物,。2003年前后，中南礦冶學(xué)院（中南大學(xué)前身）1978級全體研究生在入學(xué)30年之際計(jì)劃給母校送一份禮物,，桂衛(wèi)華也是其中一員,。

“我一直在想，我的老師,、我的母校給予我最重要的東西是什么,，我想到了‘求實(shí)’二字?！彼f,，這正是“老實(shí)做人，踏實(shí)做事”的高度概括,。這個(gè)主意得到了同學(xué)們的認(rèn)同,，他們把“求實(shí)”二字刻在一塊呈翻開書本狀的石碑上，送給了母校,。

多年來,，“求實(shí)”也成為團(tuán)隊(duì)成員凝聚在一起不斷前行的向心力。

團(tuán)隊(duì)成員,、中南大學(xué)自動化學(xué)院教授蔣朝輝至今仍記得一件多年前發(fā)生的事,。當(dāng)時(shí)，在國家自然科學(xué)基金重大項(xiàng)目“大型高爐煉鐵過程運(yùn)行信息的高性能檢測方法研究”的支持下,，蔣朝輝帶著團(tuán)隊(duì)在廣西一家公司的高爐上測試監(jiān)測煉鐵過程運(yùn)行信息的“內(nèi)窺鏡”,。突然，一氧化碳爆表,，蔣朝輝暈了過去,。被抬下現(xiàn)場后，他堅(jiān)持把這項(xiàng)工作做完了,?；貞浧疬@一幕，蔣朝輝說：“是一種使命感，讓自己堅(jiān)持下來,?！?/p>

正是由于嚴(yán)謹(jǐn)治學(xué)的科研精神和求真務(wù)實(shí)的人生態(tài)度，一批有色冶金自動化領(lǐng)域高層次人才在團(tuán)隊(duì)中成長起來,?！皬?qiáng)調(diào)敬業(yè)和奉獻(xiàn)，這是我們團(tuán)隊(duì)最大的寶藏,?！惫鹦l(wèi)華表示。

制造業(yè)升級的關(guān)鍵在“知識自動化”

《中國科學(xué)報(bào)》：隨著人工智能深入推進(jìn)和發(fā)展，制造過程中深度融入人工智能應(yīng)當(dāng)是大勢所趨,，目前面臨哪些挑戰(zhàn)？

桂衛(wèi)華：人工智能與制造過程深度融合過程中,，還存在相當(dāng)大的挑戰(zhàn)。這一挑戰(zhàn)來源于人工智能研究與制造過程結(jié)合不足,。一方面，在現(xiàn)代企業(yè)生產(chǎn)過程中,，通過生產(chǎn)分工和自動化技術(shù),，體力型工作已經(jīng)基本上被機(jī)器所替代,。未來，如果知識型的工作也能夠通過自動化技術(shù)由機(jī)器完成,，將極大地創(chuàng)造出更多新價(jià)值和新知識。

另一方面,，由于工業(yè)企業(yè)需要面對市場需求,、資源供應(yīng)、環(huán)保排放等諸多因素，工況變化更加復(fù)雜,；同時(shí),，隨著云平臺,、移動計(jì)算,、物聯(lián)網(wǎng),、大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，工業(yè)環(huán)境中數(shù)據(jù)種類和規(guī)模迅速增加,?？陀^形勢變化令傳統(tǒng)的知識型工作者感到力不從心,。

為此,，我們提出了“知識自動化”這一概念，指采用有效方法對知識進(jìn)行合理提取及處理,。擺脫對知識型工作者的傳統(tǒng)依賴，實(shí)現(xiàn)具有智能的知識自動化系統(tǒng)是解決工業(yè)生產(chǎn)高效化,、綠色化發(fā)展的核心，也是人工智能與制造業(yè)深度融合的最大挑戰(zhàn),。

《中國科學(xué)報(bào)》：工業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)用知識自動化技術(shù)如何提升生產(chǎn)效率,，能否舉一個(gè)案例說明？

桂衛(wèi)華：我們以一家鋅冶煉企業(yè)的原料采購決策問題為例,。鋅濕法冶煉原料是鋅精礦,，精礦原料從分布在全國各地的數(shù)百家礦山采購而來，成分復(fù)雜,、品位差異大,。由于生產(chǎn)規(guī)模大，對原料的需求量大,，原料采購占用的流動資金多,，每年的原料采購資金多達(dá)20億元。

單就采購這一個(gè)環(huán)節(jié),，傳統(tǒng)的人工決策難以綜合考慮資金,、礦源,、庫存和供應(yīng)商關(guān)系等多種因素，導(dǎo)致采購成本增加,。

基于采購和生產(chǎn)知識進(jìn)行優(yōu)化后,，采購從原來的人工決策轉(zhuǎn)變?yōu)榛谥R的自動化決策，使采購的原料平均品位及雜質(zhì)含量滿足生產(chǎn)要求,，同時(shí)使原料采購費(fèi)用最少,，可每年為企業(yè)節(jié)約采購經(jīng)費(fèi)數(shù)千萬元。

由此可見,，工業(yè)生產(chǎn)中的知識型工作包含兩層含義,，一是人為的決策流程，一是依賴經(jīng)驗(yàn)的決策行為,。工業(yè)生產(chǎn)過程迫切需要解決知識型工作流程的優(yōu)化與自動化,，并在各個(gè)決策點(diǎn)實(shí)現(xiàn)知識驅(qū)動的自動化決策。

《中國科學(xué)報(bào)》：具體而言,，知識自動化的學(xué)術(shù)研究分為哪些方面,？針對工業(yè)生產(chǎn)過程，需要學(xué)者們從哪些方向去重點(diǎn)攻關(guān),？

桂衛(wèi)華：目前的知識自動化研究,，距離實(shí)現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)過程所需要的知識型工作自動化還存在很大差距，也是制造業(yè)未來轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵,。

知識處理方法的研究集中在知識獲取,、表示、重組和關(guān)聯(lián)推理等四個(gè)方向上,。其中,，知識獲取方面，工業(yè)過程中隱性知識如何獲取依然是研究難點(diǎn),，工業(yè)過程控制系統(tǒng)中建模,、控制與優(yōu)化決策相關(guān)知識規(guī)則的獲取等仍是主要難題。

知識表示方面,，工業(yè)生產(chǎn)過程中,，知識型工作者對事物和信息的表達(dá)往往是不精確、不確定和模糊的,，此類知識如何表示對于面向控制需求的知識自動化系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)具有挑戰(zhàn)性,。

知識重組方面的研究還處在理論階段，有關(guān)知識重組的應(yīng)用研究相對比較少,。

知識關(guān)聯(lián)和推理方面，針對復(fù)雜對象,，特別是復(fù)雜生產(chǎn)過程不完備知識的推理和計(jì)算仍停留在理論探討層面,，研究成果極少,。

希望廣大自動化、人工智能領(lǐng)域的學(xué)者,，圍繞這些問題開展集中研究,，以解工業(yè)生產(chǎn)一線的燃眉之急。