Luigi Gambardella | 工业人工智能—中欧合作前景光明

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工业人工智能—中欧合作前景光明 

Luigi Gambardella

 中欧数字协会主席

(讲演实录)于2018年9月14日中国大数据创新发展高峰论坛

Luigi Gambardella | 工业人工智能—中欧合作前景光明

各位领导,各位嘉宾:


首先非常感谢中国电子学会的邀请。无锡是一个非常理想的地点去讨论和实现欧洲和中国的各个领域的合作,尤其是在物联网和智慧制造方面。工业4.0在物联网技术当中扮演着不可或缺的角色,因为它在大数据当中是关键的一环。那么什么是工业化的人工智能呢?当一些人提到人工智能的时候,他们总是会想到机器人,机器人可能是提供各种各样的服务,不管是去在餐厅服务,或者是去开车服务等等,而这些人工智能的系统是可以可视化的系统,但这只是冰山一角。在制造行业,人工智能应该带来更大的变革,尤其对于生产力和效率,还有关于提供更好的质量和服务。很明显人工智能的应用,要在更多方面,不仅是在量化或者是在一些微型的机器,还有包括人文的形成方面,都应该有更重要的发展。尤其是对于机器学习或者是对于人工智能方面提供更多的解决方案,从而促使通过培训和技术应用来实现整体的效果。我们应该加大人文方面的考量,增强人工智能的应用,使用更多的软件和硬件设施达到理想的目的。


另外一方面是人工智能或者是机器学习,它有非常强劲的学习系统,在各个环节不断的实行,所扮演的角色是非常关键的,有更多的数据就可以达到更多的质量,有更好的数据。机器也会得到更好的锻炼,在任何的领域当中,对于客户或者是价值体现的一个渠道。之前也讲到过,去进行优化和可视化过程是非常关键的。工厂的智能化是一个可视性的,但是人工智能比可视化的过程涵盖更多。我们会超过上亿的经济增长是由人工智能技术驱动。


在过去的十年间我们看到了企业可以在每一个生产的环节去采集到大量的数据,正因为这样的人工智能的技术,我们看到了很多的效益,对于企业来讲,在成本的控制方面,以及自动化工艺等方面,缩短产品生产的周期,以及缩短交付的周期,质量的提升等方面都是人工智能带来的好处。我们24小时,每周7天都能够进行无间歇的使用和操作,这其实已经在我们的工业中有很多成功的应用,包括阿里云还有刚刚的雪浪云的大脑2.0已经有了实际的案例。


在欧洲,比如说德国也有一家创业公司,是在2014年创立的一家初创企业,已经筹集到了1千多万美元的资金进行端到端物联网传感器平台的打造,这是主要实现基础设施以及设备的自动化的一些维护,所以对于集中化的云服务,可以进行数据的分析,通过这个机器学习的算法去进行操作人员的一些辅助。比如在铁路还有其他应用的场景,在德国的铁路上人工智能的应用,可以把成本降低20%,它可以实现实时检测,节约了人力的资本。


如何去推动欧洲整个地区的AI的发展,其实在2018年在德国又有了新的倡议,在这些倡议中设定了前面说到的战略具体的目标,在整个欧洲地区,都是希望能够将这些研究的结果和成果转化到个人的企业或者是新兴企业加以应用,所以政府在大力推动,包括学术界和行业都能够进行协作的技术,推动先进的技术,甚至把它融入到我们的工业。不只是德国,法国也推出了自己的国家战略,把人工智能的应用放到了重要的位置,主要是为了培养和推进整个法国的工业的发展。芬兰也希望在人工智能方面成为一个顶尖的国家,去年5月,推出了相应措施和行动计划去实现这样的一个目标。在欧洲,我们看到人工智能方面的一些战略,不只是工业政策的一部分,所有的倡议和项目都是开放的,都是希望能够跟其他的国家加强合作,在大数据以及整个相关领域开展合作去实现的。


中国和欧盟如何加强在工业人工智能方面的合作,中国是最大的工业机器人的使用国,也是最大工业机器人的市场,在2017年达到了46亿美元,占到了全球总额很大的一部分,电子行业在中国也是工业机器人主要下游的领域,所以这些方面都是中国的优势,中国有海量的数据,包括人工智能和机器学习,主要是靠大数据支持和支撑,同时中国的制造业和工厂在设备方面也实现了互联互通,这些方面可能稍稍落后于欧美国家。


中国的制造企业,都是希望能够有更多的在人工智能方面的一些研究和应用,尤其是在制造、管理等领域都将会有越来越多的人工智能应用,所以对于整个的人工智能来讲,中国是巨大的市场。随着劳动力成本增加、老龄化社会的趋势,这些促使中国需要更多的合作,包括人才缺乏核心技术、机器人的核心技术的缺乏,我们知道其实对于机器人的这个行业,中国很少有掌握核心技术,更多的是进行组装或者是装配的工艺。可以看到机器人使用密度,尤其是在工业中的使用,中国的工业的这个机器人的使用密度是高于欧洲地区的。自动化发展方面,也希望能够更多的融入到了制造业中,在机器人使用密度前20个地区,有14个位于欧洲,所以高度自动化的发展是欧洲优势。在大数据方面能够实现推动人工智能发展的双赢的合作的目标,才能够发挥双方的实力,最终释放人工智能在工业方面的潜力,相信无锡在这方面可以扮演非常重要的作用。


我们一直都强调发展基础设施的重要性,特别是5G网络的发展,这是非常重要的。无锡想要保持它在物联网方面的领先地位,要去继续增强这种领导力,必须要走得更快,能够尽快建立5G的网络和技术,并在这座城市的使用。希望欧洲和中国能够在这方面加强合作,进一步推动5G的发展,实现工业4.0,工业4.0以及互联汽车没有5G是不能实现的,Peter教授我们也说到,德国在这些方面是一个领先国家,尤其是在工业4.0,但是我们一直强调基础设施的重要性,希望大家能够把重点放在基础设施的发展方面,使我们的基础设施把我们引领到美好的未来,谢谢。

Tobias Arndt | 人工智能促进智能制造发展

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Tobias Arndt | 人工智能促进智能制造发展

各位领导,各位嘉宾:


非常荣幸参加中国大数据创新发展高峰论坛,我是来自KIT研究院的中国总经理。我们的研究院位于苏州,我今天演讲的第一部分给大家概述我们在苏州所做的工作。KIT是德国的一家理工学院,我们主要是在生产系统自动化方面开展一些实际的可行的适用于工业的研究,我们与同济大学在机器和设备自动化方面也有一些合作。刚刚讲到了工业4.0,我们的实验室也在做这方面的工作,如何使用更先进的技术促进生产发展过程中的生产力和效率。


2010年我们建立了第一个示范创新中心,并和周围各个大学进行合作,在研究和生产之间架起沟通的桥梁。这里展示的是们所期待的目标,是三大支柱,分别是研究、产业和培训。我们自己的研究方法,包括与合作伙伴共同研发出来的,把研究方法应用到中国的公司,获得更多的知识,更多先进的技术去增强智慧型发展和增强生产过程中的能力。这是以一个项目为基础的过程,它会持续发展并且对相关领域教育有一些促进作用,因此我们通过三大支柱的形成和工作,与合作伙伴紧密的进行联系,创造出长期的可持续的可实现的利益。


接下来讲讲KIT是怎么看待人工智能和人工智能的潜力在生产方面存在的挑战。人工智能的影响,尤其是人工智能将会结合大数据的技术和深度学习的技术,开辟新的途径,对于供应链来说有很大的技术参考价值,从制造和生产方面来说,有很多有用的经验是可以借鉴的,尤其是人工智能研究和应用方面,它对于工厂设备制造商和提供商、机器人的应用等都有非常大的意义。我们会用相关的方法在整个供应链当中让人工智能技术结合实际情况去使用。这对于各个行业都会有非常大的意义,尤其对于刚刚讨论的制造商或是汽车制造商等等。人工智能是非常热的话题,大家可以看到从传感器的数据收集和数据分析,整体情况下的机器学习,很多的设备都被进行良好的监管和控制。他们的效能大大提高了,在获得机器数据之后,会把数据发给相关的分析的同事,他们作为研究的一方提出更多自动化的应对措施,并且列出最优化策略的方法,基于已经收集出来的数据来实现最好的效果。在之后的维修也有很大的参考意义,过去机器可能会遇到预期之外的一些故障,但是通过这样的体系之后,我们可以更好的进行预防性的维修,增强整个的生产系统的效率,解决效率低下的问题。


接下来这一方面是关于机器人,机器人也是我们合作的项目之一,对于AI的应用还有包括整个生产过程都是有很大的裨益的,在这样的作用下,采用先进的技术,同样会有很多的传感器进行数据的收集,去提高机器的性能,收集各种各样机器的数据和建模,将人和机器之间互动加强,让自动化的过程更加灵活。这个是可视化的质量控制,同样它也有非常多的传感器,通过使用人工智能的技术,可以真正的去学习和识别原来不能识别的问题,把相关的知识和技术传递给应用者和工人,进行信息的分享。通过这样的系统,能够全面运用AI技术,为人类做出更多的贡献。对于整体的生产系统,我们能看到更多大数据的应用,可以去分享系统之间不同的缺陷,更好提高效率让工人们更加关注到底怎么样解决这些问题,而不是像以前一样关注识别问题,这对于质量控制方面会有很大的帮助,也会对整体的效率提高有很大的帮助。


关于整个的供应网络,供应网络会受人工智能的影响,包括运输等一些其他的数据收集的历程,在这些过程当中,使用AI技术可以很好的进行预测,同时还有更多的信息来帮助我们得出更好的预测的结论。在这个过程中,我们对数据进行不断的调整、收集和分析,以减少安全方面的风险,也就是到最后会减少整个供应链的复杂程度,让整个流程更加简单明了。通过这样的系统,可以有更加透明的数据分享和更及时的预防措施。通过这些例子可以看到,我们可以在更多的领域去应用人工智能技术,去应用先进的传感器和机器学习的技术。


人工智能在生产方面的应用,确实是有很多挑战的。它是以数字驱动的应用,这就会引起非常多的数据的产生,我们就被沉浸在数字化环境当中,有非常多的数据员,有非常多的以数据为基础的体系和方法,还有很多非必要的数据,就是废旧数据和不可用数据不能够直接被转化的数据。如何去增强数据的质量,增强数据的可用性,这是需要解决的一个挑战。


关于黑箱模型,它是一个不透明的模型,这个不透明会造成不同的风险和挑战,尤其是生产厂商之间,因此我们在透明度方面必须投入更多努力,去建立一个透明的模型,否则人们不会去相信这个想法,也不会去接受整个的模型生产过程仍然是滞后的。为了更好的控制生产过程,我们应该避免这种黑箱模型,应该有更加透明的模型。


计算的方面有很多的代数模型和计算模型,现在还没有到达很强的将计算模型应用到生产厂家的过程。所以,如何将先进的计算模型数据模型应用到实际场地是我们面临的现状,而目前为止还没能有效解决这个问题。如果我们真的想开展人工智能驱动的项目,80%是关于架构的建立,关于数据的处理、选择、分析,我们需要去收集数据、转化数据、筛选数据、整合数据,把各种想法进行集合,最后尽可能发挥数据的作用,这需要非常大的工作量,如果我们可以跟不同的人进行该方面领域的合作,会发现在这个过程中有很多的挫败感,因为很多数据都是之前从来没有发现的,而且在应用方面很难进行转化,在这个过程中需要投入非常多的精力和工作,才能够看到成功的结果。


我们的挑战还存在于体系内关于数据系统的理解,这也是一大挑战,其实很多的体系当中,有工程师的理解融入进去,但不是每个环节的参与者都是很好理解这个系统。从制造商的角度来说,它是需要进行全盘理解的管理,看数据是否能够在每一个环节点得被很好的理解和储存、使用和传输,每个环节之间的处理和人们对于这个数据处理的理解将是工作的重中之重。


以上只是大概介绍一下我们所面对的挑战,尤其是人工智能运用在制造行业内面临的问题,欢迎大家能够到我们在苏州的研究所参观,共同深入探讨AI的机会,以及AI运用在制造业的应用,谢谢大家的聆听。

苗圩出席首届中国国际进口博览会系列活动

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2018年11月5日,首届中国国际进口博览会在国家会展中心(上海)开幕,工业和信息化部部长苗圩出席开幕式及2018智能科技与产业国际合作论坛等配套活动。

 

苗圩出席首届中国国际进口博览会系列活动 

 

2018智能科技与产业国际合作论坛于11月6日成功举行,由工业和信息化部、江苏省人民政府共同主办,工业和信息化部党组书记、部长苗圩,江苏省委副书记、省长、省政府党组书记吴政隆,中国电子信息行业联合会会长王旭东,美国肯塔基州州长马特·贝文等出席会议并致辞。苗圩指出,中国政府高度重视人工智能的发展。工业和信息化部先后出台《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》等政策措施,推动人工智能产业快速发展、融合应用不断深化、产业生态持续完善。苗圩围绕人工智能领域国际合作提出三点建议:一是共创智能产业新业态,开展多层次的国际交流合作,培育新技术、新产品、新模式、新业态。二是共筑数字经济新空间,以人工智能技术构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。三是共建智能发展新秩序,面对人工智能带来的风险和挑战,国际社会应团结协作、共同应对,构建规范有序、安全健康的智能产业发展新秩序。

 

11月6日,苗圩出席了“中国船舶工业集团、美国嘉年华集团、意大利芬坎蒂尼集团大型邮轮项目”启动仪式,并宣布我国建造的首艘大型邮轮项目正式启动。大型邮轮是现代城市建设综合化与集约化的巨系统工程,技术难度大、复杂程度高。此次启动的大型邮轮项目,采用“产学研用检融”结合与国际合作的方式、引进消化吸收再创新的发展路径,体系化推进发展我国邮轮设计、制造、配套、运营产业体系建设,充分体现了优势互补、合作共赢的原则,是我国船舶工业进一步扩大开放、推动高质量发展的重要标志。

 

苗圩出席首届中国国际进口博览会系列活动

      

博览会期间,苗圩还与意大利副总理兼经济发展、劳动与社会政策部部长迪·马约,美国肯塔基州州长马特·贝文,奥地利数字化和经济区位部部长玛格丽特·施拉姆伯克,美中贸易全国委员会会长克雷格·艾伦及其部分会员企业代表进行了会谈交流,与匈牙利创新和技术部部长鲍尔科维奇·拉斯洛签署两部间创新合作谅解备忘录;参观了三星、西门子、富士康、通用电气、丰田汽车、大众汽车等企业展台。

 

工业和信息化部办公厅、国际合作司、信息化和软件服务业司、装备工业司等有关负责人陪同参加以上活动。

谭建荣院士:智能制造,不能替代制造技术本身

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“第十五届中国制造业国际论坛”于2018年10月23日在天津举办,主题为:中国制造+互联网下的新模式与新路径,中国工程院院士谭建荣出席并演讲。


谭建荣认为,企业运用人工智能技术之前,首先要把数字化、网络化技术用好。他指出,无论是运用机器人(14.250, -0.03, -0.21%),还是引入人工智能技术,都不能替代企业本身的产品设计技术和制造技术。“智能制造是很好,但它也不是医治企业百病的良药,它并不能替代设计技术和制造技术的本身,它可以提升设计的水平和产品质量。”


“精益生产和质量工程是智能制造的前提和基础,”谭建荣称,如果生产是粗放型的,那就没办法搞智能制造,所以首先要精益生产,通过机器人技术、人工智能技术实现精益生产。“精益生产既是智能制造的基础,又是智能制造的目标。”


谭建荣院士:智能制造,不能替代制造技术本身


以下为演讲实录:


机械制造企业主要是生产机械产品和装备,经历了机械化、电气化、信息化、智能化的发展阶段。


西门子公司率先提出了工业4.0,上升为德国国家发展战略,其核心就是电子、IT、工业机器人在企业的应用。我理解第三次工业革命主要是面向自动化,解决的是人的体力的延伸。第四次工业革命的核心技术是CPS,主要解决的是智能化问题,是人脑力的提升。


美国提出了“先进制造业国家战略计划”。在中国工程院的建议和推动下,我们国家也开始实施“中国制造2025”。无论是美国“先进制造业计划”,还是德国工业4.0,还是“中国制造2025”,都聚焦到智能制造。政府对搞智能制造的积极性很高,企业搞智能制造的积极性也很高,专业的热情也很高,到底什么是智能制造?


很多企业要打造数字化车间,要运用机器人技术和人工智能技术,这些都非常好。我个人认为运用机器人技术搞人工智能技术,首先要把数字化技术用好,首先要把网络化技术用好。运用机器人、人工智能搞数字化、网络化,这些技术都不能替代企业本身的产品设计技术、产品制造技术。智能制造是很好,但它也不是医治企业百病的良药,它并不能替代设计技术和制造技术的本身,它可以提升设计的水平和产品质量。要做到这一点,精益生产、质量工程始终是贯穿始终的。


我有一个观点,精益生产和质量工程是智能制造的前提和基础。如果我们的生产是粗放型的,没办法搞智能制造。所以,我们首先要精益生产,才能用这些先进的技术。通过机器人技术、人工智能技术又是实现精益生产、质量工程的重要手段、重要技术。所以,精益生产既是智能制造的基础,又是智能制造的目标。我们搞智能制造的小目标就是使生产更精益。


很多人提出现场管理,这非常重要。我个人觉得精益生产主要包括四部分内容。


一是精益设计。


今年改革开放40年,制造业取得了很大的成绩,人民的生活水平发生了翻天覆地的变化。40年以前,我们国家都是短缺经济,是票证经济,买什么东西都要凭票,很多地方的老百姓(54.200, -1.53, -2.75%)是为吃饭问题而发愁。经过改革开放40年,取得了巨大成绩,制造业制造了大量的产品,我们国家250多个工业门类,全面出现了产能过剩。现在大部分老百姓是为什么问题发愁?现在老百姓是为减肥问题发愁。女士要减肥,保持苗条的身材。男士也需要减肥,为什么?因为肥胖,血压、血脂要升高。由为吃饭问题发愁转变为为减肥问题发愁,充分说明了制造业取得了很大成绩。


大部分的制造企业处于产业链的中下端。从生产过程来看,属于粗放型的、简单型的、加工型的生产方式,产品设计始终是我们的弱点。我们国家的企业追求创新精神、追求创新设计、追求创新的产品。我们企业家要做产品,首先要关心我这个产品是给谁用的、我的客户是谁、我的市场在哪里。这些都需要通过精益设计来完成。


二是精益加工。


三是精益装配。


四是精益服务。


制造业向服务型制造业转变,精益生产要贯穿产品的全生命周期。


德国人认为有四次工业革命,英美还在提三次工业革命。英国学者保罗·麦基利提出了三次工业革命说他认为第一次工业革命是工厂取代作坊,面向机械化生产。第二次工业革命是流水线普遍运用,面向的是大规模生产。第三次工业革命是21世纪初,它的特征是数字化制造,面向定制分散的生产。


与此相适应,精益生产的生产方式发生了变化。首先是于上世纪50年代创造的泰勒生产方式。福特生产方式主要是面向大批量、规模化,它的特点是柔性不够。数字化制造是丰田式的精益生产方式,精益生产就是丰田公司提出来的。但是,是美国MIT的教授总结凝练的。国庆节一过,诺贝尔奖开奖,日本拿到了第18个诺贝尔奖。李克强总理最近访问日本,参观了丰田公司,它的技术也令总理非常震撼。但是,在美国面前,日本人是闹不起来。精益生产日本人可以做,但是美国人总结出来的,还是美国教授棋高一着,把它归纳出来,能够共享。


制造业现在比较困难,按质按量交付,人员的效率、库存、质量问题、成本问题,搞生产的人员整天忙于救火。更严重的是研发人员不足,出现大量问题。供应商不能保证交付等等。


在这样的背景下,精益生产方式就应运而生。精益生产,一个精,一个益。“精”就是少而精,Lean Production。就像减肥一样,人需要减肥,生产过程同样要减肥。少而精不同于其他的生活方式。“益”就是取得最大的效益,多品种、少批量。最早是美国麻省理工学院在国际汽车计划研究项目中提出来的。日本丰田公司的生产方式是适合制造企业的生产组成方式,精益生产是麻省理工学院对日本TPS的赞誉。我们很多人认为精益生产是日本人搞的,实际上是美国人的理念。


除了精益生产以外,美国人又提出了准时生产的概念。准时生产非常重要,联合在一起,现在的提法是精准生产。后来我们国家也采纳了精准这个词,在很多领域进行了应用。比如,中央现在也提出精准扶贫。精准就是精益生产和准时生产加起来叫精准生产。但是,我们又把它广义化了,用在别的领域了,甚至用在社会科学很多领域。这是一个普遍的先进理念。


精益生产的基本思想是在需要的时候按需要的量生产出需要的产品。它是准时生产方式之一。精益生产的核心是零库存和快速反应市场变化。它有五个原则,首先是价值原则。我们生产的产生具有高度附加值。还有价值流原则、流动原则、需求拉动原则和完美性原则。对于我们降低成本、改善质量、缩短生产周期非常必要,也非常重要。


它有六个方面的追求,品质追求是零缺陷,具体来说是稳健生产,是百万分之一的次品率;追求在制品最少化原则;尽可能让生产平衡与匹配;追求生产效率的极限化原则;追求生产计划能够变动的原则;追求统一协调的生产和物料管理的原则。


它的七个“零”目标,零不良品、零转产、零搬运、零库存、零停滞、零故障、零灾害。每个目标都有具体量化的要求。


推广精益生产有六个要素。第一个就是员工环境和参与。我在企业工作的时候是在文革后期的70年代末。当时我们厂是非常先进的,推广日本的TQC。TQC的基本原则,质量问题是全员、全岗位相关的,所以要全员、全岗位都参与。第二是工作场地组织;第三是质量;第四是生产可运行性;第五是物料移动性;第六是流畅的生产。这六个要素都有具体的要求。


我们推广精益生产与推广智能制造并不矛盾。精益生产既是智能制造的基础,也是智能制造的目的。有了智能制造+精益生产,制造企业就能向数字化、智能化、拟人化、绿色化方向发展。这使得机械制造传动和驱动更加高效,运行控制要求更加智能、系统设计更加多元、系统制造更加复杂、工作环境更加简单、系统尺度更加多样。


推广智能制造、推广精益生产最终的目标是生产高质量的产品,生产高质量的产品就需要高质量的技术。在技术方面,我结合自己的研究,总结了十项关键技术。


1.基于物联网与RFID条码的质量监控智能环境技术。我们要搞精益生产,就需要物联网的智能化的监测质量的环境。


2.面向制造知识和质量管控的系统布局。制造资源的每一个环节进行质量的布局,我们往往是比较多的考虑生产布局。质量如何来管控布局,过去研究的比较少。


3.以人为中心的故障诊断与智能交互系统技术。以人为中心,同时能够对故障诊断进行交互的生产。


4.基于虚拟现实和增强现实的产品内在质量可视化系统。不仅要关注表面的质量,还要关注内在的质量。比如,它的强度、刚度、可靠性等等内在质量。中国产品的内在质量往往会弱一点。


5.产品、零件和物料、工具多层次的精确定位技术。


6.面向装备质量的自适应抓取和路径优化的智能装配技术。


7.人机一体化的人、机器人与机器协同工作技术。


8.智能制造和网上协同的质量标准规范。我们搞了智能制造、网上协同,但质量如何来管控,每个行业都有每个行业的标准,每个企业有每个企业的标准,每个产品有每个产品的标准,这个标准规范是非常重要的。


9.量身定制的性能参数实时调控智能界面。要定制化生产、定制化的质量控制。


10.基于价值链提升的制造服务质量体系。现在由制造业转化为制造服务业,这是大趋势。转化为制造服务,服务的质量怎么管控,这更加重要。因为用户使用你的产品,在体验的过程中如何进行质量的调控、质量的设计、质量的保证,这决定了我们这个产品是不是得到用户的欢迎。


每一项关键技术都有具体的内容,因为时间关系,不能一一展开。


围绕这些工作,我的团队在五个方面做的比较好。


1.基于模式识别的零件潜在缺陷检测技术。

2.基于机器学习的微刃磨损视觉检测技术。

3.大长径比孔精度在线检测与智能加工技术。

4.基于混合现实的大部件测量与对接技术。

5.基于物联网大数据的数控机床远程诊断技术


在超大型低能耗空分装备设计、高档数控机床数字化设计技术、大吨位深拉伸液压装备设计制造关键技术等方面应用了精益生产质量控制技术。欢迎天津的各位领导、各位企业家和各位专家,欢迎在座的各位企业家和工程技术人员,有机会到杭州来,到我们浙江大学来进行技术交流、项目合作。


因为时间关系,我的报告到此结束,谢谢大家!

工业互联网迷雾重重

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GE进一步处理Predix的部分资产。姿势只有一个:卖。GE在数字化转型的过程中的诸多不顺,掺杂着中国式狂欢、日本式沉默和德国式谨慎,都为工业互联网留下了一地迷局。


工业互联网平台再次踩雷

上周二GE再次出手,彻底放弃了工业互联网平台的努力。此次它出售了所持有的Pivotal大部分股份,后者是一家PaaS(平台即服务)的开发商。它大名鼎鼎的容器技术Cloud Foudary,是帮助GE建立工业互联网平台最为重要的底层支柱。


这次出售想来也不该惊讶。GE Digital的前首席商业官本来也是Pivotal董事会的一名成员,9月份辞去该职务,一个月后则离开GE。


更早的兆头是,GE在今年7月份与微软云Azure结成联盟。那个时候,意味着这个包袱就可以扔掉了。


工业互联网在全世界,都呈现出一副异样的景象。


德国、日本和美国,物联网在工业的应用,都在快速发展。德国工业4.0一开始就积极跟工业互联网进行对标,重量级的公司,如西门子、博世等都推出了自己的工业互联网方案。但相比在数字工厂的高调而言,西门子在这个领域的推进,谨慎得跟默大妈一样“徐缓”。而在日本,几乎所有的重要制造业,都在利用物联网技术,对日本企业家最钟爱的车间现场,进行各种机器效率的挖潜。然而几乎没有一家跳出来声称自己是平台:日本在工业互联网平台上几乎是集体失声。在美国,所有高调似乎都集中在GE一家身上,其他都是跟随者。


最后的结果是,踩雷引爆的似乎只有工业互联网的始作俑者。


而在中国,这种定位的工业互联网平台,则成为工业大明星。而且中彩的很多。中国工业这次“顺利超车”的反常现象,说胜利当然为时尚早,但这么多的小红花发下去,自然也是疑点重重。 


当然,对GE而言,它的看家花旦Predix引起的灾难被外界不公平地夸大了。正如五年前对Pivotal的投资,一进一出,GE净赚近2亿美元。回报率170%,还是很棒的。GE自有一些工业互联网之外的其他问题,国人选择性地将GE其他失误都归结到GE的数字化转型了。


工业互联网没有那么好,也没有那么差。但在中国的大热,却是一件令人最为忧心忡忡的事情。它会不会被莫名其妙地放大了?


工业互联网的江湖,迷雾重重。


概念暴力 打遍中国制造

制造界最近几年充满了概念泡泡,五光十色晃来晃去,令人感觉抓不住。这几天,再起风云的是:产业互联网。


10月31日,腾讯全球合作伙伴大会召开前日,马化腾按照惯例,准时发布了今年的公开信,其中的观点语出惊人,“移动互联网的下半场,就是产业互联网”。引起争论的是,移动互联网激战正酣,为什么会出现下半场?为产业服务的互联网,是否可以接棒为消费者服务的互联网,成为一个美好的明天?


在过去一年多,工业互联网一直是主流认可的概念,产业互联网则备受打压,一直在很窄的范围内流通使用。很多人甚至认为“产业互联网,是一个伪概念。而腾讯提出的产业互联网,再次让它与工业互联网的界限,成为关注焦点。


GE提出来的“Industrial Internet”,的确既有“工业”,也有“产业”的含义。但在中国,这两者的边界大不相同。


与此同时,还有一些其他范围的激战是,“工业互联网姓工,还是姓网?”。这些看上是鸡毛蒜皮的概念较真,屡屡在空中斗法。


这是最近三年中国制造业最为迷惑的现象之一。概念暴力打遍中国制造。从智能制造到工业互联网,极端的时候大家甚至不知道哪个范畴更大?从两化融合、两化深度融合,到制造业与互联网融合,背后的区别究竟何在?很多人不知道。


在中国,智能制造的含义尚不能被广泛确认;工业互联网平台为企业带来的真正价值,也实践中并没有得到太多的认证。然而,大会战已经开始。这种现象,可以称为“无共识推进”。企业无共识推进,不用担心,市场自有紧箍咒;政府如果在“无共识”下进行大力推进,则是一件值得警惕的事情。令人担忧的是,指挥棒一直在光彩照人地挥舞,相应的政策激励措施则呼啸而出。


此处一别 换了人间

工业利用IT技术,进行数字进程的推进,笔者将其总结为三个阶段:内化、外化和外挂。 

工业互联网迷雾重重

图 | 数字进程的三化阶段(原创自绘)

最早上路的是企业信息化。内化是企业内部业务连通的需求,用IT连接业务。这是企业发自内在的需求。世界上第一个财务系统的出现,正是由美国通用电气公司自行开发的。在内化的过程中,不同的系统,被广泛应用在企业的各个部门。这期间也产生了大量的孤岛。


外化是一个价值链向用户端扩展的过程。它可以看做是制造业走向服务化的一种。这个过程对企业的软件开发能力和对下游用户的运行机制,需要很强的把控。最早创立了这种模式是英国的罗罗发动机。在上个世纪90年代末期,这个秘密武器开始发威,打的GE发动机一头雾水,接连丢失包括全日航、新加坡航空在内的重要客户。这种“外化策略”,后来也被中国制造业纷纷采用,例如从宝钢信息化部门出来的宝信、一汽集团出来的启明星等。既服务自身企业,同时也在做各种项目创收。Predix提供的解决,本来都是“外化”服务的软件组合,如果不去硬拽着它去做工业互联网平台,本来是一件正合身的衣服。


而外挂,则是对整个行业的数字化进程,进行通用性赋能。它与基于价值链拓展的外化,呈现出完全不同的特征。鲜明的行业鸿沟、企业变化多端的流程,对平台而言,都是巨大的鸿沟。最重要的是,它的商业逻辑发生嬗变。一个传统的制造业,需要作为一个运营商的全能角色出现。许多野心勃勃的企业家,忽略了这个彻头彻尾的变化。富士康作为一个卓越制造的公司基因,是否真的支撑它走向一个运营型的公司?同样的拷问,留给了那些在长清单上的优秀制造业:海尔、美的、徐工、中联重科等。每一个致力于全新角色的公司,都需要问一下这样的问题:组织变革是否已经就绪,来应对一门全新的商业模式?


把外化和外挂,混同一件事来做,是会吃大亏的。


日本人在外化,花了大量的功夫,但却迟迟不肯拿出来进行“外挂”。小松工程机械在1990年就开始开发基于GPS的远程监控可视化系统康查士,2004年连接设备达到20万台。小松的这种外化式服务,届时小松总裁坂根正弘在日后回忆录中提到,使得小松能够在2004年,就通过从机器运转本身洞察到了中国实施紧缩型调控、工程机械即将下滑的趋势。这两年在中国声名鹊起的“挖掘机指数”,被当做工业互联网平台的神奇魔力。其实,这不过是对复古的一次致敬。日立建机的Global-eService作为机器连接和云计算的典范,早就有着很广泛的应用。IoT不过是新增且更加合手工具而已。其它包括NEC、东芝的IoT解决方案,都在制造业中积极探索应用。但作为稳重的工业老司机,日本人绝不会用PPT来做生意的,也很少有人会提“为行业赋能”这件事。


GE大张旗鼓地推出了外挂平台Predix,启迪了整个行业,但也折损了自己的美誉度。


也许有人会质疑,PTC作为工业互联网平台,不是备受华尔街和各种咨询公司的青睐吗?其实细究起来,二者根本就不是一回事。这就是工业互联网平台给人带来的困惑,它就像是一个大篮子,包罗一切。这种开口像海面一样广阔的概念,多少丰富的海洋物种的区别,都被一笔抹去。


升级有风险,赋能需谨慎。


其实不是第一次

Predix的出现,对于GE而言,是一种宿命。因为这并不是GE的第一次“外挂”冲动。


早在1980年,GE就从美国联合电信公司(现在Sprint的前身)购买了当时最为知名的CAD设计软件公司:CALMA。后者在当时机械设计、工厂设计软件领域,是超级当红小生。八十年代初,GE正在醉心于一种全新的自动化集成的魔法,名字叫做“未来工厂”。它将机器人、机床、驱动装置和通讯等各家的技术部件,全部整合到单一的提供商手中:GE乐于充当这样的角色。而CALMA这个软件,则将产品设计与自动化生产完美地连接。GE的高层认为,这可以为大型工业企业提供“一站式”自动化工厂。


这个被GE寄予厚望的一把手项目,耗资10亿美元(上世纪80年代!),七年后黯然消亡。


那个启动“未来工厂”的人,就是全球最优秀的CEO韦尔奇。彼时,韦尔奇刚刚上任GE。那是他后来被称为中子弹的年代。想想工业互联网Predix的梦想,与30多年前的“未来工厂”,有多么惊人的相似。看上去,韦尔奇在把CEO帅印交接给Immelt的时候,他一定讲过这个故事。而且,他应该只讲了开头,却隐藏了结尾。


历史不敬畏,现实常翻车。当下GE Digital的去留,应该已经不是悬念。最近两项与工业互联网相关的业务,面向智慧城市和商业照明的当红部门Current LED,以及重要的自动化部门(包括收购的阿尔斯通部分自动化业务),都将面临着出售的命运。对GE未必是坏事。如果放弃外挂平台的普遍行业赋能,而回归“外化”的支撑地位,Predix仍然是大客户解决方案的黄金组合。 


只是此刻,对工业互联网平台寄予厚望的中国制造,则是迷雾一团。在上个世纪末,跟当下一样的高调,中国工业界启动了计算机集成制造系统CIMS,这是863计划中在制造业中最为重要的一个支撑点。彼时的大会战运动,手法跟当前的工业互联网一样,如出一撤。CIMS最后铩羽而归,浪费了大量的金钱和时间后,无疾而终。今天,恐怕已经无人愿意更多提及。只是造化弄人,如果不能回望历史,现实常常会旧梦重来。

邬贺铨:培育AI应用创新 重视AI风险管控

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邬贺铨主要介绍了两方面内容:一是培育AI的应用创新,二是重视AI的风险管控。

邬贺铨:培育AI应用创新 重视AI风险管控

  邬贺铨表示,网络安全,也是人工智能很重要的应用。当然,这也是有两方面:一方面,人工智能降低了黑客的门槛。现在更多人学会黑客,以后病毒的变种会越来越多,周期会越来越短,但是从另外一个角度,人工智能也有助于帮助网络安全的工作。

  同时,邬贺铨认为人工智能的应用才刚刚开始。当前大数据促进了概率计算取得了巨大的进步,人工智能已经在很多领域产生了深刻的影响,但是目前人工智能的发展还处于起步阶段,深度学习目前的实质是通过将曲线弥合的数据,通过离合数据实现分类,但是在相关性上有进步,在因果关系上目前还是无能为力的,更多的希望要寄托在人工智能的进步上,而人工智能的双刃剑特征会愈演愈烈,需要从法律、技术各方面扬长避短。

王安耕:推进两化融合管理体系贯标,加快产业数字化转型和创新发展

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工信部两化融合管理体系专家指导

委员会组长  王安耕

王安耕:推进两化融合管理体系贯标,加快产业数字化转型和创新发展

信息化和工业化融合(简称两化融合)管理体系贯标工作是推进两化融合的重要举措。就两化融合管理体系的热点问题,国家信息化专家咨询委员会委员、工信部两化融合管理体系专家指导委员会组长王安耕近日接受媒体专访,就“推进两化融合管理体系贯标,加快产业数字化转型和创新发展”进行阐释。

 

两化融合推动我国工业由大变强

 

记者:两化融合管理体系是我国首个自主研制、实现大范围应用,且正在向国际输出的管理体系类标准。两化融合管理体系是在什么背景下提出的?研制推广这套体系有何作用和意义?

 

王安耕:自2008年起,工信部在全国组织开展企业两化融合水平评估工作。一个重要发现是,企业两化融合水平与企业竞争力和效益呈正相关,当企业突破跨业务部门、跨管理层级的“集成提升阶段”,其竞争力和效益会出现台阶式跃升。但是,评估数据也表明我国企业两化融合总体水平还不高,信息化和管理“两张皮”等问题严重制约两化融合水平提升,只有约1/6的企业突破了“集成提升阶段”。这个数据从侧面反映出我国工业大而不强的现状和原因。通过评估,大家普遍认识到,企业推进两化融合不仅是采用信息技术的问题,更是企业战略、组织、流程、业务模式的经营管理优化问题,特别是在突破“集成提升阶段”时,需要从全局出发,实现技术和管理的协调发展和同步创新。基于这一背景,工信部提出采用“管理体系”来全面引导和推动企业两化融合工作。通过总结提炼几十年来我国企业信息化发展历程中积累的技术应用成果和管理创新经验,参考ISO9000等管理体系的做法和经验,从制订标准到试点和推广,前后历经十年,逐步形成了一套两化融合管理体系。管理体系给出了一套规范企业推进两化融合的通用方法,帮助并引导企业以融合和创新的理念推动发展,确保达成两化融合预期成效,实现竞争力持续提升,进而推动我国工业高质量发展,由大变强。

 

记者:近年来,两化融合管理体系贯标工作已成为社会各界协同推进信息技术与实体经济深度融合的有力抓手。您怎么看待目前的贯标工作?

 

王安耕:近年来,两化融合管理体系在标准研制、市场服务、应用推广等方面均取得了一系列进展。标准研制方面,组建了全国两化融合管理标委会,完成14项国家标准立项,5项国家标准发布实施,3项国际标准成功立项。市场服务方面,形成了一支包含900余家国内外各类服务机构的咨询服务队伍,开发了一套服务两化融合管理体系全流程应用实施的公共服务平台。应用推广方面,全国31个省市、12000余家企业开展贯标,较5年前增长了20余倍,并保持加速增长态势。同时,非工业贯标单位数量持续增长,已实现对农业、工业、服务业的全面覆盖。成效方面,根据3000余家贯标达标企业的绩效数据测算发现,贯标达标企业实现了研发、生产、服务等方面能力的显著提升和综合效益的稳定增长。贯标达标企业新产品研发周期平均下降了17.4%,生产计划完成率平均提升了5.3%,用户满意度平均提升了3.3%。综合效益方面,贯标达标企业运营成本平均下降了10.0%,经营利润平均增加了11.2%。

 

记者:两化融合管理体系引导各类企业加强信息时代新型能力体系的建设。您认为当前我国企业建设新型能力体系的关键是什么?

 

王安耕:建立企业两化融合管理体系的核心是打造信息时代的新型能力体系,这是业界的普遍共识。我认为企业建设新型能力体系,关键在于推动“数据、技术、业务流程、组织结构”四个要素互动创新和持续优化。用户主导、数据驱动、组织创新、企业互联的趋势日益明显,数据管理利用能力成为现代企业核心竞争力之一,优化重构传统组织结构和业务流程成为企业可持续发展的必然要求。企业打造新型能力过程中,应围绕四要素形成系统性的新型能力体系建设方案,充分发挥技术的基础性作用,不断优化业务流程、适时调整组织结构,持续加强数据开发利用,通过技术应用、流程优化、组织变革、数据价值挖掘活动的有效开展和匹配调整,实现新型能力体系建设目标。

 

记者:两化融合管理体系贯标达标企业具有更强的市场竞争力。从您了解的情况看,目前社会各界对贯标达标企业的认可度如何?

 

王安耕:推动在经济社会各个领域广泛认可贯标达标企业,需要一个长期的过程。近年来,伴随着两化融合管理体系应用成效的持续显现,企业贯标达标结果在供应商遴选与评价、销售授信、招投标、金融机构投融资、企业改制上市、企业评奖评价、资质认证等20余项重点工作中已取得一系列重要突破。比如,徐工、潍柴、娃哈哈、巨石、大全等领军企业均将贯标达标结果作为供应商遴选与评价的重要依据,并积极推动合作伙伴贯标;九鼎集团将贯标达标企业作为重要投资遴选对象,泰州市金融办将贯标达标结果列入江苏双乐化工改制上市的重要成果,为推动其上市提供支持;中国企业联合会规定,贯标达标企业可直接申报国家级企业管理现代化创新成果等。

 

运用先进技术离不开四要素协同优化

 

记者:两化融合管理体系在企业发展智能制造、应用工业互联网等方面发挥了什么样的作用?

 

王安耕:企业两化融合分为起步建设、单项覆盖、集成提升、创新突破四个阶段。原则上讲,智能制造、工业互联网是创新突破阶段的发展目标。目前,我国仅有19.3%的企业达到“集成提升”以上阶段,智能制造、工业互联网总体处于起步探索期。企业需进一步夯实数字化基础,深化信息技术在单项业务环节的应用,加快突破跨业务部门、跨管理层级的综合集成。如果企业两化融合无法实现单项应用和综合集成,发展智能制造、应用工业互联网将是无源之水、无本之木。本质上讲,发展智能制造、应用工业互联网离不开数据、技术、业务流程、组织结构四要素的互动创新和协同优化,企业如果缺少贯标基础,极有可能将智能制造、工业互联网视为纯粹的技术性工作,投入大量资源却难以获得相应成效。

 

记者:从全球看,世界各国都在围绕产业数字化转型加强战略布局和理论方法创新。您认为两化融合管理体系对于推动产业数字化转型有何借鉴价值?

 

王安耕:当前,世界正处于工业经济向数字经济加速转型过渡的大变革时期。两化融合管理体系可为全球各国推进企业信息化建设、加快数字化转型提供可借鉴的方法和路径。目前,两化融合管理体系已登上国际舞台,3项国际标准在ISO、ITU成功立项,印度政府对两化融合管理体系应用推广成效表示赞赏并表达了合作意愿,埃及、阿联酋、马来西亚等国家均表示愿意参与标准研制和国际推广应用,三菱、日立、西门子、奔驰等跨国公司的在华下属企业均依据两化融合管理体系推进经营管理数字化转型,埃森哲、德勤、普华永道等跨国咨询服务商均已开始按照两化融合管理体系为客户提供系统性咨询服务。随着时代发展,两化融合管理体系在助力全球经济数字化转型中将发挥更加重要的作用。

 

记者:如何进一步推动两化融合管理体系贯标工作?您有什么好的思路建议?

 

王安耕:下一步要推动这套体系在更广范围、更深层次进行应用推广。我认为最重要的还是坚持标准引领、突出市场主体作用,提升标准供给能力,持续完善市场化机制。标准供给方面,应充分发挥全国两化融合管理标委会作用,加快推动两化融合体系框架、分类指南、典型模式、解决方案以及重点行业标准等关键亟需标准的制修订,为企业数字化转型提供更有力的支撑。市场化方面,一是进一步提升第三方服务质量,将高质量、高责任心贯标咨询、评估审核队伍的培养作为重中之重;二是加强典型经验总结推广,在此基础上形成引导企业自行贯标的培训教材和案例,加速标准应用实施;三是持续提升社会认可度,不断扩大贯标达标结果的应用范围,持续激发企业内生动力。

王志轩:电力需求侧管理走向供需耦合

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电力需求侧管理(DSM)是产生于20世纪70年代中期的一种能源管理方法,随着能源电力系统转型,全新的能源电力供需平衡模式、技术形态、商业模式都在发生着重要变化,DSM这个政策工具也在与时俱进。近期,王志轩、张建宇、潘荔等编著的《电力需求侧管理变革》正式发布,以DSM的变革为主线,分析能源、电力、环境、经济之间的互相影响以及变化的规律性。记者就此采访了中国电力企业联合会专职副理事长王志轩。

  电力需求侧管理变革的三个阶段

  记者:我国电力需求侧管理发展到什么阶段?

  王志轩:我国的电力需求侧管理已经发展到电力需求响应(DR)的新阶段。

  传统DSM在20世纪90年代引入我国,主要是在能源短缺的背景下,解决缺电和电力投资不足的问题,通过能效管理、负荷管理、有序用电三方面工作,减少用户对电力、电量的需求,改变用户用电时序,实现电网负荷的 “移峰错谷”。

2012年以后,电力供给进入相对富裕阶段,同时风电、光伏等波动性大、随机性强的可再生能源发电高速发展,对电网消纳新能源发电和安全运行造成新的挑战,传统DSM面临的外部形势和内涵发生了较大变化,DR则与时俱进在我国开始发展。DR以智能电网为技术平台,用户根据电力市场动态价格信号和激励机制以及供电方对负荷调整的需求自愿做出响应,在满足用户基本用电需求的前提下,通过改变原有用电方式实现负荷调整的需要。

在DR阶段,“虚拟电厂”、负荷聚合商等新的调节方式出现,市场作用更加凸显,在保障电网系统安全稳定运行和促进可再生能源消纳的同时,供需双方都获得了更大效益。但DR在我国还处于初步发展阶段,电力需求侧节能节电的空间仍较大,市场化改革还在推进中,初期的DR必然是以DSM为重要特征的DR。

  记者:未来电力需求侧管理的发展方向是什么?

  王志轩:随着智能电网、能源互联网技术的发展和低碳能源、电力转型的加快,电力需求侧管理将向支撑电力供需耦合方向发展。

  未来,大规模可再生能源辅以储能技术,通过分布式与集中式供能系统共同参与需求侧分散式冷、热、电、气多样化需求耦合,供给侧和需求侧的界限将越来越模糊,人为调节将消失,智能调节手段将实现源、网、菏、储系统的整体优化,进入电力供需耦合的阶段。

  电力供需耦合是新的能源系统下的一种新机制,它的特点是在能源供给侧以清洁能源为主体,电力供给侧以高比例可再生能源发电和较大规模储能、储电为标志,终端能源消费中以电能消费为主体,通过智能电网技术平台和市场对资源配置的决定性作用,以及更好发挥政府作用,实现新时期能源电力清洁低碳、安全高效、经济便捷的系统优化和平衡状态。

  从DSM、DR到电力供需耦合,是一个渐变的过程。第一个阶段是高碳能源电力体系下针对供给侧短缺特征以促进供给侧资源优化配置,对需求侧进行“管理”;第二个阶段是能源电力低碳转型过程中针对供给侧新问题,加大市场手段,促进需求侧主动“响应”,解决供给侧问题;第三个阶段,低碳能源电力体系下供、需双方深度融合,以智能化方式适应对方,实现新的系统最优。实际上到了第三个阶段,电力需求侧管理已经完成了历史使命。

  能源电力转型的动力与趋势

  记者:驱动电力需求侧管理不断发展的动力是什么?

  王志轩:电力需求侧管理变革的本质是能源转型中管理手段的变化,与能源转型的内在驱动力一致。

  第一个动力是应对气候变化,实现低碳发展。目前大气中二氧化碳浓度的增高主要源于能源利用,应对气候变化的核心问题就是实现能源的低碳发展,更多使用非化石能源,尤其是可再生能源。因此,包括电力需求侧管理在内的整个能源系统的变革动力都来自于能源供给结构中化石能源为主向非化石能源为主的转变,这虽然是一种被动式转变,但却是事关全人类命运的根本动力。

  第二个动力是追求效益最大化。人类进步的方向总是以更小代价获得更大收益,这是一种主动的动力。随着技术的成熟,风电、光伏的度电成本将与煤电接近并形成竞争力,新能源得以快速发展,未来甚至达到近零边际成本用能。成本下降是能源转型的必要条件,而DR和电力供需耦合都是为了解决这些转型中存在的问题而产生的。

  第三个动力是人类自我创新、自我发展的需要。持续创新是人类的主要特性之一,人类总是不断总结经验,不断发明创造,不断前进。无论是新能源的发现、技术的进步,还是电力需求侧管理的演进,都是创新驱动的产物。

  以市场化推动电力需求侧管理变革

  记者:我国电力体制和市场环境的特殊性,对电力需求侧管理产生了什么影响?

  王志轩:无论国内还是国外,电力系统都不是完全市场化的,这是电力系统本身特点决定的。电力系统改革方向就是让市场发挥更大的作用,逐步回归能源和电力的商品属性,但总体上看,我国电力系统的市场化进程相对其他领域而言较为缓慢。


  DSM更偏向于政府管理层面,DR则更需借助市场手段。未来在电力供需耦合阶段,将更加依赖市场作用,政府制定规则的作用则将凸显。我国的电力系统市场化程度越高,越有利于电力需求侧管理的发展。

  记者:未来,政府如何推动电力需求侧管理的发展?

  王志轩:“十九大”已经明确了构建清洁低碳、安全高效能源体系的要求,总体上看就是要以能源发展的“帕累托最优”来导向、而不是以某一种能源的转型来导向能源转型。实际上能源转型的三个动力,与“帕累托最优”理念是一致的。在具体操作层面,一要有效发挥政府的作用,在能源转型初期尤其是要发挥政府在能源综合规划上的引导作用,把握能源转型的方向、节奏和时机,明确但要不断调整煤电、水电、核电等不同能源在电力转型不同时期的定位。二要充分发挥市场对资源配置的决定性作用,推进以低碳发展为统领,与能源节约、提效目标相匹配的政策体系,继续完善新能源发展政策,促进风电、光伏等新能源有序发展,实现电源与电网、发电与用电的配套协同。三要继续深入推进电力市场化发展。 

曲久辉:农村水环境综合治理的标准与模式

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2018年11月1日,中科院生态环境研究中心(住房城乡建设部农村污水处理技术北方研究中心)、清华大学环境学院,就2018年9月29日,生态环境部、住房和城乡建设部印发的《关于加快制定地方农村生活污水处理排放标准的通知》及相关文件内容,在北京召开了地方农村生活污水处理排放标准制定技术交流会,中国工程院院士、实验室学术委员会主任曲久辉作了《农村水环境综合治理的标准与模式》报告。以下为部分内容整理。

对我国农村污水排放标准的思考

实际上中国的城乡排水水质差异很大,不同地区农村人均饮水量也是不一样的,总得来说,东北、西北和西南稍微低一点,东南、华北稍微高一点。而参照用水量里又存在一个问题,那就是冲厕和洗澡这两个方式。目前农村冲厕大多是旱厕,所以用水量比较少,而洗澡的频率也没有城里人高,因此在城镇,一般每人每天是75到220的用水量,而对于农村,截止到目前都没有一个明确的统计。这就说明一个问题,城市的污水排放规律性是很强的,而在农村,由于用水量不稳定、地区差异性大,所以排放系数也不一样。

另外,农村与城市对于污水的排放方式也有所不同,城市里面基本排到下水道,而农村的方式则很多,比如厨房泔水用于饲养、生活污水泼洒等等。

最后是收集系统,城市里面基本通过纳管、管网来集中收集和处理,而农村收集的方式差别很大,如果管径太小的话,流速过慢,容易堵;如果管径太大的话,就成为一个沉淀池。所以在整个农村收集系统当中,应该根据农村水量和水流速来确定收集方式,不能照搬城市的收集方式,这就和标准制定有关系了,例如一些农村地区可以实现资源化利用,一些直接排放到河里面等。

所以中国各地区的农村污水和分散型污水处理标准将存在很大差异。目前各地制定的农村生活污水排放标准或者设施污染物排放标准还不够健全,同时农村地区的社会经济条件和环境条件也会对其造成一定影响。但是,我认为农村生活污水标准的制定是极为重要的,以往我们都是照搬城市的一些污水处理标准,这种方式并不可取。未来,我们一定要拥有专门用于农村的污水排放标准,同时这个标准不应该是全国统一的,应根据各地的实际情况进行分类考虑。目前住建部正在统筹针对农村污水排放标准建立之后的工作,在未来,我们不仅仅要建立标准,还要进行设施的指导,包括运维等,这对于农村污水治理来说,也同样具有重要的意义。

农村污水治理模式的选择

农村污水处理模式应考虑三个方面:

一是技术与工程模式,要强调适用性和简易性;二是强调运行和管理模式,要求合理、稳定,而且有现行保障;三是要有一个产业和市场模式。

首先对于技术与工程模式来说,实际上最重要的就是技术的实用性和工艺流程的简易性。这里面包括5个方面:简单,适合当地环境和条件、可稳定达标的最简单方法;低耗,无动力或少动力的节能方法;经济,建设和运行成本最低的高效方法;易管,最容易一体化系统管理的智慧方法;利用,废物可就地简易利用和物质再生循环的清洁方法。农村污水处理有很多模式,包括分户处理、自然村落就地处理以及纳管式集中处理等,但哪种才是最适合的?我认为还是因地制宜、经济实用,在农村一定要强调回用优先,如果农村的污水能自用而不排掉,这就是最好的处置方式,没必要把其中的氮、磷处理到某个标准,能循环到土地里进行氮和磷就地综合利用就是一种最佳方法。所以在农村,一个可持续的污水和垃圾处理模式,应该是适应变化的,适应国家和地方新农村建设、城镇化土地利用和建设模式的。

未来十年,中国农村生产生活结构以及生活方式会发生巨大的变化,如果停留在现在的认知里进行污水处理,未来十年之后必然是没有用处的。

在运行和管理模式上,农村水环境治理的运行管理应该符合3方面:目标合理、智慧高效以及收益稳定的政策保障。

目标合理是指流域或者区域的环境保护目标应该相适应,同时标准必须可调,要具备经济和技术可行性,例如美国地表水水质标准是基于“保护水生生物和涉水人群健康”为指导方针,没有统一标准,USEPA只制定水质基准,各州结合基准和水体具体功能制定水环境质量标准。我国的排放限制准则与标准也应以技术为依据,根据不同行业的工艺技术、污染物产生水平、处理技术等确定各污染物排放限值。目前中国农村水环境和污水排放标准基本都是依据城市的排放标准来制定的,但农村的情况和城市完全不一样,农村水环境标准必须具有可持续性,要考虑它的生态安全以及强调风险预警和在风险预警的前提下的制度化管理,必须考虑受纳水体生态承载力所适应的模式选择,如果用城市的思维来制定农村水环境的标准是不可取的。

智慧化不是数字化,而是智能化。目前许多人往往把智能化理解成数字化,或者用数字化来代替智能化,这个观点并不严谨。人工智能是未来十年发展的一个重要领域,如何将其真正引入农村水环境治理,构建村镇供水排水、垃圾固废、厕所、养殖等排放源及处理全系统的数字化管理平台,形成一体化管控与运行维护的智慧网络体系,也是未来市场和技术的一个重要选择。

对于农村水环境治理政策,首先要制定专业化的运营管理,美国的单户管理就是一个教训,中国农村也不应采用这种方式,一户户的管理会给未来管理造成很大麻烦,不能持续利用,应当有专业化的运行机构进行运营。同时要有第三方监督,有科学的指标和奖励考核机制。最后,政策的制定一定要稳定、多赢,政府不能光考虑自己,要在实现政府业绩的同时,也能让企业盈利,这才是稳定多赢的政策激励机制。

关于产业和市场模式的选择,未来十年一定是数量竞争向质量竞争转变,工程竞争向技术竞争转变,项目竞争向服务竞争转变。企业应具有创新路径,对市场有准确的把控,找到自己的核心技术,农村水环境治理的核心技术和城市环境治理的核心技术或者其他行业的核心技术是不同的,应该有技术产品化、装备化的转化能力,在未来,产品化、装备化、设备化、系统化是农村水环境治理的一个重要方向,也是能企业展现自己在核心技术工艺市场当中有竞争力的关键一点。就未来农村水环境治理产业发展情况来看,产业技术创新重点有4项:一是废物的就地资源化;二是农村水环境治理人工智能技术;三是设备化、系统化、标准化;四是全系统的一体化管理与服务平台。

总而言之,未来的市场竞争就是两点:技术和服务,而且技术和服务一定是相辅相成的。技术是支撑,只有拥有不断进步的关键技术和产品提升,才能在这个市场当中赢得地位。服务是核心,拥有现代化服务意识、服务能力、服务体系以及服务质量的企业才能主导市场。

王新哲:加快新一代信息技术产业发展 打造经济高质量发展新引擎

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王新哲指出,当今世界新工业革命方兴未艾,人工智能、机器人技术、虚拟现实以及量子科技等蓬勃发展,深度改变着人类的生产和生活方式,引发经济社会的全方位变革。能否抓住这次科技革命和产业变革的历史机遇,培育起支撑未来可持续发展的新一代信息技术产业,不仅关系到经济发展和社会稳定,而且直接决定着各国在全球经济发展中的角色分工。党中央、国务院高度重视新一代信息技术产业,就人工智能、工业互联网、5G、机器人等领域发展,作出一系列战略部署,有力地推动了我国新一代信息技术产业发展。

王新哲:加快新一代信息技术产业发展 打造经济高质量发展新引擎

王新哲强调,作为行业主管部门,工业和信息化部将坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为统领,坚决贯彻落实党中央国务院的决策部署,坚持稳中求进工作总基调,坚持新发展理念,坚持以供给侧结构性改革为主线,立足制造强国网络强国建设全局,抢抓新一轮科技革命和产业变革机遇,加快推动新一代信息技术产业发展,为建设现代化经济体系,推进我国经济高质量发展培育新动能、打造新引擎。

一是持续提升制造业技术创新能力。深入推进国家重大科技专项实施,着力解决关键核心技术“卡脖子”问题。持续推进国家制造业创新中心建设,健全产学研用一体化创新机制。加大对技术创新应用推广和产业结构升级的支持,大力推进新材料、高端装备等重点领域发展。

二是着力推进新一代信息技术发展应用。加快5G研发和商用步伐,推进IPv6规模部署。深入实施智能制造工程,推动互联网、云计算、大数据、人工智能与制造业深度融合。加快制造业数字化转型,提升制造业数字化、网络化、智能化水平,做大做强数字经济。

三是大力培育和发展新的产业集群。着力打造制造业“双创”升级版,促进大中小企业融通发展。支持优势企业建立上下游协同的企业集团,提升产业链水平。落实好国家对中小企业特别是小微企业的优惠支持政策,培育一批“专精特新”小巨人企业和专注细分领域的“单项冠军”企业。

四是激发增强企业发展活力。进一步深化“放管服”改革,加强知识产权保护。加强工业文化建设,激发和弘扬企业家精神、工匠精神。进一步推动降低制造业税率,切实减轻企业负担。进一步深化产融合作,推动创新链、产业链、金融链深度融合。加强人才培养,保障制造业高质量发展的人才需求。

五是更大力度对外开放发展。全面深入实施准入前国民待遇加负面清单管理制度,积极引导外资投向高端制造领域。鼓励我国企业与跨国公司建立长期合作伙伴机制。支持工业通信业企业深度参与“一带一路”建设,培育形成国际合作与竞争新优势。