2022中国创新创业成果交易会将在9月2日在广州启动，这场以科技成果转化为使命的国字号交易会受到了全球关注，其中制造业领域的成果转化更是被关注的重点。根据今年7月发布的《中国科技成果转化2021年度报告（高等院校与科研院所篇）》显示，中国科技成果流向聚集明显，超四成转化至制造业领域。
《“十四五”智能制造发展规划》，提出了中国智能制造“两步走”战略，推动中国制造业实现数字化转型、网络化协同、智能化变革。制造业关乎国民经济命脉，迫切需要科技成果加速转化落地来实现转型升级。
2022年8月31日，由广州市科学技术协会、广州日报社主办，广州市科学技术发展中心承办的广州科普大讲坛第197期——“创新赋能 智造强国”开讲。专家们分享了工业智能化转型的关键所在。
智能制造需要实现人机物协同控制和自主决策
放眼全球，第四次工业革命正蓬勃发展，世界各国纷纷制定制造业发展新战略，现今正是重要的战略机遇期。广州工业智能研究院研发中心主任许广平认为，制造业是实体经济的主体，是富国之基、强国之本。 没有强大的制造业，就不可能成为世界强国。他指出，我国已是制造大国，但还不是制造强国。目前，我国已跨入由制造大国向制造强国迈进的新的历史发展阶段。
主讲嘉宾许广平
要实现智能制造，许广平认为必须提及“智能工厂”这个新概念。智能工厂核心是工业化和信息化的高度融合，它是在数字工厂的基础上，利用物联网技术和监控技术加强信息管理服务，提高生产过程可控性、减少生产线人工干预，以及合理计划排程。智能工厂能实现生产和管理全流程的数字化和透明化，实现企业内端到端的纵向、横向集成。许广平坚信，要想实现智能制造的目标，就必须要改变依赖知识型工作者进行跨层跨域静态知识传递的现状，实现人机物协同控制与自主决策。
数据的价值在于优化重构传统生产要素
人们的日常生活与工业息息相关，博依特科技联合创始人、首席执行官，华南理工大学研究员李继庚博士介绍，工业分为两大类，包括流程工业及离散制造业。流程工业往往是指用天然的原料去做标准的产品。其中基础原材料工业跟我们的衣食住行密切相关，这类工业天然原料不确定性强、能耗高、运输半径小，且非常依赖工艺的优化调整，以动态地去对冲天然原料中有效组份的大波动；同时，其生产过程存在大量能耗，会向自然排放大量二氧化碳，久而久之将威胁人类生存。因此，流程工业亟待智能转型升级。
主讲嘉宾李继庚
李继庚指出，工业4.0包括三个方面：数字化、智能化以及形成数字化产业集群。他认为，只有形成了数字化产业集群，企业边界进一步打开，才能够形成整个供应链体系的效率大幅度的提升，才能够使产品交付效率得到大幅度提升。工业4.0尤其强调数据收集，正是有了数据这一新的生产要素，才使得人们得以用新的要素，去解决以往的痛点问题。每一类型的工业数据形态是不一样的，因此挖掘价值的方式方法也会不同。
把数据资源送至信息空间， 通过算法和算力把数据转变为信息、信息转变为知识、知识转变为优化决策; 在数据的流动中，用优化决策去重构传统生产要素，化解复杂系统的不确定性, 以提高效益，创造新的价值。李继庚总结到，用数据生产要素去优化重构传统生产要素、催生新动能，是数据要素真正的价值所在。
这些数据如何体现出价值？李继庚介绍，数据生产要素价值化本质上就是数据 模型作为基础，这样我们就可以实现构建三大优化闭环： 生产过程控制闭环优化、运营决策闭环优化、产业链闭环优化。同时我们通过对数据的融合、因果分析、优化、预算这四个方面的利用，就有机会超过人脑的认知，让人们能借助系统和数字世界的力量，改变我们原来的生产方式，从而催生新的动能，创造新的价值。
用大系统思维推动流程制造业转型
数字化时代中，互联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术，深刻改变着人类的思维方式、生产方式、生活方式和社会管理方式。而数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态。华南理工大学教授、原校长、俄罗斯工程院外籍院士刘焕彬院士介绍，数字经济是改善工业生产线性生产长期痛点的解决方式。而工业经济要转型为数字经济，思维方式也应随之转变。工业经济时代的线性思维认为局部效率相加等于整体效益，也就是1 1=2，这样的思维转变为大系统思维后，则应认为整体效益要大于局部效益相加、1 1要大于2。
主讲嘉宾刘焕彬
刘焕彬院士认为，大系统思维有四个特点，一是它由多个子系统集合而成；二是构成闭环运作；三为具有自我完善的功能；四是能实现动态平衡。他指出，要用大系统思维来推动传统产业的数字化转型，需做到五点：构建数实融合的生产运营大系统、生产全过程数据互联闭环流动、数据生产要素价值化、优化重构全生产要素、提高全要素生产率。
谈及如何用大系统思维构建数实融合大系统，刘焕彬院士认为关键在于构建以数据为关键要素的数字技术与实体企业融合闭环大系统。要实现这一系统，5G网络技术、数据库技术、工业软件技术（人工智能和建模）以及工业互联网平台技术缺一不可。5G 技术用于传输数据，数据库技术负责进行数据处理，这些数据又依托人工智能、建立数学模型、云计算等技术，最后体现在工业互联网平台上。
刘焕彬院士分析，这个系统的关键在于两点：第一，我们应该怎么样来达到跨界集成：研究工业方向的人员要懂得信息化，同样地，研究信息化的人员要懂得工业的需求，跨界才能够组成一个数实融合的系统；第二要协同创新，信息化和工业化这两个方向的工作人员要协同起来，共同建立数学模型，最后才能创造价值。
文/广州日报·新花城记者：龙锟广州日报·新花城编辑：李凤荷
,
