论文CPS为中国工业智能转型创造新空间是关于本文可作为新空间方面的大学硕士与本科毕业论文新空间论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
CPS是美国科学基金会在2006年提出的新技术概念,并将此项技术体系作为新一代技术革命的突破点.同时,德国的“工业4.0”战略也将Cyber-Physical Production System （信息——物理生产系统）作为核心技术,其实质是CPS 在生产系统中的应用体系.无论是德国“工业4.0”战略还是美国CPS计划,都将CPS作为智能化转型的核心技术,并据此设定各自的战略转型目标.
前三次工业革命发展的过程给我们的启示是,每一次科技革命的根本原因在于原有技术体系下的生产要素已经无法满足生产力的发展要求,在这种需求的推动下,新的使能技术的诞生帮助人们突破了限制生产力发展的瓶颈,同时伴随着新的基础设施的发展,新技术的红利得以快速普及.
第四次科技革命被称为“智能化”的革命,需要解决的生产力瓶颈在于技术要素的不可见部分,即人的知识产生和利用效率已经不能满足生产系统的要求,难以实现最优的运行效率和协同.以人的决策为驱动的生产系统中,有很大一部分的价值并没有被释放出来,这主要体现在对知识获取的速度、利用的深度、应用的规模化三个方面的瓶颈.因此,第四次科技革命所要解决的核心问题主要包括：
提升知识作为核心生产要素的生产力边界,使知识的产生、利用和传承效率与规模获得本质的提升.
重新优化生产组织要素的价值链关系,使得整个产业链中的各个环节围绕最终用户的价值交付,以高效的协同方式组织生产活动.
现在层出不穷的技术概念如人工智能、大数据、物联网、工业互联网、云制造等,无不是为了提升知识生产力和价值交付的效率.
中国智能化转型中的三个新机遇
在过去几年中,我们看到中国的工业经济经历了非常严峻的挑战,需求侧的增长动力不足与供给侧产能过剩之间的矛盾非常突出.针对产业链高价值端的需求,中国企业满足能力不足,但在低价值端的供给又严重过剩.形势虽然严峻,但是笔者认为中国的工业转型有三个方向的机遇：
机遇一：从出口低端产品向出口高端制造装备和增值服务转变.在最近十年中,中国制造正在逐步走出依赖低端产品出口的模式,在轨道交通、发电装备、船舶、电力基础设施等高端装备领域已形成了自己的品牌和竞争力.中国在2015年发布的《中国制造2025》,除了着重强调发展十大领域外,还首次提出了将大力发展知识经济和服务型制造业作为转型重点,将装备智能化、过程智能化和服务智能化作为重点发展领域.因此,未来中国不仅要将高铁卖到国外,还有可能输出铁路运营的经验,从铁路的运营服务中获得可持续增长的价值.中国的装备制造企业,也不再仅以卖给客户产品为目标,还会从产品使用场景中的增值服务中获得收入.
机遇二：工业增长模式从对增量的投资向对存量的有效利用转变.中国经济过去30年高速增长的核心动能来源于“从无到有”的需求,因此绝大部分的投入是面向增量的.而现在这一部分的需求已經达到饱和,新的需求转向“从有到精”,即对存量的有效利用.“新旧动能转换”的概念指出,中国经济新常态下的发展动力来源于“增量崛起”与“存量变革”并举：一方面发展以新技术、新产业、新业态和新模式为代表的新动能,同时对于旧动能以产业转型升级和提升发展效率和质量的方式,也可转换为新动能.在新旧动能的转换中,要以知识、技术、信息、数据等新的生产要素作为支撑.因此,GE所提出的“1%的力量”在中国是可行的,即从已有的工业存量中提升1%的效率已是惊人的数字,可实现惊人的成果.所以未来中国的工业增长不能只看百分比增速,还应关注其中有多少增长来自于对存量资源效率的提升,因为这代表着增长的质量.
机遇三：利用新技术不断弥补核心制造知识的缺失,从劳动成本优势向以知识为核心的效率优势转变.2016年到现在,笔者关注到两个有意思的现象：一个是中国作者发表的有关机器学习的论文数量成为世界第一；另一个是中国的ICT产业从业人数成为全球第一.这意味着中国在新一轮竞争中开始具备优势.笔者在《工业大数据》一书中曾经分析过,中国拥有发展工业智能的两个核心资源,即数据与场景.除此以外,中国也逐渐在数据建模能力上积累优势,使得数据转变为知识再应用到具体场景中的速度不断提升.因此可以预见,中国工业的优势将从成本逐渐转变为以知识为核心的制造效率.
然而,想要抓住这一次产业升级的机遇,中国工业还需要克服一些自身的薄弱环节.一直以来,中国工业在标准化和体系化等方面相比德国和美国等制造强国还有一定的差距.要想将大数据、人工智能、工业互联网等新技术应用于工业中,依然离不开体系化的技术建设和系统思维,而这恰恰是CPS之于工业智能所存在的意义.
CPS：中国工业智能化的 新思维与新途径
人工智能≠工业智能
虽然人工智能技术在图像处理和语义识别等领域已经取得了令人惊叹的成就,也成功地解决了一些工业领域中的技术难点问题,但是人工智能技术被体系化地应用于工业系统中,仍然有很长一段路要走.其中最重要的原因是人工智能中还有太多的未知需要探索（surprise）.使用神经网络看似无所不能.我们可以使用不同层数的神经网络,不同密度的网络连接在图像识别上,甚至可以应用在医疗放射图像的分析上,但是如果它们甚至不能自我解释,我们真的可以依靠它们吗?尽管在神经网络的可解释性研究方面已经取得了一些成果,例如从深度神经网络提取基于树的规则、卷积层可视化、特征贡献度、InterpretNet等,但是机器学习的预测从不确定性到相对可控的确定性之间仍然还有很长的距离.
笔者认为,人工智能真正开始被规模化地应用于工业系统中,进而实现工业智能系统,至少需要做到以下3个S：
Standard（标准化）：即如何与现有工业系统的标准化体系相结合,包括方法论、建模过程、数据质量、模型评价、容错机制、基于预测的操作规程、不确定性管理等各方面的标准化.
总结:本文是一篇关于新空间论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
参考文献：
1、 互联网中国经济转型升级新引擎 在经过了多年的高速增长阶段后，我国经济发展进入平稳增长的“新常态”阶段。2014年中央经济工作会议首次从消费需求、投资需求、出口和国际收支、资源。
2、 中国转型全球新机遇 从2016年4月11日起，广州、深圳、成都、杭州等15座中国城市陆续迎来1000多人的澳大利亚商贸代表团。紧随这支澳史上最大规模贸易代表团访华的。
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