2017年6月14日，由中国电子学会主办、至顶网等协办的第九届中国云计算大会在北京国家会议中心正式拉开帷幕。本届大会围绕“生态构建 深化应用”主题展开，并受到云计算大数据领域院士、专家、产业高管、技术大咖以及其他各界人士的广泛关注、支持和参与。

 

李伯虎：面向智慧制造云的仿真与超算技术研究与思考
 

　　14日上午，中国工程院院士、中国电子学会云计算专委会副主任委员、中国大数据专家委员会顾问李伯虎出席了本届大会，并进行了主题为《面向智慧制造云的仿真与超算技术研究与思考》的精彩演讲。

 

　　在主题演讲中，李伯虎认为仿真和超算技术已经成为智慧制造云、智慧工业云的建设运行关键技术，以及智慧制造云实现智慧化的重要组成部分，它的研究和应用发展，需要从技术应用产业的协调发展和各个城市、技术创新体系、人才的培养着手。另外，在技术方面还提出了需要重视的四个方面，以及在应用方面的四个突出问题。

 

　　以下为李伯虎演讲实录：（内容根据现场速记整理，未经发言嘉宾确认，仅供参考）

 

　　李伯虎：尊敬的吴部长，各位专家、各位代表，大家好。我今天主要讲一下我们团队在工业云方面的工作，特别是在工业云里面仿真和超算技术方面的工作。我的演讲题目是《面向智慧制造云的仿真与超算技术研究与思考》，主要是近年来我们的工作实践。

 

　　我今天的汇报，一个是对智慧制造云概述，重点把智慧制造云里的仿真和超算技术的挑战、研究内容、部分的应用案例向大家汇报一下，最后再提几点建议。

 

　　首先我认为，前面的报告都很精彩，我也有共同的看法。目前一场新的技术革命和新的产业变革正在进行，互联网+、人工智能+、大数据+的时代正在到来，我们对这个时代的解读，简单说，第一这个时代的需求是创新、绿色、开放、共享、个性，这个时代的核心技术是技术深度融合，包括新互联网技术、新信息技术、新人工智能技术、新材料技术、新生物技术、新利用率转换技术，特别是新的互联网技术、新的信息技术、新的人工智能技术飞速发展，正引发国民经济、国家安全等领域的模式、手段、生态系统的重大变革，这个就标志着互联网+、人工智能+、大数据+的时代正在到来。

 

　　制造业作为国民经济、国计民生和国家安全的重要基石，正在面临全球技术革命和产业变革的挑战，各个国家都在设计计划。

 

　　我们团队从八十年代就开始做制造业信息化的工作，2009年我们提出了云制造的理念，从1.0开始实现。2012年我们就认识到现在这个时代终将到来，因此，当时就开始了所谓智慧云制造的理念的提出，以及智慧云系统的实践。在国内经过多年努力，在技术支撑平台和应用技术方面取得了阶段成果，而且初见应用成效，但是我们也看到产业刚刚起步，同时我们也提出，从2010年8月份开始，在国外开始关注和开展智慧云方面的工作。

 

　　什么叫智慧云制造，它的理念就是，基于泛在网络，借助四类技术深度融合的数字化、网络化、智能化技术手段，这四大技术是新兴的大制造技术、信息通信技术、智能科学技术、制造应用领域技术。构成一个以用户为中心的统一经营的智慧制造硬软资源和产品以及能力的服务云，使用户通过智慧终端及智慧云制造服务平台，就可以随时随地按照需要获取所需要的智慧制造的硬软资源和产品服务能力。在全系统、全生命周期活动的人、机、物、环境、信息进行自主智慧地感知、互联、协同、学习、分析、认知、决策、控制与执行，促进制造全社会及全生命周期活动中的人、组织、经营管理、技术、设备及信息流、物流、资金流、知识流、服务流集成优化；形成一种基于泛在网络，用户为中心，人、机、物、环境、信息融合，互联化、服务化、协同化、个性化、柔性化、社会华的智慧制造新模式和泛在互联、数据驱动、共享服务、跨界融合等。

 

　　在这里，我们提出了智慧云制造的模式、手段、业态、特征、实施内容和目标。我们把它叫智慧，因为它有三个深度融合，用户为中心的人、机、物、环境、信息深度融合，数字化、网络化、智能化的深度融合，工业化和信息化的深度融合。很重要一点，它是基于大数据作为战略资源，它的并行、协同、实时、互联、智能地进行创新。

 

　　根据上面的理念所构成的系统，我们就把它叫作智慧云制造系统，或者叫智慧制造云。我们进一步提出它的概念模型，这个概念模型是三大部分，一个是智慧制造的硬软资源，一个是智慧的云池，下面是全生命周期的活动，这是三个世纪部分。中间就是智慧云制造的一个平台。有三类人员，云制造的服务提供者，云的运营者，云服务的使用者。这是概念模型。为了实现这个概念模型，我们进一步提出了17人体系的框图。

 

　　下面底层是指挥制造的资源、能力和产品，然后上面一层就是感知介入通信层，上面就是平台，平台我们明天在成都发布，这个平台里边包括几部分，一个是虚拟化服务华的云池，上面就是共性的支撑服务，除了IAAS、PAAS、SAAS以外，我们还有数据作为服务，还有能力作为服务，同时有大数据引擎、人工智能引擎，再上面就是个性的，像应用领域有智慧，有个性化定制。再上面就是应用储存，这里面包括个性化、服务华、社会华、柔性化。再上面就是各种各样的人。

 

　　实际上这样一个平台，当然是整个平台都有安全的问题、标准的问题。它实际上就是互联网云+人工智能+大数据，人机物环境深度融合的系统。这样一个系统可以用到行业作为行业云，可以用到工厂就是工厂云，作为个车间可以到设备以及到产品。当然它也可以横向地到设计、生产、管理、实验、销售、维修等等。

 

　　这个系统跟以前的制造系统有什么差别呢？就是系统数字化、物联网化、虚拟化、服务化、协同化、定制化、柔性化、智能化。

 

　　为了实现这个东西我们提出了一个体系架构，我们也进行了实践，这里包括系统的总体技术、产品的专业技术，平台技术、云设计、云生产、云管理、云服务、云仿真，以及软件里面有系统软件、平台软件、应用软件。整个四类技术分别有细化，大数据技术是新兴技术是一部分，它是提供全生命周期的精准、高效、智能的技术，其他各有它的作用。

 

　　为什么我说它是一个互联网+、人工智能+、大数据+的智能社会系统，因为它提出了新的手段、新的生态。同时云计算的拓展在三个方面，服务的内容拓展了，服务的模式拓展了，服务方式拓展了。

 

　　产生的效益就是提高市场的竞争能力，这个就是我们明天要发布的航天云网，实际上是智慧制造出航的整个体系架构。同时这里面有一个工业大数据的子系统，对工业大数据的采集、存储、通信、处理和可视化都有一系列的作用。

 

　　目前我们做了三朵云，一朵是航天科工集团，岗位、企业、设备数字化连进来。第二个公有云，目前公有云有二十个应用板块，有十个正在运营的板块，有四个正在筹备的板块，有六个正在策划的。第三朵云国际云，这里面有跨境的协同设计，跨境的协同生产，跨境的营销售后。

 

　　云里面现在有在线制造硬、软资源，在线产品。有各种各样的能力可以提供服务，同时一站式经营服务、政务服务、物流服务。

 

　　我们的愿景是线上线下联合以后实现个性化定制，协同开发，协同采购，协同生产，协同运营，协同售后服务，增值服务。

 

　　目前在专业云上一百多个单位进来了，公有云上，可以提供服务的和要求服务的企业是75万家，国际云注册的企业有三千余家，初步的效益，信息互通，资源共享，能力协同，开放合作，万众创新，互利共盈。

 

　　因为时间关系我不多说，大家可以到网上去查。这个就是背景，下面还有十五分钟的时间，我给大家简单地说一下，因为这是比较具体的技术。我们结合智慧制造云，我今天向大家汇报智慧云中间的仿真和超算技术。

 

　　首先应用挑战，这个仿真和超算技术从应用的角度，第一要搞虚拟殃及的，特别是向航天这种复杂产品，多学科的虚拟洋机工程，这里面有一个大问题，异构结成必须优化。第二需求就是嵌入式仿真和超算，现在一个版就是万亿次，现在目前完全可以超越，把现在的仿真和超算技术和系统作为一个重要的基础子系统，参与系统的运行，就是CPS里边的一个计算的部分。第三，要处理大量的大数据，它里除了四个V，还有多源符合、数据类型异构等等。第四仿真超算不能建那么多中心，所以要搞一个云。第五，大量的人工智能问题需要仿真和超算。

 

　　根据五条应用需求，我们现在超算和仿真技术有三大类的问题。第一建模问题，建模里面一次建模解决描述和基于大数据深度学习等方法进行预测，第二就是在超算仿真系统算出来，就是要充分结合仿真和超算系统的体系结构来解决算法和数据结构设计的挑战。

 

　　第二要搞仿真超算系统，面向智慧制造云的仿真超算云，基于仿真与超算的多学科的虚拟殃及工程，面向问题的超算仿真语言，面向边缘制造的仿真与超算系统，基于仿真与超算的高性能可视化技术。仿真不能仿假，所以现在一次模型要认可，仿真的算法和准确性要认可，同时超算仿真用户要认可，当然还有结构处理、风险和评估，以及很重要的一条，大数据的结果出来了，怎么分析和评估，这都属于应用里的三大类挑战。

 

　　根据三大类挑战，我们目前具体怎么做的呢？因为时间关系我不展开，但是这里面讲一下几个比较关键的和以前仿真的不同。面向智慧制造云的建模理论与方法。在面向智慧制造一次建模里讲一下重点，第一是定性定量混合系统建模方法，基于元模型框架的建模方法，变结构的系统建模方法，基于数据的建模方法，面向人工智能2.0的仿真建模方法。二次建模提出来三级进行高效建模方法，基于寻优算法的建模。

 

　　基于数据建模就是利用海量的观察和应用数据实现对不明确机理的复杂系统进行有效建模，包括基于数据的逆向设计，基于数据的神经网络训练建模，基于数据风险的建模。

 

　　人工智能就是要面向新一代人工智能的仿真缄默，自然语言生成、机器学习、深度学习、神经网络等有关的仿真建模方法，这是下面的总体过程。

 

　　二次建模里面，目前的算法模型阶段。还有基于寻优算法的神经元网络仿真方法等等。

 

　　这是第一大类。第二类，这个就是系统，超算云、虚拟样机工程、仿真语言。

 

　　我稍微讲一下，要搞一个面向服务的把仿真能力和仿真资源作为一种服务的云仿真系统，这就是我们做的。仿真语言，这里面由模型与实验描述语言，翻译编译程序、模型库、算法库、函数库、运行控制仿真引擎及结果组成的完成的语言。

 

　　第四边缘制造超算计算机，跟以前不同的就是多了一个接口，这个接口叫万物互联，而且要能够异构结成，这是我们的系统。

 

　　第三是仿真模型VVA技术和结果风险和大数据风险。大数据怎么采集，怎么存储，怎么分析，怎么管理，以及优化应用。

 

　　第一个例子，仿真语言。有连续离散、定性、优化这些问题，你用我们的仿真语言，按一次建模的方法，你把各个模块连起来，顶层，这是基于实践转移的跟一次建模差不多，定性，因果导向图，你描述完以后，这里边就会自己再去进行两个并行化的编译。任意级、实体级、模型级三个并行层次。这就是一个例子，把刚才的问题八次迭代就解决问题。

 

　　第二个实验，就是云。我们开发了一个云，这个云有四种模式，个性化的虚拟桌面，批捉也、协同仿真、能力交易。这就是我们开发的云平台。

 

　　我们目前把我们高性能计算机，八百多种各种各样的仿真以后的软件，以及仿真的人、各个场所都可以作为一种服务提供。这是一个起落架，这是多学科、各种各样的模型，各种各样的异构软件。

 

　　因为我已经把这些硬软资源和能力都已经服务化了，你在终端中用户按照你的模型提出要求，自动的云系统就可以把硬软件给你配好，形成你所需要的虚拟仿真云，最后你在上面很快地就做出来。

 

　　第三个例子是嵌入式方针。绿色以上的就是从控制计算机上面，就是仿真计算机，我们这里面有两个接口，半实物仿真设备和实物的连在一块。

 

　　最后讲一下，我认为仿真和超算技术已经成为智慧制造云、智慧工业云的建设运行关键技术，以及智慧制造云实现智慧化的重要组成部分，它的研究和应用发展，需要从技术应用产业的协调发展和各个城市、技术创新体系、人才的培养着手。

 

　　我觉得在技术方面有五个重视，第一，重视仿真超算技术本身的技术个理论算法的持续研究，人工智能大数据我们都用软用的硬软件结合模式的去做；第二，要重视仿真超算技术和信息通信技术等制造领域多种硬软件技术的深度融合的技术研究，不是人工智能拿过来就行，它必须要一个综合性的研究。第三。要重视面向用户的超算云服务的研究。第四；要重视基于仿真技术在全生命周期，它的流程、模式技术手段的研究。

 

　　在应用方面，我认为要有四个突出，第一，突出制造特色、行业特点；第二，突出问题导向；第三，突出基于超算技术的智慧云制造的模式、手段、业态变革；第四，突出制造三要素、物流的综合集成化、优化和智慧化。

 

　　谢谢我们的团队，谢谢大家。

 

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