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2019年1月10日，由中国自动化学会联合***自动化研究所、中华人民共和国***与中国人工智能产业发展联盟主办的2019***智能产业峰会在山东青岛召开。峰会以“工业智联网：AI赋能，智联世界”为主题，旨在使广大从业人员更好地理解工业智联网本质，挖掘工业智联网潜在能效，进而推动智能产业发展。
***院士、中国自动化学会的副理事长桂卫华以“人工智能助力制造业升级”为主题登台发表了演讲。桂卫华***主要结合有色金属的行业背景，畅谈了人工智能助力制造业升级问题。
桂卫华从习******对人工智能的指示谈起，谈到了***对于人工智能的重视，以及期许的发展方向。
***关于人工智能的指示：
一、人工智能是***战略技术，重要性不言而喻。
二、人工智能涉及到基础技术、系统等各个方面的研究，具有多学科交叉复杂特征，要将其放在战略制高点的位置。
三、人工智能技术要与一二三产业深度融合。
四、人工智能技术要汇聚人们生活。
五、要推动人工智能技术健康发展。
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基于技术的发展和需求的推动，人工智能科学技术发展现在又处在一个高潮上。目前的发展方向分为两个方面：
一个是认识人的大脑的脑科学方面；
另一个是针对性应用方面。
从国内外研究表明，人工智能与制造过程的深度融合，是具有挑战性的。但从长远来看，人工智能技术在应用于制造业方面，是值得我们大力推动的。此前很多人工智能研究，并没有很好考虑怎么样与制造过程结合。因此，桂卫华******提出了知识型工作自动化这一概念。
知识型工作自动化
目前整个社会发展，知识型工作，在当代社会分工当中是占有压倒性的重要***，核心要求工作人员具有分析、判断和决策能力。
2009年，美国帕罗奥多研究中心讨论关于知识型工作的未来。指出知识型工作自动化将成为工业自动化革命后又一次革命。
2013年，***研究院发布的展望2025，决定未来经济的12大颠覆技术报告里专门谈到知识型工作自动化。报告指出，知识型工作自动化预计在2025年可带来5.2万亿至6.7万亿的巨大经济效益。所以将其认为是驱动未来经济的颠覆性技术，但目前并没有得到关注。
2015年，相关调查报告分析了当前的知识型工作，认为通过自动化方式的替代可以实现三到十倍的收益。并且，知识型工作的知识程度对收益有潜在影响，知识越难，将来收益越高。
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传统知识型工作
实际上，知识型工作自动化涉及的方面很广。基础研究方面包括获取知识表示、推理、演化、关联、重组等等。而这些研究工作，***重要的是结合场景和对象来研究自动化问题。而严格意义上，现在并没有系统实现知识型工作的自动化。
现代工业中间，机器在很多的方面已经取代或者正在取代体力劳动，但工厂中还有很多核心工作仍是由知识型工作者在完成。这体现在运行、计划调度、管理决策三个层面：
运行层面，主要是指工程师根据数据、经验对参数进行修改，下达命令。
计划调度层面，主要是指调度员根据经验协调各部门，进行计划调度、安排和生产与制定。
管理决策层面，主要是指管理者指根据经验、市场信息和企业运行的情况来进行决策。
传统知识型工作面临的挑战
在这三个层面，核心工作是由知识型工作者完成的知识型工作。随着社会的发展，由传统的人力完成工作时，这些工作已面临着一些挑战。
***个挑战是社会出现新要求。随着社会发展，客户现在对企业提出了更高的要求，因此企业对生产过程要更精细化。而制造业由于生产过程的复杂，很难***建模。由于客户需求经常变化，要求模型保持敏捷，以应对包括原料和产品市场不确定性，因此要求企业进行信息化控制。
第二个挑战是新的信息环境。云平台、移动计算、物联网、大数据等新技术、新平台的出现使数据的种类和规模迅速增加，知识型工作者面对海量信息感到无所适从。以前的数据量可能依靠一个人、一张表格就可以完成工作，而现在很多数据往往个人完全无法处理。
第三个挑战在于如何利用好数据。因为知识型工作完成的质量，严重依赖于个人的素质，并且个人工决策往往趋于主观，具有不一致性，无法全流程稳定运行。同时，个人的经验、知识在推广、积累和传承等都面临困难。师傅带徒弟是传统办法，但这种机制不利于人工智能的实现。
所以，知识型工作自动化，跟原来的知识型工作还是有一定区别。比如，原来人在从事知识型工作的时候会存在一些问题与不足，未来的知识型工作自动化会通过机器进行弥补。