山西焦煤西山煤电600余名高管人员听北大教授讲哲学

26日，2021上海合作组织国际投资贸易博览会暨上海合作组织地方经贸合作青岛论坛在山东青岛胶州市开幕，包括30个国家76名使节在内的众多海内外嘉宾与会，共话合作、共谋发展。

白皮书中有哪些亮点?中国减贫获得了哪些成就?北京日报(ID：Beijing_Daily)为您梳理1组数据看成就中国减贫成就改革开放以来，中国7.7亿农村贫困人口摆脱贫困中国减贫人口占同期全球减贫人口70%以上十八大以来，实现脱贫的近1亿贫困人口中妇女约占一半贫困地区农村居民人均可支配收入增长到12588元贫困县九年义务教育巩固率达到94.8%99.9%以上的贫困人口参加基本医疗保险98%的贫困县至少有一所二级以上医院6098万贫困人口参加城乡居民基本养老保险3个方面动态识别贫困户会上，国家乡村振兴局副局长夏更生介绍，精准扶贫应该说是打赢脱贫攻坚战的金钥匙，也是这轮脱贫攻坚战最具有标志性意义的创新性理念。那么中国对贫困户如何实现动态识别?夏更生介绍主要通过三个方面来发现：一是自己申报。

继续做好易地搬迁后续扶持工作，有针对性做好产业帮扶、就业帮扶，加强基础设施、公共服务建设。可以说，这部白皮书是全景式反映中国减贫事业发展的重要史料和文献。比如东西部扶贫，比如万企兴万村，比如定点帮扶中国三峡新能源（集团）股份有限公司（简称三峡新能源）作为三峡集团新能源业务的战略实施主体，承载着发展新能源的历史使命。已投产垃圾发电站14座，在建5座。

截至2021年3月末，三峡新能源业务已覆盖全国30个省、自治区和直辖市，已并网风电、光伏以及中小水电装机规模近1600万千瓦，资产总额超1480亿元，盈利能力稳居国内同行业前列。2020年，皖能集团完成营业收入230.6亿元，实现利润总额31.22亿元，截至年末总资产569亿元、净资产347亿元。原来，一个钢铁能耗优化场景的项目大概需要6到9个月时间，现在4个月之内就可以搞定。

天泽智云将工业物联和边缘计算系统、工业大数据服务中台、工业智能模型研发平台这三款核心产品共同打造成了一套工业智能基建系统模力工场，可以快速孵化工业APP与创新工业应用，加速工业智能化的转型升级，还寄托了为国家抢占下一代工业软件制高点的愿景。毕竟，仅仅依靠自身的技术团队一个一个地实现智能化场景，对于整个产业来说只是杯水车薪。工业人工智能致力于解决工业领域的不可见问题IMS通常用可见和不可见，解决和避免的四象限图来分析人工智能目前的应用场景。从2010年开始，半导体制造的业界龙头纷纷开始与IMS合作，研究如何提升设备以外停机时间、缩短平均检测时间(MTBD)。

1998年开始在联合技术公司(United Technologies Research Center UTRC)担任研发总监，参与了普惠发动机、开利空调、奥迪斯电梯等工业人工智能技术的研究。沿着李杰教授的亲历经验，我们可以大致梳理出西方国家在工业人工智能技术领域的布局与发展脉络，早于中国十数年。

工业互联网能够采集、获取的大部分都是一些通用数据，比如机器的启停、以及电压、电流、温度设备等对外开放的低频信号。直到元器件越来越精密，工艺进步越来越难，对于设备可靠性的要求越来越高，半导体厂商才意识到产线的维护将产生巨额的成本，这才回头开始关注PHM。然而更重要的是，工业人工智能的起点并非数据，而是用户的痛点。应用领域涉及能源、轨道交通、装备制造、工程机械、海洋工程、微电子等行业。

在李杰教授的框架中，工业人工智能中4T缺一不可。零宕机指的杜绝设备意外宕机。2019年李杰教授获得了第九届(2019)吴文俊人工智能科技进步奖(科普奖)。李教授于2000年回到高校，在辛辛那提大学任教授，并联合工业界创办了IMS中心。

四、经验难传承：依赖专家和师傅们传授制造现场的经验，毋庸置疑将逐渐淡出历史舞台。这些都造成了工业企业的忧虑，却难以通过传统手段或泛AI技术被提前预知和解决。

天泽智云应该靠体系、平台、工具搭出一条流水线，把工业智能化的技术难度降下来。而时下最流行的大数据和深度学习等屠龙术，也需要放在工业的背景之下重新考察，几乎没有拿来即用的可能性。

制造企业向智能化转型的本质就是从解决可见问题到避免不可见问题的过程。不仅如此，只有大量的数据或者自动化控制并不能实现智能化，关键在于要搭建一个可以从数据到知识再到执行的闭环。同样的，在美国出现这些技术的早期，IMS积极地倡导故障预测与健康管理PHM(工业人工智能的高价值应用技术之一)，依然鲜有企业愿意尝试。对于天泽智云自己的团队而言，辅助以这样的产品工具，也大大地缩短了项目的交付时间，团队规模将不再是制约承接项目数量的主要瓶颈。零次品是指持续提高良品率。然而到实际生产中仍可能会产生产品缺陷，有些问题很难在设计阶段被发现或避免。

生产系统中的不可见问题包括设备性能的衰退、精度的缺失、易耗件的磨损、资源的浪费等。据孙昕介绍，天泽智云能够给制造业企业带来的核心价值在于三个零零宕机、零次品和零浪费。

天泽智云打造工业界GitHub针对国内工业人工智能领域的普遍误区，天泽智云在IMS理论体系的基础上对症下药，提出了针对性的解决方案。但怎么样去利用这些数据，怎么样对数据进行分析，获得洞察?这才是工业智能应该发挥的作用。

在孙昕看来，中国制造业的最大短板就在于核心资产都在工业软件手里，而我们国家真正掌握制高点的工业软件几乎没有。在工业领域，可见问题仅仅是海面上的冰山一角，不可见的隐性问题才是海面下的恶魔。

零浪费则是指在生产的整个过程中降低能耗、提高能源效率。总结来看，人工智能技术在工业领域的应用面临四大高难度挑战：一、数据难变现：95%工业场景没有标签数据，泛AI方法识别的奇异点数据很可能是工业现场中故障异常等高价值数据，不仅不能简单排除，而且还需要解读这些数据背后的机理含义。李杰教授本人堪称全球范围最先提出并实践工业人工智能的泰斗之一。即使是信息化程度最高的半导体行业，仍处在摩尔定律趋势下不断追求下一代集成工艺的阶段。

这才是天泽智云贡献给中国工业界的一笔不可估量的财富。那时，他便提出了一个大假设，假如所有的数据都能拿得到，那时我们该做什么?这样的思考逐步构筑了最早的工业人工智能体系的雏形，并先后于2005年在GE发动机、2006年在丰田凯美瑞等做预研试点。

这时候不只是我们自己，整个产业的高级人才就都不用花那么多时间和精力去做基础的技术活儿了。因为效果显著，美国的半导体行业开始全面推广PHM技术，如今Lam Research的一些设备已经几乎完全可以做到自维护。

如果说可见问题可以通过机器视觉、语义处理、深度学习等人工智能技术加以解决，那么不可见的隐性问题又该如何解决?IMS的基本思路是，在传统的基于专家的规则和机理模型的基础之上，通过数据中蕴含的洞察和依据建立预测性分析算法和模型，在这个过程中不断累积新的知识，形成可以持续传承、迭代的模型资产和行业模板，并逐步构建成体系化的工业人工智能系统。另一方面，从客户的角度来说，国内企业在做智能化项目探索的时候，几乎没有思路，需求和目标都不明确，你问他哪里疼，他说我全身都疼。

二、隐患难预见：工业领域在设计研发过程中就运用多种建模手段，通过对物理指标的仿真等，确保产品能够被制造出来。偏离了这个出发点的话，针对数据展开的工作往往无法转换成真正的业务价值。智能系统维护中心(IMS中心)通过与NI美国国家仪器合作，开发了基于LabVIEW的Watchdog Agent预诊断工具包，并获得了2012年NI Week创新奖。交付的系统本身也具备简单易用的特点，让用户自己赋能自己，持续迭代模型或者构建新的模型、不断优化业务效果。

2013年，周济院士(机械工程专家，中国工程院院士)邀请李杰教授前往工程院演讲，是在中国首次分享工业人工智能的概念与技术实践经验。​工业人工智能领域的西点军校2001年，天泽智云首席科学顾问李杰教授发起成立了智能维护系统中心(IMS)，旨在推广产学研结合的理念，推动故障预测与健康管理技术在工业生产中的应用，至今已经有全球超过100家会员企业，完成了近200个企业资助研究项目，横跨几十个行业，服务过GE、波音、宝洁、英特尔等世界知名企业。

目前人工智能在工业领域主要用来解决和避免可见的问题，前者包括工业机器人、视觉检测等，后者则包括无人驾驶、语音助手等。研究员中80%都去往GE、Bosch、Boeing等国际知名制造企业，成为工业界智能化的主力军。

在《工业人工智能》一书中，李杰教授曾经直言不讳地批评目前很多的平台都是在拿着锤子找钉子。如果我们用这套软件系统做了一百个工业智能应用，就有一百个场景的模型被沉淀在这些行业的土壤当中，中国的工业模型资产库就多了一百个可以传承和生长的工业智慧。