\hCPS新一代工業(yè)智能目錄

\h第1章現(xiàn)代工業(yè)的挑戰(zhàn)與機遇\h1.1現(xiàn)代工業(yè)遇到了什么挑戰(zhàn)\h1.2生產(chǎn)系統(tǒng)組織關(guān)系的價值瓶頸\h1.3CPS如何滿足新工業(yè)革命的要求\h第2章CPS的技術(shù)本質(zhì)與內(nèi)涵\h2.1從電影《天空之眼》了解CPS\h2.2CPS的發(fā)展歷程\h2.3CPS的廣義內(nèi)涵與狹義內(nèi)涵\h2.4CPS的實體空間與賽博空間\h2.5CPS面向工業(yè)智能化的技術(shù)特性\h第3章CPS的技術(shù)體系與工業(yè)智能實現(xiàn)\h3.1CPS的5C技術(shù)體系架構(gòu)\h3.2從人的智慧方式理解CPS\h3.3CPS用以滿足工業(yè)智能的可成長性\h3.4工業(yè)智能的CPS實現(xiàn)：“人的智慧”VS“物的智慧”\h第4章CPS的應(yīng)用體系與智能體（agent）實現(xiàn)\h4.1CPS的應(yīng)用體系\h4.2層級化CPS的應(yīng)用\h4.3CPS的3個基本單元：智能控制單元、智能管理單元與認知環(huán)境\h4.4CPS的基礎(chǔ)應(yīng)用條件\h第5章CPS的應(yīng)用實踐案例\h5.1CPS的智能控制單元應(yīng)用：豐田公司智能控制案例\h5.2CPS的智能管理單元應(yīng)用：軸承智能管理\h5.3CPS的智能管理應(yīng)用：智慧風(fēng)場\h5.4CPS的智能體系應(yīng)用：中船集團業(yè)態(tài)融合CPS體系實踐\h第6章CPS為中國產(chǎn)業(yè)升級帶來的機會空間\h6.1中國、美國和德國的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢與轉(zhuǎn)型路徑\h6.2CPS在中國的挑戰(zhàn)與應(yīng)用機會\h6.3CPS為中國工業(yè)帶來的啟示與改變\h6.4結(jié)語第1章現(xiàn)代工業(yè)的挑戰(zhàn)與機遇“賽博-實體系統(tǒng)”（Cyber-PhysicalSystem，CPS）又譯為“信息-物理系統(tǒng)”，其作為一個技術(shù)概念被提升到國家戰(zhàn)略最早可追溯到2007年8月。當時美國總統(tǒng)科學(xué)技術(shù)顧問委員會（PCAST）提出了《受到挑戰(zhàn)的領(lǐng)導(dǎo)力：信息技術(shù)在全球競爭中的研究和發(fā)展》報告，報告中將“網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)與實體世界的連接系統(tǒng)”列在八大核心技術(shù)的首位。報告提出的背景一方面是美國認為其在全球科技競爭力的優(yōu)勢正在逐漸失去，需要去尋找和定義具備突破性的技術(shù)領(lǐng)域來保持原有的競爭優(yōu)勢；另一方面，美國認為其在網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)（ICT）和計算機科學(xué)方面的優(yōu)勢明顯，全球信息技術(shù)50強企業(yè)超過一半在美國，并且在微處理器和控制系統(tǒng)方面具有壟斷地位。隨著計算機科學(xué)和處理器能力的快速發(fā)展，智能化的小型電子系統(tǒng)和大型ICT系統(tǒng)已經(jīng)初顯雛形。歐盟也率先開始了“先進嵌入式智能系統(tǒng)技術(shù)”計劃，在2007~2013年在該領(lǐng)域投入超過70億美元。2012年10月，德國“工業(yè)4.0”工作組正式向德國政府提出了工業(yè)4.0的執(zhí)行建議，并將賽博-物理制造系統(tǒng)（Cyber-PhysicalProductionSystem，CPPS）作為智能制造系統(tǒng)的最關(guān)鍵技術(shù)。受到美國和德國兩個傳統(tǒng)工業(yè)強國的“青睞”，CPS迅速引起了世界各國的關(guān)注，關(guān)于它的討論也越來越多，甚至將CPS等同于第四次工業(yè)革命。對于CPS的定義目前存在著許多爭論，大多數(shù)人的論述都試圖從技術(shù)層面對CPS進行定義，把它與物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、自動制造執(zhí)行系統(tǒng)、ERP等現(xiàn)有的技術(shù)概念聯(lián)系在一起；但卻忽略了一個最基本的概念，那就是第四次工業(yè)革命并非因為CPS或某一個技術(shù)的出現(xiàn)而到來，正相反，CPS的誕生是應(yīng)第四次工業(yè)革命的需求而出現(xiàn)，它是滿足生產(chǎn)力發(fā)展新需求的使能技術(shù)。若要去定義什么是CPS，需要把關(guān)于CPS技術(shù)定義的討論放到一邊，先去思考以下兩個問題：為什么第四次工業(yè)革命會發(fā)生？現(xiàn)在的工業(yè)面臨了哪些挑戰(zhàn)和需求迫使它進行技術(shù)的革命性變革？當回答出這兩個問題時，就自然能夠理解CPS的本質(zhì)了，并不是CPS本來是什么，而是它應(yīng)該是什么。1.1現(xiàn)代工業(yè)遇到了什么挑戰(zhàn)革命的本質(zhì)是生產(chǎn)關(guān)系的變革，背后的根本原因是原有的生產(chǎn)關(guān)系束縛了生產(chǎn)力的發(fā)展。這個道理在人類社會中普遍適用，在工業(yè)革命中也同樣適用?；仡櫱叭喂I(yè)革命，我們都能夠發(fā)現(xiàn)這樣一個規(guī)律，即每一次工業(yè)革命都使生產(chǎn)要素的邊際生產(chǎn)力獲得本質(zhì)的提升，使生產(chǎn)要素的內(nèi)涵發(fā)生本質(zhì)的變化，并改變了生產(chǎn)力的決定性要素。第一次工業(yè)革命發(fā)生的背景是依靠人力為主要力量的生產(chǎn)系統(tǒng)遇到了發(fā)展的瓶頸，受限于人力的邊際生產(chǎn)力，人類社會在不斷重復(fù)著周期性的增長規(guī)律長達數(shù)千年后，依然沒有突破生產(chǎn)力發(fā)展的瓶頸，急需新的技術(shù)帶來生產(chǎn)力的解放。于是，以蒸汽機為代表的新動力機器應(yīng)運而生，使勞動力的邊際生產(chǎn)力得到本質(zhì)的提升，人類也第一次踏入了工業(yè)時代的門檻。羅伯特-威爾斯給了機器如下定義：機器是勞動力與工作之間的媒介，其為了一個特定的功能將兩者彼此相連。第一次工業(yè)革命后，勞動力的邊際生產(chǎn)力就不再是制約人類社會發(fā)展的瓶頸，這也直接導(dǎo)致馬爾薩斯人口論成為歷史，社會迎來了人口飛速增長的黃金年代。第一次工業(yè)革命也使得起決定性作用的生產(chǎn)要素從土地和勞動力變成了以機器為代表的資本。過了約一百年以后，生產(chǎn)力的發(fā)展又遇到了新的瓶頸，制約其發(fā)展的原因主要有兩個方面：離散化的生產(chǎn)效率很低，成本高昂；動力（能源）的獲取成本很高。受這兩個原因的制約，工業(yè)產(chǎn)品并沒有真正成為大眾消費品，使更多人享受工業(yè)革命的紅利并釋放這部分的市場潛能成為第二次工業(yè)革命的需求。于是福特發(fā)明了第一條生產(chǎn)線，在生產(chǎn)效率和成本上實現(xiàn)了汽車的大規(guī)模制造，讓汽車真正成為大眾消費品。尼古拉-特斯拉發(fā)明了交流電，使電力成為基礎(chǔ)設(shè)施和公共資源，廉價而易得的電力開始進入千家萬戶，需要電力驅(qū)動的工業(yè)產(chǎn)品也成為大眾消費品。人對于經(jīng)濟發(fā)展的作用，從以輸出勞動力為主轉(zhuǎn)變?yōu)橐韵M需求推動為主，以殖民形式掌握人力和土地要素的方式所帶來的收益開始遠遠不及具有強大消費能力的市場。這也從根本上造成了幾乎持續(xù)了整個二十世紀的國際局勢和人類社會組織形式的變革。有一個值得注意的細節(jié)，福特設(shè)計的第一條汽車生產(chǎn)線與現(xiàn)在的完全不一樣，那條生產(chǎn)線要完成鐵礦石制造成汽車的每一個步驟，所以，福特公司最早的工廠建在河邊，把鐵礦石從河邊運到工廠后，從煉鋼開始第一個生產(chǎn)步驟。這樣的生產(chǎn)模式使得建立工廠成為一項耗資巨大的工程，且每設(shè)計一個新的工業(yè)產(chǎn)品所要投入的建設(shè)成本也非常巨大。這也造成了工業(yè)品的創(chuàng)新成本高昂，使得產(chǎn)品的種類單調(diào)，迭代速度也很緩慢。正是這樣的矛盾催生了第二次工業(yè)革命中的另一項變革——“工業(yè)標準”。雖然很少被提及，但其卻與生產(chǎn)線的發(fā)明有著同樣重要的意義。標準的形成是工業(yè)社會分工的基礎(chǔ)，分工的形成又從兩個方面進一步提升了生產(chǎn)效率：一方面是各個分工環(huán)節(jié)上的公司不斷降低產(chǎn)品的成本和提高產(chǎn)品的質(zhì)量，使得工業(yè)產(chǎn)品的價格和品質(zhì)不斷進步；第二個方面是為產(chǎn)品創(chuàng)新提供了基本框架和基礎(chǔ)保障，創(chuàng)新者不必再親自開發(fā)和制造每一個環(huán)節(jié)，而每一個環(huán)節(jié)上的創(chuàng)新突破也都可以迅速應(yīng)用到一個更大的體系中創(chuàng)造價值。第二次工業(yè)革命從本質(zhì)上改變了組織要素的內(nèi)涵，也使得組織要素的邊際生產(chǎn)力得到革命性的提升。在這一階段，企業(yè)的競爭力改善主要圍繞著管理哲學(xué)和組織制度的創(chuàng)新，其中以日本企業(yè)最具代表性。二十世紀六十年代，日本意識到其制造的產(chǎn)品在質(zhì)量上與歐美制造的產(chǎn)品存在巨大差距，為了擺脫其產(chǎn)品在國際市場上無人問津的窘境，提出了以“全生產(chǎn)系統(tǒng)維護（TPM）”為核心的生產(chǎn)管理體系。TPM的核心思想可以用“三全”來概括：全效率、全系統(tǒng)和全員參與；目標可以用四個零來概括：零停機、零廢品、零事故和零效率損失。實現(xiàn)方式主要包括三個方面的改善：提高工作技能、改進團隊精神和改善工作環(huán)境。這一階段的改革奠定了日本制造業(yè)的精神內(nèi)核，也使日本制造業(yè)在短時間內(nèi)險些使美國喪失世界第一制造大國的地位。受到日本制造業(yè)沖擊的美國和歐洲紛紛效仿日本，建立了先進的生產(chǎn)管理制度，并完善了流程管理體系。這個階段為制造系統(tǒng)的進步所帶來的影響可以總結(jié)為：利用先進的管理制度和組織文化，將生產(chǎn)過程中解決和避免問題的經(jīng)驗，以規(guī)范和紀律的形式融合于生產(chǎn)系統(tǒng)中。到了第三次工業(yè)革命前夕（二十世紀六十年代~七十年代），隨著工業(yè)產(chǎn)品的復(fù)雜性和對精確度的要求越來越高，原有的、以人的操作為基礎(chǔ)的生產(chǎn)系統(tǒng)在效率、穩(wěn)定性和可靠性方面都出現(xiàn)了瓶頸。于是工業(yè)系統(tǒng)提出了新的需求，即在復(fù)雜的環(huán)境中連續(xù)穩(wěn)定地生產(chǎn)精密的工業(yè)產(chǎn)品。在這個背景下，以可編程邏輯控制（PLC）和計算機數(shù)字控制為代表的數(shù)字化技術(shù)開始廣泛應(yīng)用于工業(yè)系統(tǒng)中，自動化集成系統(tǒng)開始逐漸代替人的操作。與此同時，伴隨著越來越精細的分工和越來越復(fù)雜的生產(chǎn)系統(tǒng)，協(xié)作和管理的效率成本成了新的瓶頸。因此在數(shù)字化控制系統(tǒng)和通信技術(shù)開始普及的基礎(chǔ)上，制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）、計算機輔助設(shè)計系統(tǒng)（CAD）、企業(yè)資源管理系統(tǒng)（ERP）、產(chǎn)品生命周期管理系統(tǒng)（PLM）和遠程監(jiān)測系統(tǒng)（RMS）等開始廣泛應(yīng)用。第三次工業(yè)革命帶來了兩項變革，即數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化。這兩者的到來使得組織要素不再僅依靠制度和文化，協(xié)作的范圍也從一個工廠內(nèi)部擴展到全球，以信息和自動化系統(tǒng)實現(xiàn)全流程的管理和執(zhí)行使得組織要素的邊際生產(chǎn)力得到本質(zhì)的提升。于是，人類與社會的連接從“可見的”實體世界擴展到了“不可見的”網(wǎng)絡(luò)世界，信息成為核心的生產(chǎn)要素。前三次工業(yè)革命發(fā)展的過程帶來的啟示是，每一次工業(yè)革命的根本原因在于原有技術(shù)體系下的生產(chǎn)要素已經(jīng)無法滿足生產(chǎn)力的發(fā)展要求，在這種需求的推動下，新的使能技術(shù)的誕生會幫助人們突破限制生產(chǎn)力發(fā)展的瓶頸，同時，伴隨著新的基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展，新技術(shù)的紅利得以快速普及。遵循這個規(guī)律，可以對前三次工業(yè)革命進行如下的總結(jié)，如表1-1所示。表1-1前三次工業(yè)革命的特點和意義如果以相同的思維看待這一次工業(yè)革命，制約生產(chǎn)力發(fā)展的新瓶頸是什么？需要進一步釋放的能力和價值又是什么？在生產(chǎn)力六要素中，有一個核心要素是“技術(shù)”，技術(shù)要素即包括設(shè)計、配方、工藝、核心零部件、材料、技術(shù)規(guī)范等可見的要素，也包括生產(chǎn)經(jīng)驗和生產(chǎn)知識等不可見的要素。技術(shù)要素中可見的部分通常可以通過買賣而獲得，但是不可見的部分，如知識和經(jīng)驗卻難以定價和交易。而另一方面，可見的技術(shù)要素歸根結(jié)底來自知識和經(jīng)驗，是這兩者經(jīng)過抽象化和模式化后的表現(xiàn)。我們認為當前工業(yè)遇到的新瓶頸在于技術(shù)要素的不可見部分，即人的知識產(chǎn)生和利用效率已經(jīng)不能滿足生產(chǎn)系統(tǒng)的要求，依靠人的知識和經(jīng)驗去驅(qū)動生產(chǎn)系統(tǒng)已經(jīng)達到了生產(chǎn)力的邊界，難以使其以最優(yōu)的效率運行和協(xié)同。受到知識和經(jīng)驗的限制，以人的決策為驅(qū)動的生產(chǎn)系統(tǒng)中有很大一部分價值并沒有釋放出來。例如，使用同樣的機床，有的工廠能夠生產(chǎn)出精密的核心部件，而很多工廠卻不行，這就意味著機床其實并沒能真正釋放出它們的潛力。而造成這個差異的原因是工業(yè)系統(tǒng)的知識和經(jīng)驗的缺失，這需要依靠人的日積月累才能獲得，但傳統(tǒng)依靠人的知識和經(jīng)驗的方式正在遭遇如下瓶頸：（1）系統(tǒng)越是復(fù)雜，人的學(xué)習(xí)曲線就會越緩慢，而當人的學(xué)習(xí)曲線落后于技術(shù)的進步時，人就會成為制約技術(shù)進步和應(yīng)用的瓶頸。（2）隨著網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)（ICT）的不斷發(fā)展，獲取信息早已不再是難題，雖然人具有認知能力且善于抽象思維，但是并不擅長處理多維信息之間的精確量化分析，因此制約決策質(zhì)量的不再是如何獲取信息，而是對信息進行精確的分析與對目標進行優(yōu)化。（3）人的知識也并沒有被高效和規(guī)模化地應(yīng)用，無論是一個熟練的操作工人，還是一個有豐富工程經(jīng)驗的專家，他們的知識都只能服務(wù)于非常有限的對象，而這些知識也會隨著人的逝去而消失。因此，如果把CPS作為第四次工業(yè)革命的使能技術(shù)，那么它就必須要解決知識的產(chǎn)生、利用效率以及規(guī)?；钠款i，使得整個工業(yè)系統(tǒng)以最優(yōu)化的協(xié)同方式釋放最大的能力，從而實現(xiàn)價值創(chuàng)造的新突破。1.2生產(chǎn)系統(tǒng)組織關(guān)系的價值瓶頸從上游到下游，工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)的價值鏈關(guān)系依次是設(shè)計創(chuàng)新與需求創(chuàng)造、原材料與基礎(chǔ)使能技術(shù)、關(guān)鍵裝備與核心零部件、生產(chǎn)過程與生產(chǎn)系統(tǒng)、產(chǎn)品和服務(wù)，如圖1-1所示。這樣的價值鏈是由第二次工業(yè)革命后的分工體系所決定的，并一直延續(xù)至今。圖1-1工業(yè)系統(tǒng)的價值鏈關(guān)系這種價值鏈關(guān)系下的生產(chǎn)系統(tǒng)以產(chǎn)品的買賣關(guān)系為主，并由最終用戶對產(chǎn)品的需求狀態(tài)決定價值鏈上的話語權(quán)。客戶對產(chǎn)品的需求所遵循的規(guī)律通常是“從無到有”，然后“從有到精”，最終到需求飽和的過程。在“從無到有”的過程中，價值鏈上的各個角色在分享市場紅利的同時，也以產(chǎn)能的制約因素決定話語權(quán)。在“從有到精”的過程中，價值鏈上各個角色的市場紅利受到擠壓，由技術(shù)積累形成的競爭優(yōu)勢差異開始顯現(xiàn)，以品質(zhì)和成本的制約因素決定話語權(quán)。而當整個市場對某個特定的需求達到飽和時，整個價值鏈都將會受到?jīng)_擊，終端客戶的價格壓力將會一層一層地傳遞到產(chǎn)業(yè)鏈的上游，這個時候，話語權(quán)的掌握者是能夠定義客戶新需求，也能夠為客戶創(chuàng)造價值，同時還能分享紅利的服務(wù)提供者。圖1-2傳統(tǒng)工業(yè)模式下的制造商和使用者之間的利益沖突在傳統(tǒng)的價值鏈關(guān)系下，價值鏈上的各個角色存在著對利益追逐的根本矛盾（見圖1-2）。在經(jīng)濟快速增長期，制造企業(yè)和用戶企業(yè)之間的矛盾會被大量的訂單和充裕的現(xiàn)金流掩蓋，隨著經(jīng)濟增速放緩，兩者之間的矛盾會日趨顯著。在市場壓力和資金壓力下，制造企業(yè)勢必會采取生產(chǎn)線升級、管理系統(tǒng)信息化等措施提高生產(chǎn)效率，降低成產(chǎn)成本。然而，無論設(shè)備制造企業(yè)如何提升制造端的智能化，其成本最終都會轉(zhuǎn)移給用戶，對于現(xiàn)金流同樣緊張的用戶企業(yè)來說，任何上游生產(chǎn)要素的投入都會產(chǎn)生成本，也會向下傳遞到用戶企業(yè)從而增加他們的成本。而對于用戶來說，對價格的期望永遠是越低越好，當最終用戶向制造商提出降價要求時，這個要求會一層層地傳遞給產(chǎn)業(yè)鏈的上游，彼此在相互擠壓價值空間后形成新的妥協(xié)。在這種價值鏈關(guān)系下，“智能制造”或是“工業(yè)4.0”都不應(yīng)該成為最終目的，如何為用戶創(chuàng)造新的需求和價值才是目的。用戶不會因為一輛汽車是“工業(yè)4.0”的工廠生產(chǎn)就會去為多余的價格買單，他們關(guān)注的是性能、質(zhì)量、時尚、安全和舒適，還有更重要的如“無憂駕駛”這些不可見的價值空間?！豆I(yè)大數(shù)據(jù)：工業(yè)4.0時代的工業(yè)轉(zhuǎn)型與價值創(chuàng)造》這本書中曾經(jīng)用煎蛋模型來比喻產(chǎn)品與服務(wù)之間的關(guān)系，目的是讓人們更貼切地理解以創(chuàng)造價值為導(dǎo)向的產(chǎn)品思維。一個核心的產(chǎn)品不僅是產(chǎn)品的這個實體本身（蛋黃：產(chǎn)品本身），還有很多以這個產(chǎn)品為載體的增值服務(wù)（蛋白：服務(wù)衍生的價值）。這如同煎蛋，每顆蛋黃其實都差不多，比如一臺風(fēng)力發(fā)電機如果擋住了品牌標識就很難分辨出是哪個制造商制造的，同樣功率的風(fēng)機在外觀上很難看出差異，但運行一年后發(fā)電的總量和運營的費用可能很不一樣，這就是看不見的價值。這些價值可能來自對“智能”的控制，也可能來自“智能”的運維，又或是來自集成商與供應(yīng)商之間緊密合作下的質(zhì)量和價格的優(yōu)化，但是歸根到底是與風(fēng)機的設(shè)計、制造和使用相關(guān)的知識，這些知識是用戶所不具備的，同時也是與這個產(chǎn)品本身的“蛋黃”緊密相關(guān)的，這部分價值需要整個價值鏈上的各個環(huán)節(jié)相互配合才能實現(xiàn)。以往面向用戶提供后市場服務(wù)的角色主要是產(chǎn)品的原始設(shè)備制造商（OEM），而提供的服務(wù)大多集中在設(shè)備應(yīng)用場景的解決方案和維護方面。產(chǎn)業(yè)鏈上的其他角色，隨著越接近價值鏈的上游，為最終用戶服務(wù)的機會就越少，但他們也同樣掌握著重要的知識和經(jīng)驗。造成這個現(xiàn)象的最主要原因是產(chǎn)業(yè)鏈的上、下游信息不對稱，越是上游的角色為最終用戶提供知識服務(wù)的成本也就越高，其最大的成本來自于信息成本和渠道成本。而以物聯(lián)網(wǎng)為重要元素的CPS，能夠?qū)⒄麄€價值鏈上的環(huán)節(jié)相連接，使位于產(chǎn)業(yè)鏈各個位置的角色能夠以很低的成本直接服務(wù)于用戶，也使得產(chǎn)業(yè)鏈之間在服務(wù)方面的協(xié)作成本降低。未來的新型產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)系不再僅僅是制造一個產(chǎn)品，而是集合整個產(chǎn)業(yè)鏈上的知識為最終用戶提供增值服務(wù)，通過提供服務(wù)的方式參與到用戶企業(yè)的使用場景中，解決用戶使用場景中的隱性風(fēng)險、浪費和焦慮，共創(chuàng)業(yè)態(tài)融合的分享型價值鏈關(guān)系（見圖1-3）。圖1-3新工業(yè)革命下的新型價值鏈關(guān)系這種新型價值鏈關(guān)系也更加具有可持續(xù)性，因為在以往的模式下，賣產(chǎn)品只能賺一次錢，一旦對產(chǎn)品的需求開始減少，價值鏈上的各個環(huán)節(jié)都會受到損失，各方為了保證自己利益的最大化，都會想方設(shè)法擠壓上下游的價值空間；而在新型價值鏈關(guān)系下，只要用戶依然在使用產(chǎn)品，創(chuàng)值服務(wù)所帶來的收入就會源源不斷，而價值鏈上各個角色的關(guān)系，也會從相互擠壓轉(zhuǎn)變成以提升用戶價值這一共同目的為導(dǎo)向的緊密合作與價值共享。這樣的新型價值鏈關(guān)系也決定了知識作為生產(chǎn)要素的邊際生產(chǎn)力，如何實現(xiàn)知識要素高效率和規(guī)?；睦?，也是CPS所面臨的新要求和新挑戰(zhàn)。1.3CPS如何滿足新工業(yè)革命的要求在前面兩個小節(jié)中，我們分別從生產(chǎn)要素和價值關(guān)系兩個方面闡述了新工業(yè)革命的要求，也說明了如果CPS能夠成為新工業(yè)革命的使能技術(shù)，它必須滿足以下兩個要求：（1）提升知識作為核心生產(chǎn)要素的邊際生產(chǎn)力，使知識的產(chǎn)生、利用和傳承過程中的效率和規(guī)模得到跨越性提升。（2）重新優(yōu)化生產(chǎn)組織要素的價值鏈關(guān)系，使得整個產(chǎn)業(yè)鏈中的各個環(huán)節(jié)圍繞最終用戶的價值并以高效的協(xié)同方式為其提供服務(wù)。總體來說，CPS需要重新定義生產(chǎn)要素的價值，在解釋CPS如何實現(xiàn)這一過程之前，我們先從了解產(chǎn)品價值的本質(zhì)作為切入點。任何工業(yè)產(chǎn)品的價值都可以從兩個方面去理解：作為生產(chǎn)要素的價值和作為消費品的價值。兩者雖然都需要通過買賣關(guān)系才能實現(xiàn)其自身價值的轉(zhuǎn)換，但兩者在買賣結(jié)束后所起的作用卻是不一樣的。對于消費品來說，用戶得到產(chǎn)品以后就進入了該產(chǎn)品的最后消費環(huán)節(jié)，通過消費該產(chǎn)品滿足其特定需求的程度就是其消費價值。而將產(chǎn)品當作生產(chǎn)要素的用戶不是把生產(chǎn)要素用來消費的，而是要將其進一步投入生產(chǎn)過程中；同時，生產(chǎn)要素在進入生產(chǎn)過程之前僅僅是可能的生產(chǎn)能力，只有在它們進入生產(chǎn)過程中并與其他生產(chǎn)要素協(xié)作進行生產(chǎn)活動創(chuàng)造了產(chǎn)品和服務(wù)之后，才變?yōu)楝F(xiàn)實的生產(chǎn)價值。也就是說，只有在這時，生產(chǎn)要素才能體現(xiàn)其價值，此時生產(chǎn)要素的所有者才能獲得相應(yīng)的收入。因此，生產(chǎn)要素所有者所獲得的價值決定了生產(chǎn)要素的價值。比如，航空公司購買飛機發(fā)動機是為了作為生產(chǎn)要素為旅客提供航旅服務(wù)，那么這個發(fā)動機的價值取決于其服役過程中的使用成本、單位時間內(nèi)服務(wù)的旅客數(shù)量，以及為旅客帶來的飛行感受。同時，發(fā)動機也有消費價值，每一次飛行對其功能的使用都意味著它剩余使用次數(shù)的下降，這些對其有限的功能性消費就是它的消費價值。一個產(chǎn)品的消費價值受到它自身生產(chǎn)成本的制約，用戶的價值取決于這個成本與其功能性價值之間的差異，因此是可見的且有限的空間。而生產(chǎn)要素價值則取決于產(chǎn)品使用過程中為用戶創(chuàng)造價值的能力，只要使用該產(chǎn)品的活動存在，這部分價值就可以不斷被挖掘出來。仍然以發(fā)動機為例，美國GE公司和羅爾斯·羅伊斯公司的飛機發(fā)動機的銷售價格其實遠遠低于它的成本，但是從后服務(wù)市場的服務(wù)中所獲得的利潤卻相當可觀，以至于兩者都推出了出售“飛行能力”的模式，主動去承擔(dān)成本的風(fēng)險，以便分享在使用過程中創(chuàng)造的價值。由此可見，在討論產(chǎn)品價格時所稱的生產(chǎn)要素價格乃指生產(chǎn)要素的服務(wù)價格，而非生產(chǎn)要素本身的價格。要素本身與要素的服務(wù)是不同的。生產(chǎn)要素的服務(wù)是生產(chǎn)要素在生產(chǎn)過程中發(fā)揮的功能，也就是對生產(chǎn)的貢獻。經(jīng)濟學(xué)上有時候就用生產(chǎn)服務(wù)（productiveservices）一詞代替生產(chǎn)要素使用，以強調(diào)廠商所購買的不是生產(chǎn)要素本身，而是其在生產(chǎn)過程中的價值貢獻。以前工業(yè)產(chǎn)品的生產(chǎn)要素價值主要體現(xiàn)在其可見的功能性上，對于飛機發(fā)動機來說是最大推力、平均油耗和設(shè)計壽命等，對機床來說則是最高轉(zhuǎn)速、加工精度、多軸聯(lián)動、加工速度等。當市場的需求是在“從無到有”的過程中時，客戶對這些功能性價值存在著非常巨大的增量需求，所以價值的核心在于搭載這些功能的產(chǎn)品銷售上面。但是當需求開始飽和時，市場對價值的需求開始從對增量能力的獲得轉(zhuǎn)變?yōu)閷Υ媪磕芰Φ膽?yīng)用。人類社會在經(jīng)歷了二百多年的科技革命后，已經(jīng)積累了巨大的存量，工業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施和大量基本生產(chǎn)要素，如機床、電力設(shè)施、動力設(shè)施、制造裝備、交通裝備等需求都已逐漸趨于飽和。以德國為例，其工業(yè)出口產(chǎn)值從2006年開始已經(jīng)連續(xù)6年沒有增長，根本原因就在于發(fā)展中國家已逐漸完成工業(yè)化升級，對工業(yè)裝備的需求已經(jīng)基本飽和。同樣意識到這個問題的還有美國GE公司，他們意識到裝備銷售過程中的獲利遠遠不及在產(chǎn)品使用過程中的價值服務(wù)，客戶需要的價值也遠不止對產(chǎn)品狀態(tài)的保持，更在于如何去使用這些能力來實現(xiàn)更高效的價值再創(chuàng)造。對存量能力的應(yīng)用中，起關(guān)鍵作用的就是知識和經(jīng)驗。使用同樣的機床，有些企業(yè)能夠以很低的成本生產(chǎn)精密度很高的產(chǎn)品，而有的企業(yè)卻不能，所以受到的限制并不在于可見的功能，而在于不可見的知識因素。傳統(tǒng)對知識的消費模式主要有兩種方式，第一種是將知識固化到設(shè)計、控制、專家系統(tǒng)和管理制度中，這種模式的問題在于從知識產(chǎn)生到投入生產(chǎn)的周期非常長，且迭代的靈活性不足，難以適應(yīng)當今復(fù)雜動態(tài)的工業(yè)環(huán)境。另一種是以人作為知識服務(wù)的載體，熟練的技工、遠程專家診斷和專家咨詢服務(wù)等都是這一類模式，雖然能夠滿足需求的靈活性要求，但是效率非常低。以知識為核心使生產(chǎn)要素發(fā)揮最大的能力，歸根結(jié)底是在精確的狀態(tài)評估前提下，對管理和控制活動進行實時的決策優(yōu)化，并協(xié)同和調(diào)度相關(guān)的活動參與者進行高效率執(zhí)行的過程。其中的三個關(guān)鍵詞分別是“狀態(tài)評估”“決策優(yōu)化”和“協(xié)同執(zhí)行”，也是實現(xiàn)上述能力中最大的挑戰(zhàn)。（1）狀態(tài)評估。要了解活動相關(guān)的個體和環(huán)境的實時狀態(tài)，其中許多狀態(tài)是不可測量的，需要利用建模的手段從可測的相關(guān)參數(shù)中進行預(yù)測，更重要的是還要對個體之間的相互影響關(guān)系進行精確的評估和預(yù)測。（2）決策優(yōu)化。要在對狀態(tài)精確掌握的基礎(chǔ)上，對各種可能的決策所帶來的影響進行精確的分析推演，并在多目標并存的環(huán)境下充分考慮之間的交換條件，以實現(xiàn)整體目標價值的最大化。（3）協(xié)同執(zhí)行。在這個過程中，則要考慮決策的分發(fā)與實施的層級關(guān)系、時間尺度和順序相關(guān)性，并且要有一定的容錯能力。現(xiàn)有的工業(yè)系統(tǒng)在實現(xiàn)上述過程時，將主要精力放在以信息驅(qū)動執(zhí)行的協(xié)同上面，于是有很多的成本投入到數(shù)字系統(tǒng)、信息渠道、管理系統(tǒng)和控制系統(tǒng)上。但是，進行狀態(tài)評估和決策優(yōu)化的主體依然是人，這些執(zhí)行協(xié)同系統(tǒng)只能夠按照特定的模式和規(guī)則，或是按照人的指令執(zhí)行。這里所說的決策是一個非常廣義的概念，大到一個公司戰(zhàn)略的決策，小到一個工人對某一個參數(shù)的調(diào)校或一個飛行員起飛時的操作，各種決策無時無刻不發(fā)生在生產(chǎn)系統(tǒng)中。于是又產(chǎn)生了一個新的挑戰(zhàn)，即受制于人對狀態(tài)評估精確性的限制，以及對多維信息源和多決策目標分析復(fù)雜度的處理能力不足，人的決策在最優(yōu)性和實時性方面都難以適應(yīng)現(xiàn)在工業(yè)系統(tǒng)的復(fù)雜度和動態(tài)性要求。然而，一些新技術(shù)的產(chǎn)生為解決這個挑戰(zhàn)帶來了新的機會。首先，物聯(lián)網(wǎng)和先進傳感技術(shù)的普及使得原本相互獨立的裝備和個體連接了起來，獲取信息的廣度、深度和及時性已經(jīng)不再是難題，更重要的是使數(shù)據(jù)的獲取變得低成本且簡單。于是，大數(shù)據(jù)環(huán)境在工業(yè)系統(tǒng)中開始逐漸形成，這些數(shù)據(jù)中隱藏著豐富的隱匿性問題的線索和個體與環(huán)境之間的相關(guān)性關(guān)系，比如經(jīng)歷數(shù)十萬次在各種環(huán)境下進行操作行為的飛機發(fā)動機，它的數(shù)據(jù)中蘊藏著發(fā)動機油耗效率與環(huán)境參數(shù)、狀態(tài)參數(shù)和操作參數(shù)之間的關(guān)系，在對這些相關(guān)性進行充分挖掘和建模后，就能夠?qū)τ秃倪M行更加科學(xué)和透明化的管理。這些技術(shù)也使得人類獲取知識的途徑產(chǎn)生了革命性的變化。過去，人們?nèi)ダ斫馕锢硎澜缫?guī)律的方式是首先提出假設(shè)，然后從理論上進行論證，再通過大量實驗進行驗證，最后對其中普遍的規(guī)律和限制進行總結(jié)，這樣才能夠獲取被認為是可用的知識。從18世紀的歐洲文藝復(fù)興開始，這一套理解事物和獲取知識的方式已經(jīng)統(tǒng)治了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界長達三百年之久。然而物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)環(huán)境為我們獲取知識提供了一個新的途徑，即每一次的使用對我們來說都是一次有價值的實驗，實驗的環(huán)境也從實驗室移到了真實世界中，我們可以充分地認可和擁抱世界的多元性、豐富性和不確定性，因此并不需要去追求普適和確切性的結(jié)論，更重要的是以使用的目的和價值為導(dǎo)向，使每一次使用都成為對工業(yè)系統(tǒng)的認知和經(jīng)驗的一次正向反饋。同時，計算能力的飛速提升也為我們提供了新的機會。過去的幾十年中，人類一直在追求具備人腦認知和計算能力的技術(shù)，深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和認知計算等算法框架其實從二十世紀七十年代就已經(jīng)提出，但在當時卻找不到能夠達到其運算性能要求的計算機。現(xiàn)在計算機的計算能力不但得到了大幅度提升，分布式計算、云計算和邊緣計算等豐富的架構(gòu)形式也增加了計算資源使用的靈活性。在這些條件下，融合了網(wǎng)絡(luò)通信、大數(shù)據(jù)環(huán)境、普適計算和管理控制的CPS就有可能去輔助甚至代替人成為精確狀態(tài)評估和視情決策的主體。在這種情況下，制造企業(yè)才能夠面向最廣大的用戶，尤其是中小企業(yè)用戶，可以以較低成本提供與大型企業(yè)相同的定制化服務(wù)。如今，CPS的核心正是在于“融合”，即賽博（Cyber）系統(tǒng)的價值是在于對實體（Physical）系統(tǒng)的狀態(tài)和活動進行精確評估，是在于對實體系統(tǒng)之間關(guān)系的挖掘和管理，是在于視情的決策優(yōu)化。在實體空間與賽博空間融合的過程中，認知與決策系統(tǒng)作為CPS的關(guān)鍵組成，是實現(xiàn)裝備服務(wù)智能化的核心，但恰恰又是傳統(tǒng)信息系統(tǒng)所無法滿足的。對于大多數(shù)制造企業(yè)來說，感知、控制、管理等信息系統(tǒng)基礎(chǔ)均已具備，認知系統(tǒng)與決策系統(tǒng)的建設(shè)才是制造企業(yè)實現(xiàn)智能制造和智能服務(wù)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。而實現(xiàn)轉(zhuǎn)型，對于制造商而言，既要保持提供實體產(chǎn)品（蛋黃），更需要提供以合理、高效視情使用的信息服務(wù)系統(tǒng)（蛋白）；從而適應(yīng)最廣大用戶在復(fù)雜環(huán)境下的多樣價值服務(wù)需求；最終的目標即為服務(wù)成本最低、代價最低，反應(yīng)最敏捷，從而實現(xiàn)定制化的柔性服務(wù)。第2章CPS的技術(shù)本質(zhì)與內(nèi)涵2.1從電影《天空之眼》了解CPS電影《天空之眼》為我們直觀地感受什么是CPS提供了非常好的素材，在電影中，遠程駕駛的無人機原本只需要執(zhí)行空中監(jiān)視的任務(wù)，卻在發(fā)現(xiàn)恐怖分子即將進行恐怖活動后改為對其進行定點清除任務(wù)，因為襲擊目標房屋的旁邊有個小女孩，執(zhí)行任務(wù)過程中很有可能會造成小女孩的傷亡。劇情的沖突點在于，經(jīng)過計算，小女孩受傷的概率非常高，所以指揮官與操作手爭執(zhí)到底要不要以小女孩的生命為代價來完成這次任務(wù)。電影中的一個場景值得我們注意（見圖2-1），指揮中心里的分析人員不斷尋找目標房屋的射擊點，以便在擊殺恐怖分子的同時使小女孩被誤傷的風(fēng)險降到最低，而這個決策過程的基礎(chǔ)即為對狀態(tài)和活動的精確評估及預(yù)測，主要分為以下三個方面：圖2-1無人機分析精確打擊的傷害半徑（1）系統(tǒng)本身：對導(dǎo)彈傷害半徑的精確評估。（2）環(huán)境：房屋周圍的人群，特別是離房屋最近的小女孩；房屋周圍的圍墻對炸彈爆炸的緩沖能力。（3）對任務(wù)的理解：打擊馬上將要實施恐怖襲擊的敵人，以避免更多平民的傷亡；或是放棄這次襲擊以保證小女孩的安全。這部電影為我們分析和理解CPS的概念和意義提供了很好的素材，因為它非常形象生動地表現(xiàn)了CPS的許多重要元素。從技術(shù)方面來說，CPS的3個核心技術(shù)元素包括控制（Control）、通信（Communication）和計算（Computation），這3個元素都在電影中得到了非常形象的闡述：（1）制：無人機的指揮中心設(shè)置在距離襲擊目標數(shù)千英里的亞利桑那州，操作手能夠通過實時控制系統(tǒng)（RCS）實現(xiàn)飛行員對飛機的一切真實操作。（2）通信：無人機將地面的數(shù)據(jù)和自身的狀態(tài)不間斷地傳輸?shù)娇刂浦行模刂浦噶钜材軌驅(qū)崟r地傳遞到無人機上。（3）計算：電影里最突出表現(xiàn)的就是計算的功能，這種計算有非常明確的目的性，首先是完成任務(wù)的能力，即選擇不同的瞄準點對襲擊目標造成致命打擊的成功率；還有在襲擊過程中造成房屋邊上的小女孩傷亡的風(fēng)險。在決策過程中，對目標要求的完成程度和達成目標所要付出的代價，這兩者之間的精確預(yù)測和權(quán)衡是計算的內(nèi)容和目的。從另一個方面來看，這部電影也體現(xiàn)出了CPS的根本目的，即通過對結(jié)果的精確評估與預(yù)測進行決策支持。決策并不是最終目的，對決策造成的影響進行精確化的評估與管理才是根本目的，這個過程中的計算只是一種手段，對結(jié)果預(yù)測的精度、廣度和深度才是核心。除了《天空之眼》，還有另一個很有名的事件，就是1993年發(fā)生在索馬里的黑鷹事件，這次事件造成了美軍19人死亡，后來拍成了家喻戶曉的電影《黑鷹墜落》。事后對黑鷹事件的調(diào)查顯示，行動過程中使用了錯的情報和舊的地圖，加上因為第一名士兵從直升機墜落受傷，導(dǎo)致了總部的指揮和現(xiàn)場的應(yīng)對過程中出現(xiàn)混亂，使得美軍在撤退的過程中出現(xiàn)了一連串的失誤，在層層錯誤決策的疊加影響下造成了最后的悲劇。這起事件引起了美國軍方的深刻反思，從而引發(fā)了美軍一系列的改革舉措。首先是加快了無人機（UAV）的研發(fā)與部署，使無人機用于執(zhí)行高風(fēng)險的偵查和打擊活動；其次是對情報系統(tǒng)進行改革，在網(wǎng)絡(luò)情報和實時地理信息等方面投入大量研發(fā)力量；最后是開始建立美軍國家模擬中心（由美國陸軍作戰(zhàn)參謀部在1993年批準建立），它具備從兵團級到單兵作戰(zhàn)單位的評估仿真分析能力，用于制定戰(zhàn)術(shù)的決策支持和訓(xùn)練。最值得注意的一點是，它大量運用了當時還處于概念階段的分布式技術(shù)，以遠程通信、大規(guī)模計算和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為基礎(chǔ)，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)和信息資源的去中心化（隨時隨地的共享能力），并利用了分布式計算系統(tǒng)提升了復(fù)雜狀態(tài)評估和分析的能力。這也使得戰(zhàn)場的指揮從原來的集中式轉(zhuǎn)向分布式的革命性變革，一方面打破了指揮中心與戰(zhàn)地人員信息的不對稱；另一方面，強大的運算能力也能夠通過通信和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)服務(wù)于每一個士兵進行決策支持，從技術(shù)上能夠?qū)崿F(xiàn)將軍與士兵的信息完全對稱。因此，由于人的決策失誤所造成的不必要傷亡和損失就大大降低。這應(yīng)該是CPS概念開始真正系統(tǒng)化發(fā)展的第一個里程碑，也是目前最大規(guī)模和最成功的實踐，比美國國家科學(xué)基金會（NSF）正式提出CPS早了十幾年。也正是有了以上的一系列舉措，使美國在伊拉克戰(zhàn)爭中有了完全不同的表現(xiàn)，從戰(zhàn)爭的戰(zhàn)略制定到戰(zhàn)術(shù)層面的決策支持，國家模擬中心起了巨大的作用。我們不去討論這場戰(zhàn)爭本身的正確性，但是它如同海灣戰(zhàn)爭一樣，在歷史中具有里程碑式的意義。海灣戰(zhàn)爭是人類歷史上第一次真正意義的信息化戰(zhàn)爭，通信和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的大規(guī)模應(yīng)用使得將軍能夠指揮每一個士兵，使戰(zhàn)場行動的實時性和精準性有了革命性的突破。而伊拉克戰(zhàn)爭則是人類歷史上第一次真正意義上的智能化戰(zhàn)爭，因為計算和分析技術(shù)第一次大規(guī)模地取代了人的決策。2008年，美國總統(tǒng)奧巴馬開始執(zhí)政后，提出了將“拯救生命”和“減少不必要的福祉損失”作為政府的核心目標，所以CPS的科學(xué)研究和應(yīng)用開發(fā)的重點首先放在了醫(yī)療領(lǐng)域，利用CPS技術(shù)在交互式醫(yī)療器械（interoperability）、高可靠醫(yī)療（igh-confidencemedicaldevice）、治療過程建模及場景仿真、無差錯醫(yī)療過程（error-freemedicalprocess）和易接入性醫(yī)療系統(tǒng)（plug-to-playmedicalsystem）等方面進行改善，同時開始建立政府公共的醫(yī)療數(shù)據(jù)庫用于研發(fā)和管理，實現(xiàn)醫(yī)療系統(tǒng)在設(shè)計、控制、醫(yī)療過程、人機交互和結(jié)果管理等方面的使能技術(shù)突破。隨后，CPS技術(shù)又運用到能源、交通、市政管理和制造等各個領(lǐng)域。因此，CPS并不是單項技術(shù)，而是一個豐富的技術(shù)體系，雖然這個技術(shù)體系中的某些技術(shù)點的內(nèi)涵和定義在不同的應(yīng)用領(lǐng)域中有所區(qū)別，但是CPS背后的哲學(xué)和思想?yún)s有很強的共性。2.2CPS的發(fā)展歷程1926年，尼古拉-特斯拉在自己的著作《遠程自動化》（Teleautomation）中說道：“當無線技術(shù)被大范圍應(yīng)用，整個地球?qū)⒆兂梢粋€統(tǒng)一的大腦，復(fù)雜機器的操作將變得非常簡單，而交流方式也將遠遠比如今的電話機更加便捷，能夠小到足以裝進自己的口袋”。這大概是對CPS和移動智能最早的預(yù)言，而后者早已被人們司空見慣。而特斯拉也是人類第一個無人裝置的發(fā)明人，他于1898年設(shè)計了無人船Telautomaton。1948年，美國數(shù)學(xué)家NobertWiner在自己的著作中第一次使用了“Cybernetics”（控制論）這個詞，它的來源又可以追溯到希臘詞根“kybernetes”，意為舵手或調(diào)節(jié)器，所以，從Cyber這個詞的本源來看，其所代表的含義并非是狹義的“網(wǎng)絡(luò)”，而是應(yīng)該理解成像舵手一樣去感知、分析、協(xié)調(diào)和執(zhí)行，只是后來在CPS中主要扮演這個角色的是網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。Winer在二戰(zhàn)期間主持了美國新一代自控火炮的研究，為現(xiàn)在的控制理論奠定了基礎(chǔ)，他的理論與后來業(yè)界普遍使用的反饋控制系統(tǒng)非常類似，只是后者大量使用了計算機作為計算工具，而網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)則是四十年以后的事情了。賽博空間（Cyberspace）最早來源于美國科幻小說家WilliamGibson在1984年出版的Neuromancer，指的是計算機網(wǎng)絡(luò)所支持的交流環(huán)境。自此，Cyber這一前綴才統(tǒng)指與計算機、信息技術(shù)以及后來互聯(lián)網(wǎng)等相關(guān)的事物。1988年，時任XeroxPARC實驗室首席科學(xué)家的MarkWiser首次提出了普適計算（ubiquitouscomputing）的概念，與當時盛行的桌面計算環(huán)境（臺式機）不同，普適計算強調(diào)的是人們可以隨時隨地在任意設(shè)備中使用計算資源，支撐普適計算的底層技術(shù)包括網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、中間件、操作系統(tǒng)、高移植性編程語言、微處理器和新一代交互方式。普適計算是真正意義上革命性的變革，也是后來的移動智能、云計算、嵌入式智能、邊緣計算和新一代交互形式等技術(shù)的基礎(chǔ)。美國麻省理工學(xué)院（MIT）的氧氣計劃（ProjectOxygen，其目的是讓計算像氧氣一樣隨處可得）對普適計算做了非常形象的闡述：“在未來，計算將以人為核心，它像空氣一樣隨處可得?？膳渲玫耐ㄓ糜嬎阊b置，無論是便攜式的或嵌入式的，將在我們需要的時候提供易得的計算能力。這些計算裝置將自動適配我們的個人信息，并充分尊重我們的隱私和信息安全。我們與它們的交互也將更加自然，正如我們與人交流需表達意圖時所使用的自然語言和肢體語言一樣”?？膳渲玫耐ㄓ糜嬎阊b置聽起來像是很高深的技術(shù)，其實在現(xiàn)實生活中已經(jīng)非常普遍了。例如，我們無論在哪一個手機上登錄微信都可以迅速將我們的信息“移植”，并獲得完全相同的功能，這就是高靈活度的個性化計算服務(wù)?，F(xiàn)在，我們距離通用計算還有最后一道屏障，即這些計算還必須依附在一個移動設(shè)備和APP上，未來可能只需要一個統(tǒng)一資源定位符（URL）我們就可以通過無處不在的交互接口訪問所有的信息和計算資源了。說到這里，其實已經(jīng)將CPS產(chǎn)生的歷史背景和它的3個核心技術(shù)元素（控制、通信、計算）的發(fā)展脈絡(luò)進行了較為詳細的梳理，為接下來討論CPS的含義提供一些背景信息。大部分文獻將Cyber-PhysicalSystem翻譯成“信息-物理系統(tǒng)”，但我們認為這個翻譯并不準確，容易引起對CPS內(nèi)涵的曲解。首先Cyber并不單指信息，更不是泛信息化或信息科技（IT）的概念，其內(nèi)涵包括了感知、分析、記憶、優(yōu)化、決策、協(xié)作和執(zhí)行等許多要素；其次，Physical也不僅僅是“物理”的意思，更重要的含義是“規(guī)律”，美國國家科學(xué)基金會（NSF）對CPS的解釋是在自然或人為定義的規(guī)律中運行的系統(tǒng)（Systemundernatureorhuman-madelaw），包括了物理、環(huán)境、相關(guān)性、社群等更加廣泛的含義，但物理模型只是用來管理這些規(guī)律的手段之一。因此，我們認為，CPS譯為“賽博-實體系統(tǒng)”或許更加合適，實體系統(tǒng)代表的是對功能性的管理和建模，而賽博系統(tǒng)則是對實體、環(huán)境和活動之間關(guān)系性的管理和建模。實際上，CPS是一個復(fù)雜性很高的系統(tǒng)，是多領(lǐng)域?qū)W科不同技術(shù)發(fā)展融合的結(jié)果。不同領(lǐng)域的研究者對CPS理解的側(cè)重點也各不相同，這不僅體現(xiàn)在應(yīng)用領(lǐng)域之間的差異，甚至CPS的技術(shù)切入點都不盡相同，所以很難完全達成共識并給出一個精確而權(quán)威的定義。企圖給CPS一個準確和能被廣泛接受的定義，難免會陷入泛學(xué)術(shù)化的技術(shù)流派間的爭論，這對CPS的發(fā)展和應(yīng)用并不會起積極作用。所以，CPS到底是什么技術(shù)并不重要，理解CPS的意義和目的更加重要。2.3CPS的廣義內(nèi)涵與狹義內(nèi)涵2006年，美國國家科學(xué)基金會（NSF）舉辦了第一屆CPS研討會，會上第一次對CPS的內(nèi)涵進行了闡述：CPS是賽博空間（Cyberspace）中的通信（Communication）、計算（Computation）和控制（Control）與實體系統(tǒng)在所有尺度內(nèi)的深度融合。這個闡述給出了CPS的3個核心技術(shù)元素，也就是我們最常提到的3C技術(shù)元素。下面，我們從狹義和廣義上對CPS的內(nèi)涵進行解讀。1.CPS的狹義內(nèi)涵：實體系統(tǒng)里面的物理規(guī)律以信息的方式來表達CPS的3C技術(shù)元素從功能性上定義了CPS的狹義內(nèi)涵，也是目前最常用的對CPS的定義方式，但是這個狹義的內(nèi)涵并不能給我們太多的啟發(fā)和參考意義。正如之前所提到的Cybernetics這個詞的本源是像舵手一樣去感知、分析、協(xié)作和執(zhí)行，如果要從更加廣義的層面去理解CPS，還應(yīng)關(guān)注另外3個C的元素：（1）Comparison（比較性）：多個層次的比較，既有相似性的比較，也有差異性的比較。比較的維度既可以是在時間維度上與自身狀態(tài)的比較，也可以是在集群維度上與其他個體的比較。這種比較分析能夠幫助我們將龐大的個體信息進行分類，為接下來尋找相似中的普適性規(guī)律和差異中的因果關(guān)系奠定基礎(chǔ)。（2）Correlation（相關(guān)性）：在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，有許多的傳感器和信息源，彼此相互關(guān)聯(lián)。在相同的時間窗口里面，這些信號的相關(guān)性可以用來作為特征。相關(guān)性是記憶的基礎(chǔ)，簡單地將信息存儲下來并不能稱為記憶，通過信息之間的關(guān)聯(lián)性對信息進行管理和啟發(fā)式的聯(lián)想才是記憶的本質(zhì)。相關(guān)性同時也提高了人腦管理和調(diào)用信息的效率，我們在回想一個畫面或是場景時，往往并不是去回憶每一個細節(jié)，而是有一個如線頭一樣的線索，去牽引它從而引出整個場景。這樣的類似記憶式的信息管理方式運用在工業(yè)智能中，就是一種更加靈活高效的數(shù)據(jù)管理方式。舉一些利用相關(guān)性進行信息管理的例子。一輛車在通過某個區(qū)域時，遇到一段坑洼的道路，如果這輛車在通過時探測到路面情況之后，將這個信息與地理位置聯(lián)系在一起，就可以提醒其他的車輛避讓。又如系統(tǒng)的輸入和輸出特性，建立這種相關(guān)性后可以作為狀態(tài)評估、預(yù)測和優(yōu)化的依據(jù)。發(fā)動機的能耗與環(huán)境狀態(tài)、控制參數(shù)和健康狀態(tài)有關(guān)，在建立這種關(guān)系后就可以通過動態(tài)調(diào)整控制參數(shù)幫助飛機節(jié)省燃油。環(huán)境的相關(guān)性也十分重要，無人機在建立地形模型時，在春夏秋冬不同季節(jié)地貌會變化，但是物體之間位置的相關(guān)性不會改變。當這種相關(guān)性建立起來后，即使這種地貌發(fā)生了變化，依然能夠精確識別目標。生產(chǎn)系統(tǒng)中的自動質(zhì)量檢測（AOI）大部分都是檢查質(zhì)量的結(jié)果，但是如果把結(jié)果與產(chǎn)品的生產(chǎn)路徑（processpath）聯(lián)系起來，就能夠?qū)θ毕莸漠a(chǎn)生過程進行精確的分析和回溯。而當關(guān)系建立起來后，我們也能夠知道監(jiān)控哪些過程參數(shù)可以預(yù)測最終產(chǎn)品的質(zhì)量?？偨Y(jié)來說，物聯(lián)網(wǎng)是可見世界的連接，而所連接對象之間的相關(guān)性則是不可見世界的連接。（3）Consequence（目的關(guān)聯(lián)性）：在制定一個特定的決策時，其所帶來的結(jié)果和影響應(yīng)該同等地分析。例如，在電影《天空之眼》中，在完成任務(wù)的同時，也要考慮完成這個任務(wù)所帶來的損失，不僅需考慮精確度，還需考慮破壞度；再比如說在能源領(lǐng)域中的智能電網(wǎng)，當電網(wǎng)出現(xiàn)事故時，如何迅速將破壞因素隔離，并快速而精確地恢復(fù)狀態(tài)；當一棵樹倒下砸中電網(wǎng)時，如何把影響控制在最小的范圍內(nèi)，而不造成整個區(qū)域停電；北京周圍的工廠在生產(chǎn)時如何把效能提升到最高，把產(chǎn)生霧霾的可能性降到最低等。因此，CPS的所有活動都應(yīng)具有很強的目的性，即把目標精度最大化，把破壞度最小化的“結(jié)果管理”?！敖Y(jié)果管理”的基礎(chǔ)是預(yù)測，在現(xiàn)在的制造系統(tǒng)中，如果我們可以預(yù)測到設(shè)備性能的減退對質(zhì)量的影響，以及對下一個工序質(zhì)量的影響，就可以在制造過程中對質(zhì)量風(fēng)險進行補償和管理?！稄拇髷?shù)據(jù)到智能制造》一書提到過誤差流（SOV）分析這個案例，里面對比較性和相關(guān)性兩個方面都有深刻的體現(xiàn)，但如果這個誤差流能夠預(yù)測，那么就為誤差的補償提供基礎(chǔ)，制造系統(tǒng)的彈性和強韌性就會增加。2.CPS的廣義內(nèi)涵：對實體系統(tǒng)內(nèi)變化性、相關(guān)性和參考性規(guī)律的建模、預(yù)測、優(yōu)化和管理CPS廣義內(nèi)涵中的3C元素其實是從分析手段方面給了CPS更加廣泛的意義，即這3個C分別對應(yīng)了實體空間中的對象、環(huán)境和任務(wù)的運行基礎(chǔ)，并可以用3個R來概括（見圖2-2）：圖2-2CPS中的賽博空間與實體空間之間的交互基礎(chǔ)（1）Resource（來源）：數(shù)據(jù)來源可以是歷史的數(shù)據(jù)、傳感器的數(shù)據(jù)或是人的經(jīng)驗數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)都可以用一種邏輯的方式形成一種知識模型。同時，Resource也是比較性的基礎(chǔ)。（2）Relationship（關(guān)系）：基于比較和相關(guān)性的分析，挖掘顯性和隱性的關(guān)系。例如，半導(dǎo)體的過程監(jiān)測中有上百個傳感器數(shù)據(jù)，但是可以從歷史報警的信息中，利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建立傳感器的關(guān)系圖譜，最后發(fā)現(xiàn)上百個傳感器與5個傳感器有強相關(guān)性，只用這5個傳感器的組合就可以管理所有傳感器數(shù)據(jù)所代表的狀態(tài)。又比如，在了解發(fā)動機運行過程中氣壓和空氣密度與燃燒溫度和轉(zhuǎn)速之間的關(guān)系后，美國GE公司的發(fā)動機通過建模優(yōu)化能夠提高1%的燃油效率。（3）Reference（參考）：參考性有兩個方面，一個是比較的參考，另一個是執(zhí)行的參考，也可分為主動的參考和被動的參考，同時，參考也是記憶的基礎(chǔ)。如果是以結(jié)果作為參考，那么目的就是去定義其發(fā)生的根本原因；如果是以過程作為參考，那么目的就是去尋找避免問題的途徑。古語云：“以銅為鑒，可以正衣冠；以古為鑒，可以知興替；以人為鑒，可以明得失”，這句話蘊含了深刻的哲理，也總結(jié)了參考性的三個維度，即以傳感器（銅鏡）所反映的自身狀態(tài)為參考、以歷史數(shù)據(jù)中的相關(guān)性和因果性為參考，還有以集群中的其他個體作為參考。把上述的觀點總結(jié)一下，我們可以對CPS的內(nèi)涵進行系統(tǒng)性的闡述，如圖2-3所示。圖2-3CPS系統(tǒng)的設(shè)計指導(dǎo)CPS的基礎(chǔ)在可見的世界中包括物聯(lián)網(wǎng)、普適計算和執(zhí)行機構(gòu)，它們定義了實體系統(tǒng)的功能性，是感知和反饋的基礎(chǔ)。在不可見世界中的來源（Resource）、關(guān)系（Relationship）和參考（Reference）構(gòu)成了實體系統(tǒng)運行的基礎(chǔ)，是CPS在賽博空間中的管理目標。CPS中的通信（Communication）、計算（Computation）和控制（Control）是管理可見世界的技術(shù)手段，而建立面向?qū)嶓w空間內(nèi)的比較性（Comparison）、關(guān)系性（Correlation）和目的關(guān)聯(lián)性（Consequence）的對稱性管理是核心的分析手段。而CPS的最終目標，是在賽博空間中對實體空間中3V的精確管理，即可視性（Visualizability）、差異性（Variation）和價值性（Value）?？偨Y(jié)而言，CPS以多源數(shù)據(jù)的建模為基礎(chǔ)，以智能連接（Connection）、智能分析（Conversion）、智能網(wǎng)絡(luò)（Cyber）、智能認知（Cognition）和智能配置與執(zhí)行（Configuration）的5C體系為構(gòu)架，建立虛擬與實體系統(tǒng)之間關(guān)系性、因果性和風(fēng)險性的對稱管理，以持續(xù)優(yōu)化決策系統(tǒng)的可追蹤性、預(yù)測性、精確性和強韌性，實現(xiàn)對實體系統(tǒng)活動的全局協(xié)同優(yōu)化。2.4CPS的實體空間與賽博空間基于上文對于CPS的內(nèi)涵解讀，我們可以試圖再從CPS空間結(jié)構(gòu)的角度進行闡述。顧名思義，CPS是賽博（Cyber）空間與實體（Physical）空間融合、“虛實結(jié)合”的產(chǎn)物。從構(gòu)型上描述，CPS的空間實現(xiàn)在于：從實體空間對象、環(huán)境、活動大數(shù)據(jù)的采集、存儲、建模、分析、挖掘、評估、預(yù)測、優(yōu)化、協(xié)同，并與對象的設(shè)計、測試和運行性能表征相結(jié)合，產(chǎn)生與實體空間深度融合、實時交互、互相耦合、互相更新的賽博空間（包括個體空間、環(huán)境空間、群體空間、活動空間與推演空間等的結(jié)合）；通過賽博空間知識的綜合利用指導(dǎo)實體空間的具體活動，實現(xiàn)知識的積累、組織、成長與應(yīng)用；進而通過自感知、自記憶、自認知、自決策、自重構(gòu)和智能支持等能力促進工業(yè)資產(chǎn)的全面智能化。對于CPS的虛實結(jié)合，可以用日常生活中常見事物來解釋。正如人們在Facebook里建立的各種關(guān)系在物理世界里是不可見的，但卻可以從中得出這個人的生活社群、行為習(xí)慣、過往經(jīng)歷等。同樣，任何產(chǎn)品都有實體和虛擬兩個世界（譬如蘋果手機是實體，但是APPs是虛體），如何將虛擬世界里的關(guān)系透明化，正是智能4.0時代需要做的。未來產(chǎn)品如機床、飛機、汽車等都應(yīng)該有實體與虛擬的價值接合。實體空間是構(gòu)成真實世界的各類要素和活動個體，包括環(huán)境、設(shè)備、系統(tǒng)、集群、社區(qū)、人員活動等。而賽博空間是上述要素和個體的精確同步和建模，實現(xiàn)CPS的鏡像基礎(chǔ)，以實時數(shù)據(jù)驅(qū)動的鏡像空間動態(tài)反映實體狀態(tài)，通過個體空間、群體空間、環(huán)境空間、活動空間與推演空間的建立，模擬個體之間、群體之間和環(huán)境之間的關(guān)系，記錄實體空間隨時間的變化，并結(jié)合活動目標，可以對實體空間的活動進行模擬、評估、推演與預(yù)測，形成決策知識，并構(gòu)成完整的知識應(yīng)用與知識發(fā)現(xiàn)體系。賽博空間的成長需要依靠實體空間活動所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，在CPS的自成長體系下，賽博空間的價值和能力將不斷得到提升。因此，實體空間和賽博空間是相互指導(dǎo)和相互映射的關(guān)系。在圖2-4所示的CPS空間相互指導(dǎo)與相互映射過程中：圖2-4CPS空間構(gòu)型關(guān)系（1）個體空間：在實體空間獲取對象機理數(shù)據(jù)，根據(jù)機理關(guān)聯(lián)對象，通過使用數(shù)據(jù)建立定量化的分析模型，以較小的成本解決多樣性和個體差異性的問題。（2）群體空間：在實體空間獲取集群運行數(shù)據(jù)，從大量對象在不同環(huán)境下使用的數(shù)據(jù)中挖掘普適性規(guī)律，在原有控制、信息、管理等傳統(tǒng)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上實現(xiàn)預(yù)測性和協(xié)同性的決策機制。（3）環(huán)境空間：在實體空間獲取內(nèi)外環(huán)境數(shù)據(jù)，根據(jù)不同環(huán)境下的使用數(shù)據(jù)，建立環(huán)境與個體/群體效能之間的量化關(guān)系，解決任務(wù)多樣性和環(huán)境復(fù)雜性。（4）活動空間：在實體空間獲取任務(wù)活動數(shù)據(jù)，針對對象在環(huán)境中的活動狀態(tài)，提取群體對象中的活動特征并進行關(guān)聯(lián)，面向多層級、多維度的任務(wù)目標，實現(xiàn)個體/群體在環(huán)境中活動的協(xié)同優(yōu)化。（5）推演空間：結(jié)合個體空間、群體空間、環(huán)境空間與活動空間之間的關(guān)系模型，面向多模型空間協(xié)作目標，根據(jù)內(nèi)外部需求，以對不同決策造成結(jié)果的預(yù)測與評估為基礎(chǔ)，形成多模型協(xié)同知識推演規(guī)則，實現(xiàn)有效的認知與決策執(zhí)行支持。最終，賽博空間通過實體空間活動產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，能夠追溯個體與群體對象在環(huán)境中的活動狀態(tài)歷史，對個體與群體對象在環(huán)境中的當前客觀狀態(tài)進行精確定量評估，分析環(huán)境對個體與群體對象效能與任務(wù)目標的影響，推演與預(yù)測個體與群體對象在環(huán)境中的未來發(fā)展趨勢，可根據(jù)推演結(jié)果，以協(xié)調(diào)優(yōu)化為目標實現(xiàn)指導(dǎo)個體與群體活動的認知與決策支持，從而將指導(dǎo)實體空間活動的信息反饋至實體空間，完成賽博空間與實體空間的融合過程。而整個CPS體系更加強調(diào)數(shù)據(jù)驅(qū)動的預(yù)測分析能力，其形態(tài)可以是以軟件為主體，適當增加必要的硬件設(shè)施，面向?qū)崿F(xiàn)用戶、對象、環(huán)境與集群之間的關(guān)系管理整合現(xiàn)有設(shè)備的信息系統(tǒng)。也正因如此，CPS實質(zhì)上是一種多維度的智能技術(shù)體系，以大數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)與海量計算為依托，通過核心的智能感知、分析、挖掘、評估、預(yù)測、優(yōu)化、協(xié)同等技術(shù)手段，將計算、通信、控制有機融合與深度協(xié)作，做到涉及對象機理、環(huán)境、群體的賽博空間與實體空間的深度融合。可以說，CPS的核心正是在于：以數(shù)據(jù)為驅(qū)動的建模手段，分析物在環(huán)境中活動的結(jié)果與目標的差異，并動態(tài)尋找協(xié)同優(yōu)化的解決方案；最終，通過自省性、自預(yù)測性和自重構(gòu)性的智能支持促進工業(yè)的智能化發(fā)展。2.5CPS面向工業(yè)智能化的技術(shù)特性作為工業(yè)智能化發(fā)展的一種支撐系統(tǒng)，CPS又擁有哪些技術(shù)特性？現(xiàn)代工業(yè)系統(tǒng)在近百年的發(fā)展過程中，先后經(jīng)歷了集成化、自動化和信息化三個階段，如今，以控制理論為基礎(chǔ)的智能系統(tǒng)已經(jīng)能夠勝任非常復(fù)雜的工作了。然而，傳統(tǒng)技術(shù)手段下的智能系統(tǒng)正在逐漸遇到瓶頸。首先，這些系統(tǒng)更加側(cè)重功能性的設(shè)計，解決的大多是可見世界的問題。系統(tǒng)以預(yù)期與實際之間的誤差作為反饋控制的依據(jù)，而所謂的預(yù)期，取決于驅(qū)動這個控制系統(tǒng)的模型。也就是說，我們所能進行智能控制的都是能夠被建模的事物。然而，真實世界中的環(huán)境和目標都有很大的未知和不確定性，我們的模型如果不能夠去管理和避免這些不確定性，就不能夠稱為真正的智能。這些不確定性不僅來自環(huán)境和任務(wù)，也來自系統(tǒng)本身，如系統(tǒng)衰退和系統(tǒng)特性的變化等?？傊覀兯媾R的是充滿不確定性和變化的世界，而一切企圖用不變的手段去管理變化世界的努力終將遇到瓶頸。未來的工業(yè)系統(tǒng)將面對更多不確定性和多變的環(huán)境與系統(tǒng)（環(huán)境的不確定性、自身的不確定性和任務(wù)的不確定性），因此，智能化的工業(yè)系統(tǒng)需要具備4個基本的概念：（1）面向環(huán)境的智能：感知和預(yù)測環(huán)境的變化及不確定性。（2）面向狀態(tài)的智能：對自身狀態(tài)的變化和影響性能及風(fēng)險性的因素進行評估和預(yù)測。（3）面向集群的智能：包括與環(huán)境中其他個體之間的配合和協(xié)同，以及從其他個體的活動中學(xué)習(xí)新的知識和經(jīng)驗。（4）面向任務(wù)的智能：從“如果，那么”到假設(shè)場景做出應(yīng)對的過度，不僅要完成目標，還要懂得預(yù)測和管理所引起的不良結(jié)果。同時，CPS面向工業(yè)智能，將具有以下幾個特性：第一，具備自省性的能力，感知和預(yù)測自身狀態(tài)的變化使設(shè)備具備“自省性”（self-aware）和“自預(yù)測性”（self-predict）的能力，是實現(xiàn)工業(yè)系統(tǒng)面向狀態(tài)的智能基礎(chǔ)。與傳統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測不同，自省性面向的對象是工業(yè)系統(tǒng)中的不可見問題，這些對象包括設(shè)備性能衰退、精度缺失、易耗件的磨損、工藝參數(shù)的不穩(wěn)定等。所有顯性問題都是隱性問題積累到一定程度后引發(fā)的，這些問題利用一般的統(tǒng)計科學(xué)或是單個參數(shù)的監(jiān)測很難進行有效的判斷，需要更加先進的分析和建模手段，建立能夠?qū)㈦[性問題顯性化的預(yù)測模型。在現(xiàn)代復(fù)雜的工業(yè)系統(tǒng)環(huán)境中，自省性可以對提高設(shè)備的效能起到至關(guān)重要的作用。以生產(chǎn)系統(tǒng)為例，擁有自省性的系統(tǒng)可以運用生產(chǎn)線上的控制系統(tǒng)來自我調(diào)節(jié)系統(tǒng)參數(shù)，修正誤差。同時也可以提供系統(tǒng)的當前生產(chǎn)狀況、剩余壽命等幫助工作人員制訂生產(chǎn)和機器維修計劃，準備物料和人手配件，來及時有效地解決生產(chǎn)系統(tǒng)的異常，保證產(chǎn)品質(zhì)量，減少預(yù)測外的故障停機時間，提高生產(chǎn)效率。第二，為工業(yè)設(shè)備賦予“EQ”，實現(xiàn)設(shè)備活動的協(xié)同智能評判工業(yè)系統(tǒng)的智能化能力要從“IQ”（智商）和“EQ”（情商）兩個維度來定義：“IQ”是系統(tǒng)（或設(shè)備）解決問題的能力，而“EQ”則是這個系統(tǒng)（或設(shè)備）放在由相似個體的集群所構(gòu)成的更大系統(tǒng)中，是否能夠與其他的個體很好地配合，實現(xiàn)全局系統(tǒng)層面最優(yōu)化的能力。這與人的“IQ”和“EQ”是一樣的，“IQ”側(cè)重于理解問題的準確性，決定了所能解決問題的深度；而“EQ”更加注重對結(jié)果的管理，擴展了解決問題的廣度。“EQ”的另一層含義是如何與其他個體協(xié)作和交往。一個機器人做一項復(fù)雜的工作并不難，但是100個機器人相互配合去做一項工作就會很難。比如讓機器人踢足球，機器人可能在力量、速度和精準度上勝于人類，但是現(xiàn)在的技術(shù)依然很難讓機器人像真正的球員那樣進行團隊協(xié)作，所以在足球運動這類團隊競技比賽中，機器戰(zhàn)勝人還有很長的路要走。再舉一個離工業(yè)更近的例子：工廠的機器人，國產(chǎn)的與國外的在單機的性能上并沒有太大的差別，但是當上百臺機器人相互協(xié)同工作時，國產(chǎn)機器的連續(xù)穩(wěn)定運行能力就差了很多，這里有技術(shù)可靠性的問題，但是更重要的原因在于集成控制方面對機器“EQ”的管理差距。CPS為工業(yè)裝備賦予“EQ”需要以集群環(huán)境為基礎(chǔ)，主要體現(xiàn)在三個方面：（1）以集群中的其他個體為參照，實現(xiàn)對自身狀態(tài)的精確評估。對自身狀態(tài)的評估離不開對基線狀態(tài)的精確建模，但是當足夠的數(shù)據(jù)和專家知識同時缺失時，基線狀態(tài)模型就無從建立。這時如果在相似的環(huán)境中有相同的個體集群存在，就可以將其他個體的狀態(tài)特征作為參考，建立整個集群的狀態(tài)基線模型，這樣設(shè)備自身狀態(tài)的變化就可以從與集群的差異性上體現(xiàn)出來。（2）在集群環(huán)境中建立大規(guī)模競爭性學(xué)習(xí)的環(huán)境，使集群中每一個實體的活動信息共同作為認知學(xué)習(xí)的樣本，加快學(xué)習(xí)的周期和知識積累的速度。（3）集群的協(xié)同性和強韌性，當系統(tǒng)中的某一個設(shè)備的狀態(tài)發(fā)生變化而不能夠滿足任務(wù)的需求時，集群中的其他設(shè)備能夠一起補充這個缺口，直到這個設(shè)備的狀態(tài)恢復(fù)為止。例如，制程上游的裝備出現(xiàn)質(zhì)量不穩(wěn)定的情況時，在維護資源就緒之前，能不能在下游的制程中進行補償，使整個系統(tǒng)不至于停機或出現(xiàn)大規(guī)模次品？再如自動駕駛同樣也離不開“EQ”，因為駕駛并不是單純對汽車的控制，更重要的是對環(huán)境的適應(yīng)和對道路上其他成員關(guān)系的管理。就如同在行駛道路上有的人駕駛強勢一些，就自然有人駕駛得謙讓一些，這種此消彼長的關(guān)系是一種自然形成的并且可動態(tài)自我調(diào)整的過程。可見的是汽車，不可見的是駕車人的駕駛習(xí)慣。一輛汽車的自動駕駛并不難，但是一個區(qū)域數(shù)百輛汽車的協(xié)同就很有難度，而如果未來道路上有無人駕駛和人工駕駛的汽車同時存在，這種關(guān)系的管理就更加困難了。駕駛并不是目的，安全行駛才是目的，只有“IQ”的“自動駕駛”并不能解決問題，兼?zhèn)洹癐Q”和“EQ”的“無憂駕駛”才是我們所需要的。第三，從對已有知識的管理和利用中獲得新的知識工業(yè)智能化的另一個重要特征是對知識的管理?！稄拇髷?shù)據(jù)到智能制造》一書曾系統(tǒng)性地闡述了大數(shù)據(jù)與智能制造之間的關(guān)系，我們可以在這里進一步進行深入的探討。制造系統(tǒng)中的知識產(chǎn)生過程通常遵循一個閉環(huán)的過程：發(fā)現(xiàn)問題→根據(jù)經(jīng)驗分析問題→制定解決問題的決策→根據(jù)結(jié)果的反饋積累經(jīng)驗→把經(jīng)驗進行抽象總結(jié)并用于解決未來相似性問題。在這個閉環(huán)的過程中，日本通過對人的不斷訓(xùn)練將知識固化在人的身上，于是就形成了“工匠文化”。而德國則通過對生產(chǎn)系統(tǒng)和裝備的持續(xù)改善和集成化設(shè)計，將知識固化在了生產(chǎn)系統(tǒng)中，于是就形成了“器匠文化”。然而，無論是“工匠文化”還是“器匠文化”，發(fā)展到今天都遇到了嚴重的瓶頸：日本工匠文化的核心是人，但是以傳統(tǒng)全生產(chǎn)系統(tǒng)管理（TPM）和精益管理的方式將知識固化在人的身上已經(jīng)慢慢變得不可持續(xù)。一方面這個過程往往要經(jīng)歷很長的時間，隨著新知識產(chǎn)生的速度越來越快，其效率已經(jīng)受到嚴峻的挑戰(zhàn)；另一方面，以人作為知識的載體，對知識的利用效率也非常低，因為人的精力和大規(guī)模并行處理多個問題的能力非常有限。最后，人終歸是要消失的，很多的知識也會隨著人的消失而失去。隨著日本老齡化問題愈發(fā)嚴重，尤其是選擇制造業(yè)的年輕從業(yè)者數(shù)量急劇下降，日本制造的“工匠文化”可持續(xù)性正在面臨非常嚴峻的挑戰(zhàn)。而德國的“器匠文化”在利用效率和可復(fù)制性方面都勝于“工匠文化”，所以德國的制造系統(tǒng)能夠變成一種產(chǎn)品成為德國出口的重要引擎。但是“器匠文化”的一個突出弱點是，在使用這些智能裝備的過程中，人自身的技能卻在慢慢退化。德國的雙元制教育模式雖然受到許多國家的推崇，但是在德國內(nèi)部卻越來越少的被年輕人所選擇，所以德國正在逐漸喪失高水平的工程師和技術(shù)人員。現(xiàn)在的德國汽車工廠內(nèi)，已經(jīng)有超過一半的工人是移民。以取代人作為結(jié)果的“器匠文化”也面臨可持續(xù)性的挑戰(zhàn)。無論是工匠還是器匠的模式，都是為了獲得知識這一制造領(lǐng)域的核心競爭力。知識的定義是對已發(fā)生事情的內(nèi)在邏輯進行洞察過程，并能夠?qū)⑵渥鳛橐罁?jù)去管理未來相似的事情。在實現(xiàn)知識的自成長過程中，我們?nèi)砸钛a一些技術(shù)上的缺口，首先是認知科學(xué)方面的突破，從算法層面實現(xiàn)比較性學(xué)習(xí)（comparativelearning）、競爭性學(xué)習(xí)（competitivelearning）與邏輯性學(xué)習(xí)（logisticcognition）的內(nèi)在機制。另一方面，是要理解知識的本質(zhì)目的，CPS在知識管理方面的目的是幫助人而非取代人，在與人的交互過程中去幫助人獲得知識，通過人在回路（Human-in-loop）的方式使人的智慧與機器的智能相互啟發(fā)地增長。內(nèi)在是認知學(xué)習(xí)算法的突破，外在是新的人機交互形式的產(chǎn)生。所以去評價阿爾法狗（AlphaGo）的成功并不能僅局限在它能夠戰(zhàn)勝人類，更在于它能否幫助人類在圍棋中領(lǐng)會更深的哲學(xué)。第四，CPS實現(xiàn)工業(yè)智能的根本價值：無憂的環(huán)境我們在《工業(yè)大數(shù)據(jù)：工業(yè)4.0時代的工業(yè)轉(zhuǎn)型與價值創(chuàng)造》一書中提到了可見世界和不可見世界的概念，也強調(diào)了對不可見世界進行管理的重要性。對不可見世界的管理，其目的是對“焦慮（worry）”的管理。舉個現(xiàn)實中的例子，有一些城市的公交站臺會顯示下一班車到達本站的時間，這一個信息本身并不會提升公交車到站的速度和運行的效率，但是通過對“到站時間”這一個原本不可見信息的透明化，讓等公交車的乘客少了一份焦慮。同樣的例子，滴滴打車軟件中顯示出租車的位置和到達乘客地點的時間，也是為了起到對顧客“焦慮”管理的作用。工業(yè)系統(tǒng)中的問題分為可見的問題和不可見的問題，我們對待問題的方式既可以是等問題發(fā)生后去解決，也可以是在問題發(fā)生前去避免。人們的焦慮往往不是來自于失敗所造成結(jié)果，而是來自于不明白什么時候失敗會發(fā)生、會造成什么后果以及為什么會發(fā)生。當我們能夠很清楚地回答這三個問題時，失敗也就沒有那么可怕了，因為我們知道該如何去管理失敗造成的代價，何時該采取措施，以及未來如何避免其再次發(fā)生。我們所心向往之的智能工業(yè)系統(tǒng)，是建立在對不可見問題深入對稱管理的基礎(chǔ)上，最根本的價值是去避免可見的問題，最終實現(xiàn)“無憂”的環(huán)境。IMS中心的會員公司日本株式會社電裝（DENSO）在美國田納西州生產(chǎn)汽車啟動器的工廠里，每100萬個產(chǎn)品中只有1.5個次品，對質(zhì)量的管理已經(jīng)達到了8個Sigma以外。DENSO的目標是打造“無人可及”的工廠，工廠的每一個步驟都經(jīng)過精細的設(shè)計和嚴格的管理。即便是這樣，他們?nèi)匀挥X得有提升的空間和動力。他們的負責(zé)人在與IMS中心合作時曾說：“即便100萬個產(chǎn)品中只有一個失敗了，我們?nèi)匀幌胍浪鼮槭裁磿?，只有這樣我們才能夠?qū)W會如何去不斷地成功?！边@句話反映了非常深刻的制造哲學(xué)：在智能的工業(yè)系統(tǒng)中，成功并不是目的，關(guān)鍵是如何不斷地成功；失敗也并不可怕，關(guān)鍵在于我們是不是能夠知道為什么會失敗。圖2-5CPS的本質(zhì)與目的總結(jié)而言，CPS實現(xiàn)工業(yè)系統(tǒng)智能化的技術(shù)本質(zhì)可以用以圖2-5來表示。通過對實體系統(tǒng)和人的知識在賽博系統(tǒng)中進行對稱建模管理，使人與實體系統(tǒng)通過賽博空間建立認知與交互。進而通過賦予實體系統(tǒng)自省性和自預(yù)測能力實現(xiàn)面向狀態(tài)的智能、自比較與自組織能力實現(xiàn)面向集群的智能、自適應(yīng)與自調(diào)整能力實現(xiàn)面向環(huán)境的智能、自重構(gòu)與自協(xié)同能力實現(xiàn)面向任務(wù)的智能。最后，通過對實體系統(tǒng)中關(guān)系性的認知與建模實現(xiàn)知識的自成長，使知識得以可持續(xù)和規(guī)?；睦谩５?章CPS的技術(shù)體系與工業(yè)智能實現(xiàn)3.1CPS的5C技術(shù)體系架構(gòu)我們在上一章中提到，CPS并不是某個單獨的技術(shù)，而是一個有明顯體系化特征的技術(shù)框架，即以多源數(shù)據(jù)的建模為基礎(chǔ)，并以智能連接（Connection）、智能分析（Conversion）、智能網(wǎng)絡(luò)（Cyber）、智能認知（Cognition）和智能配置與執(zhí)行（Configuration）作為其5C技術(shù)體系架構(gòu)（見圖3-1）。本節(jié)將詳細介紹CPS體系中每一個層級的功能及實現(xiàn)方式。圖3-1CPS的5C技術(shù)體系架構(gòu)第一層：智能連接層（smartconnectionlevel）從機器或部件級出發(fā)，第一件事是如何以高效和可靠的方式獲取數(shù)據(jù)。它可能包括一個本地代理（用于數(shù)據(jù)記錄、緩存和精簡），并用來發(fā)送來自本地計算機系統(tǒng)數(shù)據(jù)到遠程中央服務(wù)器的通信協(xié)議。基于眾所周知的束縛、自由通信方式，包括ZigBee、藍牙、WiFi、UWB等，以前的研究已經(jīng)調(diào)查并設(shè)計堅固的工廠網(wǎng)絡(luò)方案來使機器系統(tǒng)更智能，因此，數(shù)據(jù)的透明化絕對是第一步。可以說，智能連接的核心在于按照活動目標和信息分析的需求進行選擇性和有所側(cè)重的數(shù)據(jù)采集。由于外部環(huán)境的多樣性和復(fù)雜性，在智能連接層的感知過程中，如果不加以側(cè)重和篩選，屏蔽掉無用信息和噪聲，同時強化關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的收集，則會嚴重影響分析的效率和準確性。我們可以將智能連接與人的感知進行類比，人的感知就具有很強的選擇性，主要體現(xiàn)在以下兩個方面：①對待與自身安全和活動目標相關(guān)的感知會增強；②對待同一環(huán)境中發(fā)生變化的事物的感知會增強。同時，由于人的經(jīng)歷、活動目標、記憶和對價值認識的不同，往往不同的人對同一個環(huán)境所獲取和關(guān)注的信息也不相同，這說明人類的感知系統(tǒng)具有很強的目的性，其作用是幫助我們提高數(shù)據(jù)獲取分析的效率，以便更快速地應(yīng)對外部環(huán)境的變化。與之相比，已有智能系統(tǒng)的連接感知其實并不是智能的，因為其并不具備以目標為導(dǎo)向的柔性數(shù)據(jù)采集的特征，而是將傳感器布置，之后就不加選擇地進行數(shù)據(jù)采集與傳輸。與傳統(tǒng)的傳感體系有本質(zhì)不同的是，在CPS體系中對于設(shè)備的“自感知”能夠改變現(xiàn)有的被動式傳感與通信技術(shù)，從而實現(xiàn)智能化與自主化的數(shù)據(jù)采集。所謂智能化與自主化的按需進行數(shù)據(jù)采集與傳輸，是在相同的傳感與傳輸條件下，針對日常監(jiān)控、狀態(tài)變化、決策需求變化以及相關(guān)活動目標和分析需求，自主調(diào)整數(shù)據(jù)采集與傳輸?shù)臄?shù)量、頻率等屬性，從而實現(xiàn)主動式、應(yīng)激式傳感與傳輸模式。這樣的數(shù)據(jù)采集模式能夠提高數(shù)據(jù)感知的效率、質(zhì)量、敏捷度，達成對實體空間對象、環(huán)境、活動的智能“自感知”。形成“自感知”能力的核心是數(shù)據(jù)采集的自適應(yīng)管理與控制。自主式和應(yīng)激式的傳感采集主要體現(xiàn)在以下三個方面：（1）以事件為導(dǎo)向的采集策略。在不同的操作工況、外部環(huán)境和活動目標的情況下，尤其是當上述狀態(tài)發(fā)生變化時，按照不同的采集規(guī)則進行數(shù)據(jù)采集。例如，當設(shè)備在穩(wěn)定工況下可按照較低的頻率采集或僅僅使用EDS數(shù)據(jù)，而在設(shè)備變化工況的過渡階段，則提高采樣頻率并增大數(shù)據(jù)采集范圍，以便及時把握可能出現(xiàn)的風(fēng)險。（2）以活動目的為導(dǎo)向的采集策略。為了實現(xiàn)特定的分析目標而進行的有針對性的數(shù)據(jù)采集，其激發(fā)過程可以是人為控制或是按照系統(tǒng)目標的變化自動實現(xiàn)。例如當CPS懷疑某一關(guān)鍵部件出現(xiàn)了狀態(tài)異常，為了確認和診斷該故障，與此部件相關(guān)的傳感器將提高采樣頻率。（3）以設(shè)備健康為導(dǎo)向的采集策略。對設(shè)備的健康評估和故障識別所需要的數(shù)據(jù)量差別很大，在系統(tǒng)判斷設(shè)備健康狀態(tài)正常時，以較低的采樣間隔和采樣頻率，采集部分數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備健康狀態(tài)變化。而只有在健康狀態(tài)出現(xiàn)異常時才對故障診斷所需數(shù)據(jù)進行采集，并且在最后的監(jiān)控中縮短數(shù)據(jù)的采樣間隔，以便更加準確和及時地把握設(shè)備健康狀態(tài)的變化態(tài)勢。一個典型的智能連接層的工作流程如圖3-2所示，在這個過程中最核心的部分是“數(shù)據(jù)采集管理控制系統(tǒng)”，其功能是根據(jù)事件信息、活動目標和設(shè)備狀態(tài)自動產(chǎn)生符合信息分析需求的數(shù)據(jù)采樣控制信號，并將此信號輸送到數(shù)采設(shè)備控制傳感器的信息采集部分。此外，對于監(jiān)控系統(tǒng)和中央管理系統(tǒng)這一類具有自身固定采樣規(guī)則的集成系統(tǒng)，從其數(shù)據(jù)庫中按照需求調(diào)取所需數(shù)據(jù)。為了實現(xiàn)這一功能，需要建立一套兼顧運算邏輯、機理模型、操作原理、運行目的和信號處理等要求的控制模型。圖3-2智能連接層流程因此，從智能連接層的實現(xiàn)路徑來看，其可能的技術(shù)支撐可包含：（1）核心：自感知系統(tǒng)的整體設(shè)計與集成、應(yīng)激式自適應(yīng)數(shù)據(jù)采集管理與控制系統(tǒng)等技術(shù)。（2）關(guān)鍵：數(shù)據(jù)采集設(shè)備、數(shù)據(jù)庫設(shè)計、數(shù)據(jù)環(huán)網(wǎng)、自意識傳感等技術(shù)。（3）相關(guān)：傳感器、緩存器、數(shù)據(jù)傳輸、信息編碼、抗干擾等技術(shù)。這一層可在實體空間中完成，對應(yīng)的自適應(yīng)控制部分在賽博空間中完成，由此形成賽博-實體空間的數(shù)據(jù)按需獲取。第二層：數(shù)據(jù)到信息轉(zhuǎn)換層（data-to-informationconversionlevel），即智能分析層在工業(yè)環(huán)境中，數(shù)據(jù)可能來自不同的資源，包括控制器、傳感器、制造系統(tǒng)（ERP，MES，SCM和CRM系統(tǒng)）、維修記錄等。這些數(shù)據(jù)或信號代表所監(jiān)視機器的系統(tǒng)狀況，但是，該數(shù)據(jù)必須轉(zhuǎn)換成可用于一個實際應(yīng)用程序的有意義的信息，包括健康評估和風(fēng)險預(yù)測等。在這里，我們也可將智能分析層與人的記憶與分析進行類比，人的記憶與分析并非單純感知到實體世界的數(shù)據(jù)存儲，或者是實體世界鏡像的映射，而是通過篩選、存儲、關(guān)聯(lián)、融合、索引、調(diào)用等形式將數(shù)據(jù)變?yōu)閷θ擞杏玫男畔?，是人類思維與行為的基礎(chǔ)，并具有以下特征：（1）選擇性：僅僅記憶與自身的活動和思維相關(guān)的信息，和對熟悉環(huán)境中變化的部分印象更加深刻。（2）抽象性：從數(shù)據(jù)中提取特征進行記憶，并通過分析將狀態(tài)和語義相互對應(yīng)（情節(jié)+語義式的記憶模式）。（3）歸納性：記憶的聚類過程，并與特定活動相關(guān)聯(lián)，是學(xué)習(xí)過程的基礎(chǔ)。（4）關(guān)聯(lián)性：即形成A→B的映射關(guān)系，是信息到判斷結(jié)論的映射過程。（5）時序性：新的記憶更加鮮明，舊的記憶逐漸淡去，使記憶的調(diào)用與分析更加高效。由此，我們可以將智能分析層的核心比作是物的記憶與分析，即定義為“自記憶”，即能夠按照信息分析的頻率和重點重新進行自適應(yīng)的、動態(tài)的“數(shù)據(jù)-信息”轉(zhuǎn)換，并解決海量信息的持續(xù)存儲、多層挖掘、層次化聚類調(diào)用，進而達到數(shù)據(jù)到信息的智能篩選、存儲、融合、關(guān)聯(lián)、調(diào)用，形成“自記憶”能力。智能分析層的自記憶特性與實現(xiàn)手段如表3-1所示，這些特性之間也具有關(guān)聯(lián)性和邏輯關(guān)系。如抽象性的主要目的是利用特征提取手段實現(xiàn)數(shù)據(jù)到信息的轉(zhuǎn)化，轉(zhuǎn)化后的特征矩陣具有更高的價值和信息密度，隨后再比較當前特征與歷史特征的相似程度或以某一個事件的發(fā)生為依據(jù)判斷該條信息的價值。在對信息的價值進行確認后，可以根據(jù)該特征矩陣與某一聚類數(shù)據(jù)的相似程度，判斷該條信息應(yīng)該被歸類存儲到哪一組聚類數(shù)據(jù)中，也就是“貼標簽”的過程。聚類的過程可以依據(jù)不同的特征，比如按照工況聚類，按照健康相關(guān)特征聚類，或按照活動目標聚類等，因此也就要求聚類算法與分析目標具有很好的匹配性和靈活性，同時數(shù)據(jù)庫的設(shè)計能夠?qū)崿F(xiàn)多標簽數(shù)據(jù)的動態(tài)自重構(gòu)索引過程。關(guān)聯(lián)性的分析與傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)工具有很多相似性，即挖掘不同數(shù)據(jù)集群內(nèi)部