夏建涛：各位领导、各位专家、各位朋友，大家早上好。我是全应科技创始人夏建涛，我毕业于西北工业大学，1996年开始做人工智能，在台达集团工业自动化和企业信息化领域做了十年的研发和市场工作。2016年2月创办全应科技，目标是聚焦流程性工业，用数据智能的方式来提升流程性工业的生产效率，现在则更加聚焦在热电产业的智能化。很高兴今天能够来到未来论坛南京峰会，跟大家汇报一下在工业互联网时代，关于热电产业智能化的一些观点。

当今社会主要由五个核心技术推动，第一个就是我们说的物联网技术，随着芯片的发展，我们把芯片的体积做得越来越小，芯片的功率越来越小，我们将它植入到物体中去，比如说机器设备等。随着这种植入，我们可以快速感知在生产中的运行数据。

第二，有了我们对外部物理世界数据的感知，就会产生大量外部数据的获取，这就产生了大数据的概念和应用。其实最早的大数据技术是谷歌公司为了能够给大家提供网页搜索而建立，而在工业领域的应用，如何发掘数据里面蕴含的信息，通过数据来提升我们对工业流程中的工艺参数掌握。随着十几年的发展，云计算已经到了非常普及的程度，随着阿里巴巴等云服务的价格快速下降，使得我们工业企业有能力运用数据分析来提升生产效率。

还有就是数据传输技术的快速发展，从2G、3G、4G，到今天5G牌照的发放，数据大带宽、低延迟等都具有非常重要的意义。有了物联网的感知，有了对大数据的数据分析处理能力，以及云计算强大算力，使得人工智能这样一个很传统的技术又迸发出了新的活力。人工智能从诞生到现在已有40多年，如今能够再次被提起的重要原因，正是因为我们拥有海量的数据和海量的计算能力。

大家知道，人工智能这一轮兴起的原因是阿尔法狗下围棋的能力，在海量计算加大规模棋谱扫描的技术基础上，计算机能够打败我们人类的顶级围棋高手。如果我们拥有大量数据、智能算法、和强大的算力，在一个相对封闭的领域中，机器会超越人的智力，发展成为智能化系统，这将深刻改变人类社会，我们也相信这样的人工智能技术也定会对社会发生巨大的改变。

由于在物联网、大数据、云计算和人工智能技术兴起，美国2012年提出先进制造业伙伴计划，美国有很多领先的公司都是这个计划的合作伙伴。2013年德国人在汉诺威国际工业博览会上提出了工业4.0的计划，之后在2014我国产生了两个概念的快速迭代，互联网+和+互联网。在2015年5月8日，我国又提出了两化融合，发布了《中国制造2025》国家战略。

我们回顾一下四次工业革命，第一次和第二次工业工业革命，以蒸汽机和电机的广泛应用，大大拓展了人的体力边界。第三次工业革命从美国发明大规模集成电路开始，自动化控制和计算机体系广泛应用，大幅度减轻了人们对工业现场的复杂度和繁忙度。而这次的工业革命很重要的一点就是把自动化系统中的静态知识库变成在线学习的动态知识库。这是工业4.0最典型的特质，它解决的是人们对工艺控制的决策问题。

那为什么我们国家没有延续美国所说的先进制造业伙伴计划，也没有延续德国所说的工业4.0。这是由我们国家工业基本属性决定的。我国工业主要有两大问题，第一个生产线的问题，机器设备和工艺传的数据不完整，加上数据利用率很低，而在现在的工业市场过程中，我们往往还是依赖工艺专家的经验去做调整。第二个是中国工业进入信息化之后，形成了大量的数据孤岛，这些数据分别来自不同的软件系统，数据孤岛阻碍了整个生产过程智能化的进度，这是我们所面临的两大核心问题。

自从2015年5月8日发布《中国制造2025》战略以来，我国各个省市都陆续出台了本地企业智能化的驱动政策。我国智能制造战略主要是在两个层面的深度融合，一个是工业，另一个就是信息化。对于工业，我们有机器设备运行数据，工艺流程，和生产模式；对于信息化，我们有底层物联网的感知数据，对工艺处理的算法，和云计算。工业化和信息化结合的程度不同，或者是结合的方式不同，就造成了工业互联网的商业模式不同。

从工信部统计的数据来看，2018年我国大概有1800多个工业互联网平台，其中主要涉及五大模式。第一个就是做工业数据加互联的设备监控，这个平台引入以后，就诞生了面向工业、机器设备运行的远程监测维护。这个目前是应用最多的。第二个是产业互联网，把供应链数据互联网化，它会对很多产业的供应链优化带来很大提升。第三个模式是把工艺流程数字化，用大数据分析和人工智能的方法实现在线工艺优化，提质增效，节能降耗。还有一种就是数字化工厂，让工厂实现数字化的运营。还有一个就是协同制造，一个厂区里面的机器设备不够用，能不能和周边同类型工厂生产协同，这个模式在国内目前还不是特别成熟。

不管是哪种模式，由于工业互联网平台所面向的都是生产型企业或工业型企业，评价工业互联网平台的主要标准就是要看其能不能为企业提质增效，节能降耗。

工业互联网平台在工业企业中的运用主要有三个场景，第一个场景就是在生产中的应用。第二类就是对企业的数据管理和决策优化，我们可以通过大数据分析的方法，告诉企业运营管理者企业实时运行状况，让他的决策变成一个基于数据的智慧化决策。第三个就是全产业链的资源优化配置与协同，从生产运营和产业协同等方面发挥作用。

屏幕左边展示的是智能制造体系的三个维度，从功能上来讲可以分成很多个小方格，每一个小方格都是一个可以在工业上应用的点。工业生产主要分为两大类，其中包括离散制造业和流程制造业。对离散制造业来讲，工业互联网的价值重点在于智能化管理，对流程制造业来说，工业互联网的价值重点在于工艺的控制。这是两个不同的侧重点。

我们刚刚讲的都是工业互联网比较宏观的概念，下面我们看一下工业互联网到底在产业领域是怎么运用的，运用的效果如何，我们简单做一个分享。

首先是在热电能源行业，这也是全应科技非常专注的一个产业。

我国的能源基本面为煤多、油少、气少。二次能源中煤占比59%，我们用的热、电能源59%是由煤燃烧产生的。那么就带来了几个问题，第一个问题就是我国的环境污染问题，二氧化碳排放量世界第一，我们怎么才能在能源安全危险的形式下，能够继续成长呢？我们如何能够发挥好自己的能源优势？我们能不能把煤炭变成清洁能源，把发电，制热过程变成一个清洁化的过程，减少污染物的排放呢？

我国现在的工业企业运行，都需要水、电、汽、油四大能源，比如冶金、能源生产，食品加工业，橡胶轮胎制造等很多行业都需要热蒸汽。我国现在是全世界最大的用热国家，热能生产中，燃煤热电占了48%，燃煤锅炉房占33%，天燃气占比12%，其它绿色能源总共占比不到10%。而随着GDP的增长，我国用热用电的总量还在快速增长。由于热能无法长距离传输，无法集中化生产，所以我国热电企业的数量多，分布非常广泛，污染大。

如何才能让我国的热能热电行业转型升级呢？第一就是燃烧清洁化，第二就是锅炉效率提升，我国锅炉的设计能力和制造能力都要提升，但最后的难点则在于热工运行的智能化。这三个是我们目前主要的策略方向。

在热能热电领域，现在全国的普遍形式就是都有DCS控制系统，参数的设定靠人工来给的，这对人提出了很高的技术要求。第二个原因是由于传统控制技术带来的问题，传统的PID控制技术在流程性工业应用广泛，约占90%。PID控制系统就是一个反馈控制模式。PID反馈控制的特点，第一是很简单，第二是不依赖数学模型，通过误差来控制，广泛用于工业过程控制中。在热能热电生产领域，从煤燃烧把水加热成蒸汽，通过管道输送给用户，是一个大延迟的过程，这使得传统的PID控制很难发挥出优势来。

所以大家看到，我们的热能生产过程具有非线性、强耦合、大延迟的特点。

第三个问题，就是我们的生产过程是动态变化的，包括燃煤、传感器仪器仪表等。动态的系统用一个静态的控制系统去控制，是无法取得良好的效果。这就是所面临的一个挑战。

用人工操盘控制加上传统的DCS控制器，使得生产过程大幅度波动。这些波动导致一个问题，就是端到端能效降低，和理论最有能效还有15%的差距，这需要靠各个参数精细化控制来提升。我们构建一个工业互联网云计算平台，把热能的生产过程中的关键数据，管网运行数据，用户的用能数据全部提取出来，用计算机构建数字孪生模型，实时找出最佳的控制点，再反向控制系统的运行。工业机理和专家知识是传统DCS控制用到的两个知识点。大量的数据被存储起来，但是从来没有人去分析数据。除非有故障，返回去诊断的时候才会看数据，数据并没有发挥更多价值。如何把工业机理、专家知识、数据建模、机器学习深度融合，这是目前工业互联网所面临的难度。

这是一个热能生产企业每秒钟所产生的数据，利用数据来构建一系列的数据孪生模型，从能源消费、水、气、风、煤、烟等全部构建数字模型，由工业现场数据驱动学习，才能应用于工艺准确控制。如果我们要控制锅炉，我们需要构建一系列数据模型，热能的生产需要满足末端用户的用热用电的需求。通过用户能源消耗数字画像来预测未来用户5-10分钟的需求变化，通过人工智能找到最优控制点，完成DCS设置，就可以实现整个工艺的高效平稳运行。

除了热源优化和管网平衡优化，还要为热电企业提供一组生产管理智能化APP。而热电生产最关注的的是生产安全。怎么让安全变得更好？我们对重要安全指标实时的抓取和预测，对企业的运营数据进行智能化的分析。

除此之外，我们还可以实现把企业里面分散在不同区域的数据进行统一整合。如果是集团性的企业，我们还可以进行集中化运营管理。

在这个能源工业互联网时代，我们未来将在火力发电，水泥等高耗能流程工业中应用数据智能技术，都将会取得良好的节能降耗、提质增效、保卫蓝天的功效。感谢大家的聆听，谢谢。

夏建涛 上海全应科技有限公司董事长兼CEO