机器正在觉醒——它渴望迈向智能

人们正在赋予机器智能，的确，机器正在觉醒—它渴望迈向智能，但是，智能是什么？

从本质来说，智能是为了应对个性化

很多时候，我们把精力花费在工业互联网、智能制造的概念讨论之上，但是，无论什么样的技术，我们都必须清楚，它们的本质都是“工具”或“方法”，用于解决产业的实际问题。

从本质来说，今天的智能的关键是为了应对“个性化”—对于大规模的标准化生产，在上百年的历史发展下，其实，已经到了一个极限，成本已经低到不能再低，想想在30年前，一瓶矿泉水就已经3块了，那个时候的3块钱购买力与今天显然是不同的，90年代的时候，一辆桑塔纳都要20多万人民币，那个购买力现在够辆法拉利跑车了，人们享受了制造业发展的福利，但是，人们又不满足于仅仅是那个款式的汽车，服装最能体现个性化的发展，因为，在30年前，撞衫不仅发生在女人之间，还能发生在男女之间，因为大家都是拿几个颜色、款式。

图1-个性化对产业链的需求变化

消费者的个性化需求实际上带来了对生产线、机器、自动化这个链条上的压力，如图1所示，因为从质量迭代、成本控制、交付能力这三个重要的指标来衡量，个性化都是灾难，因此，人们必须借助于各种技术来压缩生产制造中的浪费：

通过进一步的自动化如机器人、柔性输送系统，来提高制造端的效率；

通过全局设备连接挖掘中间的耦合潜力；

用机器学习来寻找能源、时间、材料节省的空间；

智能是让机器利用人的知识工作

从智能的目标来说，它就是让机器代替人工作，人把自己的知识、思想传递给机器，让它干活，那么，知识的传承过程就是如图2所示，需要对工艺、流程、材料等进行建模，然后测试验证，最后形成可复用的软件—知识的复用。

图2-知识的传承过程

其实拿人们热议的人工智能来说，就是建模的一个方向，如果原来我们用几何推理的演绎法称为“机理建模”，那么采用对数据的拟合、训练的就是“归纳法”，机理与数据驱动只是两种不同的建模方法，那么，谁的方法好就用谁的，机理需要大量积累，但可解释性强，且成本也比较低了，而数据方法可以快速形成新的“模型”，但是也有对应的缺点，两者最好能够融合，各自发挥其优势。

越来越复杂的机器电气传动控制

200年前的机械装置，通过水力或者牲畜作为传动力，到了蒸汽机时代，它的调节器也是采用机械的方式来实现，机器的控制基本上依靠手动操作。直到上世纪随着电气技术的发展，才有了继电器逻辑这样的控制，电力电子技术也使得调速电机（变频器）有了应用。电子计算机的发展使得PLC在上世纪70年代进入了机器控制领域，到了80年代，有了总线的发展，随着伺服电机大量应用，高速高精度的传动控制对于实时网络也提出了要求，同时，PC技术与PLC融合，形成了基于PC控制的模式，如贝加莱的可编程计算机控制器（PCC），使得回路调节、复杂工艺控制成为了可能，随着实时以太网的发展，人们可以将机器、机器人进行协同，达到整体的协同控制，而今天，随着柔性电驱输送系统、基于数据驱动的建模、边缘计算的发展，面向全局的协同—不仅仅是控制，而是控制与计算的融合，将信号的任务与生产的协调（调度、优化、寻优）结合，使得设计、生产、运营整体形成最优，机器已经不再是仅仅生产，还肩负着为运营管理提供动态应变的能力、需要为设计反馈数据、为企业发展提供对环境动态响应的应变能力，如图3所示。

图3-机器电气传动控制的演进

工业通信的角色演变

在继电器逻辑时代，都是通过硬接线连接的，接线复杂，维护不便，信号也时常受到干扰，而有了现场总线，接线少了，维护方便，抗干扰增强了，整体来说，就是搭建系统和维护系统的工程成本下降了，到了实时以太网阶段，则是因为大量的高速、高精度定位与同步控制、机器人连接到了生产系统中，而到了今天，OPC UA over TSN则是因为，机器要连接至整个生产运营系统中，整体如图4所示。

图4-工业通信的角色与演进

建模仿真与数字孪生

在今天，数字孪生很火热，但是，一切都都必须来自于“建模”，对于制造而言，其本质是对材料的物理和化学的加工过程，那么，需要通过对材料、工艺、流程的建模来实现对变化的应对能力，而数学则是连接物理和虚拟世界的桥梁，因此，本质来说，数学模型是制造的关键，数字孪生基于建模，但是，增强了“动态交互”及“全生命周期”耦合方面的需求，也即，数字孪生正是要求获得更为全局的生产集成。

图5-建模仿真的优势

图6-贝加莱Automation Studio与MapleSIM的数字接口FMU

欧美的制造业，来自机械、电气、工艺领域的厂商都注重模型，今天，智能制造的时代，必须建立“协同”，因此，Modelica组织构建的FMU/FMI接口为不同的建模仿真软件形成接口连接能力，使得“协同”仿真得以实现，这至关重要，因为，智能需要机械、电气、工艺的融合，不仅在硬件上，在模型、软件上同样如此。

在很多时候，我们今天产业遇到的“工业软件”问题，也正是对建模仿真这种基础的模型的积累不足有关，因此，要想真正的产业创新发展，必须注重基础模型的研发和测试，借助于新的技术，这些变得更加容易。

软件正在成为竞争的核心

最近两年时间里，工业软件正在成为热点，这是必然的，工业软件是一种知识的封装和传承，代表着制造企业对自身生产制造的深度理解、经验的积累，软件包括了多种形式的，如贝加莱集成开发平台软件Automation Studio，能够将不同的对象和任务集成，而工艺软件则是将生产的材料、流程、工艺建模，形成应对不同生产变化的软件。

图7-自动化的软件价值体系

工业软件的内涵不仅包含工艺，也包括软件工程方法，包括模块化的编程，基于组件的开发思想，如贝加莱的mapp就是典型的这样的方法，提高可复用性，降低开发成本与提高效率，图7为工业自动化的软件价值体系。

自动化企业的使命是什么？

自动化企业的工作从来都是没有变化的，基于产品与技术，通过工程，形成方案，并为用户创造价值。

图8是贝加莱—作为一个自动化方案型提供商的角色，而这也正是目前产业大部分企业所要走的趋势，而贝加莱在这条路上已经走了数十年。

01产品与技术构成了方案的基础

产品是载体，它包括了硬件的产品，如控制、驱动、柔性电驱输送系统ACOPOStrak、ACOPOS系列伺服驱动器，技术则包括了mapp技术、reACTION、POWERLINK实时通信技术等，这些构成了各种组件，用于配置出一个机器的控制系统硬件组合，以及软件的架构。

图8-自动化的使命

02工程师的工程（Engineering）构成方案

工程思维在于通过将问题“解构”为最小的单元，然后对每个单元进行“高内聚”、“低耦合”的软件开发，然后进行重组为一个整体，形成一个完整的解决方案，并将解决方案标准化，最终实现知识的可复用。

03最终实现使命—为用户提供价值

自动化技术，并非炫技，谁比谁的CPU快、谁比谁的电机扭矩输出大，这很重要，但是，不要忘记了我们的使命，为用户创造价值，这是我们安身立命的根本，基于产品技术，通过工程，形成方案，解决问题。

原文标题：机器的觉醒——机械自动化行业的发展趋势

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责任编辑：haq