PLC编程入门知识

如果自主、智能的自动化成为现实，聪明的自动化可以轻松拿走你的工作，人类该如何自处？

      据麦肯锡全球研究所预测，到2030年，全球将会有大约8亿个工作岗位因自动化技术的普及而消失。仅在美国，就会有大约3900万至7300万的工作岗位被自动化技术代替，大约占总劳动力的1/3。

    “第一次工业革命，自动化把人类从繁重的体力劳动解放出来；今天，自动化又将人类从复杂的脑力劳动解放出来，迎来一个新的科技创新的时代。”中国工程院院士、中国自动化学会理事长郑南宁说。

      自动化技术广泛用于工业、农业、军事、商业、医疗等方面。未来，自动化将会发展到什么程度？对于人类来说，在其有可能会“摧毁”就业的新时代里，又该扮演什么角色？

      12月1日，由中国自动化学会主办、西安交通大学承办的“2018中国自动化大会”在西安召开，来自自动化、信息与智能科学等技术相关领域的13位院士共聚一堂，共同探讨自动化未来的样子。

“智能”“自主”成关键词

      未来，自动化会是什么样子？中国科学院院士、中国空间技术研究院研究员吴宏鑫抛出两个词：“智能”“自主”，这同样也是其他院士谈到的高频词汇。

    “现在的自动化还只是程序自动运行，没有学习功能或学习功能不强，系统出现故障后不能自主解决，也没有应对突发事件的处理能力，而这些能力恰恰都是未来自动化所必需的。”在吴宏鑫看来，无论是航天、入海，还是在非常恶劣的环境，都缺少不了可以自主运行且智能的自动化系统，这就需要将人工智能技术引入到自动化或工程控制中去。

     “自主很重要。”中国工程院院士、北京交通大学校长宁滨同样表示，“现在很多控制系统的自主性跟人的智能相比，还停留在初级阶段，将来自动化的自主化程度一定会更高。”

      实际上，自动化本身就是一个与时俱进的学科，中国工程院院士、中南大学控制工程研究所所长桂卫华认为，在人工智能、大数据、物联网、云计算等技术的驱动下，自动化的下一步发展将会把原来的控制系统变成一个智能自主的控制系统，把原来的管理和决策的信息系统变成一个智能决策系统。在这个基础上，把智能决策和控制变成一体化系统，然后再围绕这一系统研究它的基础，包括算法、理论、技术，直到自动化可以真正实现动态系统的智能控制与决策。

      除了智能与自主，融合与协同同样被认为是自动化未来的趋势。宁滨表示，自动化追求的方向还包括实现人、信息系统和物理系统之间的高度融合与协同，从而体现高度的智能化。

人机共融是必然趋势

    “今天的自动化，为人类开启了面向新的科技发展时代的一扇大门，也必将为人类的科技进步贡献它的力量。”郑南宁说。

      然而，随着自动化与人工智能技术的改进，很多人却对未来感到担忧——如果自主智能的自动化成为现实，聪明的自动化可以轻松拿走你的工作，人类又该如何自处？

      对于未来的样子，中国工程院院士、同济大学校长陈杰并未做出明确预测，但他确信，人机共融是必然存在的，人类仍将扮演非常重要的角色。

   “未来不可能是没有人的世界，人和机器的共融是主要方向，人扮演的角色就是顶层设计，在必要的时候进行必要的干预。”陈杰认为，人和机器的共享控制，可能是今后控制领域遇到的一个重要。

      在陈杰看来，自动化控制发展起来，对象的变化会很大。从这个角度，无人系统是一个简单的对象，往前发展就是智能无人系统，再向前则是自主智能无人系统。现在的人工智能是数据驱动的智能，未来将发展为目标驱动下的智能。所以，这也将带来许多新的，比如人与无人系统之间如何协同，人在回路中的控制、参与甚至意图控制模型如何建立等等。

      中国工程院院士、华东理工大学副校长钱锋同样认为，未来自动化考虑的不再是单个对象，而是人机共融。这就需要研究大数据、人工智能等与自动化的结合，同时也要注重技术的协同优化。

      事实上，人类一直都是生活在一个由技术驱动的世界，希望与挑战共存。自动驾驶汽车、人工智能算法等，都是自动化的体现。尽管这些技术提高了生产力，甚至取代人类的一些工作，但也同时创造了新的岗位。

      例如总部位于美国纽约的杂货电商公司Boxed，当先进的自动化取代了配送中心上百名工人时，这家公司没有选择解雇他们，而是为这些工人提供培训，并将他们提拔到不同的部门。有些工人成为培训师，负责教授新同事如何使用新的配送系统，而其他人则转职为客户服务角色。甚至有许多临时工成为雇员，享受13%的加薪。

人才培养模式需要转变

      为应对未来自动化的需求，人才培养体系也将面临转变。

   “目前的人才培养还是按照学科在培养，强调的是学科知识，但是在工科领域，这种学科式培养存在很多弊端。”中国工程院院士、东北大学教授柴天佑指出，目前，自动化学科知识多由教授主导，其学科知识更多是论文驱动，体系冗杂，与产业实践脱节。

      钱锋也曾到工厂调研过多次，他发现自动化学科人才很少会到流程工业的工厂里去，很难发现原来自动化仪表方面的人才。为此，钱锋认为，自动化人才的培养模式和方式必须转变，必须与工厂协同培养。

   “近几十年来，真正的技术掌握在的公司里，而不是掌握在大学里。”柴天佑指出，真正的科技创新不能光靠学科知识，必须要与科研实践活动相结合，学校教育要瞄准未来科学发展趋势，需要学科知识梳理精简，加强实践和系统设计能力培养。

      柴天佑表示，对于自动化学科来讲，人才培养模式正面临一个新的契机，将从过去以控制理论知识的培养转变为从系统的角度培养，未来将真正培养出一批系统工程师，发挥更重要的作用。

      不过，对于企业来说，目前还缺乏主动引进和推动成果转化的能力和积极性，前沿成果靠企业自身难以消化利用。中国工程院院士、中国工程院原院长周济也强调，企业要根据自身发展的实际，扎扎实实完成数字化“补课”，这样才能迈向智能制造发展的更高阶段。