高炉人工智能控制系统(人工智能是由机器和智能控制系统)

 

智能化是当代汽车产业正在兴起的脑化革命的一股热潮，它是科技革命和知识革命的先导力量。其中，专家系统（Expert control）作为智能化领域的一个分支，已经被应用于研发领域，是人工智能促使知识取得重大突破的实用领域之一，我国汽车行业也需要加以重视。

01 专家系统是人工智能的分支

1．什么是专家系统

专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量某专业领域专家的经验和知识，经计算机处置，能模拟人类专家的决策过程，并提供解决某领域现实问题的方法。建立一个专家系统的过程称为知识工程，即先组织大量某些领域专家进行特殊形式的交流合作，对相关问题进行收集、查询、求解和分析，以形成策略和经验。也就是说，把专业人士所擅长的能力和知识，通过计算机程序处理，从而形成专业化的计算机语言和工具，最终为用户服务。它包括知识的获取、知识的表达、知识的运用这三大要素。

当前，专家系统的基本结构如下：一是数据库，用来存储事实、证据、假设和目标等数据，包括来自专家的经验参数变化及阈值、实验总结出的经验方法等；二是规则库，包括专家提供的规则、典型的描述、介绍知识使用的方法，也就是用自然的方法处理复杂问题时，数据运行的函数及应用时系统的监控和诊断等规则；三是推理机，用来决定所应用规则的先后顺序，关注预测控制方案能否真正适合所需解决的问题；四是人机接口，包括解决用户询问的用户接口和更新知识库的规则修改及编辑，以进一步提升系统的整体应用水平。

2．构建良好的专家系统需解决相关难点

专家系统能汇集和集成多领域专家的知识和经验以及他们协作解决重大问题的能力，具有渊博的知识、丰富的经验和强大的工作能力。随着技术的发展和进步，现代化的专家系统具备高性能、启发性、准确性、全面性、实用性等特点。

不过，开发和构建优秀的专家系统还有不少难点，为此需要做好以下主要工作。一是建设一支高水平的专家和人才队伍，确保专家的知识有足够的广度和深度；二是系统具有良好的符号处理能力，能快速准确地传递相关领域的信息和知识，并进行高效处理和推理；三是具有高度求解能力，要使专家系统更符合求解事物的规则，应该预先设置好专门领域、各种问题和知识难度，其推理要有深度，能适应和处理事物在不断变化及不确定性中的解题能力；四是具有较完备的解释功能，比如能完成为什么要这样做、这么做有什么好处、它能达到什么目标等解释，通过设置大量独立的信息模块，结合人工智能，提升系统的应用水平；五是要进一步建设中间数据库，即黑板模型建设，其重点是在动态情况下更好地保证专家系统有效工作，也叫动态知识库建设。值得一提的是，专家系统工程软件的中间件开发是一项知识密集和人才密集型工作，需要对其不断升级，要防止出现软件危机问题。所谓的软件危机，就是落后的软件生产方式无法满足迅速增长的计算机软件需求，从而导致软件开发与维护过程中出现一系列严重问题。如果不及时更新升级，就会影响专家系统工作的准确性和有效性。

3．专家系统的演进过程

专家系统是一门软科学，美国、日本、德国等发达国家都在积极研发推行专家系统，我国在部分行业和领域也有研发应用。比如从上世纪90年代开始，武钢、本钢、昆钢、宝钢等钢铁企业引进芬兰高炉专家系统，开发人工智能高炉冶炼专家系统，应用于钢铁领域。

互联网小常识：对称加密技术使用相同的密钥对信息进行加密与解密，因此又被称为密钥密码学。当网络中有N个用户相互之间进行加密通信，则需要有N*(N-1)个密钥。数据加密标准DES是典型的对称加密算法，采用64位密钥长度，其中8位用于奇偶校验，用户可以使用其余的56位。

专家系统的发展在全球已有约60年历史，其演进已经历3个时代，目前正向第四个时代迈进。

一是初创期。世界上最早的专家系统是DENDRAL，由美国斯坦福大学的费根鲍姆教授于1965年开发，这是一个化学专家系统，能根据化合物的分子式和质谱数据推断化合物的分子结构。当时主要运用逻辑学和模拟心理学等通用性学科知识，确立专家系统求解程序，不过在体系结构的完整性上还有缺陷，解决实际问题的能力不足，属于初期开发时代。

二是成熟期，约在上世纪80年代初。经过近20年的发展，专家系统在诸多专业领域都有所进展，除了应用于物理学、化学、数学等基础学科，在医学、农业、气象、军事、工程技术、空间技术和部分制造业上也取得了成果。不过，在各领域的推进速度并不一致，总体处于启发性应用时代。当时的专家系统主要应用于某些单一学科，在结构完整性和可移植性方面有突破，而且在人机接口、解释机制、知识获取技术、不确定性推理、增强专家系统的知识表达和处理方法上都有很大改进，因而能渗透到社会各相关领域。不过这一时期，专家系统在汽车领域没有明显进展。

三是协同期。进入21世纪以来，随着科技的发展，网络以及计算机硬软件的快速升级，人类社会进入数字化发展时代，专家系统也不断发展，成为人工智能较为活跃的学科之一。这一时期，专家系统开始转入微观层面，助推高新科技的推广应用，主要采用计算机协同设计方法，达到集成化应用效能，通过专业化产品建模，优化产品设计和质量。共享、协同、动态的方式，为专家系统微型化提供了平台，使其在石墨烯、纳米技术、超导技术、激光技术、虚拟现实技术、量子通信、5G推广等方面都起到了助推器的作用。

四是内生期。这是当前和未来正在研发中的一种生态型专家系统模式，主要以微机模拟融合控制为主线，推动专家系统和神经网络、耗散结构论、混沌学、模糊控制等智能系统之间协同发展，从而提升人工智能的综合性和应用性，加强自组织、自学习的能力，很多专项趋于类脑行为。这种新型的内生性专家系统也叫泛化专家系统，有助于推动经济高质量发展。

互联网小常识：服务器的性能主要表现在：运算处理能力、磁盘访问能力、高可用性、数据吞吐能力、可管理性与可扩展性。

02 汽车行业已开始应用专家系统

目前，汽车领域已经开始应用专家系统，笔者想介绍几个案例。比如汽车空调。当前有的车辆已实现分区域温度控制，还有的企业正在设计和试验个性化分布式人区分离空调。也就是当车内有不同驾乘者时，车上配装的高级传感器和电子执行系统，能够对每个人的皮肤进行测定，然后得出应该提供什么样的温度和出风量，从而保证每一位驾乘者都感到舒适。这种分布式装置就是汽车空调专家系统。

再如悬架系统，专家系统也应用于悬架设计。当前有的轿车使用空气弹簧悬架，并配备智能电控和空压机系统。当车辆在山路或凹凸不平的路面行驶时，空气悬架系统会把车辆底盘升高，以适应路面的驾驶要求；当在高速公路行驶时，空气悬架会尽可能降低底盘，以减少空气阻力，提升安全性。

笔者还曾在福特公司看到过一套智能座驾，在座椅内有10多个微型电机和空压机。系统会对驾驶者进行人体工程的测定，并对各项设置进行相应的调节，使驾驶者处于最舒适的驾车状态；当换人驾驶时，则可以重新测定，根据新驾驶者的人体工程状况进行调节。这也是应用了专家系统。

此外，专家系统还可应用于车辆自动转向和自动刹车系统，提高行车安全性。比如，自动转向应用专家系统与神经网络智能控制系统，能够通过模式辨识驾驶员错误的转向行为，实现智能化替代，使汽车行驶方向保持正确。专家系统有纠错行为，当识别到驾驶者误将油门踩成刹车后，专家系统和神经网络自适应控制器能够应用车辆反馈动态制动特性转换，将油门踏板即时转换为制动踏板，实现车辆减速或刹车，从而减少交通事故。

笔者曾在美国密歇根大学看到有一个团队专门研究防止车辆侧面撞击的软件，美国通用汽车购买了这项专利，并且在产品研究时应用数字化的KBE技术。KBE结合了知识程序和工程设计程序，具有开放性和可扩展性，属于专家系统的范畴。值得一提的是，在美国硅谷、底特律等地，有众多软件工程小微型企业，进行科技创新。笔者认为，我国也应该支持专业化的小微型软件工程企业发展，集中攻关某些难题，以满足汽车产业多层次、专业化需求。这类微小型企业的蓬勃发展，能给汽车产业原始创新提供活力和动能。

03 专家系统在汽车产业的应用要点面结合

笔者认为，专家系统在汽车产业的应用，可以概括为一片森林和一个树根。

所谓一片森林，是指汽车产业的各个领域，包括设计、研发、试验、规划、监督、预测、维护等方面都可以一揽子推行，根据各自的需求，把研发应用专家系统，特别是泛专家系统的工作搞起来。汽车业正处于大变革时代，科技创新和模式创新层出不穷，我们要设立综合性和专业性的专家系统智库，使各领域专家的知识和经验得到总结提炼及应用，来服务汽车产业，推动产业高质量发展。

所谓一个树根，是指在汽车核心零部件领域，更要重视专家系统的应用，以突破技术瓶颈。支撑参天大树茁壮成长之本是地下粗壮的树根，根深则树茂，根腐则树枯。美国、日本、德国的汽车产业之所以发达，是因为有强大的零部件产业作支撑。如果把一款成熟的车比作大树，那么它的根就是构成这款车的成千上万种零部件，尤其是核心零部件。对于自动驾驶汽车来说，其四大核心技术是环境感知、精准定位、路径规划与线控执行；对于电动汽车来说，其核心技术是三电，即电池、电机、电控；对于车联网汽车来说，软件设计应用是核心技术。当前，我国在汽车芯片、功率半导体、传感器等方面，绝大部分还依靠进口。关键核心技术是要不来、买不来、讨不来的，要想不被卡脖子，就得依靠自主研发，专家系统的应用能够有效助力技术突破。

总之，专家系统在汽车产业的推广，要点面结合，做到面上广泛、点上深化，这样才能收获更多成果，推动产业转型升级。

（作者陈光祖系中国汽车工业咨询委员会委员）

文：陈光祖 编辑：李卿 版式：王琨

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