李伯虎：支持數字孿生、數字化、網絡化、雲化、智慧化模式的謀生手段

　　國際在線消息：1月8日，中國軟體産業最具影響力盛會——“2020中國軟體産業年會”在北京國家會議中心舉行。本次年會將探討在當前智慧化引領、數字化轉型背景下如何充分發揮軟體驅動下的數字變革，推動經濟發展的品質變革、效率變革和動力變革，以及工程教育計算機類專業認證發展趨勢等重大問題；探索軟體的進步和發展如何提升雲計算、大數據、人工智能、區塊鏈等新技術、新模式、新業態演進，以及如何為經濟發展不斷注入新動能等眾多焦點問題。

　　大會現場，中國工程院院士李伯虎發表題為“‘智慧+’時代的建模與倣真技術研究”的精彩演講。

　　以下為現場實錄全文：

　　各位領導、各位專家、各位代表大家好！

　　前面兩位領導，兩位院士、一位企業家兼專家都做了非常精彩的報告，高屋建瓴、深受啟發。

　　我的報告比較具體的，因為軟體定義時代少不了建模倣真技術，我的發言題目是“智慧+”時代的建模與倣真技術研究。

　　這是在倣真學會30週年的一個報告，這麼多人就是我們團隊這幾年的成果，我想從這四個方面給大家作一個彙報。

　　首先什麼叫倣真，倣真科學技術以我們學會的定義：以建模倣真理論為基礎，以計算機系統效應設備和倣真器為工具，根據研究的目標建立並運行模型對研究對象進行認識和改造的一門綜合交叉性的學科。今天的報告，對我們倣真的技術體系的內涵提出了挑戰，並且給我們開創了創新和發展的機遇。

　　倣真技術三個方面，一個倣真建模，第二個倣真系統和製成技術，第三個應用工程技術。首先，用三分鐘的時間介紹一下我們認識的“智慧+”時代。

　　大家知道1956年人工智能提出，以後經歷了50-70年代的第一次浪潮，70-90年代的第二次浪潮，現在第三次浪潮，主要的推動力就是重大變革的信息新環境。第二，快速信息新技術，特別是大數據的涌現和處理技術的發展，高性能計算能力的提出，以及深度學習為代表的人工智能的突破。然後第三個動力就是人類社會發展的需求，出了很多典型的成果。

　　我們在2017年國家發佈了《中國新一代人工智能發展規劃》裏面就提出了現在進入新的時代，新的人工智能定義就是剛才我講的，基於新的信息環境、新的技術和新的發展目標的一類人工智能。而且提出了五個趨勢，包括大數據的智慧，基於網絡群體智慧，人機和腦機交互的導向的混合智慧，跨媒體的推理智慧和自主的無人系統等等。

　　裏面特別提出了新一代人工智能技術的整體推進正引發建設突破，推動經濟社會各個領域從數據化、網絡化向智慧化的加速推進。因此我們認為這就是所謂的“智慧+”時代的解讀，就是“智慧+”時代到了。根據時代新的發展理念以及這個時代確立的新技術深度融合的綜合性技術，特別是是新的互聯網、新的信息通信、新的人工智能技術快速發展和應用領域新技術的快速融合，正引發人類社會、國民經濟、國家安全等領域，模式手段重大的變革，構成一類新的人工智能系統，這個就是我們理解的“智慧+”時代的到來。

　　實際上講一下新型的人工智能系統，實際上就是以新型的互聯網網絡和組合為基礎，在新一代人工智能的引領下，借助新型的信息通信科技學、新一代智慧科技技術和新運用領域的新技術三類技術深度融合數字化、網絡化、雲化、智慧化技術為工具，把人、機、物、環境信息，就是人、信息空間、物理空間裏面的幾個要素智慧連在一起提供智慧資源和能力的隨時隨地的按需服務這樣一種新的融合技術，這個就是我們理解的體系架構。

　　這個體系架構可以用到製造，新型的智慧製造系統，用到智慧城市，就形成了新型的智慧城市系統。

　　下面我要講一下，新的建模倣真技術是怎麼回事呢？就是這樣新型的人工智能系統，全生命週期活動對我們的倣真建模理論和方法，倣真系統和支撐技術和倣真運用工程技術這三個方面提出了嚴峻的挑戰。

　　那麼，我們就提出所謂“智慧+”時代新的建模倣真是指什麼？就是現代建模倣真技術和新一代的人工智能技術，新的信息通訊技術新應用領域的新技術深度融合，以各類的大數據資源，高性能計算能力，智慧模型演算法為基礎，提升新興的人工智能的系統建模，倣真優化運行和結果風險處理等整體智慧化水準為目標的一類新的建模倣真技術，這個就是我們的定義。

　　下面我就要簡單介紹一下目前在三個方面我們有一些什麼新的研究內容，並且初步有一些實踐。

　　首先講講建模倣真，這個裏麵包括非機理和機理的兩類：非機理的智慧時代，根據新的人工智能系統，第一類就是基於知識圖譜的認知倣真演算法。本質上是一種語義網絡，根據知識獲取、知識建模、知識融合、知識推理這四個階段已經通過語音計算、路徑計算、統計計算、關係分析、群體分析等等搞出各類數據上的一個知識體系。本團隊提出基於本體的知識網絡的建模系統，因為時間關係我就不展開了。

　　第二個基於大數據智慧建模。過去，我們就倣真的時候，偏微方程、代數方程，現在這個系統太複雜了，根本沒有辦法機理，因此需要海量的數據對不同機理的智慧系統進行倣真這樣的方法，這裡麵包括基於數據神經網絡的訓練和建模以及數據積累的建模等等。我們也作出了一個基於改進的最新數據積累的一個演算法。

　　第三個深度學習的倣真建模。什麼意思？通過採集利用大數據，具有階梯結構，模擬人腦進行學習進化的神經網絡在計算領域實行智慧系統的倣真建模，這個就是建模的過程，這個就是我們提出的一種混合神經元的網絡模型。

　　第四種基於談話學識。也就是用於描述解決智慧體在和環境交互過程中通過學習的網絡達成回報最大化或者實現特定目標的建模問題，這個就是第四類。

　　再有就是機理建模本身也有很多新的問題。首先一個定性定量混合系統的建模，這個就要系統頂層並且面向下面的子領域怎麼描述，以及介面怎麼建模，以及各種資源定性、定量混合時間的五種推行機制，我們也做了這方面的研究，這個結果因為時間關係不説了。

　　第二個各種各樣零散的聯繫的定性的混合結構系統怎麼統一建模，因此這個裏面提出了所謂基於聯盟模型方向的建模方法。第三，變結構系統。這個系統模型的內容運行過程中要變，端口要變，連接要變，因此帶來很多新的問題，我們也做了這個工作。這個裏面比較人家的建模方法，我們在便攜性和動態結構方面都有很大的特點。

　　第二大類就是支撐技術。支撐技術裏面實際上要仔細想起來有六個方面的：第一個基於機器學習的倣真試驗方法。第二個跨媒體智慧的可視化方法；第三個就是前面幾位專家提出來智慧倣真雲和邊緣倣真雲，這個裏面對現有已有倣真雲的新的突破。為了達到這個目的需要體系架構要變，需要搞智慧雲倣真、邊緣倣真雲的倣真資源怎麼接入的技術以及基於容器的倣真資源的虛擬化技術，基於微服務的調動和遷移技術，以及高性能的Real-time的技術以及智慧語音倣真的平臺技術等等。

　　第二個就是倣真語言，現在我們叫面向過程的語言，C語言以及並行的編程來變。那麼現在這個就是對一般的用戶就很困難，現在倣真語言就是面向問題的，模型的描述和原來提任務書的模型描述是一致的，為此我們需要研究它的語言架構，研究模型描述的語言，以及搞智慧的變異並行的框架。

　　同時，在全生命週期在搞，每一個階段都有倣真的問題，因此提出一個支持全生命週期的統一的倣真系統。基於上面講的，我們搞了一個智慧的高性能的倣真計算機。

　　這個倣真計算機實際上就是融合了新型的計算機科學技術，現代的建模倣真技術，超級計算機的計算機系統技術和人工智能四類技術，以優化建模倣真結構為整體目標的這樣的初步的成果。這個成整體果支撐軟體、硬體，在應用方面都有很多的優點。解決了它的總體架構、硬體體系架構、軟體體系架構、應用模式以及並行倣真的引擎以及任務並行方法以及高性能的CPS介面以及我們搞了一個基於大數據人工職能數據的專用加速鍵以及和曙光合作自主可控的基礎硬體和軟體等等。

　　這個創新點兩類用戶：可以高端也可以海量的，同時這個倣真可以不同模型，虛擬的，實裝的都可以。同時的話我們剛才講了，這裡面有萬眾互聯的一個介面軟體，有四接並行的一個引擎技術以及倣真語音和邊緣倣真語音的協同的倣真優化技術和基於大數據智慧的VVA和實驗室幾何機構可視化的技術等等。

　　第六個支撐系統為複雜産品虛擬樣機工程。以航天為例，系統客戶需求複雜，組成複雜系統，産品技術複雜，研製過程複雜、試驗維護複雜、項目管理複雜、工作環境複雜。因此，這裡面必須要研究複雜産品的虛擬機的智慧的工程來維持這個裏面需要解決多階段統一建模的方法。綜合決策和倣真的評估機制，綜合管理和預測的方法以及多學科的虛擬樣機的工程平臺。這個就是我講的第二部分，有六個方面對我們提出新的研究內容，並且我們已經做了初步的實現。

　　最後一個就是倣真時代新的應用系統，這個裏面有三個：第一個倣真不能倣假，所以一次倣真模型Verification、Validation、Accreditation校核、驗證、確認是非常重要的。我們的觀點要全生命週期要進行VV&A，全系統VV&A，層次化的VV&A、管理全方位的VV&A。因此我們研究了哈工大他們團隊研究的，在不並行的計算機上的VV&A工具轉到並行計算機上實現。

　　還有一個問題，倣真試驗結果的管理分析和評估也需要搞出智慧化。

　　最後一個，我們嵌入式系統，剛才前面幾位專家也講到了，嵌入式倣真模型怎麼進行校核，不影響它的實施運行的時候，這裡面有很多的學問我就不細講了。

　　剛才講的很熱鬧，實際上這個裏面有三類，我們提出來，在“智慧+”時代要搞軟體定義必須搞“智慧+”時代新的建模倣真技術和倣真系統技術和倣真應用工作技術，剛才我前面講的，而我這不是瞎吹的，我們這個裏面詳細都有初步的研究成果。

　　“智慧+”時代建模倣真技術應用的範例，我這裡舉了三個範例：

　　一個就是基於智慧數字孿生，數字虛擬製造。我們就是倣真技術、數字孿生技術我們搞了一個虛擬工廠，它對産線的佈局規劃，生産實施監控、智慧轉達風險和生産流程優化都起到很好的作用。這裡再舉一個例子，智慧製造裏面，這個是大製造，包括認證、設計到最後銷毀，這個基於數字孿生技術，基於大數據智慧風險挖掘技術，怎麼從數據到信息到知識到智慧進行處理大大提高了我們智慧風險效率和品質。

　　第二個基於數字孿生的智慧城市。智慧城市搞數字孿生必須要經過精準交互軟體定義智慧干預四個階段。而且它必須要從現狀孿生，到學習孿生、邏輯孿生到模式孿生發展的層次。我們在智慧新城的調控太湖管理，在智慧管網的管理，在智慧交通智慧水務都得到了比較好的。

　　最後一個例子要講的，不是我們自己説的，而是老外的，因為我們是航天的，不能來説。前面是國民經濟的，智慧城市、國計民生，下面國防。美國人先提出來基於數字孿生的數字工程。這個數字工程他認為是一個轉型升級，過去以文檔為中心的採辦流程，要轉變為動態以數字模型為中心的數字工程的生態系統來實現完成模型為中心謀事、做事、範式的一個各種的準備。因此他提出各種各樣需要使用的範例以及全部的要素。也就是説融合的前沿技術、新方法、人機交互，實現端對端的五端的基於模型為中心的一個數字製作。

　　最後想彙報一下下一步發展的意見建議。

　　根據我們團隊這幾年初步的實現，我們提出三點建議：

　　第一個“智慧+”時代的建模倣真技術是“智慧+”時代的建模和倣真的模式、手段和業態的變化，而且隨著時代的需求和技術不斷發展。因此要持續地研究建模和倣真的模式和手段、業態的新的發展，其中特別要支持數字孿生、數字化、網絡化、雲化、智慧化模式的謀生手段。軟體定義時代如果沒有這樣一個數字化、網絡化、雲化、智慧化、建模和倣真的模式手段和業態就是空談。

　　第二“智慧+”時代的建模倣真技術隨著時代的發展和技術的發展還在發展，所以既要技術應用産業協同創新體系的協同發展。這個發展路線應該持續堅持和發展創新驅動，問題導向、技術推動，其中特別要重視在新一代人工智能技術引領下，新的建模倣真技術，新的通訊技術、新的人工智能、新的應用領域跨界學術科學的深度融合。

　　最後，它的建模倣真技術發展當然需要全國全球開放合作和交流，同時要充分重視各個國家，各個領域和各個系統的特色、特點。我這是在倣真學會上的發言，當時也比較詳細的一個參考文獻，大家感興趣可以看，同時感謝我們團隊，也感謝大家的光臨，謝謝！

　　 （聲明：所有會議實錄均為現場速記整理，未經演講者審閱，國際在線登載此文出於傳遞更多信息之目的，並不意味著贊同其觀點或證實其描述。）