■ 崔一輝/中國(guó)航發(fā)

人工智能技術(shù)在自動(dòng)駕駛、機(jī)器人、醫(yī)療等諸多領(lǐng)域的應(yīng)用發(fā)展正如火如荼，航空發(fā)動(dòng)機(jī)行業(yè)也早早加入了探索其應(yīng)用可能性的行列。從產(chǎn)業(yè)升級(jí)發(fā)展需求出發(fā)，人工智能在航空發(fā)動(dòng)機(jī)全生命周期的各個(gè)環(huán)節(jié)已擁有眾多典型的應(yīng)用場(chǎng)景，而其未來(lái)應(yīng)用前景也必將更加廣闊。

大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字孿生等新一代信息技術(shù)與傳統(tǒng)制造業(yè)相融合，正在引發(fā)第四次工業(yè)革命。這次工業(yè)革命將基于數(shù)字和互聯(lián)網(wǎng)形成價(jià)值創(chuàng)造的新生態(tài)系統(tǒng)，為社會(huì)發(fā)展帶來(lái)新的挑戰(zhàn)與機(jī)遇[1]。世界各國(guó)對(duì)此高度重視，并相繼提出“先進(jìn)制造業(yè)國(guó)家戰(zhàn)略計(jì)劃”“工業(yè)4.0”等國(guó)家戰(zhàn)略規(guī)劃，力圖搶占先機(jī)，鞏固制造業(yè)優(yōu)勢(shì)。中國(guó)也于2015年發(fā)布了“中國(guó)制造2025”，制訂了一系列配套支撐計(jì)劃，推動(dòng)人工智能、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)升級(jí)的驅(qū)動(dòng)力。2019年，政府工作報(bào)告中首次提出“智能+”概念，這是繼“互聯(lián)網(wǎng)+”之后，再次為制造業(yè)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型指明了突破方向。

人工智能起源及發(fā)展階段

1956年，約翰·麥卡錫等美國(guó)科學(xué)家提出，“讓機(jī)器達(dá)到這樣的行為，即與人類(lèi)做同樣的行為”，正式揭開(kāi)人工智能發(fā)展的序幕[2]。人工智能（Artificial Intelligence，AI）作為 一門(mén)前沿交叉學(xué)科，受認(rèn)知維度的不同，仍沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的定義。大英百科全書(shū)指出，“人工智能是指數(shù)字計(jì)算機(jī)或計(jì)算機(jī)控制的機(jī)器人執(zhí)行與智能生物有關(guān)的任務(wù)的能力”。百度百科定義人工智能是“研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)”。人工智能涵蓋了大量的具體技術(shù)領(lǐng)域，如語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器翻譯、檢索分析、規(guī)劃決策等，是一組技術(shù)的統(tǒng)稱(chēng)，如果一個(gè)系統(tǒng)擁有其中一項(xiàng)或多項(xiàng)能力，就可以認(rèn)為擁有人工智能特征。根據(jù)人工智能與人類(lèi)推理、思考能力的比擬，可以將人工智能分為弱人工智能和強(qiáng)人工智能。弱人工智能是指不能真正實(shí)現(xiàn)推理和解決問(wèn)題、不具有自主意識(shí)的智能系統(tǒng)；強(qiáng)人工智能是指具備處理多種類(lèi)型任務(wù)和突發(fā)事件的能力、具有真正思維的智能系統(tǒng)。受技術(shù)發(fā)展水平限制，到目前為止，幾乎所有的應(yīng)用都是面向特定需求的弱人工智能系統(tǒng)。

人工智能的發(fā)展以算法和基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展為前提，在過(guò)去的60多年里，人工智能經(jīng)歷了三個(gè)重要發(fā)展階段[3]。20世紀(jì)五六十年代，人工智能處于萌芽階段，電子計(jì)算機(jī)剛剛問(wèn)世，隨著人工智能概念的提出，大量科學(xué)家被吸引到相關(guān)研究領(lǐng)域，機(jī)器翻譯、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、規(guī)劃決策等技術(shù)領(lǐng)域得到初步發(fā)展。20世紀(jì)90年代開(kāi)始，人工智能進(jìn)入應(yīng)用突破階段，計(jì)算機(jī)運(yùn)算速度和存儲(chǔ)能力顯著增加，支持向量機(jī)算法廣泛地應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)分類(lèi)以及回歸分析，推動(dòng)人工智能技術(shù)在工業(yè)環(huán)境得到實(shí)際應(yīng)用，機(jī)器翻譯、語(yǔ)音交互、規(guī)劃決策等技術(shù)呈現(xiàn)出旺盛的生命力，開(kāi)始有穩(wěn)定的人工智能產(chǎn)品進(jìn)入消費(fèi)領(lǐng)域。進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，人工智能逐步進(jìn)入產(chǎn)業(yè)化階段，基于圖形處理器（GPU）和高性能芯片的并行計(jì)算得到飛速發(fā)展，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，助力AlphaGo一舉戰(zhàn)勝?lài)迨澜绻谲娎钍朗Ｖ链?，人工智能技術(shù)已經(jīng)產(chǎn)生了巨大的社會(huì)及經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

人工智能應(yīng)用現(xiàn)狀

人工智能已經(jīng)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)/語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等技術(shù)領(lǐng)域得到了快速發(fā)展，群體智能、大數(shù)據(jù)智能、人機(jī)混合智能等新的技術(shù)領(lǐng)域正在成為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的研究熱點(diǎn)。人工智能已經(jīng)滲透到了醫(yī)療、安防、汽車(chē)、機(jī)器人等各個(gè)領(lǐng)域，開(kāi)始發(fā)揮部分取代人類(lèi)的作用。

在產(chǎn)品研發(fā)方面，美國(guó)博戈海斯（BergHealth）生物醫(yī)藥公司通過(guò)人工智能平臺(tái)和大數(shù)據(jù)分析細(xì)胞防御和發(fā)病機(jī)理，顯著縮短了新藥研發(fā)周期。阿爾通懷茲（Altomwise）公司僅用一天時(shí)間就完成了埃博拉病毒防控藥物的輔助篩選。谷歌和百度公司綜合利用圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)研發(fā)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)達(dá)到了高度自動(dòng)化（L4）等級(jí)?？湛凸緸锳350XWB搭建了多學(xué)科優(yōu)化設(shè)計(jì)和全生命周期管理虛擬環(huán)境，并通過(guò)逼真人機(jī)工程分析（RHEA）工具與A350XWB全尺寸3D模型進(jìn)行交互。

在產(chǎn)品制造方面，更多的應(yīng)用場(chǎng)景集中在智能機(jī)器人、狀態(tài)感知和制造數(shù)據(jù)分析挖掘，幫助企業(yè)提升整體生產(chǎn)效益。富士康公司柔性裝配智能工廠(chǎng)入選制造業(yè)燈塔工廠(chǎng)，人力節(jié)省88%，效益提升2.5倍。波音公司基于美國(guó)陸軍未來(lái)戰(zhàn)斗系統(tǒng)的理念，正在實(shí)施網(wǎng)絡(luò)化制造和操作（NEMO）創(chuàng)新計(jì)劃，該計(jì)劃將“態(tài)勢(shì)感知”技術(shù)引入到飛機(jī)裝配生產(chǎn)線(xiàn)中，采用數(shù)字電子測(cè)量和檢驗(yàn)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)裝配過(guò)程各個(gè)方面的在線(xiàn)信息。羅羅公司成立數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室，加強(qiáng)與微軟、塔塔咨詢(xún)服務(wù)公司等企業(yè)的橫向合作，不僅收集發(fā)動(dòng)機(jī)和零部件的制造數(shù)據(jù)，還收集飛行模式、天氣、航線(xiàn)等使用數(shù)據(jù)，利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析、人工智能技術(shù)，對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行整體性能優(yōu)化和預(yù)防性維護(hù)和修理，提升綜合運(yùn)行效率。

在服務(wù)方面，GE公司在辛辛那提、上海等地建立了4個(gè)航空客戶(hù)支援中心，通過(guò)對(duì)商用航空發(fā)動(dòng)機(jī)飛行數(shù)據(jù)的采集、挖掘和分析，建立了基于大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)式服務(wù)保障及智能決策模式，實(shí)現(xiàn)了服務(wù)模式的快速轉(zhuǎn)型。美國(guó)衛(wèi)星數(shù)據(jù)分析公司Orbital Insight將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)用于分析衛(wèi)星提供的低分辨率衛(wèi)星圖像，能夠更精確、更快速地識(shí)別圖像中的物體，從而提供數(shù)據(jù)增值服務(wù)。IBM公司W(wǎng)atson系統(tǒng)采用機(jī)器學(xué)習(xí)、自動(dòng)語(yǔ)言處理、自動(dòng)推理等技術(shù)，提供多種癌癥的輔助診療服務(wù)，通過(guò)了美國(guó)職業(yè)醫(yī)師資格考試[4]。

人工智能在生活消費(fèi)、投資理財(cái)、氣候分析、政務(wù)管理等領(lǐng)域也得到了廣泛應(yīng)用，人工智能不再是空中樓閣，已經(jīng)融入了社會(huì)生活的方方面面，它能與人類(lèi)智能互補(bǔ)，輔助人類(lèi)從事更有創(chuàng)造性的工作。

航空發(fā)動(dòng)機(jī)產(chǎn)業(yè)升級(jí)發(fā)展需求

以GE、羅羅公司為代表的先進(jìn)航空發(fā)動(dòng)機(jī)制造企業(yè)在新一代信息技術(shù)支撐下，正在逐步形成聯(lián)合設(shè)計(jì)、智能化生產(chǎn)、預(yù)測(cè)式服務(wù)等協(xié)同創(chuàng)新模式。與國(guó)外同行相比，國(guó)內(nèi)航空發(fā)動(dòng)機(jī)產(chǎn)業(yè)正處于關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)、數(shù)字化深化應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)化和智能化起步等三期疊加突破的時(shí)期。為滿(mǎn)足未來(lái)先進(jìn)航空發(fā)動(dòng)機(jī)研發(fā)迭代、快速試制、全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同、主動(dòng)式服務(wù)的發(fā)展需要，航空發(fā)動(dòng)機(jī)產(chǎn)業(yè)必須更加積極地利用人工智能、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)，提升數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品自主創(chuàng)新能力、智能生產(chǎn)能力和綜合運(yùn)營(yíng)保障能力，加快業(yè)務(wù)模式的同步轉(zhuǎn)變。

一是技術(shù)研究模式從封閉式研究轉(zhuǎn)變?yōu)殚_(kāi)放型技術(shù)創(chuàng)新：實(shí)現(xiàn)內(nèi)外部企業(yè)的聯(lián)合研究和能力互補(bǔ)，形成良性的產(chǎn)、學(xué)、研、用技術(shù)發(fā)展模式。

二是產(chǎn)品研發(fā)模式從試錯(cuò)式和串行研制轉(zhuǎn)變?yōu)榱鞒毯蛿?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的并行研制：將分散的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)和產(chǎn)品研制數(shù)據(jù)匯聚到行業(yè)共性平臺(tái)，為流程驅(qū)動(dòng)的協(xié)同研發(fā)提供智能化的數(shù)據(jù)增值服務(wù)。

三是生產(chǎn)制造模式從傳統(tǒng)制造方式轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄苤圃炷Ｊ剑和ㄟ^(guò)數(shù)字線(xiàn)索貫穿從設(shè)計(jì)到制造現(xiàn)場(chǎng)的各個(gè)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，打通數(shù)字化應(yīng)用“最后一千米”，提高生產(chǎn)可預(yù)測(cè)性、可靠性和靈活性，降低制造成本和管理決策成本。

四是服務(wù)保障模式從事后處理的傳統(tǒng)服務(wù)轉(zhuǎn)變?yōu)榭焖夙憫?yīng)服務(wù)：提供航空發(fā)動(dòng)機(jī)產(chǎn)品全天候、全方位的狀態(tài)監(jiān)控與快速、精確的綜合服務(wù)保障。

五是供應(yīng)商管理模式從經(jīng)驗(yàn)式管理轉(zhuǎn)變?yōu)槠脚_(tái)式服務(wù)：形成基于產(chǎn)品系列的供應(yīng)鏈智能監(jiān)控、預(yù)警能力、實(shí)時(shí)通信能力和配套資源供給能力，實(shí)現(xiàn)航空發(fā)動(dòng)機(jī)制造產(chǎn)業(yè)鏈整體集成和高效協(xié)同。

人工智能在航空發(fā)動(dòng)機(jī)中的典型應(yīng)用

制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)給人工智能發(fā)展帶來(lái)巨大的歷史機(jī)遇，航空發(fā)動(dòng)機(jī)產(chǎn)品研制全生命周期的各個(gè)環(huán)節(jié)為人工智能提供了廣闊的應(yīng)用舞臺(tái)[5-6]。

在技術(shù)研究環(huán)節(jié)，面向網(wǎng)絡(luò)化用戶(hù)的人工智能平臺(tái)能夠支持跨地域、跨組織、跨專(zhuān)業(yè)的研究人員開(kāi)展技術(shù)探索，尤其是為高校、企業(yè)聯(lián)合研究項(xiàng)目提供具有互補(bǔ)性的知識(shí)資源。既能夠保持開(kāi)放性，匯聚智力資源，不斷從外界獲取新的數(shù)據(jù)信息，繼而聚合形成有價(jià)值的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)，又能保證信息安全，將信息的應(yīng)用范圍控制在不同的群體。

在產(chǎn)品設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，人工智能有助于實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)過(guò)程的智能化，建立知識(shí)驅(qū)動(dòng)的集成研發(fā)環(huán)境和流程驅(qū)動(dòng)的協(xié)同設(shè)計(jì)環(huán)境。歷史存在的產(chǎn)品數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)知識(shí)數(shù)據(jù)能夠得到有效收集、歸類(lèi)、分析，打通不同信息化系統(tǒng)的數(shù)據(jù)孤島，形成連接上下游和多專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的知識(shí)中心。在航空發(fā)動(dòng)機(jī)集成設(shè)計(jì)過(guò)程中，能夠?qū)崿F(xiàn)必須遵循的標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范以及歷史經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)、方法的自動(dòng)推送，提高設(shè)計(jì)效率和設(shè)計(jì)規(guī)范化?；谥R(shí)的專(zhuān)業(yè)工具軟件能夠?qū)⒍鄬W(xué)科知識(shí)經(jīng)驗(yàn)和流程方法固化到應(yīng)用程序（App）當(dāng)中，提供航空發(fā)動(dòng)機(jī)設(shè)計(jì)的輔助分析決策手段，實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)方案的優(yōu)化迭代。

在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，人工智能技術(shù)應(yīng)用的重點(diǎn)是智能機(jī)器人和人機(jī)交互，降低人在復(fù)雜、苛刻環(huán)境下的參與程度，提高制造執(zhí)行過(guò)程的準(zhǔn)確性。航空發(fā)動(dòng)機(jī)零件結(jié)構(gòu)復(fù)雜、精度要求高，工人的技術(shù)水平在很大程度上決定了產(chǎn)品的合格率。機(jī)器人的廣泛應(yīng)用，將會(huì)進(jìn)一步解放人力資源，大幅提高產(chǎn)品的一致性和加工效率。利用人工智能技術(shù)，能夠?qū)ιa(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集，并基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)進(jìn)行故障診斷和預(yù)測(cè)分析，減少設(shè)備停機(jī)率。在產(chǎn)品裝配過(guò)程中，能夠通過(guò)圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)裝配的質(zhì)量問(wèn)題進(jìn)行快速分析檢測(cè)，通過(guò)虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）技術(shù)對(duì)裝配操作過(guò)程進(jìn)行在線(xiàn)指導(dǎo)，降低裝配差錯(cuò)。

在試驗(yàn)驗(yàn)證環(huán)節(jié)，通過(guò)人工智能和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)、回歸、關(guān)聯(lián)和特征提取，建立數(shù)據(jù)分析平臺(tái)和機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，有利于建立有價(jià)值的試驗(yàn)分析模型，逐步用試驗(yàn)仿真替代物理試驗(yàn)，大幅縮短產(chǎn)品研制周期。

在服務(wù)保障環(huán)節(jié)，通過(guò)對(duì)產(chǎn)品使用狀態(tài)的實(shí)時(shí)感知，能夠智能化地快速形成維護(hù)、修理方案，建立備件預(yù)測(cè)與優(yōu)化配置模型，實(shí)現(xiàn)航空發(fā)動(dòng)機(jī)的預(yù)測(cè)性維護(hù)、修理和備件準(zhǔn)備，提升服務(wù)保障能力。航空發(fā)動(dòng)機(jī)現(xiàn)場(chǎng)維修過(guò)程中，AR等可視化工具有利于保障的規(guī)范化，降低人為差錯(cuò)，提高人員工作效率和工作質(zhì)量，縮短維護(hù)、修理時(shí)間。

結(jié)束語(yǔ)

本輪人工智能的發(fā)展基礎(chǔ)是海量的數(shù)據(jù)、先進(jìn)的算法和強(qiáng)大的算力，目前各行業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用仍然以弱人工智能為主，未來(lái)人工智能會(huì)從專(zhuān)業(yè)性較強(qiáng)的領(lǐng)域逐步向外擴(kuò)展[7]。航空發(fā)動(dòng)機(jī)作為傳統(tǒng)制造業(yè)，必須轉(zhuǎn)變思維方式，正視新技術(shù)帶來(lái)的新的發(fā)展機(jī)遇，積極推動(dòng)人工智能在各個(gè)環(huán)節(jié)的應(yīng)用探索，相信人工智能，擁抱人工智能。航空發(fā)動(dòng)機(jī)各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)對(duì)人工智能應(yīng)用具有迫切的需求，但需要以建立基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)采集、信息安全、智能機(jī)器人等軟硬件條件為前提，提升人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的綜合應(yīng)用能力。