李杰先生，美國辛辛那提大學(xué)特聘講座教授，美國國家科學(xué)基金會(NSF)智能維護系統(tǒng)研究中心(IMS)主任。自2000年起領(lǐng)導(dǎo)全球工業(yè)大數(shù)據(jù)分析與智能維護系統(tǒng)技術(shù)研發(fā)；2013年，他擔(dān)任美國白宮信息物理系統(tǒng)與美國挑戰(zhàn)項目顧問；2016年起，擔(dān)任美國麥肯錫全球顧問。

美國早在2006年就提出了Cyber-Physical System(CPS),也就是“網(wǎng)絡(luò)-實體系統(tǒng)”(又譯為“虛擬-實體系統(tǒng)”或“信息-物理系統(tǒng)”或“智能技術(shù)系統(tǒng)”等)的概念，并將此項技術(shù)體系作為新一代技術(shù)革命的突破點。同時，德國也提出工業(yè)4.0的核心技術(shù)是Cyber-Physical Production System(網(wǎng)絡(luò)-實體生產(chǎn)系統(tǒng))，也就是CPS技術(shù)在生產(chǎn)系統(tǒng)的應(yīng)用。

CPS的概念雖然看似很抽象，卻可以用日常生活常見事物來解釋。比如國內(nèi)使用的滴滴打車，就是在網(wǎng)絡(luò)端將乘客和出租車的地理位置聯(lián)系在一起，將乘客的請求推送給距離較近的出租車，滿足的是乘客對于出行的“按需服務(wù)”。 又比如，當(dāng)我們開車經(jīng)過一個路段時，GPS自動提醒我們前方路段道路顛簸請減速，使用的是許多其他車輛的經(jīng)驗和歷史數(shù)據(jù)，是自身的傳感所不能夠探測到的。所以在虛擬(Cyber)世界中我們每個人都有一個數(shù)字化鏡像(Digital Twin)，是我們現(xiàn)實生活的記錄和反映，這些數(shù)字化鏡像可以形成一個虛擬的社區(qū)，彼此共享信息和協(xié)同活動，進而對我們現(xiàn)實的生活進行對稱性的指導(dǎo)和輔助。

同樣地，任何產(chǎn)品也可以存在于虛擬和實體兩個世界，如何在虛擬世界中將實體的狀態(tài)以及實體之間的關(guān)系透明化，正是CPS技術(shù)誕生的目的和意義?；贑PS技術(shù)的應(yīng)用，使設(shè)備具備了自省性(對自身狀態(tài)變化的意識，self-aware)、自我預(yù)測(self-predict)、自我比較(self-compare)、和自我配置(self-configure)的能力。未來產(chǎn)品例如機床、汽車、飛機、船舶等都應(yīng)該會有實體與虛擬的價值結(jié)合，虛擬世界中的代表實體狀態(tài)和相互關(guān)系的模型和運算結(jié)果能夠更加精確地指導(dǎo)實體的行動，使實體的活動相互協(xié)同和優(yōu)化，實現(xiàn)價值更加高效、準確、和優(yōu)化的傳達。以CPS在船舶上的應(yīng)用為例，在實體世界中，船舶、海洋、環(huán)境、設(shè)備、和船員構(gòu)成了航行活動的主要要素，而在Cyber端可以建立這些要素的關(guān)聯(lián)模型。當(dāng)海洋的環(huán)境改變時，我們可以在Cyber端分析洋流變化對船舶能耗的影響，再動態(tài)優(yōu)化出當(dāng)前最佳的轉(zhuǎn)速航和航行姿態(tài)，使船舶時刻保持最經(jīng)濟的狀態(tài)航行。

從技術(shù)概念上講，CPS是什么?

CPS不是一個簡單的技術(shù)，而是一個具有清晰架構(gòu)和使用流程的技術(shù)體系，能夠?qū)崿F(xiàn)對數(shù)據(jù)進行收集、匯總、解析、排序、分析、預(yù)測、決策、分發(fā)的整個處理流程，能夠?qū)I(yè)數(shù)據(jù)進行流水線式的實時分析能力，并在分析過程中充分考慮機理邏輯、流程關(guān)系、活動目標(biāo)、商業(yè)活動等特征和要求，因此是工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中的智能化體系的核心。

這里給出以下幾個概念：

CPS的定義

Cyber-physicalSystem，在眾多翻譯中，我們認為較為合理的是“網(wǎng)絡(luò)-實體系統(tǒng)”，即：從實體空間對象、環(huán)境、活動大數(shù)據(jù)的采集、存儲、建模、分析、挖掘、評估、預(yù)測、優(yōu)化、協(xié)同，并與對象的設(shè)計、測試和運行性能表征相結(jié)合，產(chǎn)生與實體空間深度融合、實時交互、互相耦合、互相更新的網(wǎng)絡(luò)空間(包括機理空間、環(huán)境空間與群體空間的結(jié)合); 進而，通過自感知、自記憶、自認知、自決策、自重構(gòu)和智能支持促進工業(yè)資產(chǎn)的全面智能化。

CPS的內(nèi)涵

CPS實質(zhì)上是一種多維度的智能技術(shù)體系，以大數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)與海量計算為依托，通過核心的智能感知、分析、挖掘、評估、預(yù)測、優(yōu)化、協(xié)同等技術(shù)手段，將計算、通信、控制(Computing、Communication、Control，3C)有機融合與深度協(xié)作，做到涉及對象機理、環(huán)境、群體的網(wǎng)絡(luò)空間與實體空間的深度融合。

“實體空間”vs. “網(wǎng)絡(luò)空間”

實體空間是構(gòu)成真實世界的各類要素和活動個體，包括環(huán)境、設(shè)備、系統(tǒng)、集群、社區(qū)、人員活動等。而網(wǎng)絡(luò)空間是上述要素和個體的精確同步和建模，通過模型模擬個體之間和與環(huán)境之間的關(guān)系，記錄實體空間隨時間的變化，并可以對實體空間的活動進行模擬和預(yù)測。網(wǎng)絡(luò)空間的成長需要依靠實體空間活動所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，在CPS的自成長體系下，網(wǎng)絡(luò)空間的價值和能力將不斷得到提升。因此，實體空間和網(wǎng)絡(luò)空間的關(guān)系是相互指導(dǎo)和相互映射的關(guān)系。

CPS的特征

以CPS為核心的智能化體系，正是根據(jù)工業(yè)大數(shù)據(jù)環(huán)境中的分析和決策要求所設(shè)計的，其特征主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

1)智能的感知：從信息來源、采集方式、和管理方式上保證了數(shù)據(jù)的質(zhì)量和全面性，建立支持CPS上層建筑的數(shù)據(jù)環(huán)境基礎(chǔ)。

2)數(shù)據(jù)到信息的轉(zhuǎn)化：可以對數(shù)據(jù)進行特征提取、篩選、分類、和優(yōu)先級排列，保證了數(shù)據(jù)的可解讀性。

3)網(wǎng)絡(luò)的融合：將機理、環(huán)境與群體有機結(jié)合，構(gòu)建能夠指導(dǎo)實體空間的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，包括精確同步、關(guān)聯(lián)建模、變化記錄、分析預(yù)測等。

4)自我的認知：將機理模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動模型相結(jié)合，保證數(shù)據(jù)的解讀符合客觀的物理規(guī)律，并從機理上反映對象的狀態(tài)變化。同時結(jié)合數(shù)據(jù)可視化工具和決策優(yōu)化算法工具為用戶提供面向其活動目標(biāo)的決策支持。

5)自由的配置：根據(jù)活動目標(biāo)進行優(yōu)化，進而通過執(zhí)行優(yōu)化后的決策實現(xiàn)價值的應(yīng)用。

從技術(shù)上如何實現(xiàn)：CPS的5C構(gòu)架

根據(jù)CPS為達成智能化所應(yīng)該具有的特征，我們在這里給出一個在工業(yè)4.0環(huán)境下的CPS技術(shù)體系架構(gòu)，包括了5個層次的構(gòu)建模式：智能感知層(Connection)、信息挖掘?qū)?Conversion)、網(wǎng)絡(luò)層(Cyber)、認知層(Cognition)、和配置執(zhí)行層(Configuration)。

智能感知層(Smart Connection Level)

從機器或部件級，第一件事是如何以高效和可靠的方式采集數(shù)據(jù)。它可能包括一個本地代理(用于數(shù)據(jù)記錄、緩存和精簡)，并用來發(fā)送來自本地計算機系統(tǒng)數(shù)據(jù)到遠程中央服務(wù)器的通信協(xié)議?；诒娝苤氖`、自由通訊方式，包括ZigBee的藍牙、WiFi、UWB等，以前的研究已經(jīng)調(diào)查并設(shè)計堅固的工廠網(wǎng)絡(luò)方案來使機器系統(tǒng)更智能，因此，數(shù)據(jù)的透明性絕對是第一步。

數(shù)據(jù)到信息轉(zhuǎn)換層，也即是信息挖掘?qū)?Data-to-information Conversion Level)

在工業(yè)環(huán)境中，數(shù)據(jù)可能來自不同的資源，包括控制器、傳感器、制造系統(tǒng)(ERP，MES，SCM和CRM系統(tǒng))，維修記錄，等等。這些數(shù)據(jù)或信號代表所監(jiān)視機器的系統(tǒng)的狀況，但是，該數(shù)據(jù)必須被轉(zhuǎn)換成用于一個實際的應(yīng)用程序的有意義的信息，包括健康評估和故障診斷。

網(wǎng)絡(luò)-實體融合層，也即是網(wǎng)絡(luò)化的內(nèi)容管理(Cyber Level)

一旦我們能夠從機械系統(tǒng)收獲信息，如何利用它是下一個挑戰(zhàn)。從被監(jiān)控的系統(tǒng)中提取的信息可表示在該時間點的系統(tǒng)條件。如果它能夠與其他類似的機器或在不同的時間歷程的機器進行比較，用戶能夠更深入了解系統(tǒng)的變化和預(yù)測任務(wù)狀態(tài)。這就是所謂的網(wǎng)絡(luò)層，通過網(wǎng)絡(luò)化的內(nèi)容管理，建設(shè)對每一臺機器系統(tǒng)的一流的知識基礎(chǔ)。

自認知層，也即是識別與決策層(Cognition Level)

通過實施CPS的網(wǎng)絡(luò)層，它可以提供解決方案，以機器信號轉(zhuǎn)換為健康信息，并且還與其他實例進行比較。在認知層面上，機器本身應(yīng)該采取這種在線監(jiān)測系統(tǒng)的優(yōu)勢，以提前確診潛在的故障，并意識到其潛在的降解。根據(jù)歷史健康評估的適應(yīng)性學(xué)習(xí)，系統(tǒng)可以利用一些特定的預(yù)測算法來預(yù)測潛在的故障，并估計到達故障的一定程度的時間。

配置層，也既是重構(gòu)層(Configuration Level)

由于本機可以在網(wǎng)上追蹤其健康狀況，CPS可以提供早期故障檢測和發(fā)送健康監(jiān)測信息。此保養(yǎng)信息可以反饋給業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)，使操作員和工廠管理人員可以基于維護信息做出正確的決定。同時，機器本身可以減少機器故障的損失，并最終實現(xiàn)以彈性系統(tǒng)調(diào)整其工作負荷或制造時間表。

在這個架構(gòu)中，CPS從最底層的物理連接到數(shù)據(jù)至信息的轉(zhuǎn)化層，并通過增加先進的分析和彈性功能，最終實現(xiàn)所管理的系統(tǒng)自身的自我配置、自我調(diào)整、自我優(yōu)化的能力。

從CPS技術(shù)體系來看，核心在于以數(shù)據(jù)分析的能力創(chuàng)造新的價值，因此，這也決定了CPS技術(shù)的高可移植性、高通用性，應(yīng)用范圍可以涉及工廠車間、運輸系統(tǒng)、能源等各個行業(yè)。在這里我們提出以CPS為核心的數(shù)據(jù)創(chuàng)值體系的“二維”應(yīng)用戰(zhàn)略：

- 三個橫向的應(yīng)用基礎(chǔ)：一是平臺基礎(chǔ)，即智能數(shù)據(jù)收集與平臺運用;二是分析手段，即智能化的數(shù)據(jù)分析、管理、優(yōu)化工具與軟件應(yīng)用;三是商業(yè)模式內(nèi)核，即智能管理及服務(wù)體系的設(shè)計與應(yīng)用。

- 三個縱向的應(yīng)用擴展：一是基礎(chǔ)的部件級應(yīng)用，二是系統(tǒng)的裝備級應(yīng)用，三是成體系的應(yīng)用鏈設(shè)計。

CPS在制造業(yè)的應(yīng)用

分析CPS如何在制造系統(tǒng)中產(chǎn)生價值，我們首先要分析的是Physical和Cyber在制造業(yè)中分別代表什么，我認為，6M+6C的模式可以比較明確地闡述制造系統(tǒng)中Physical和Cyber的元素。

傳統(tǒng)的制造系統(tǒng)在前三次工業(yè)革命中主要在Physical的領(lǐng)域中進行改善和競爭，它包含了：

Material——材料，包括特性和功能等

Machine——機器，包括精度、自動化、和生產(chǎn)能力等

Methods——方法，包括工藝、效率、和產(chǎn)能等

Measurement——測量，包括六西格瑪、傳感器監(jiān)測等

Maintenance——維護，包括使用率、故障率、和運維成本等

傳統(tǒng)的制造業(yè)向智能化轉(zhuǎn)型的過程中，第六個M起到了至關(guān)重要的作用：

Modeling——數(shù)據(jù)和知識建模，包括監(jiān)測、預(yù)測、優(yōu)化和防范等。這也是打通Physical和Cyber的最重要連接。

未來的制造業(yè)產(chǎn)品一定是包含6M的，也就是，如何利用智能傳感與分析技術(shù)將5M過程中產(chǎn)生的工業(yè)數(shù)據(jù)連接并建立分析模型，即：企業(yè)即使不做材料也不做設(shè)備，依然可以通過使用數(shù)據(jù)、維護數(shù)據(jù)等的分析實現(xiàn)價值創(chuàng)造。數(shù)據(jù)能夠反映出來問題，比如功能特性、生產(chǎn)工藝等等5M會涉及的各方面問題，假如有一整套建模系統(tǒng)，能夠?qū)γ總€設(shè)備過去、當(dāng)前及未來性能進行完整的分析，那么這就能夠滲透全壽命周期的決策鏈與價值鏈，其能量可想而知。

隨著智能傳感器技術(shù)，如RFID技術(shù)的發(fā)展，收集數(shù)據(jù)已經(jīng)變得很簡單，但是仍然存在的問題是，這些器件及數(shù)據(jù)是否在正確時間、為正確的目的、提供給正確的人正確的信息?除非數(shù)據(jù)被處理后可為需要者提供內(nèi)容和意義，否則這些數(shù)據(jù)也是無用的。單純將傳感器連接到設(shè)備上或者將一臺設(shè)備與另一臺進行連接，是不會給用戶提供足以做出更好決策所需的信息的。

為了使傳感器、設(shè)備、群體乃至社區(qū)網(wǎng)絡(luò)等之間的聯(lián)接更有意義，到底該如何獲取并從數(shù)據(jù)分析中萃取洞察力和價值呢?這就離不開Cyber系統(tǒng)中的“6C”元素，即：

Connection——連接，涉及傳感器和網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)等;

Cloud——云，即在任何時間按需獲取的存儲和計算能力;

Cyber——虛擬網(wǎng)絡(luò)，包括模型與記憶等;

Content/Context——數(shù)據(jù)來源背景與內(nèi)容，包括相關(guān)性、含義、決策等;

Community——社群，包括交互、分享、協(xié)同等;

Customization——客制化，即個性化的服務(wù)與價值。

這些正是可以對工業(yè)4.0環(huán)境下的智能制造與智能使用系統(tǒng)模式開展進一步的強化說明。也就是說，現(xiàn)有的制造系統(tǒng)需要對制造設(shè)備本身的以及制造過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行更深入的分析，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成為能夠指導(dǎo)生產(chǎn)活動的信息，再利用信息產(chǎn)生優(yōu)化的決策和個性化的服務(wù)來創(chuàng)造價值。

如果用煎蛋模型來審視CPS與制造業(yè)的關(guān)系，那么以6M為核心要素的“Physical”部分就是蛋黃，是整個制造系統(tǒng)價值的基礎(chǔ)和載體。而以6C為核心要素的“Cyber”部分就是蛋白，是整個制造系統(tǒng)價值的創(chuàng)造和分發(fā)。利用CPS從生產(chǎn)活動的大數(shù)據(jù)中挖掘新的知識，實現(xiàn)無憂的透明化生產(chǎn)環(huán)境，是制造業(yè)未來的核心競爭力。

總而言之，整個CPS的5C體系所要傳遞的概念就是如何從工業(yè)大數(shù)據(jù)中創(chuàng)造面向客戶的價值過程。

首先，先進的傳感器技術(shù)、通信技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等等可以使得大量原始數(shù)據(jù)的獲取并非難事，然而，有了數(shù)據(jù)并不代表一定就能產(chǎn)生價值。一種是數(shù)據(jù)的利用程度，比如，很多運營型企業(yè)會存儲大量的設(shè)備使用數(shù)據(jù)，設(shè)備出現(xiàn)問題時才會查看當(dāng)時的數(shù)據(jù)是否出現(xiàn)了異常、并且只用于處理當(dāng)下的問題，這樣，大量的使用數(shù)據(jù)被浪費，實際上如果能通過一個統(tǒng)一的平臺分析、預(yù)測數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)，就可能避免不必要的問題或浪費;另一種是數(shù)據(jù)的可用程度，即有可能我們采集到的數(shù)據(jù)90%以上都是無用的數(shù)據(jù)，而技術(shù)人員需要花費大量時間進行數(shù)據(jù)處理，因此，這實際上對于感知數(shù)據(jù)的采集與存儲提出了新的要求。

第二，就算有了可利用的數(shù)據(jù)，也必須能夠轉(zhuǎn)化為有用的信息。這種信息的轉(zhuǎn)化，類似于人的記憶過程，即人之所以有記憶，并非單純感知到實體世界的數(shù)據(jù)存儲，或者是實體世界鏡像的映射，而是通過篩選、存儲、關(guān)聯(lián)、融合、索引、調(diào)用等形式將數(shù)據(jù)變?yōu)閷θ擞杏玫男畔?，這是人類思維與行為的基礎(chǔ)。因此，在CPS的框架下，能夠按照信息分析的頻度和重點重新進行自適應(yīng)的、動態(tài)的“數(shù)據(jù)-信息”轉(zhuǎn)換，并解決海量信息的持續(xù)存儲、多層挖掘、層次化聚類調(diào)用，進而達成數(shù)據(jù)到信息的智能篩選、存儲、融合、關(guān)聯(lián)、調(diào)用，才是有效的信息提取過程。

第三，就是如何能夠從信息當(dāng)中產(chǎn)生價值。單一信息源產(chǎn)生單一價值，這是過去的概念;如今的工業(yè)4.0時代需要解決的核心問題是，關(guān)注實時的動態(tài)過程中，以多源數(shù)據(jù)的多維度關(guān)聯(lián)、評估、預(yù)測，實現(xiàn)多問題、多環(huán)節(jié)乃至全產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同優(yōu)化。

預(yù)期到2030年，傳統(tǒng)的生產(chǎn)系統(tǒng)將轉(zhuǎn)型成為生產(chǎn)智能產(chǎn)品的智慧工廠，未來的工廠將實現(xiàn)具備自省性、自預(yù)測性、自比較性和自重構(gòu)能力的無憂生產(chǎn)環(huán)境。然而，在邁向工業(yè)4.0時代以前，諸多的關(guān)鍵技術(shù)需要我們持續(xù)不斷地研究，現(xiàn)有的生產(chǎn)基礎(chǔ)設(shè)施也需要不斷更新以應(yīng)對工業(yè)4.0的新標(biāo)準。物聯(lián)網(wǎng)+智能分析平臺+務(wù)聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)創(chuàng)值體系還需要不斷完善，尤其是填補智能分析平臺中的技術(shù)缺口。構(gòu)建CPS系統(tǒng)的工具、技術(shù)和方法也需要不斷改進。如何通過捕獲智慧工廠和智能產(chǎn)品兩方面的大數(shù)據(jù)，運用先進的大數(shù)據(jù)分析方法建立實體設(shè)備與產(chǎn)品的鏡像模型，并利用鏡像模型產(chǎn)生的信息對實體進行對稱化的內(nèi)容管理和提供創(chuàng)值服務(wù)，將成為未來競爭力的核心。如果中國制造能夠成功運用網(wǎng)絡(luò)集成的數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)工業(yè)化與信息化的深度融合，將強力推進中國提升全球競爭力、開拓全新的市場機遇。