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隨著大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、5G等信息技術(shù)的飛速發(fā)展, 自動化科學(xué)技術(shù)極大地提高了生產(chǎn)效率, 有力支持了信息產(chǎn)業(yè)和全球經(jīng)濟社會的發(fā)展. AlphaGo系列人工智能圍棋、仿生機器人、混合智能、載人航天、智能制造、智慧醫(yī)療、智慧城市等新興技術(shù)的涌現(xiàn), 不斷沖擊著人們生產(chǎn)和生活的方式.

自動化科學(xué)技術(shù)是以物理系統(tǒng)、信息系統(tǒng)及有人參與的信息物理系統(tǒng)為研究對象, 以設(shè)計、構(gòu)建、分析和評價自動或自主運行系統(tǒng)為手段, 以輔助、替代和延伸人的體力或腦力勞動, 并借以提高人類認(rèn)識世界和改造世界的能力為目的的系統(tǒng)理論與技術(shù). 其主要研究范圍包括: 控制理論與技術(shù), 系統(tǒng)建模理論與仿真技術(shù), 導(dǎo)航、制導(dǎo)與控制技術(shù), 檢測技術(shù)與裝置, 模式識別與智能系統(tǒng), 機器人與無人系統(tǒng)控制技術(shù), 生物系統(tǒng)分析與調(diào)控, 以及面向?qū)ο蠛腿蝿?wù)的自動或自主運行系統(tǒng)的設(shè)計、實現(xiàn)和維護管理技術(shù)等[1-2].

自動化科學(xué)技術(shù)的發(fā)展, 將對我國社會經(jīng)濟發(fā)展和國防安全發(fā)揮至關(guān)重要的作用. 未來幾年, 根據(jù)我國自動化科學(xué)技術(shù)的現(xiàn)狀, 結(jié)合人工智能等新興技術(shù)和智能制造、國防軍工等國家需求, 自動化科學(xué)技術(shù)的發(fā)展路徑大致可概括為: 1) 鼓勵和發(fā)展具有原創(chuàng)性的基礎(chǔ)理論和方法, 大力支持從無到有的研究問題, 明顯提高自動化理論與技術(shù)水平; 2) 在自動化科學(xué)與技術(shù)的一些應(yīng)用基礎(chǔ)研究領(lǐng)域, 研究在國際上具有引領(lǐng)性作用的自動化系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)方法, 在部分領(lǐng)域達(dá)到世界領(lǐng)先, 推動我國相關(guān)產(chǎn)業(yè)的改造升級; 3)大力發(fā)展和支持與基礎(chǔ)工業(yè)、國防以及高端技術(shù)裝備密切相關(guān)的自動化系統(tǒng)與關(guān)鍵技術(shù)等.

本文結(jié)合十三五期間自動化學(xué)科的發(fā)展規(guī)劃[3], 概述了我國自動化學(xué)科的發(fā)展現(xiàn)狀, 指出了未來幾年優(yōu)先發(fā)展的學(xué)科領(lǐng)域和可能產(chǎn)生重要突破的研究方向及科學(xué)問題, 提出了一些保障學(xué)科發(fā)展的措施和建議.

1.   自動化學(xué)科發(fā)展態(tài)勢分析

1.1   自動化學(xué)科的特點

自動化科學(xué)技術(shù)不僅研究系統(tǒng)的信息獲取與處理、分析與建模、優(yōu)化與控制, 更重要地還要綜合運用控制科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)、人工智能、計算機與通信等領(lǐng)域不斷發(fā)展著的理論與技術(shù), 研究面向復(fù)雜對象和任務(wù)的自動或自主智能運行系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)技術(shù), 以使系統(tǒng)的狀態(tài)、行為、性能及功能等滿足人們的預(yù)期目標(biāo). 同時, 自動化學(xué)科的發(fā)展與物理、生物、材料等多學(xué)科交叉融合, 互相促進(jìn)和支持, 具有系統(tǒng)性、智能性和交叉性的鮮明特征[4].

自動化科學(xué)技術(shù)從系統(tǒng)的角度來解決問題, 對社會進(jìn)步產(chǎn)生重大影響. 例如, 集合計算機視覺、語音識別、機器翻譯等技術(shù)于一體的機器人, 已在多種場景下實現(xiàn)商業(yè)應(yīng)用; 我國自主研發(fā)的北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng), 已為全球用戶提供全天候、全天時、高精度的定位、導(dǎo)航服務(wù)等.

自動化科學(xué)技術(shù)與醫(yī)療、化工、先進(jìn)制造等各個領(lǐng)域交叉融合, 推進(jìn)了自動化學(xué)科的理論技術(shù)與各行業(yè)領(lǐng)域的協(xié)同發(fā)展. 例如, 信息物理系統(tǒng)是高水平智能制造、高水平社會服務(wù)和國防現(xiàn)代化的重要支撐技術(shù), 它通過融合感知、控制、智能更新等技術(shù)于一體, 實現(xiàn)物理對象的大規(guī)模信息感知、計算和自動控制, 應(yīng)用前景非常廣泛.

自動化科學(xué)技術(shù)與其他學(xué)科共同發(fā)展進(jìn)步, 并與材料、生物、數(shù)學(xué)等基礎(chǔ)學(xué)科交叉形成新領(lǐng)域, 派生出大量的新概念、新構(gòu)思、新技術(shù)和邊緣學(xué)科, 如量子導(dǎo)航、微納制造、生物信息學(xué)等. 多學(xué)科發(fā)展、交叉研究給自動化學(xué)科帶來了新的活力和重大創(chuàng)新機遇.

現(xiàn)階段, 自動化學(xué)科基礎(chǔ)研究蓬勃發(fā)展, 相關(guān)新興技術(shù)領(lǐng)域方興未艾, 對經(jīng)濟和社會發(fā)展的創(chuàng)新驅(qū)動作用越來越重要, 自動化程度已成為國防、工業(yè)、農(nóng)業(yè)以及社會生活現(xiàn)代化的顯著標(biāo)志.

1.2   自動化學(xué)科發(fā)展現(xiàn)狀

在國家的大力引導(dǎo)和支持下, 經(jīng)過“十三五”期間的發(fā)展, 自動化學(xué)科在理論和應(yīng)用方面取得了一批優(yōu)秀成果, 并逐漸形成了各領(lǐng)域優(yōu)勢互補的良性循環(huán), 促進(jìn)了控制理論與應(yīng)用、模式識別與智能系統(tǒng)、導(dǎo)航制導(dǎo)與控制、系統(tǒng)科學(xué)與工程、人工智能與自動化交叉等領(lǐng)域的創(chuàng)新與發(fā)展.

控制理論與應(yīng)用是自動化學(xué)科能夠長遠(yuǎn)發(fā)展的核心基礎(chǔ)與源動力. 近年來, 控制理論與應(yīng)用研究的對象與控制算法方面, 呈現(xiàn)出從單一模型到包含耦合、級聯(lián)等關(guān)系的復(fù)雜模型, 從單目標(biāo)控制到多目標(biāo)優(yōu)化、調(diào)度和協(xié)調(diào), 從基于模型的研究向數(shù)據(jù)化、群體化與智能化方向發(fā)展. 在多智能體協(xié)作、自適應(yīng)控制、網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)、數(shù)據(jù)/事件驅(qū)動控制、智能控制等一些新興研究方向上, 取得了許多重要研究進(jìn)展, 如高階線性多智能體系統(tǒng)一致性控制、網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)化控制、網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)態(tài)勢感知等[1, 5].

模式識別與智能系統(tǒng)的發(fā)展, 與認(rèn)知科學(xué)、信息科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)及計算機科學(xué)的發(fā)展密切相關(guān), 并逐漸形成了理論創(chuàng)新與應(yīng)用高度集成的發(fā)展趨勢. 近年來, 半監(jiān)督學(xué)習(xí)、弱/無監(jiān)督學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)降維、多特征抽取等新技術(shù)不斷涌現(xiàn), 模式識別、機器學(xué)習(xí)、計算機視覺、語音和語言信息處理、腦機交互等領(lǐng)域研究與應(yīng)用取得了顯著的進(jìn)步[6]. 國內(nèi)科研機構(gòu)和高校在神經(jīng)生物信息處理、統(tǒng)計學(xué)習(xí)、流形學(xué)習(xí)、立體視覺匹配和三維重建等方面取得了一些優(yōu)秀研究成果, 國內(nèi)研發(fā)的人臉識別、指紋識別、手寫漢字識別、語音識別、機器翻譯等應(yīng)用技術(shù)處于國際領(lǐng)先水平.

導(dǎo)航制導(dǎo)與控制是一個學(xué)科交叉性強、理論與工程實踐高度結(jié)合的研究領(lǐng)域, 對國家安全、國防和國民經(jīng)濟建設(shè)具有重要意義. 目前, 我國在慣性導(dǎo)航、衛(wèi)星導(dǎo)航、組合導(dǎo)航、航空航天飛行控制、空間探測等研究領(lǐng)域已經(jīng)達(dá)到國際先進(jìn)水平, 如北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)在軌衛(wèi)星已突破50顆, 天宮二號空間站順利在軌運行, 神州系列載人飛船的成功發(fā)射與返回, 嫦娥四號月背探測, 標(biāo)志著我國航空航天控制技術(shù)躋身世界強國之列. 然而, 在一些相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域, 如視覺/慣性組合導(dǎo)航系統(tǒng)、精確制導(dǎo)技術(shù)、新型武器裝備研制、導(dǎo)航與探測器件開發(fā)、攔截技術(shù)等方面仍需進(jìn)一步加強相關(guān)核心技術(shù)的研發(fā)與創(chuàng)新能力.

系統(tǒng)科學(xué)與工程在大量系統(tǒng)科學(xué)理論研究和系統(tǒng)工程實踐積累的基礎(chǔ)上, 逐漸強調(diào)物理、信息與社會空間的融合, 注重系統(tǒng)間的相互協(xié)作; 強調(diào)個體行為與群體行為間的關(guān)系, 實現(xiàn)對群體行為的誘導(dǎo)與調(diào)控[7]; 更加強調(diào)人類社會的網(wǎng)絡(luò)化, 研究不同形態(tài)的實際網(wǎng)絡(luò), 如社會網(wǎng)絡(luò)、經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)、電力網(wǎng)絡(luò)和生物網(wǎng)絡(luò). 我國近年來針對實際復(fù)雜系統(tǒng), 開展了生產(chǎn)計劃調(diào)度、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與架構(gòu)體系、物流與資源優(yōu)化決策、系統(tǒng)仿真技術(shù)及應(yīng)用等多方面的研究和實踐[8]. 隨著物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)的發(fā)展, 未來系統(tǒng)科學(xué)與系統(tǒng)工程的研究, 將更為關(guān)注具有人機物協(xié)同特征的實際復(fù)雜系統(tǒng), 為推進(jìn)我國諸多領(lǐng)域的應(yīng)用發(fā)展提供方法指導(dǎo).

在人工智能與自動化交叉領(lǐng)域, 以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的深度學(xué)習(xí), 以感知、交互、協(xié)作、競爭為特征的群體智能等方向取得了重要進(jìn)展. 在相繼出現(xiàn)的智能駕駛、智慧醫(yī)療等熱點應(yīng)用的驅(qū)動下, 以人為中心、人在環(huán)路的智能計算、類腦智能等研究把機器智能作為人類智能的有效延伸和拓展, 成為自動化領(lǐng)域人工智能技術(shù)研究前沿[9]. 在面對大數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)化和實時交互等復(fù)雜現(xiàn)實問題時, 研究方法呈現(xiàn)出多領(lǐng)域聯(lián)合驅(qū)動的模式, 綜合集成多個領(lǐng)域的研究成果, 如運動控制、智能感知決策、導(dǎo)航和避障、視聽覺信息處理、自然語言理解、機器學(xué)習(xí)算法、認(rèn)知信息處理、高性能計算、自主防御等, 使得機器與人能夠交互理解并能更好地服務(wù)于人[10-11].

1.3   學(xué)科發(fā)展趨勢和目標(biāo)

2015年, 國務(wù)院提出推進(jìn)智能制造, 實施制造強國戰(zhàn)略, 以滿足經(jīng)濟社會發(fā)展和國防建設(shè)對重大技術(shù)裝備的需求為目標(biāo), 強化工業(yè)基礎(chǔ)能力. 2017年,《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》 提出要把大數(shù)據(jù)驅(qū)動知識學(xué)習(xí)、跨媒體協(xié)同處理、人機協(xié)同增強智能、群體集成智能、自主智能系統(tǒng)作為人工智能的發(fā)展重點. 2020年, 中央部署推進(jìn)包括5G基礎(chǔ)及應(yīng)用、軌道交通、新能源、數(shù)據(jù)中心、人工智能和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)[12]. 三大規(guī)劃中均以自動化為主要理論基礎(chǔ), 自動化科學(xué)技術(shù)已然成為支撐我國“新基建”大布局中最為核心和重要的技術(shù)之一.

信息技術(shù)的迅速發(fā)展, 推進(jìn)了國際社會各領(lǐng)域向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化加速躍升, 自動化領(lǐng)域的科學(xué)研究必須迅速調(diào)整方向并加快發(fā)展, 助力提升國家競爭力、維護國家安全. 促進(jìn)自動化科學(xué)技術(shù)和國家建設(shè)深度融合, 為構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動、人機協(xié)同、跨域融合、共創(chuàng)分享的智能社會提供理論、方法和技術(shù), 是自動化學(xué)科“十四五”乃至中長期發(fā)展的重要目標(biāo).

2.   自動化學(xué)科優(yōu)先發(fā)展領(lǐng)域

2.1   智能控制理論和方法

傳統(tǒng)控制理論大多關(guān)注單個對象的建模與控制, 而控制系統(tǒng)的一個發(fā)展趨勢是系統(tǒng)規(guī)模越來越大, 系統(tǒng)各部分相互關(guān)聯(lián)和耦合. 傳統(tǒng)控制過程通常在一個時間上只控制一個進(jìn)程, 而現(xiàn)在可能存在大量的進(jìn)程相互作用需要調(diào)控. 各類控制系統(tǒng)在不斷變化的環(huán)境中運行, 溫度、負(fù)荷、設(shè)備、材料特性等各種因素都在隨時間變化, 且這些變化常常難以精確掌握. 系統(tǒng)不確定性既源自于系統(tǒng)內(nèi)部, 也來自于系統(tǒng)外部, 而且大多數(shù)情形是多種不確定性耦合在一起. 涉及的系統(tǒng)類型也很多, 如隨機系統(tǒng)、不確定系統(tǒng)、參數(shù)系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)驅(qū)動系統(tǒng)、有限信息系統(tǒng)、多尺度系統(tǒng)、混雜系統(tǒng)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)等. 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)也更為復(fù)雜、工作環(huán)境更加開放和不確定, 控制任務(wù)對于實時性、控制精度和自主能力等方面有了更高的要求, 還需要面對各種資源的優(yōu)化利用, 亟需融合非線性控制、自適應(yīng)控制、智能控制、穩(wěn)定性理論、最優(yōu)化理論、人工智能及數(shù)據(jù)處理等方面的理論和方法, 建立智能控制的新理論和新方法[3, 13].

從控制對象、控制方法、資源優(yōu)化和控制效率等角度出發(fā), 圖1簡要描述了當(dāng)前控制理論和方法中存在的主要問題, 可行的解決方法和熱點研究方向. 包括:

圖 1  智能控制理論研究方向

1)自適應(yīng)控制理論和方法. 對于時變、不確定、環(huán)境開放、非線性等條件下的被控系統(tǒng), 研究其模型—數(shù)據(jù)混合驅(qū)動的自適應(yīng)控制理論和方法, 進(jìn)行系統(tǒng)閉環(huán)性能分析和設(shè)計, 實現(xiàn)基于模型的智能自適應(yīng)控制.

2)數(shù)據(jù)驅(qū)動控制理論和方法. 研究環(huán)境變化、結(jié)構(gòu)和參數(shù)變化、控制目標(biāo)變化的復(fù)雜系統(tǒng)控制問題, 通過對系統(tǒng)數(shù)據(jù)的采集、更新和迭代學(xué)習(xí), 獲得具有適應(yīng)能力的數(shù)據(jù)驅(qū)動控制器, 保證系統(tǒng)控制的穩(wěn)定性、魯棒性和自適應(yīng)性, 建立數(shù)據(jù)驅(qū)動控制理論和方法.

3)基于學(xué)習(xí)的優(yōu)化理論和方法. 通過對復(fù)雜系統(tǒng)控制過程、控制任務(wù)、多媒體信息的訓(xùn)練、學(xué)習(xí)和反饋, 實現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)過程優(yōu)化、任務(wù)優(yōu)化和資源優(yōu)化, 建立復(fù)雜系統(tǒng)基于學(xué)習(xí)的優(yōu)化控制理論和方法.

4)事件驅(qū)動控制理論和方法. 研究數(shù)據(jù)驅(qū)動系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)、混雜系統(tǒng)等多種類型系統(tǒng)的事件驅(qū)動控制理論和方法, 減小計算和通訊等資源成本, 提高控制效率.

智能控制理論和方法是一個飛速發(fā)展的研究方向, 盡管其理論體系還遠(yuǎn)沒有經(jīng)典控制那樣成熟和完善, 但已經(jīng)成為自動化學(xué)科最重要的理論研究方向之一. 探索智能控制理論和特定背景的應(yīng)用研究, 夯實自動化學(xué)科的理論基礎(chǔ), 對推動我國自動控制技術(shù)躋身世界前列, 具有重要意義.

2.2   高性能作業(yè)機器人

機器人是多種自動化技術(shù)和智能技術(shù)的集成平臺, 在國民經(jīng)濟與國防安全等領(lǐng)域具有重要地位. 在國防安全方面, 機器人技術(shù)將推動無人機、無人武器的發(fā)展, 提高無人偵察、無人值守、無人作戰(zhàn)打擊能力. 在近海、深海、極地和外太空等環(huán)境中, 機器人是實現(xiàn)極端環(huán)境活動和資源發(fā)現(xiàn)利用的有效工具. 在醫(yī)療健康方面, 機器人將在醫(yī)療診斷、康復(fù)輔助、助老助殘中發(fā)揮重要作用. 在制造業(yè)方面, 機器人正在成為新工業(yè)革命的切入點和重要增長點, 將影響全球制造業(yè)格局. 近年來, 我國在智能機器人研發(fā)和應(yīng)用方面取得了長足進(jìn)步, 工信部、發(fā)改委、財政部聯(lián)合提出 《機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2016−2020)》, 科技部連續(xù)發(fā)布“智能機器人” 重點專項, 持續(xù)推進(jìn)我國機器人技術(shù)和相關(guān)產(chǎn)業(yè)快速健康發(fā)展. 但與美國、日本等發(fā)達(dá)國家相比, 我國在前沿基礎(chǔ)理論、核心零部件、國際技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和總體發(fā)展體系等方面存在短板和不足[14].

未來幾年, 在仿生、控制、智能等方面, 自動化學(xué)科建議開展面向特定任務(wù)的高性能作業(yè)機器人原創(chuàng)性理論及關(guān)鍵技術(shù)研究, 初步建立高性能智能作業(yè)機器人共性技術(shù)體系, 為后續(xù)產(chǎn)品化奠定基礎(chǔ). 圖2概述了高性能作業(yè)機器人主要發(fā)展方向和關(guān)鍵技術(shù). 具體研究方向包括:

圖 2  高性能作業(yè)機器人主要發(fā)展方向和關(guān)鍵技術(shù)

1) 仿生機器人. 生物運動機理研究并設(shè)計仿生運動機構(gòu); 靈巧作業(yè)機構(gòu)的建模與控制; 靈活輕巧、剛?cè)狁詈系姆律鷻C器人設(shè)計和控制; 靈活隱蔽的微型仿生機器人.

2) 特種機器人. 設(shè)計面向各種特定任務(wù)的高性能作業(yè)機器人; 設(shè)計應(yīng)對開放、未知環(huán)境和多種任務(wù)的高性能機器人, 提高其通用性與魯棒性.

3) 智能決策技術(shù). 研究機器人面向復(fù)雜環(huán)境的感知與理解、行為優(yōu)化及技能學(xué)習(xí)方法, 提升機器人的智能化水平; 研究機器人智能決策與控制技術(shù), 實現(xiàn)機器人高效智能決策和穩(wěn)定自主運動; 機器人安全行為準(zhǔn)則及安全保障機制, 確保機器人安全可靠的行為方式.

4) 人機共融技術(shù). 人與機器人的雙向信息傳遞、語義表達(dá)及實時認(rèn)知方法; 生機電相融合的交互方法; 人機協(xié)同高效決策與控制技術(shù); 人與機器人互操作技術(shù).

5) 以仿生機器人、人機共融機器人、服務(wù)機器人為具體對象, 在國際技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、軟件框架和硬件平臺等方面取得突破性成果.

2.3   信息物理系統(tǒng)

以物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等為代表的信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)快速發(fā)展, 信息空間、社會空間和物理空間深度融合, 衍生出信息物理系統(tǒng). 信息物理系統(tǒng)中的計算通信單元與物理對象可以通過網(wǎng)絡(luò)高度耦合, 其所孕育的新技術(shù)、新應(yīng)用將從根本上改變?nèi)祟惿鐣纳a(chǎn)和生活方式. 就像互聯(lián)網(wǎng)重塑人與信息的關(guān)系一樣, 信息物理系統(tǒng)將重塑人與工程系統(tǒng)的關(guān)系[15]. 美國總統(tǒng)科技顧問委員會曾將信息物理系統(tǒng)列為未來重點研究的八大信息技術(shù)之首, 德國、英國、法國、日本等國都在工業(yè)信息物理融合系統(tǒng)相關(guān)方向展開戰(zhàn)略布局和技術(shù)研發(fā). 目前, 我國工業(yè)企業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、信息化程度整體不高, 難以實現(xiàn)企業(yè)級綜合智能管控以滿足智能化生產(chǎn)、智慧工廠的需要. 物理系統(tǒng)與信息空間的高度融合, 給信息獲取、通信、計算和控制帶來諸多挑戰(zhàn), 給自動化科學(xué)技術(shù)帶來深刻變革[16].

研究信息物理系統(tǒng)中資源優(yōu)化調(diào)度、通信與控制協(xié)同優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)攻擊防御、實時監(jiān)控和評估等問題, 融合建模、優(yōu)化與控制的理論和方法, 以構(gòu)建安全、高效的信息物理系統(tǒng)為目標(biāo). 圖3展示了未來幾年建議的信息物理系統(tǒng)主要研究方向, 具體包括:

圖 3  信息物理系統(tǒng)主要研究方向

1) 信息物理系統(tǒng)構(gòu)建及控制. 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模、實時、可靠的優(yōu)化調(diào)度技術(shù); 綜合信息物理系統(tǒng)時、空、頻、能等多維動態(tài)特性和耦合性, 建立感知、傳輸、控制一體化系統(tǒng)模型和跨域協(xié)同優(yōu)化與控制方法; 通信資源、計算資源、控制能力等受限情況下高效的分布式優(yōu)化與控制策略; 基于邊緣計算和邊云協(xié)同的分布式智能控制方法.

2) 信息物理系統(tǒng)安全. 通信干擾、虛假數(shù)據(jù)注入、隱私竊聽等攻擊的信息物理系統(tǒng)實時檢測方法、攻擊防御方法、彈性控制理論與方法; 信息物理系統(tǒng)隱私保護的設(shè)計與分析; 信息物理系統(tǒng)安全事件的時空關(guān)聯(lián)性快速分析與溯源; 信息安全與控制安全的協(xié)同設(shè)計與驗證, 實現(xiàn)信息物理系統(tǒng)綜合安全.

3) 信息物理系統(tǒng)演化. 基于數(shù)字孿生技術(shù), 實現(xiàn)信息物理系統(tǒng)高保真的數(shù)字化表征、狀態(tài)監(jiān)控和預(yù)測、運行狀態(tài)評估技術(shù); 研究孿生系統(tǒng)與實體信息物理系統(tǒng)的全方位深層次融合; 基于孿生系統(tǒng)及實體信息物理系統(tǒng)的多模態(tài)信息, 實現(xiàn)虛實系統(tǒng)持續(xù)交互式學(xué)習(xí)、自主更新和進(jìn)化.

發(fā)展信息物理系統(tǒng)構(gòu)建、信息獲取與處理、信息安全分析、系統(tǒng)監(jiān)控和評估等適用于大規(guī)模信息物理系統(tǒng)的前沿基礎(chǔ)理論, 并在工業(yè)系統(tǒng)、智能交通系統(tǒng)、能源系統(tǒng)、醫(yī)療系統(tǒng)等方面進(jìn)行應(yīng)用研究, 結(jié)合智能制造發(fā)展戰(zhàn)略, 推進(jìn)信息化與工業(yè)化深度融合, 促進(jìn)工業(yè)信息物理系統(tǒng)理論和技術(shù)突破, 實現(xiàn)人、設(shè)備與產(chǎn)品的實時聯(lián)通、精確識別、有效交互與智能調(diào)控, 滿足國家安全和經(jīng)濟社會發(fā)展的需求.

2.4   導(dǎo)航與控制技術(shù)

近年來, 在載人航天、對地觀測、大型飛機、導(dǎo)航與位置服務(wù)等國家重大需求的牽引下, 導(dǎo)航制導(dǎo)與控制技術(shù)發(fā)展十分迅速[17]. 深空探測是繼地球衛(wèi)星、載人航天之后, 我國空間技術(shù)領(lǐng)域的又一重要發(fā)展階段. 深空探測飛行器飛行距離更遠(yuǎn)、運行時間更長、任務(wù)環(huán)境更復(fù)雜. 對于月球背面探測、火星轉(zhuǎn)移和捕獲探測等, 僅依賴地面測控網(wǎng)進(jìn)行導(dǎo)航與控制, 在精度、實時性和可靠性等諸多方面受到限制. 深海運載平臺和深海潛器主要涉及深海環(huán)境下的大范圍導(dǎo)航與控制, 考慮深海環(huán)境的復(fù)雜性、可用導(dǎo)航資源少和運載體長時間工作等特點, 慣性信息、海洋環(huán)境與海洋地球物理場信息以及聲學(xué)信息將成為其自主導(dǎo)航的主要信息源. 此外, 開放環(huán)境下的車輛和人員定位導(dǎo)航主要依賴衛(wèi)星導(dǎo)航手段, 但在高樓遮擋路面、隧道、室內(nèi)停車場、商場、交通樞紐、展會等環(huán)境下, 由于信號受到遮擋或電磁干擾, 無法提供可靠的導(dǎo)航服務(wù). 實時獲取開放環(huán)境下車輛、機器人和人員在移動過程中的位置、方向、速度等信息, 并在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)車輛的自動/輔助駕駛、人員的高效疏導(dǎo), 是體現(xiàn)城市信息化和治理水平的重要方面.

導(dǎo)航制導(dǎo)與控制技術(shù)關(guān)系到國家安全和國民經(jīng)濟建設(shè), 屬于基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性和前沿性的軍民兩用高新技術(shù). 圖4簡要描述了我國導(dǎo)航制導(dǎo)與控制領(lǐng)域的重要進(jìn)展和未來的發(fā)展趨勢. 具體的研究方向包括:

圖 4  導(dǎo)航制導(dǎo)與控制領(lǐng)域的重要進(jìn)展及發(fā)展趨勢

1) 深空深海運動體和運載平臺的自主導(dǎo)航與控制技術(shù). 深空深海運載平臺長時間高精度自主導(dǎo)航與控制; 環(huán)境交互下的深空深海仿生器基礎(chǔ)控制理論和實現(xiàn)方法; 大范圍高動態(tài)條件下飛行器導(dǎo)航制導(dǎo)和控制; 大型復(fù)雜撓性航天器穩(wěn)定及機動控制; 行星和小行星等定點著落導(dǎo)航制導(dǎo)和控制.

2) 新型導(dǎo)航方法與技術(shù). 量子精密測量與量子導(dǎo)航原理與技術(shù); 超高靈敏原子慣性測量技術(shù); 基于量子效應(yīng)的原子陀螺儀慣性導(dǎo)航技術(shù); 仿生導(dǎo)航原理與技術(shù); 組合導(dǎo)航理論和方法; 有限信息下自主導(dǎo)航與控制方法.

3) 開放環(huán)境下多源信息融合定位導(dǎo)航的基礎(chǔ)理論和方法. 云端—終端數(shù)據(jù)交互融合協(xié)同導(dǎo)航理論與方法; 基于多源異構(gòu)信息融合的導(dǎo)航理論與方法; 開放環(huán)境下定位導(dǎo)航及控制技術(shù).

深空深海和開放環(huán)境的導(dǎo)航制導(dǎo)與控制問題研究, 將顯著提高我國高精度高可靠性導(dǎo)航與控制領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究水平, 解決不確定環(huán)境下導(dǎo)航與探測領(lǐng)域的技術(shù)難點, 為推進(jìn)我國航空航天、海洋戰(zhàn)略、城市治理的跨越式發(fā)展奠定堅實基礎(chǔ).

2.5   重大裝備自動化技術(shù)

重大裝備指技術(shù)難度大、關(guān)聯(lián)面廣、成套性強、對國計民生具有重大影響, 需要跨部門、跨行業(yè)、跨地區(qū)組織, 才能完成的重大成套技術(shù)裝備, 或是規(guī)模龐大且直接關(guān)系人的生命安全及國家安全的重要運動體裝備, 對國民經(jīng)濟和綜合國力具有非常重要的戰(zhàn)略意義. 比如, 以航空發(fā)動機、無人船舶等為代表的重大裝備, 在交通運輸、航空航天、海洋探測等方面為國民經(jīng)濟的提升和國防安全提供了重要保障.

智能化控制系統(tǒng)是重大裝備的技術(shù)保障和核心支撐部分, 具有不可替代的作用. 一些重大裝備工作在多參數(shù)、非線性、復(fù)雜和極端環(huán)境下, 對裝備的安全運行和維護提出了很大的挑戰(zhàn)[18]. 同時, 部分重大裝備核心技術(shù)受制于人, 依賴國外. 因此, 研發(fā)具有自主知識產(chǎn)權(quán)的重大裝備智能控制和智能維護技術(shù), 是促進(jìn)我國經(jīng)濟健康發(fā)展和維護國家安全的科技保障. 對于我國重大裝備智能控制和智能維護技術(shù)方面存在的一些問題, 建議的具體研究方向包括:

1) 重大裝備高精度與安全運行控制. 面向動力學(xué)、振動和控制問題的高速、高效、高精度控制器設(shè)計; 面向靈活、高效和經(jīng)濟性的重大裝備集群一體化智能管理理論; 重大裝備的通信網(wǎng)絡(luò)安全架構(gòu)、安全通信機制、電磁兼容等信息安全技術(shù); 數(shù)據(jù)驅(qū)動的重大裝備決策與控制技術(shù); 重大裝備控制任務(wù)、可靠性任務(wù)、信息安全任務(wù)協(xié)同設(shè)計的理論與方法.

2) 重大裝備故障診斷與智能維護. 重大裝備智能維護和容錯控制基礎(chǔ)理論與關(guān)鍵技術(shù); 重大裝備的性能耦合分析技術(shù); 數(shù)據(jù)驅(qū)動的重大裝備故障處理與預(yù)防技術(shù); 基于數(shù)據(jù)的重大裝備智能視情維護與自愈技術(shù); 重大裝備降級運行與智能更新理論與技術(shù); 重大裝備壽命預(yù)測與健康評估技術(shù).

圖5概述了重大裝備智能控制與維護中主要的研究內(nèi)容. 針對我國國防、制造業(yè)等多個領(lǐng)域的國家重大裝備需求, 凝練與自動化學(xué)科相關(guān)的科學(xué)問題和關(guān)鍵技術(shù), 提高自主創(chuàng)新能力, 實現(xiàn)重要裝備的自動化技術(shù)自主可控.

圖 5  重大裝備智能控制與維護

2.6   自主智能系統(tǒng)

自主智能系統(tǒng)是自動化和人工智能技術(shù)的最佳載體, 是各種先進(jìn)算法驗證與應(yīng)用平臺, 其基礎(chǔ)理論研究創(chuàng)新將成為未來自動化和人工智能領(lǐng)域發(fā)展的核心動力, 在國民經(jīng)濟與國防安全等領(lǐng)域具有重要地位. 例如, 在民用領(lǐng)域, 自主智能系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于智能交通中的多無人車協(xié)同路徑規(guī)劃, 提升智慧城市道路利用率, 緩解城市擁堵; 在工業(yè)應(yīng)用、商業(yè)管理及應(yīng)急救援等領(lǐng)域的需求量也呈現(xiàn)出快速增長的趨勢; 在國防領(lǐng)域, 多個作戰(zhàn)單元與其他作戰(zhàn)系統(tǒng)協(xié)調(diào)作戰(zhàn), 防空導(dǎo)彈系統(tǒng)同時攔截多個目標(biāo), 無人機、無人車及無人武器的發(fā)展將有效提高作戰(zhàn)能力. 目前, 我國在自主智能系統(tǒng)和群體智能系統(tǒng)的大規(guī)模應(yīng)用方面, 缺乏前瞻性理論支撐和關(guān)鍵技術(shù)突破. 因此, 必須重視自主智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)理論與應(yīng)用研究, 實現(xiàn)從機器人到自主智能系統(tǒng), 從個體智能到群體智能的跨越[19-20].

從自主無人系統(tǒng)、人機混合、集群協(xié)同、安全技術(shù)和技術(shù)驗證平臺等方面出發(fā), 圖6展示了自主智能系統(tǒng)的總體發(fā)展思路. 具體研究內(nèi)容如下:

圖 6  自主智能系統(tǒng)的總體發(fā)展思路

1) 自主無人系統(tǒng)理論與技術(shù). 多傳感器信息融合的無人系統(tǒng)智能感知與自主學(xué)習(xí); 無人系統(tǒng)學(xué)習(xí)演化與自主決策; 無人系統(tǒng)動態(tài)建模、智能感知、自主運動與避障; 動態(tài)目標(biāo)識別與特定任務(wù)決策; 環(huán)境未知、信息不完全、通信受限下無人系統(tǒng)智能感知與決策理論和方法; 復(fù)雜場景無人平臺的主動感知、快速決策和精確控制.

2) 人機混合自主智能系統(tǒng). 開放環(huán)境下人機結(jié)合的態(tài)勢感知方法與技術(shù); 人機交互的特征提取與表示方法; 人機融合高效推理與交互操作; 人機混合智能增強、人在回路技術(shù).

3) 集群自主智能系統(tǒng). 可表達(dá)、可計算、可解釋的群體智能方法; 集群系統(tǒng)信息交互、多目標(biāo)優(yōu)化決策; 集群系統(tǒng)協(xié)同與自主結(jié)構(gòu)變換; 無人系統(tǒng)集群優(yōu)化和集群智能; 對抗、強干擾環(huán)境下的集群系統(tǒng)協(xié)同控制理論; 非完全信息條件下集群系統(tǒng)協(xié)同、博弈等動態(tài)演繹方法.

4) 自主智能系統(tǒng)安全. 安全可信自主智能系統(tǒng)構(gòu)建理論和方法; 自主智能系統(tǒng)數(shù)據(jù)安全和隱私保護; 自主智能系統(tǒng)集群的安全性和穩(wěn)定性; 安全風(fēng)險評估與智能防御; 決策計算全程可測可控, 達(dá)到攻擊者進(jìn)不去、非授權(quán)者重要信息拿不到、竊取保密信息看不懂、系統(tǒng)和信息改不了的安全效果.

5) 研制“無人集群跨域協(xié)同控制系統(tǒng)” 與“人機共融自主智能系統(tǒng)” 等技術(shù)驗證和示范平臺; 發(fā)展自主智能系統(tǒng)的國家標(biāo)準(zhǔn)、自主芯片、標(biāo)準(zhǔn)軟硬件接口和操作系統(tǒng)等.

自主智能系統(tǒng)的研究將大力推進(jìn)科技與經(jīng)濟的快速發(fā)展, 引領(lǐng)智能產(chǎn)業(yè)和智能經(jīng)濟的發(fā)展. 我國在相關(guān)領(lǐng)域的研究取得了長足的進(jìn)步, 但在頂級人才、前沿基礎(chǔ)理論、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、軟硬件平臺和總體發(fā)展體系等方面仍然存在不足, 需要進(jìn)一步加大投入, 充分調(diào)動國內(nèi)外的優(yōu)勢資源, 爭取獲得跨越式發(fā)展.

2.7   人工智能驅(qū)動的自動化

近年來, 人工智能研究范圍不斷拓寬, 已涵蓋了模式識別、自然語言理解、認(rèn)知科學(xué)等多個重要分支, 研究內(nèi)容已經(jīng)從信息處理、知識表示等發(fā)展到機器智能, 包括機器感知、機器思維、機器學(xué)習(xí)、機器行為等, 并在不斷更新和擴展[10]. 以深度學(xué)習(xí)為代表的感知和認(rèn)知, 以及以強化學(xué)習(xí)為代表的行為決策和控制是人工智能驅(qū)動自動化技術(shù)的典型代表, 二者結(jié)合能夠構(gòu)成機器智能決策的閉環(huán). 國際上已經(jīng)出現(xiàn)了一些有顯示性的成果[21-22], 如波士頓動力公司與美國國防部合作, 開發(fā)了多款仿生機器人, 能夠?qū)崿F(xiàn)快速平穩(wěn)移動、跳躍甚至翻滾, 具有相當(dāng)好的靈活性和穩(wěn)定性. 人工智能的核心理論和基礎(chǔ)算法, 通過與應(yīng)用系統(tǒng)相結(jié)合, 可有效提取數(shù)據(jù)信息、自主學(xué)習(xí)決策和優(yōu)化, 提高控制效率, 進(jìn)而建立具有不同功能的智能系統(tǒng).

當(dāng)前通用人工智能方法尚未成熟, 深度學(xué)習(xí)等人工智能方法可解釋性不高, 這也是人工智能理論實際應(yīng)用困難的根本原因之一. 另外, 由于實際問題差別很大, 如實際問題連續(xù)性、不完全信息、感知信息不確定性、決策狀態(tài)約束性、多個體協(xié)調(diào)復(fù)雜性等, 使得人工智能理論和方法, 難以直接推廣到更廣泛的對象, 如工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、流程工業(yè)中, 需要基于人工智能理論開發(fā)相應(yīng)的智能算法. 圖7展示了人工智能和自動化交叉領(lǐng)域的若干前沿研究方向, 其核心關(guān)鍵問題是人工智能理論驅(qū)動的智能感知、控制與決策方法, 以及算法設(shè)計、系統(tǒng)研發(fā)與應(yīng)用. 需要在語音識別、自然語言處理、機器視覺等智能感知領(lǐng)域開展深入研究, 還應(yīng)在深度強化學(xué)習(xí)理論、不完全信息博弈對抗、多智能體協(xié)調(diào)控制、魯棒決策與控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索與優(yōu)化、類腦計算等領(lǐng)域積極布局, 以期取得突破性的研究成果.

圖 7  人工智能和自動化交叉領(lǐng)域若干前沿研究方向

總體來說, 我國在語音識別、機器視覺、機器翻譯等領(lǐng)域已取得顯著進(jìn)展, 但我國對機器學(xué)習(xí)核心算法的掌握程度仍然較低, 在人工智能核心算法創(chuàng)新、人工智能系統(tǒng)的設(shè)計與研發(fā)等方面, 還需要與發(fā)達(dá)國家進(jìn)行技術(shù)合作, 縮小差距, 促進(jìn)人工智能理論和方法在自主運動體、智能電網(wǎng)、醫(yī)療、軍事等系統(tǒng)中的應(yīng)用, 擴展人工智能技術(shù)的應(yīng)用邊界.

3.   學(xué)科發(fā)展的保障措施

未來幾年, 為促進(jìn)我國自動化科學(xué)技術(shù)的持續(xù)發(fā)展, 吸引更多的科技工作者投身自動化領(lǐng)域研究, 提升我國自動化學(xué)科的地位和國際影響力, 建議從學(xué)科發(fā)展、基金資助、需求導(dǎo)向、人才培養(yǎng)、科研平臺等方面做出努力.

1) 為保持學(xué)科優(yōu)勢領(lǐng)域的發(fā)展趨勢, 同時加大對薄弱學(xué)科領(lǐng)域的資助力度, 鼓勵開展交叉學(xué)科研究, 促進(jìn)自動化學(xué)科各領(lǐng)域均衡協(xié)調(diào)發(fā)展. 自動化學(xué)科在注重理論研究的同時, 以重大國家需求為牽引, 凝煉共性科學(xué)問題, 鼓勵自動化系統(tǒng)的研發(fā)與成果轉(zhuǎn)化, 實現(xiàn)自動化學(xué)科持續(xù)蓬勃發(fā)展.

2) 發(fā)揮自然科學(xué)基金人才培養(yǎng)作用, 激發(fā)科技人才的創(chuàng)新活力, 完善青年人才資助計劃. 適度調(diào)整項目經(jīng)費使用范圍與比例, 適當(dāng)增加青年基金、優(yōu)秀青年基金、杰出青年基金的資助率. 進(jìn)一步修訂學(xué)科申請代碼, 推進(jìn)以自動化學(xué)科為主的交叉學(xué)科發(fā)展, 拓寬自動化學(xué)科研究范疇, 提升學(xué)科影響力. 進(jìn)一步加強基金資助內(nèi)容審核, 避免對相似研究內(nèi)容的重復(fù)資助, 提高資助效率.

3) 引導(dǎo)建立公共開放的自動化科研與實驗驗證平臺. 由于缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)化實驗平臺, 各研究工作彼此獨立難以快速集成和相互共享, 重復(fù)開發(fā)實驗平臺浪費了大量人力物力. 建立標(biāo)準(zhǔn)化的基礎(chǔ)支撐平臺, 如群體智能科研支撐平臺、人工智能開源軟硬件平臺、人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺等. 為實現(xiàn)理論創(chuàng)新、技術(shù)和系統(tǒng)集成提供條件, 促進(jìn)理論研究成果的共享和應(yīng)用.

4.   結(jié)論

遵循自動化學(xué)科發(fā)展所具有的需求牽引和學(xué)科交叉的特點, 未來自動化科學(xué)技術(shù)研究將更加注重解決復(fù)雜系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、多傳感器信息融合、生物信息系統(tǒng)、社會治理系統(tǒng)等重大問題. 注重系統(tǒng)各個部件協(xié)同感知并進(jìn)行協(xié)調(diào)控制, 在理清個體行為與群體行為間關(guān)系的基礎(chǔ)上, 實現(xiàn)對群體協(xié)作、競爭、進(jìn)化、演化行為的調(diào)控. 加強研究如具有人機物協(xié)同特征的工業(yè)系統(tǒng)、作戰(zhàn)系統(tǒng)、交通系統(tǒng)、電力系統(tǒng)、生物系統(tǒng)和社會系統(tǒng). 自動化科學(xué)技術(shù)將與其它相關(guān)理論技術(shù)密切結(jié)合, 解決新興技術(shù)快速發(fā)展帶來的自動化領(lǐng)域前沿科學(xué)問題.

5.   說明

本文所著觀點及內(nèi)容參考國家自然科學(xué)基金委員會十四五及中長期發(fā)展規(guī)劃. 所著觀點為筆者觀點, 僅供參考.