谈自动化和智能化在方法论层面的异同 - 广州国际工业自动化技术及装备展

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现在人们常说，自动化是智能化的基础，自动化也是智能化的一个发展阶段。那么，自动化和智能化究竟有什么不同？它们是什么关系呢？

首先，在讲或在做自动化的时候，我们实际上是说改变一个变量（专业上叫操纵变量）去影响另外一个目标变量（专业叫被控变量）。特别注意，我们这里有一个根本性的假设条件，就是这两个变量之间存在“因果”关系。只有具有因果关系的变量集合，才能构成自动控制系统，我们专业里叫“控制回路”。没有因果关系或者因果关系很弱的变量之间，是不能设计成自动化系统的。

在现实生产装置上，这种基于一对一因果关系而构成的控制回路，是最基本的自动化系统。用PID（比例+积分+微分）控制器就基本能解决这类变量的自控问题。实际工业系统中，很多的因果关系牵扯着不止一对变量，因果关系有可能是一对多、多对一、多对多。这种场景就要用一些能同时处理和协调多变量问题的控制方法，这就是所谓的先进过程控制，也叫APC或MPC等等。

我们现在面对的都是大规模的生产系统，变量很多，关系也很复杂。更多的情况是，他们互相之间的因果关系并不是那么明显和简单。比方说我们要控制一个高分子产品的质量，它的影响因素除了直接的有显著影响的变量之外，它还取决于原料的性质、催化剂的性质、甚至天气温度和大气湿度，这些因素都是难以测量，或者是只能用间接的变量去表征，这需要同时用很多的变量才能建立因果关系，这种因果关系对于具体的任何一个变量来讲都是非常小的，甚至能和那个变量的噪声在一个数量级，这样我们就不能说它有很明确的传统意义上的因果关系了。如果按传统的因果变量方法去设计这类系统的自动化，就会遇到非常大的困难，设计出来的系统也不可能有效工作。处理这一类系统的控制问题，需要用概率和统计的思想方法，比如现在常用的随机过程理论、数据挖掘算法、机器学习算法等等。

举例来说，一个典型的石化生产装置，它的测量点大约有1万多个，就是有一万多个变量，具有明显的因果关系的变量有多少呢？基本数大约10%而已，另外90%的变量的因果关系是很难明显表达的。这些因果关系往往是很多的变量形成的一种概率化行为，而不是一种单一的或者是有限几个这种因果关系的简单组合。因为变量很多，用传统的回路控制显然是不够的，就是先进过程控制APC系统也不够。因为这些传统控制手段是对确定性系统有效，要事先确定因果关系，这在实际当中很难在大范围满足这种条件。

现在发展很快的数据挖掘技术，或者是叫机器学习算法处理这种问题就表显出了极大的优越性。机器学习或数据挖掘算法，可以挖掘出众多变量所呈现出的一种在某种概率意义上的多变量集合效应，它表达出来的结果不是传统意义上的确定性因果关系，而是一种用更接近人类思维方式、具有模糊性和非量化描述方式，从而完成对系统规律的刻画和控制。以这种因果关系非明确的、甚至是模糊或者概率的概念，影响到我们的管理和思维习惯、影响到我们的行为、影响到我们看问题处理问题的角度，这就是人工智能对我们生产制造最深远的影响。

综上所述，自动化和智能化是不同的技术发展阶段，更进一步地，我们甚至可以说它处理的对象具有不同的假定前提条件，前者是把世界假定成比较简单的、可以用因果关系来描述的，而现实世界是一种模糊的和不确定性的、是一种概率性的因果体系，这就需要用先进的数字化的方法和技术手段、用数据挖掘算法、用人工智能的体系去解决问题。我想，这就是自动化和智能化在方法论层面上的异同点吧。

文章来源：今日头条

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