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隨著大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、5G等信息技術的飛速發(fā)展, 自動化科學技術極大地提高了生產(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.

自動化科學技術是以物理系統(tǒng)、信息系統(tǒng)及有人參與的信息物理系統(tǒng)為研究對象, 以設計、構建、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, 并借以提高人類認識世界和改造世界的能力為目的的系統(tǒng)理論與技術. 其主要研究范圍包括: 控制理論與技術, 系統(tǒng)建模理論與仿真技術, 導航、制導與控制技術, 檢測技術與裝置, 模式識別與智能系統(tǒng), 機器人與無人系統(tǒng)控制技術, 生物系統(tǒng)分析與調(diào)控, 以及面向對象和任務的自動或自主運行系統(tǒng)的設計、實現(xiàn)和維護管理技術等[1-2].

自動化科學技術的發(fā)展, 將對我國社會經(jīng)濟發(fā)展和國防安全發(fā)揮至關重要的作用. 未來幾年, 根據(jù)我國自動化科學技術的現(xiàn)狀, 結合人工智能等新興技術和智能制造、國防軍工等國家需求, 自動化科學技術的發(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水平; 2) 在自動化科學與技術的一些應用基礎研究領域, 研究在國際上具有引領性作用的自動化系統(tǒng)設計與實現(xiàn)方法, 在部分領域達到世界領先, 推動我國相關產(chǎn)業(yè)的改造升級; 3)大力發(fā)展和支持與基礎工業(yè)、國防以及高端技術裝備密切相關的自動化系統(tǒng)與關鍵技術等.

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

1.   自動化學科發(fā)展態(tài)勢分析

1.1   自動化學科的特點

自動化科學技術不僅研究系統(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、系統(tǒng)科學、人工智能、計算機與通信等領域不斷發(fā)展著的理論與技術, 研究面向復雜對象和任務的自動或自主智能運行系統(tǒng)的設計和實現(xiàn)技術, 以使系統(tǒng)的狀態(tài)、行為、性能及功能等滿足人們的預期目標. 同時, 自動化學科的發(fā)展與物理、生物、材料等多學科交叉融合, 互相促進和支持, 具有系統(tǒng)性、智能性和交叉性的鮮明特征[4].

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

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

自動化科學技術與其他學科共同發(fā)展進步, 并與材料、生物、數(shù)學等基礎學科交叉形成新領域, 派生出大量的新概念、新構思、新技術和邊緣學科, 如量子導航、微納制造、生物信息學等. 多學科發(fā)展、交叉研究給自動化學科帶來了新的活力和重大創(chuàng)新機遇.

現(xiàn)階段, 自動化學科基礎研究蓬勃發(fā)展, 相關新興技術領域方興未艾, 對經(jīng)濟和社會發(fā)展的創(chuàng)新驅動作用越來越重要, 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)代化的顯著標志.

1.2   自動化學科發(fā)展現(xiàn)狀

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

控制理論與應用是自動化學科能夠長遠發(fā)展的核心基礎與源動力. 近年來, 控制理論與應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)等關系的復雜模型, 從單目標控制到多目標優(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、自適應控制、網(wǎng)絡控制系統(tǒng)、數(shù)據(jù)/事件驅動控制、智能控制等一些新興研究方向上, 取得了許多重要研究進展, 如高階線性多智能體系統(tǒng)一致性控制、網(wǎng)絡資源優(yōu)化控制、網(wǎng)絡控制系統(tǒng)態(tài)勢感知等[1, 5].

模式識別與智能系統(tǒng)的發(fā)展, 與認知科學、信息科學、神經(jīng)科學及計算機科學的發(fā)展密切相關, 并逐漸形成了理論創(chuàng)新與應用高度集成的發(fā)展趨勢. 近年來, 半監(jiān)督學習、弱/無監(jiān)督學習、深度學習、數(shù)據(jù)降維、多特征抽取等新技術不斷涌現(xiàn), 模式識別、機器學習、計算機視覺、語音和語言信息處理、腦機交互等領域研究與應用取得了顯著的進步[6]. 國內(nèi)科研機構和高校在神經(jīng)生物信息處理、統(tǒng)計學習、流形學習、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、機器翻譯等應用技術處于國際領先水平.

導航制導與控制是一個學科交叉性強、理論與工程實踐高度結合的研究領域, 對國家安全、國防和國民經(jīng)濟建設具有重要意義. 目前, 我國在慣性導航、衛(wèi)星導航、組合導航、航空航天飛行控制、空間探測等研究領域已經(jīng)達到國際先進水平, 如北斗衛(wèi)星導航系統(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, 標志著我國航空航天控制技術躋身世界強國之列. 然而, 在一些相關技術領域, 如視覺/慣性組合導航系統(tǒng)、精確制導技術、新型武器裝備研制、導航與探測器件開發(fā)、攔截技術等方面仍需進一步加強相關核心技術的研發(fā)與創(chuàng)新能力.

系統(tǒng)科學與工程在大量系統(tǒng)科學理論研究和系統(tǒng)工程實踐積累的基礎上, 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系, 實現(xiàn)對群體行為的誘導與調(diào)控[7]; 更加強調(diào)人類社會的網(wǎng)絡化, 研究不同形態(tài)的實際網(wǎng)絡, 如社會網(wǎng)絡、經(jīng)濟網(wǎng)絡、電力網(wǎng)絡和生物網(wǎng)絡. 我國近年來針對實際復雜系統(tǒng), 開展了生產(chǎn)計劃調(diào)度、系統(tǒng)結構與架構體系、物流與資源優(yōu)化決策、系統(tǒng)仿真技術及應用等多方面的研究和實踐[8]. 隨著物聯(lián)網(wǎng)等新興技術的發(fā)展, 未來系統(tǒng)科學與系統(tǒng)工程的研究, 將更為關注具有人機物協(xié)同特征的實際復雜系統(tǒng), 為推進我國諸多領域的應用發(fā)展提供方法指導.

在人工智能與自動化交叉領域, 以神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎的深度學習, 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展. 在相繼出現(xiàn)的智能駕駛、智慧醫(yī)療等熱點應用的驅動下, 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, 成為自動化領域人工智能技術研究前沿[9]. 在面對大數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡化和實時交互等復雜現(xiàn)實問題時, 研究方法呈現(xiàn)出多領域聯(lián)合驅動的模式, 綜合集成多個領域的研究成果, 如運動控制、智能感知決策、導航和避障、視聽覺信息處理、自然語言理解、機器學習算法、認知信息處理、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于人[10-11].

1.3   學科發(fā)展趨勢和目標

2015年, 國務院提出推進智能制造, 實施制造強國戰(zhàn)略, 以滿足經(jīng)濟社會發(fā)展和國防建設對重大技術裝備的需求為目標, 強化工業(yè)基礎能力. 2017年,《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》 提出要把大數(shù)據(jù)驅動知識學習、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, 中央部署推進包括5G基礎及應用、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)等新型基礎設施建設[12]. 三大規(guī)劃中均以自動化為主要理論基礎, 自動化科學技術已然成為支撐我國“新基建”大布局中最為核心和重要的技術之一.

信息技術的迅速發(fā)展, 推進了國際社會各領域向數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化加速躍升, 自動化領域的科學研究必須迅速調(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. 促進自動化科學技術和國家建設深度融合, 為構建數(shù)據(jù)驅動、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, 是自動化學科“十四五”乃至中長期發(fā)展的重要目標.

2.   自動化學科優(yōu)先發(fā)展領域

2.1   智能控制理論和方法

傳統(tǒng)控制理論大多關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程, 而現(xiàn)在可能存在大量的進程相互作用需要調(diào)控. 各類控制系統(tǒng)在不斷變化的環(huán)境中運行, 溫度、負荷、設備、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)絡系統(tǒng)、數(shù)據(jù)驅動系統(tǒng)、有限信息系統(tǒng)、多尺度系統(tǒng)、混雜系統(tǒng)、復雜網(wǎng)絡等. 系統(tǒng)結構也更為復雜、工作環(huán)境更加開放和不確定, 控制任務對于實時性、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)混合驅動的自適應控制理論和方法, 進行系統(tǒng)閉環(huán)性能分析和設計, 實現(xiàn)基于模型的智能自適應控制.

2)數(shù)據(jù)驅動控制理論和方法. 研究環(huán)境變化、結構和參數(shù)變化、控制目標變化的復雜系統(tǒng)控制問題, 通過對系統(tǒng)數(shù)據(jù)的采集、更新和迭代學習, 獲得具有適應能力的數(shù)據(jù)驅動控制器, 保證系統(tǒng)控制的穩(wěn)定性、魯棒性和自適應性, 建立數(shù)據(jù)驅動控制理論和方法.

3)基于學習的優(yōu)化理論和方法. 通過對復雜系統(tǒng)控制過程、控制任務、多媒體信息的訓練、學習和反饋, 實現(xiàn)復雜系統(tǒng)過程優(yōu)化、任務優(yōu)化和資源優(yōu)化, 建立復雜系統(tǒng)基于學習的優(yōu)化控制理論和方法.

4)事件驅動控制理論和方法. 研究數(shù)據(jù)驅動系統(tǒng)、網(wǎng)絡化系統(tǒng)、混雜系統(tǒng)等多種類型系統(tǒng)的事件驅動控制理論和方法, 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沒有經(jīng)典控制那樣成熟和完善, 但已經(jīng)成為自動化學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用研究, 夯實自動化學科的理論基礎, 對推動我國自動控制技術躋身世界前列, 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和智能技術的集成平臺, 在國民經(jīng)濟與國防安全等領域具有重要地位. 在國防安全方面, 機器人技術將推動無人機、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)和應用方面取得了長足進步, 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)推進我國機器人技術和相關產(chǎn)業(yè)快速健康發(fā)展. 但與美國、日本等發(fā)達國家相比, 我國在前沿基礎理論、核心零部件、國際技術標準和總體發(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, 自動化學科建議開展面向特定任務的高性能作業(yè)機器人原創(chuàng)性理論及關鍵技術研究, 初步建立高性能智能作業(yè)機器人共性技術體系, 為后續(xù)產(chǎn)品化奠定基礎. 圖2概述了高性能作業(yè)機器人主要發(fā)展方向和關鍵技術. 具體研究方向包括:

圖 2  高性能作業(yè)機器人主要發(fā)展方向和關鍵技術

1) 仿生機器人. 生物運動機理研究并設計仿生運動機構; 靈巧作業(yè)機構的建模與控制; 靈活輕巧、剛柔耦合的仿生機器人設計和控制; 靈活隱蔽的微型仿生機器人.

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

3) 智能決策技術. 研究機器人面向復雜環(huán)境的感知與理解、行為優(yōu)化及技能學習方法, 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, 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. 人與機器人的雙向信息傳遞、語義表達及實時認知方法; 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; 人與機器人互操作技術.

5) 以仿生機器人、人機共融機器人、服務機器人為具體對象, 在國際技術標準、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)絡技術快速發(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)絡高度耦合, 其所孕育的新技術、新應用將從根本上改變?nèi)祟惿鐣纳a(chǎn)和生活方式. 就像互聯(lián)網(wǎng)重塑人與信息的關系一樣, 信息物理系統(tǒng)將重塑人與工程系統(tǒng)的關系[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)相關方向展開戰(zhàn)略布局和技術研發(fā). 目前, 我國工業(yè)企業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡化、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), 給自動化科學技術帶來深刻變革[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, 以構建安全、高效的信息物理系統(tǒng)為目標. 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; 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)隱私保護的設計與分析; 信息物理系統(tǒng)安全事件的時空關聯(lián)性快速分析與溯源; 信息安全與控制安全的協(xié)同設計與驗證, 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, 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)控和預測、運行狀態(tài)評估技術; 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)交互式學習、自主更新和進化.

發(fā)展信息物理系統(tǒng)構建、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)等方面進行應用研究, 結合智能制造發(fā)展戰(zhàn)略, 推進信息化與工業(yè)化深度融合, 促進工業(yè)信息物理系統(tǒng)理論和技術突破, 實現(xiàn)人、設備與產(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   導航與控制技術

近年來, 在載人航天、對地觀測、大型飛機、導航與位置服務等國家重大需求的牽引下, 導航制導與控制技術發(fā)展十分迅速[17]. 深空探測是繼地球衛(wèi)星、載人航天之后, 我國空間技術領域的又一重要發(fā)展階段. 深空探測飛行器飛行距離更遠、運行時間更長、任務環(huán)境更復雜. 對于月球背面探測、火星轉移和捕獲探測等, 僅依賴地面測控網(wǎng)進行導航與控制, 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)境下的大范圍導航與控制, 考慮深海環(huán)境的復雜性、可用導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信息將成為其自主導航的主要信息源. 此外, 開放環(huán)境下的車輛和人員定位導航主要依賴衛(wèi)星導航手段, 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, 無法提供可靠的導航服務. 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, 并在此基礎上實現(xiàn)車輛的自動/輔助駕駛、人員的高效疏導, 是體現(xiàn)城市信息化和治理水平的重要方面.

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

圖 4  導航制導與控制領域的重要進展及發(fā)展趨勢

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

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

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

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

2.5   重大裝備自動化技術

重大裝備指技術難度大、關聯(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裝備, 或是規(guī)模龐大且直接關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受制于人, 依賴國外. 因此, 研發(fā)具有自主知識產(chǎn)權的重大裝備智能控制和智能維護技術, 是促進我國經(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、振動和控制問題的高速、高效、高精度控制器設計; 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)絡安全架構、安全通信機制、電磁兼容等信息安全技術; 數(shù)據(jù)驅動的重大裝備決策與控制技術; 重大裝備控制任務、可靠性任務、信息安全任務協(xié)同設計的理論與方法.

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理論與關鍵技術; 重大裝備的性能耦合分析技術; 數(shù)據(jù)驅動的重大裝備故障處理與預防技術; 基于數(shù)據(jù)的重大裝備智能視情維護與自愈技術; 重大裝備降級運行與智能更新理論與技術; 重大裝備壽命預測與健康評估技術.

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)等多個領域的國家重大裝備需求, 凝練與自動化學科相關的科學問題和關鍵技術, 提高自主創(chuàng)新能力, 實現(xiàn)重要裝備的自動化技術自主可控.

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的最佳載體, 是各種先進算法驗證與應用平臺, 其基礎理論研究創(chuàng)新將成為未來自動化和人工智能領域發(fā)展的核心動力, 在國民經(jīng)濟與國防安全等領域具有重要地位. 例如, 在民用領域, 自主智能系統(tǒng)廣泛應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)應用、商業(yè)管理及應急救援等領域的需求量也呈現(xiàn)出快速增長的趨勢; 在國防領域, 多個作戰(zhàn)單元與其他作戰(zhàn)系統(tǒng)協(xié)調(diào)作戰(zhàn), 防空導彈系統(tǒng)同時攔截多個目標, 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)模應用方面, 缺乏前瞻性理論支撐和關鍵技術突破. 因此, 必須重視自主智能系統(tǒng)的基礎理論與應用研究, 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、安全技術和技術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. 多傳感器信息融合的無人系統(tǒng)智能感知與自主學習; 無人系統(tǒng)學習演化與自主決策; 無人系統(tǒng)動態(tài)建模、智能感知、自主運動與避障; 動態(tài)目標識別與特定任務決策; 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)境下人機結合的態(tài)勢感知方法與技術; 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.

3) 集群自主智能系統(tǒng). 可表達、可計算、可解釋的群體智能方法; 集群系統(tǒng)信息交互、多目標優(yōu)化決策; 集群系統(tǒng)協(xié)同與自主結構變換; 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; 安全風險評估與智能防御; 決策計算全程可測可控, 達到攻擊者進不去、非授權者重要信息拿不到、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)” 等技術驗證和示范平臺; 發(fā)展自主智能系統(tǒng)的國家標準、自主芯片、標準軟硬件接口和操作系統(tǒng)等.

自主智能系統(tǒng)的研究將大力推進科技與經(jīng)濟的快速發(fā)展, 引領智能產(chǎn)業(yè)和智能經(jīng)濟的發(fā)展. 我國在相關領域的研究取得了長足的進步, 但在頂級人才、前沿基礎理論、技術標準、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、認知科學等多個重要分支, 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、機器學習、機器行為等, 并在不斷更新和擴展[10]. 以深度學習為代表的感知和認知, 以及以強化學習為代表的行為決策和控制是人工智能驅動自動化技術的典型代表, 二者結合能夠構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, 能夠實現(xiàn)快速平穩(wěn)移動、跳躍甚至翻滾, 具有相當好的靈活性和穩(wěn)定性. 人工智能的核心理論和基礎算法, 通過與應用系統(tǒng)相結合, 可有效提取數(shù)據(jù)信息、自主學習決策和優(yōu)化, 提高控制效率, 進而建立具有不同功能的智能系統(tǒng).

當前通用人工智能方法尚未成熟, 深度學習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)相應的智能算法. 圖7展示了人工智能和自動化交叉領域的若干前沿研究方向, 其核心關鍵問題是人工智能理論驅動的智能感知、控制與決策方法, 以及算法設計、系統(tǒng)研發(fā)與應用. 需要在語音識別、自然語言處理、機器視覺等智能感知領域開展深入研究, 還應在深度強化學習理論、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)絡架構搜索與優(yōu)化、類腦計算等領域積極布局, 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、機器翻譯等領域已取得顯著進展, 但我國對機器學習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)的設計與研發(fā)等方面, 還需要與發(fā)達國家進行技術合作, 縮小差距, 促進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)中的應用, 擴展人工智能技術的應用邊界.

3.   學科發(fā)展的保障措施

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

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

2) 發(fā)揮自然科學基金人才培養(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, 適當增加青年基金、優(yōu)秀青年基金、杰出青年基金的資助率. 進一步修訂學科申請代碼, 推進以自動化學科為主的交叉學科發(fā)展, 拓寬自動化學科研究范疇, 提升學科影響力. 進一步加強基金資助內(nèi)容審核, 避免對相似研究內(nèi)容的重復資助, 提高資助效率.

3) 引導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)一的標準化實驗平臺, 各研究工作彼此獨立難以快速集成和相互共享, 重復開發(fā)實驗平臺浪費了大量人力物力. 建立標準化的基礎支撐平臺, 如群體智能科研支撐平臺、人工智能開源軟硬件平臺、人工智能基礎數(shù)據(jù)平臺等. 為實現(xiàn)理論創(chuàng)新、技術和系統(tǒng)集成提供條件, 促進理論研究成果的共享和應用.

4.   結論

遵循自動化學科發(fā)展所具有的需求牽引和學科交叉的特點, 未來自動化科學技術研究將更加注重解決復雜系統(tǒng)、網(wǎng)絡系統(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)同感知并進行協(xié)調(diào)控制, 在理清個體行為與群體行為間關系的基礎上, 實現(xiàn)對群體協(xié)作、競爭、進化、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). 自動化科學技術將與其它相關理論技術密切結合, 解決新興技術快速發(fā)展帶來的自動化領域前沿科學問題.

5.   說明

本文所著觀點及內(nèi)容參考國家自然科學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.