8月26日，加拿大工程院院士杜如虚在深圳立异开展研讨院宣布了一场名为《智能制作工业立异、布局与应变》的陈述。
杜如虚在开场提出，当今人类社会面对许多的应战，比方维护主义盛行、自然灾害频发、、社会骚动等许多问题。这些问题来源于社会两极分化、大国争霸、人类的成见、新技能难以驾御等等原因。但是，当今的人类在面对应战时也有了更多的耐性。例如，尽管这两年新冠病毒在全球造成了极大的影响，但比较人类历史上面对的盛行病，现在的人类社会有了更多的应对办法。1918年的西班牙流感在三年内估量造成了5千万到1亿的逝世，而2020以来的新冠病毒则造成了全球400多万的逝世。
在杜如虚看来，人类社会的耐性能够抵挡各种灾变，并协助人类在灾变后快速康复。而每一次灾变之后，都会引起世界上的学者研讨人类社会的耐性。比方，“911工作”之后有人研讨怎么应对社会极点工作，2008年金融危机之后有人研讨怎么维护信誉体系，现在又有许多人研讨怎么维护网络安全等等。
杜如虚以为，一个社会、一家公司假如要取得耐性，就需要具有立异、布局、应变的才能。
“咱们都知道立异自身是开展的引擎。而一个产品不可能永久抢先，立异永久有新东西发生。你只需一停他人就有时机逾越你，并且改变的速度越来越快。”杜如虚说。
以通讯为例，曾经在90年代，打电话得去公用电话排队。其时的电话公司很好挣钱，没有动力去开发新技能。这个技能其实都是美国公司最早创造的，但由于电话公司的保存，自己反而开展不起来，后来也给了他人逾越的时机。“技能创造便是这样，榜首你得去创造，第二你还得去推进它。”
立异包含许多部分，比方产品规划立异、制作技能立异、供应链与商场立异等。例如，大疆无人机是一个规划立异的典型事例，其规划方面的打破使得其抗风能起十分强，这方面能做到全球榜首。
杜如虚介绍，现在三分之二的专利与制作有关。曾经的制作往往依托模具出产，而精细模具或许大型模具都十分贵重。而现在无模成形的技能则不需模具、步进成形（步进电动机是一种将脉冲信号变换成相应的角位移、线位移的电磁设备,是一种特别的电动机，一般电动机只能接连滚动的）。其长处是特别适用于样品或许小批量出产，缺陷则是功率低、进展有待进步。
杜如虚的研讨团队把这项技能越做越大，从50KN的高速步进成形机，一向做到了6000KN的步进弯板机。
在布局方面，杜如虚以为，现代的企业一方面依托硬性的质量办理体系，一方面也融入了柔性的出产体系。比较之下，古代的大型工程则只能依托硬性的质量操控和责任制，比方金字塔和长城。
“咱们国家的质量办理体系相对来说不行健全，办理理念有待进步。咱们有一大堆的产品质量标准，但比较之下，日本轿车出产的质量办理不是只看最终的质量，而是看出产进程中每一阶段的质量，它有一个全程质量查核，所以日本车质量真的比德国车和美国车都要好。他们这个理念十分重要，不只是在最终测一下，而是在每一个进程都去查看。假如你每一步都行，后来就算有问题也很简略纠正。假如最终才发现有问题就不简略处理。”杜如虚说。
那么，“咱们制作怎么引进柔性呢？在能够变的、有变数的当地进行布局。柔性布局思维则是将应变机制植入制作体系。”
为了在制作出产中引进应变机制，传统的办法是多台机床并行或许库房。“假如排队的人太多，我就多开几个窗口。那出产也相同，机器少我就多买几台。而库房什么意思呢？比方说零部件可能要多买点放在库房里边，那库房的话能够不堆在一个库房里，能够堆在多个库房，乃至是长途的库房里。”杜如虚说。
杜如虚称，现在的新的柔性办法则是运用可重构机床、可移动库房，以及数学办法进行动态规划和仿真试验。接着，他简略展现了密歇根大学的可重构机床，广州技田公司的AGV体系（安装有主动扶引的设备），以及嘉兴必威公司的立库体系（高架库房）。
在谈到应变才能时，杜如虚以为现在的应变实际上就等于工业人工智能。工业人工智能也是现在制作业最大的特色。“咱们都知道工业4.0，那4.0其实便是智能。”杜如虚说。
现在工业人工智能也带来一些应战，比方数据安全和数据孤岛等问题。首要，现在各公司的数据是不容外泄的，无法共享，各自的数据也不完好；并且由于数据搜集才能有限，无法取得完好的数据。别的，现在许多时分只需许多正常运行时的数据，毛病数据很少，并且许多毛病的数据也无法取得。
杜如虚以为，在出产进程中的应变分为三个进程：首要经过硬件和软件搜集和处理信号，然后经过树立模型猜测，最终是经过必定的办法进行操控决议计划。智能制作体系的构建也分为相应的三层：榜首层是各种配备集成、数据搜集；第二层是数字孪生，包含类型处理，统计剖析以及质量操控；第三层则是开掘深层问题，比方监控确诊、发现问题本源、优化体系规划并继续改善。
“其实智能制作最重要的仍是第三层，这才是人工智能的关键所在，这个也便是耐性。”杜如虚表明。
杜如虚介绍，从他博士结业到现在，智能制作监控确诊的办法也在不断的演进，从曾经的4D全系谱，到蛇骨图，再到含糊搬运概率等等。
杜如虚表明，人工智能中心是算法，算法的意图是从观测数据中学到尽可能多的常识。“假如人工智能是一个大饼，其间的机器学习占80%。机器学习的意图是从数据中学到尽可能多的东西。”
杜如虚介绍，最新的算法包含谷歌的”Transformer”,这是一种“自我专心学习”。 还有比照学习，变分自编码器，及对立神经元网络等，“每一种都能够做一些有意思的工作”。
以对立神经元网络算法为例。这个算法最早能够追溯到斯坦福大学的Bradley Efron教授，然后经过了许多代人继续的改善。这个算法把数据进行重复的抽样、拼装、剖析。“后来一篇文章用这个算法模拟出一个人变老进程的图画，其时咱们看了之后都很轰动，本来人工智能能做这样的工作。”杜如虚说。
杜如虚表明，像这样的算法，现在实际上是开源的，并不像咱们幻想的那样遭到专利维护。“所以一时间运用这个神经元网络的文章数以万计。你都不必懂它，你直接用就能够了。”
现在比较盛行的一种算法是深度学习，这也是神经网络的一种。“假如咱们有满足的数据，能够不必对立的办法，直接用深度学习的办法就能够了。许多人都说，深度学习是人类数学上第4次革新。只需一个满足大的网络，那简直一切问题必定能够处理，由于现在的核算才能十分强。”不过，杜如虚也表明，在实际中也会遇到数据孤岛的问题，因而这时仍是要用对立神经元网络的办法。
杜如虚以为人是一个有生老病死的生命体，而人工智能是一个机器，一个算法，它能够无限地学习下去。不过现在人工智能的“智能”和人的“智能”其实还差得比较远。
关于人工智能关于未来日子的影响，杜如虚以为这个问题难以猜测：“20年前谁会想到现在的手机变成这样？”不过杜如虚也肯定地表明，人工智能将成为不可或缺的东西，并且这项技能无法封杀。
