朱卫列在0全球数字价值峰会

9月17日，在0数字价值峰会（北京站）重点行业智能制造与集团数字化管控高峰论坛上，中国计算机用户协会工业互联网与大数据应用分会理事长朱卫列以《新一代智能制造（CPS）应用研究》为题，分享了他近期对于新一代智能系统CPS的应用研究。

业界早年就提出了CPS概念，近几年中国工程院又提出了HCPS的论述，并指出HCPS是“新一代智能制造”的核心技术。朱卫列认为，CPS的本质是通过采集工业大数据、实时计算、建立信息物理模型，以实现对工业系统及外部环境的自感知、自适应，再回到控制系统，实现对工业系统的动态、精准执行，解决生产制造环节中节能、绿色环保及安全问题。CPS的目的就是要取代人，帮助人类优化智能制造过程，所以他认为CPS才是未来，而不是HCPS。

朱卫列在演讲中分析了工业.0时代核心技术之一的自控系统的功能不足，分享了发电厂利用CPS技术，建立煤粉温度场等一系列复杂工业系统的信息物理模型的经验，提出了CPS与DCS的架构关系，对比了工业.0时代的DCS、PLC产品与工业4.0时代的CPS产品形态和核心技术差异。

以下为朱卫列演讲全文，略经钛媒体App编辑：

我的发言主题是《新一代智能制造（CPS）应用研究》。

CPS与信息物理模型的意义

分四个方面来讲。首先来看下CPS、HCPS的概念及产生的渊源。

年，中国工程院提出了新一代智能制造技术HCPS（人-信息-物理系统）概念，随后在HCPS主课题之外，发布了《流程工业智能优化制造分课题研究报告》，对流程型工业智能制造存在的技术难点以及HCPS架构等问题进行了阐释；0年4月，中国工程院又提出“新一代智能制造”的概念，并且提出了两个观点：

1.“新一代智能制造”是新一代工业革命的核心技术；

.“新一代智能制造”的技术机理是“人-信息-物理系统（HCPS）”。

由此，我们可以看出，中国工程院的观点是：HCPS将是从工业.0迈向新一代工业革命，即工业4.0的核心技术。

HCPS如何来的？显然是借用了CPS概念。CPS最早是年被NASA（美国国家航空航天局）提出来的。它的本质构建一套信息（Cyber）空间与物理（Physical）空间之间基于数据自动流动的状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的闭环赋能体系，解决生产制造、应用服务过程中的复杂性和不确定性问题，提高资源配置效率，实现资源优化。

我本人更支持CPS的概念，认为CPS才是工业4.0的未来，而不是HCPS。HCPS是在CPS之上加了H，就是人去辅助决策，或者通过人进行辅助控制，这一方面是对工业了解得不够深，没有看到工业的复杂性，并高估了人对复杂的工业系统的计算和分析能力；另一方面是对工业数据的采集、计算、反馈“频率”的重要性、一致性缺乏理解，早在HCPS概念提出之前，工业领域便开发过许多类似于HCPS的“专家辅助决策系统”，专家辅助决策系统出发点上是好的，但实际应用成功的案例非常少，系统验收后不久便会成为摆设，因为专家作为H不可能“实时在线”地进行辅助决策。因此，HCPS作为新一代智能制造的技术方向和核心技术该受到质疑的，HCPS应是走向CPS技术体系的过渡性技术方案，未来会逐步发展称为CPS。

反之，CPS的目的就是要取代人，新一代工业革命的目的是尽可能通过CPS等工业智能技术取代人的决策，用机器智能取代人的智能，所以说工业4.0的未来是CPS。

我后面的讲解将以CPS概念进行论述。

谈到工业4.0我们不得不回顾一下工业.0的核心代表技术之一DCS，DCS称为分散控制系统，在流程型工业中，特别是在电力、冶金、石化行业应用极其广泛，可以说DCS代表了工业.0时代的技术水平，它把工业制造水平由过去的机械化、电气化带到了自动化。然而，在迈向工业4.0的过程中，我们重新审视以DCS为代表的工业控制系统，我们发现它存在以下问题：

首先，控制系统的控制参数不能随着控制对象（工业系统）的变化而变化，也就是说不具有自适应功能。尽管科技界有许多关于自适应控制的研究，也有许多成果应用，但大型流程工业中没有自适应控制功能的系统还占主流。我们知道控制系统的设计是需要通过控制系统（控制器）去控制工业系统，然而我们的工业系统（由一系列工业设备组成）并不是一成不变的，在长期的运行过程中会出现磨损、老化，我们常常称为性能“劣化”，有些工业设备及执行机构甚至会出现卡涩、拒动等等现象。但是，对于工业系统的劣化，控制系统参数设置并不会随之调整：大多数情况下控制系统的参数设置是在工业系统投产前的调试阶段或工业系统大修之后调试设置好的，这样就造成了控制系统与工业系统之间的“脱节”，工业对象在逐步劣化，而控制参数不变，工业系统运行一段时间后，便会偏离最佳效率区域运行。

第二，无法有效感知工业系统外部环境变化，对外部环境变化缺乏适应性。工业系统的运行往往与外部环境密不可分，外部环境的微小变化，对系统的运行影响决不能忽视。然而传统的DCS系统很难感知到这种变化，无法进行有针对性的控制调整。比如燃煤电厂烧的煤，煤种成分经常性发生变化，对燃烧效率及机组运行效率均会产生影响，目前的控制系统很难感知并适应这种细微变化。

第三，控制系统在低工况运行时问题更多，使得工业系统在低工况运行时更加远离该工况下的最佳效率点。行业中往往给予了满负荷附近的工作点以更大的

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