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李伯虎:支持数字孪生、数字化、网络化、云化、智能化模式的谋生手段

2020-01-08 12:38:17  来源:中央广电总台国际在线  责编:王涛

  国际在线消息:1月8日,中国软件产业最具影响力盛会——“2020中国软件产业年会”在北京国家会议中心举行。本次年会将探讨在当前智能化引领、数字化转型背景下如何充分发挥软件驱动下的数字变革,推动经济发展的质量变革、效率变革和动力变革,以及工程教育计算机类专业认证发展趋势等重大问题;探索软件的进步和发展如何提升云计算、大数据、人工智能、区块链等新技术、新模式、新业态演进,以及如何为经济发展不断注入新动能等众多焦点问题。

  大会现场,中国工程院院士李伯虎发表题为“‘智能+’时代的建模与仿真技术研究”的精彩演讲。

  以下为现场实录全文:

  各位领导、各位专家、各位代表大家好!

  前面两位领导,两位院士、一位企业家兼专家都做了非常精彩的报告,高屋建瓴、深受启发。

  我的报告比较具体的,因为软件定义时代少不了建模仿真技术,我的发言题目是“智能+”时代的建模与仿真技术研究。

  这是在仿真学会30周年的一个报告,这么多人就是我们团队这几年的成果,我想从这四个方面给大家作一个汇报。

  首先什么叫仿真,仿真科学技术以我们学会的定义:以建模仿真理论为基础,以计算机系统效应设备和仿真器为工具,根据研究的目标建立并运行模型对研究对象进行认识和改造的一门综合交叉性的学科。今天的报告,对我们仿真的技术体系的内涵提出了挑战,并且给我们开创了创新和发展的机遇。

  仿真技术三个方面,一个仿真建模,第二个仿真系统和制成技术,第三个应用工程技术。首先,用三分钟的时间介绍一下我们认识的“智能+”时代。

  大家知道1956年人工智能提出,以后经历了50-70年代的第一次浪潮,70-90年代的第二次浪潮,现在第三次浪潮,主要的推动力就是重大变革的信息新环境。第二,快速信息新技术,特别是大数据的涌现和处理技术的发展,高性能计算能力的提出,以及深度学习为代表的人工智能的突破。然后第三个动力就是人类社会发展的需求,出了很多典型的成果。

  我们在2017年国家发布了《中国新一代人工智能发展规划》里面就提出了现在进入新的时代,新的人工智能定义就是刚才我讲的,基于新的信息环境、新的技术和新的发展目标的一类人工智能。而且提出了五个趋势,包括大数据的智能,基于网络群体智能,人机和脑机交互的导向的混合智能,跨媒体的推理智能和自主的无人系统等等。

  里面特别提出了新一代人工智能技术的整体推进正引发建设突破,推动经济社会各个领域从数据化、网络化向智能化的加速推进。因此我们认为这就是所谓的“智能+”时代的解读,就是“智能+”时代到了。根据时代新的发展理念以及这个时代确立的新技术深度融合的综合性技术,特别是是新的互联网、新的信息通信、新的人工智能技术快速发展和应用领域新技术的快速融合,正引发人类社会、国民经济、国家安全等领域,模式手段重大的变革,构成一类新的人工智能系统,这个就是我们理解的“智能+”时代的到来。

  实际上讲一下新型的人工智能系统,实际上就是以新型的互联网网络和组合为基础,在新一代人工智能的引领下,借助新型的信息通信科技学、新一代智能科技技术和新运用领域的新技术三类技术深度融合数字化、网络化、云化、智能化技术为工具,把人、机、物、环境信息,就是人、信息空间、物理空间里面的几个要素智能连在一起提供智能资源和能力的随时随地的按需服务这样一种新的融合技术,这个就是我们理解的体系架构。

  这个体系架构可以用到制造,新型的智能制造系统,用到智慧城市,就形成了新型的智能城市系统。

  下面我要讲一下,新的建模仿真技术是怎么回事呢?就是这样新型的人工智能系统,全生命周期活动对我们的仿真建模理论和方法,仿真系统和支撑技术和仿真运用工程技术这三个方面提出了严峻的挑战。

  那么,我们就提出所谓“智能+”时代新的建模仿真是指什么?就是现代建模仿真技术和新一代的人工智能技术,新的信息通讯技术新应用领域的新技术深度融合,以各类的大数据资源,高性能计算能力,智能模型算法为基础,提升新兴的人工智能的系统建模,仿真优化运行和结果风险处理等整体智能化水平为目标的一类新的建模仿真技术,这个就是我们的定义。

  下面我就要简单介绍一下目前在三个方面我们有一些什么新的研究内容,并且初步有一些实践。

  首先讲讲建模仿真,这个里面包括非机理和机理的两类:非机理的智能时代,根据新的人工智能系统,第一类就是基于知识图谱的认知仿真算法。本质上是一种语义网络,根据知识获取、知识建模、知识融合、知识推理这四个阶段已经通过语音计算、路径计算、统计计算、关系分析、群体分析等等搞出各类数据上的一个知识体系。本团队提出基于本体的知识网络的建模系统,因为时间关系我就不展开了。

  第二个基于大数据智能建模。过去,我们就仿真的时候,偏微方程、代数方程,现在这个系统太复杂了,根本没有办法机理,因此需要海量的数据对不同机理的智能系统进行仿真这样的方法,这里面包括基于数据神经网络的训练和建模以及数据积累的建模等等。我们也作出了一个基于改进的最新数据积累的一个算法。

  第三个深度学习的仿真建模。什么意思?通过采集利用大数据,具有阶梯结构,模拟人脑进行学习进化的神经网络在计算领域实行智能系统的仿真建模,这个就是建模的过程,这个就是我们提出的一种混合神经元的网络模型。

  第四种基于谈话学识。也就是用于描述解决智能体在和环境交互过程中通过学习的网络达成回报最大化或者实现特定目标的建模问题,这个就是第四类。

  再有就是机理建模本身也有很多新的问题。首先一个定性定量混合系统的建模,这个就要系统顶层并且面向下面的子领域怎么描述,以及接口怎么建模,以及各种资源定性、定量混合时间的五种推行机制,我们也做了这方面的研究,这个结果因为时间关系不说了。

  第二个各种各样零散的联系的定性的混合结构系统怎么统一建模,因此这个里面提出了所谓基于联盟模型方向的建模方法。第三,变结构系统。这个系统模型的内容运行过程中要变,端口要变,连接要变,因此带来很多新的问题,我们也做了这个工作。这个里面比较人家的建模方法,我们在便携性和动态结构方面都有很大的特点。

  第二大类就是支撑技术。支撑技术里面实际上要仔细想起来有六个方面的:第一个基于机器学习的仿真试验方法。第二个跨媒体智能的可视化方法;第三个就是前面几位专家提出来智能仿真云和边缘仿真云,这个里面对现有已有仿真云的新的突破。为了达到这个目的需要体系架构要变,需要搞智能云仿真、边缘仿真云的仿真资源怎么接入的技术以及基于容器的仿真资源的虚拟化技术,基于微服务的调动和迁移技术,以及高性能的Real-time的技术以及智能语音仿真的平台技术等等。

  第二个就是仿真语言,现在我们叫面向过程的语言,C语言以及并行的编程来变。那么现在这个就是对一般的用户就很困难,现在仿真语言就是面向问题的,模型的描述和原来提任务书的模型描述是一致的,为此我们需要研究它的语言架构,研究模型描述的语言,以及搞智能的变异并行的框架。

  同时,在全生命周期在搞,每一个阶段都有仿真的问题,因此提出一个支持全生命周期的统一的仿真系统。基于上面讲的,我们搞了一个智能的高性能的仿真计算机。

  这个仿真计算机实际上就是融合了新型的计算机科学技术,现代的建模仿真技术,超级计算机的计算机系统技术和人工智能四类技术,以优化建模仿真结构为整体目标的这样的初步的成果。这个成整体果支撑软件、硬件,在应用方面都有很多的优点。解决了它的总体架构、硬件体系架构、软件体系架构、应用模式以及并行仿真的引擎以及任务并行方法以及高性能的CPS接口以及我们搞了一个基于大数据人工职能数据的专用加速键以及和曙光合作自主可控的基础硬件和软件等等。

  这个创新点两类用户:可以高端也可以海量的,同时这个仿真可以不同模型,虚拟的,实装的都可以。同时的话我们刚才讲了,这里面有万众互联的一个接口软件,有四接并行的一个引擎技术以及仿真语音和边缘仿真语音的协同的仿真优化技术和基于大数据智能的VVA和实验室几何机构可视化的技术等等。

  第六个支撑系统为复杂产品虚拟样机工程。以航天为例,系统客户需求复杂,组成复杂系统,产品技术复杂,研制过程复杂、试验维护复杂、项目管理复杂、工作环境复杂。因此,这里面必须要研究复杂产品的虚拟机的智能的工程来维持这个里面需要解决多阶段统一建模的方法。综合决策和仿真的评估机制,综合管理和预测的方法以及多学科的虚拟样机的工程平台。这个就是我讲的第二部分,有六个方面对我们提出新的研究内容,并且我们已经做了初步的实现。

  最后一个就是仿真时代新的应用系统,这个里面有三个:第一个仿真不能仿假,所以一次仿真模型Verification、Validation、Accreditation校核、验证、确认是非常重要的。我们的观点要全生命周期要进行VV&A,全系统VV&A,层次化的VV&A、管理全方位的VV&A。因此我们研究了哈工大他们团队研究的,在不并行的计算机上的VV&A工具转到并行计算机上实现。

  还有一个问题,仿真试验结果的管理分析和评估也需要搞出智能化。

  最后一个,我们嵌入式系统,刚才前面几位专家也讲到了,嵌入式仿真模型怎么进行校核,不影响它的实施运行的时候,这里面有很多的学问我就不细讲了。

  刚才讲的很热闹,实际上这个里面有三类,我们提出来,在“智能+”时代要搞软件定义必须搞“智能+”时代新的建模仿真技术和仿真系统技术和仿真应用工作技术,刚才我前面讲的,而我这不是瞎吹的,我们这个里面详细都有初步的研究成果。

  “智能+”时代建模仿真技术应用的范例,我这里举了三个范例:

  一个就是基于智能数字孪生,数字虚拟制造。我们就是仿真技术、数字孪生技术我们搞了一个虚拟工厂,它对产线的布局规划,生产实施监控、智能转达风险和生产流程优化都起到很好的作用。这里再举一个例子,智能制造里面,这个是大制造,包括认证、设计到最后销毁,这个基于数字孪生技术,基于大数据智能风险挖掘技术,怎么从数据到信息到知识到智能进行处理大大提高了我们智能风险效率和质量。

  第二个基于数字孪生的智慧城市。智慧城市搞数字孪生必须要经过精准交互软件定义智能干预四个阶段。而且它必须要从现状孪生,到学习孪生、逻辑孪生到模式孪生发展的层次。我们在智慧新城的调控太湖管理,在智慧管网的管理,在智慧交通智慧水务都得到了比较好的。

  最后一个例子要讲的,不是我们自己说的,而是老外的,因为我们是航天的,不能来说。前面是国民经济的,智慧城市、国计民生,下面国防。美国人先提出来基于数字孪生的数字工程。这个数字工程他认为是一个转型升级,过去以文档为中心的采办流程,要转变为动态以数字模型为中心的数字工程的生态系统来实现完成模型为中心谋事、做事、范式的一个各种的准备。因此他提出各种各样需要使用的范例以及全部的要素。也就是说融合的前沿技术、新方法、人机交互,实现端对端的五端的基于模型为中心的一个数字制作。

  最后想汇报一下下一步发展的意见建议。

  根据我们团队这几年初步的实现,我们提出三点建议:

  第一个“智能+”时代的建模仿真技术是“智能+”时代的建模和仿真的模式、手段和业态的变化,而且随着时代的需求和技术不断发展。因此要持续地研究建模和仿真的模式和手段、业态的新的发展,其中特别要支持数字孪生、数字化、网络化、云化、智能化模式的谋生手段。软件定义时代如果没有这样一个数字化、网络化、云化、智能化、建模和仿真的模式手段和业态就是空谈。

  第二“智能+”时代的建模仿真技术随着时代的发展和技术的发展还在发展,所以既要技术应用产业协同创新体系的协同发展。这个发展路线应该持续坚持和发展创新驱动,问题导向、技术推动,其中特别要重视在新一代人工智能技术引领下,新的建模仿真技术,新的通讯技术、新的人工智能、新的应用领域跨界学术科学的深度融合。

  最后,它的建模仿真技术发展当然需要全国全球开放合作和交流,同时要充分重视各个国家,各个领域和各个系统的特色、特点。我这是在仿真学会上的发言,当时也比较详细的一个参考文献,大家感兴趣可以看,同时感谢我们团队,也感谢大家的光临,谢谢!

   (声明:所有会议实录均为现场速记整理,未经演讲者审阅,国际在线登载此文出于传递更多信息之目的,并不意味着赞同其观点或证实其描述。)

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