两位院士谈智能制造：“AI+碳中和”来了

7月18日，美丽天府·蓉e智造论坛在蓉召开。

中国科学院院士陈国良、管晓宏在会议上与政府领导、院校代表和企业家等百余位嘉宾，就智能制造、碳达峰碳中和、人工智能和大数据应用等议题进行深度交流。

本次会议的主办方成都鲲鹏计算产业联盟与罗克佳华科技集团，还将联合智能智造和低碳能源产业上下游骨干企业、科研院所及高校等组成联合体，共同构建四川智能制造创新联盟（下称“创新联盟”），开展技术服务和关键共性技术攻关。

活动现场

01. 背景：AI+碳中和

7月16日，全国碳排放交易市场正式开市，纳入首批碳市场覆盖的企业碳排放量超过40亿吨二氧化碳。中国已经成为全球覆盖温室气体排放量规模最大的碳市场。

庞大的交易市场背后，确保数据真实性和数据质量是关键。政府监管、交易机构、金融机构需要保证碳数据质量。另一方面，企业也需要利用AI和大数据，精确解决工业生产中的质检、分选、安全、物流仓储问题，实现工艺优化、节能减碳、降本增效。

02. 院士观点摘录

中国科学院院士陈国良：要用变革思维处理大数据。

数据的获取。面对数据纷繁杂乱的局面，要接受处理大数据无理论、无模型的理念与现实。不能避免数据纷繁多样、优劣共存的混杂性，要容忍模糊性和不精确性的处理方法。不建立新模型，没有统一的理论和机械式的证明，科学也可以照样进步。

数据的分析。大数据时代，无需紧紧盯着事物之间为什么的因果关系，要侧重寻找事物之间是什么的相关关系。知道“是什么”是大数据从业人员急需的，知道“为什么”可容后让科学家们去分析。

数据的解释。不能依靠随机采样进行分析，采样无法揭示细节信息，不能期望像小数据时代那样，可用最少的数据获得最多的信息。大数据时代要利用尽可能多的全样数据，收集与某事物相关的所有的数据。

数据的处理。在大数据时代，分析如此之多的数据，不能热衷于追求精确性，也无法实现精确性。须知，大数据的简单算法比小数据的精确复杂算法会更有效。

中国科学院院士管晓宏：信息物理融合系统是第四次工业革命的基础，在智能制造领域发挥了重大作用。

智能制造客户有多元化需求，要用云技术链接生产商和制造商，实现制造产品个性化，决策智能化，协同网络化，过程绿色化，制造的服务化，构建制造产业生态。

数字孪生技术可构建一模一样的物理生产场景，直观发现生产过程中的问题，逐渐优化生产工艺。

三个结论

“两化一融合”——网络化、智能化和信息物理融合是信息科学与技术的发展趋势，是国际科学前沿和国家重大需求。

智能时代信息物理融合系统的关键基础理论与技术，在即将到来的新工业革命、新技术革命和新能源革命中，将发挥至关重要的作用。

解决信息物理融合微观与宏观系统的关键科学与技术问题，包括系统结构与模型，系统智能性的规划设计，系统整体控制、决策、优化、运营理论与方法等，对信息物理融合系统理论体系的建立，推动信息物理融合的重大应用并取得显著效益，至关重要。

03. 启动：四川智能制造创新联盟

​作为国家生态环境部工程技术中心、国家级物联网应用工程研究中心，佳华科技依托院士（专家）为核心的人才团队和技术优势，已建立了一套融合“机、光、电、软、硬、算”的AI算法模型。

此次构建的四川智能制造创新联盟，将主要围绕国家制造业发展规划和双碳目标下的时间表、路线图、施工图，搭建智能制造公共服务平台和碳监测大数据AI技术服务平台，开展技术服务和关键共性技术攻关，为企业的工艺优化、节能减碳提供AI服务，为碳达峰碳中和提供数据分析和人工智能的技术支持，助推四川数字经济的创新发展。