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        1. 李培根:物理生命體——漫話數字時代的智能裝備


           
                 工業4.0的核心理念乃CPS(cyber-physics system,信息物理系統),它為我們展現了一個數字與物理世界深度融合的新工業時代。
           
                 這個時代正在到來,甚至已經來臨。迥異的事物之間可以在很大程度上融合在一起。生命和機器(裝置)可以共融,人機協同乃至人機共融是未來工程中重要的發展趨勢;某些物理裝置可以更好地融合在人體中(如可穿戴設備、因為健康原因植入人體內部的物理器件);即便是未能真正物理地融入人體的某些裝置實際上已經成為人的存在的一部分,如有人就認為手機實際上已經成為“我之為我”的一部分;人們正在期待腦機接口可以大大增強人的功能。各異的事物或性質之間的界限變得越來越模糊。長久以來,機器是人類的工具,在人和機器構成的系統中,人是主,機器是從。今天我們已經能夠看到某些帶有虛擬現實(VR)、增強現實(AR)或混合現實(MR)的智能系統指揮人進行操作。在這樣的人機系統中,很難說人是“主”,機器(或智能系統)是“從”,“主”和“從”的界限變得模糊了,充其量是主從身份的融合。由于AR、MR技術的應用,很多場景中“虛”和“實”的界限也變得模糊了,在輔以AR、MR系統的裝配或維修環境中即是如此。
           
                 無論數字智能技術多么重要,無論人們如何重視“數字經濟”,可是人們的生活世界和工業世界永遠離不開那些給人類帶來各種便利的人造物——物理實體(物理產品、裝備等)。這也就是為什么當數字經濟以排山倒海之勢滾滾而來時,有識之士卻告誡我們實體經濟依然是最根本的。當然,實體經濟相關的產業一定要面向數字-智能時代,熱情接受數字經濟的擁抱。工業界,尤其是與實體經濟關聯最緊的制造業,首先需要思索的是:數字-智能時代的物理實體(尤其是物理裝備)究竟應該怎樣存在?
           
                 數字-智能時代的物理產品較之傳統物理實體的產品應該具有特別的“生命力”,不妨把在其全生命周期中伴隨有數字模型的、具有一定的自感知和“意識”能力的物理產品稱為“物理生命體”。此一“生命體”當然與自然的生命無關,只不過相對于傳統的物理實體而言。
           

           
                 數字-智能時代的物理產品——物理生命體,其生命力的表現首先在于其感知環境的能力。一個掃地機器人就能夠感知房間的障礙物。應該說,對環境的感知能力還只是物理生命體的必要條件,而非充分條件?,F在很多掃地機器人雖冠以“智能”,還不是真正意義上的“物理生命體”。物理生命體的生命力呈現也在于對自身狀態的自感知能力,一個智能機床能夠感知自身的某些狀態,如振動、熱變形等。智能裝備應該通過自身的某些狀態數據(如振動、位移、溫度等)而感知自身的工作狀態是否正常,是否需要運行維護。
           
                 數字-智能時代的智能裝備(物理生命體)應該具有自適應能力,它能夠動態地適應環境的變化。有的智能機床能夠自動補償因部件運動產生的熱量和室內環境溫度變化而產生的定位誤差。如Mazak的“智能熱屏障”技術,對主軸熱位移進行精確的預報,實現高精度主軸的膨脹和收縮補償。一些風力發電設備的俯仰系統能夠迅速調整葉片角度,容許不同的轉速。風速較低的時候可以得到更高的能量,根據現有風況不斷調整至最佳角度,必要時也可快速停止轉動。
           
                 生命力也表現在與“伙伴”互聯協同的能力。農田中工作的不同類型的農業機械(如拖拉機、聯合收割機……)之間能夠有信息交流;工地上不同類型的工程機械(如裝載機、挖掘機……)之間存在信息互聯,以使裝備工作在整體或系統優化的環境。
           
                 自學習能力也是物理生命體的典型能力。一個智能注塑機在其加工實踐中能夠不斷總結經驗,通過對不同類型零件的工藝參數及其相應效果的加工大數據進行分析,使其自身變得越來越聰明。
           


           

          到底物理生命體因何而生命?傳感器、自動執行器雖然是必不可少的,但真正使一個物理實體具有“生命力”的,乃“數字孿生體”所致。某種意義上數字孿生體即物理生命體的魂之所在。

                 數字孿生體又具有哪些主要功能——因之使物理實體而“生命”?

                 數字孿生模型當然包括物理生命體的三維結構模型,但它顯然不是物理生命體的要點。下面是賦予物理實體“生命”的幾個要素。

                
          多領域物理建模。孿生模型應該反映物理產品內在的運行規律。對自身全生命周期內的狀態和“生命”運動規律的的認識,也就是物理生命體“自我意識”的表現。復雜機電系統往往是多領域物理(機-電-液-熱-磁-控等)綜合集成系統,傳統的產品開發方式是各領域設計者分別設計其相對獨立的部分,然后綜合。設計過程中雖有總體考慮,且相互討論協商,但終究難以掌握系統各部分耦合的復雜情況。因此,需要基于多領域知識、面向多學科協同優化的新一代數字化設計方法與技術以及面向復雜機電系統產品的多領域建模與仿真軟件和工具。產品的數字孿生模型中可能含有反映產品不同物理特性的模型,如計算流體動力學模型、結構動力學模型、熱力學模型、應力分析模型、疲勞損傷模型以及材料狀態演化模型(如材料的剛度、強度、疲勞強度演化)等。如何將這些基于不同物理屬性的模型關聯在一起,是建立數字孿生,繼而充分發揮數字孿生模擬、診斷、預測和控制作用的關鍵。如構建激光加工裝備的數字孿生模型,就應該深入到光與物質相互作用的機理。如果孿生模型具有包含功率/光譜/力/熱分布等耦合物理量的全過程仿真能力,這樣的激光加工裝備自然具備很強的“自我意識”,也就能保證更好的加工性能。

                
          仿真。數字化模型的仿真技術是創建和運行數字孿生體、保證數字孿生體與對應物理實體實現有效閉環的核心技術。仿真是將包含了確定性規律和完整機理的模型轉化成軟件的方式來模擬物理世界的一種技術。只要模型正確,并擁有了完整的輸入信息和環境數據,就可以基本正確地反映物理世界的特性和參數。

                
          優化。數字孿生模型的優化能力是物理產品的智能之重要表現。如一條流程工業中的生產線,在其生產過程中實現自感知、自決策、自執行,包括生產過程中參數的最優控制等。其優化手段不僅包括經典和現代的優化控制技術,甚至還可以融入大數據和人工智能技術。

                 設計過程中往往更需要優化技術,應用于產品開發設計過程中的數字孿生模型自然應該具有優化能力。拓撲優化設計(topology optimization design)的基本思想是利用有限元技術、數值計算和優化算法,在給定的設計空間內,尋求滿足各種約束條件(如應力、位移、頻率和重量等),使目標函數(剛度、重量等)達到最優的孔洞連通形式或材料布局,即最優結構拓撲;多學科優化設計(multidisciplinary design optimization,MDO)旨在解決大規模復雜工程系統設計過程中多個學科耦合和權衡問題的一種新的設計方法。它充分探索和利用工程系統中相互作用的協同機制,考慮各個學科之間的相互作用,從整個系統的角度優化設計復雜的工程系統。

                 基于數據和案例的學習能力。物理生命體的智能應該具有學習能力。有的學習方式建立在基于案例的推理(case-based reasoning)能力,如前面提到的智能注塑機的自學習能力。數字-智能時代最好的學習方式還體現在從數據中發現潛藏的規律。一個復雜的機電系統中很多相互關聯的因素往往連領域專家們也難以意識到,基于大數據的深度學習方法能夠發現那些潛藏的關聯??傊?,具有學習能力的孿生模型能夠使物理裝備變得越來越聰明,也是物理生命體最重要的“自我意識”。

                 基于模型的系統工程(MBSE)。孿生模型的構建當然需要從系統出發,其構建過程應該是基于模型的系統工程。模型特指描述待研究對象的一種形象化的表達方法:把對象特性抽取出來,使用標準化的表達方式進行描述,從而能夠進行進一步研究。傳統的系統工程是“基于文本的系統工程”(text-based systems engineering,TSE),而MBSE是建模方法的形式化應用,以使建模方法支持設計開發乃至全生命周期階段,或曰在產品的孕育及服役的全生命周期。在具體實現上,INCOSE(International Council on Systems Engineering,國際系統工程協會)聯合對象管理組織(OMG)在統一建模語言(unified modeling language,UML)的基礎上,開發出了適宜于描述工程系統的系統建模語言(system modeling language,SysML),軟件提供商也開發了相應的支持SysML的工具,并且把SysML的建模工具和已有的專業分析軟件如FEA、CAD等進行了集成,提出了MBSE的整體解決方案。MBSE下系統模型成為各專業學科模型的集線器。各專業學科的模型已經被大量應用于工程設計的各個方面,但模型缺乏統一的編碼,也無法共享。建模工作仍處于“煙囪式”的信息傳遞模式,形成了一個個的“模型孤島”,沒有與系統工程工作流良好結合。在MBSE下,系統模型成了各學科模型的“集線器”,各方人員圍繞系統模型開展需求分析、系統設計、仿真等工作,便于工程團隊的協同工作。這就使整個設計團隊可以更好地利用各專業學科在模型、軟件工具上的先進成果。【1】可以想見,在MBSE方法和工具下開發的物理裝備更具“生命力”。
           


                 一個裝備在其運行過程中的動態無疑決定了它的性能與質量。通常工程師們只能憑對動態的有限認知在設計開發階段有所考慮,但更多地其實是用靜態的知性實體思維去考察裝備的存在。哲學家們早已認識到普通人思維的弊端。黑格爾把世界理解為一種未完成的流動性存在,沒有任何不變的本質,一切都處于永恒的變化過程中;海德格爾認為,傳統哲學思維方式就是將一切“存在”都對象化為固定的、僵死的東西,所以他看待存在的本真面目,則從靜態視角轉向動態。【2】裝備的設計與使用非常需要這種思維。過去,裝備的設計者和使用者即使有這種意識,但苦于手段的限制也難有作為。在數字-智能時代,數字孿生使人們有可能從動態的視角透視裝備的全生命周期。

                 物理生命體的數字孿生,其“孿生”意義主要在于“生命”的孿生,也即“生命”過程的孿生,而幾何及運動學意義上的數字孿生是次要的。正如從醫學角度看,人體的數字孿生主要不是一個人的外貌和身體動作的孿生,而是反映人的健康體征的各種指標(如血壓、血糖、血脂、呼吸、心跳……)變化過程的孿生。對于一個物理裝備而言,數字孿生模型對裝備“生命”過程的呈現一般發生在裝備的孕育(產品設計開發)或服役階段。

                 好的裝備設計應該是基于對其工藝過程深刻認識的基礎上。因此,為了設計高性能的裝備,往往需要對裝備運行的物理過程進行仿真。如激光加工設備的設計,就可以考慮建立激光與材料相互作用過程的數字孿生模型,通過仿真對激光材料加工過程有更深刻的認識,如此“孕育”出的裝備一定有更好的性能。裝備的此種數字孿生本質上是裝備運行物理過程的數字孿生。

                 裝備服役過程中通過實時采集運行過程中的數據(孿生數據,包括環境數據)而建立的數字孿生模型是裝備這一“物理生命體”自我意識、自適應環境變化的關鍵。對運行過程中孿生數據的處理和分析使裝備系統能感知自身工作狀態和健康狀態,進而進行相應的控制或運行維護。

                 “生命”的過程總是在特定的環境中存在的。如風電裝備的運行過程與風場環境緊密相關,因此風電設備的孿生數據理應包括風場的數據;車間裝備的節能和加工精度顯然與溫度環境有關,因此車間裝備的孿生數據理應包括車間溫度環境乃至天氣的相關數據。

                 “生命”的過程往往與伙伴聯系在一起,如一個拖拉機的運行可能同時與其他的拖拉機以及收割機、旋耕機等聯系在一起,那么拖拉機的孿生數據就應該包括反映與伙伴設備工作聯系的某些數據。

                 “生命”的過程與裝備服務的對象聯系在一起,如一個手術機器人,其孿生數據理應包括病人在手術過程中的相關數據。

                 “生命”的過程與裝備的操作者或使用者的行為聯系在一起。如在一臺挖掘機的運行中,其孿生數據包括挖掘機操作者的操作數據,通過孿生模型進行仿真,可告知操作者如何改進操作有可能提高工作效率或節能;手術機器人的孿生數據收集應該包括醫生的操作數據,同樣通過孿生模型的仿真使醫生優化其操作機器的過程。有些情況下(如運行操作、維護維修)記錄使用者的操作數據,對其操作進行軌跡跟蹤,藉此建立的數字孿生模型還有特別的用途。通過對同類型的物理裝備但不同操作者的孿生數據進行大數據分析,能夠發現,怎樣的操作才是最優的?從而進一步規范操作。好的數字孿生模型不僅能夠沉淀人的經驗,而且有可能衍生、演化出最優的路徑。

                 “生命”的過程數據不僅包括裝備運行過程的數據,還包括在“孕育”過程(設計、制造以及裝配過程)中的數據,它為物理裝備“生命”的過程留下了痕跡。“孕育”過程中的歷史數據使人們有可能追溯產品的質量問題。

                 通過對裝備全生命周期過程歷史數據的分析,有可能發現某些人們原來并未意識到的關聯,從而可指導裝備的改進設計甚至創新。

                 既然數字孿生的意義在于“生命”過程的孿生,“數字孿生體” 就被時間規定,這是以前的數字樣機或虛擬樣機等數字模型完全不具備的特性。物理生命體所有的活動和“存在”都具有時間性,猶如海德格爾言“此在”的時間性。海德格爾還認為存在的本性是“去存在”(to be)。【2】數字孿生作為一種數字存在,它是物理生命體的魂,它自然會關注裝備下一刻的狀態,未來的狀態演化。這也是物理生命體的“思”之所在。

                 總之,數字孿生的意義本來就不是基于處理靜態問題。裝備的運行過程都是動態的,只有在對動態過程更深刻認識的基礎上并施與相應控制或維護,其“生命”的意義才更美好。這才是物理裝備真正需要的。
           


           

          言才是人的主人”。【3】不是人有語言,人構成或操作語言,而是言談、語言本身此刻現身為人。“語言就是存在之家,就是為存在所居有并且由存在來貫通和安排的存在之家”。語言不為人所擁有,語言為存在所擁有,語言聚集著存在,顯現著存在。【4】 把語言視為人的主人,大概因為語言伴隨著“思”,而“思”則體現著存在。再看看物理生命體的存在——孿生數字是否可以視為一種語言?它是否真正是物理生命體的主人?的確,真正的數字孿生模型是物理裝備自我意識的體現。海德格爾的哲學中有“此在”的概念,意指人。“這種存在者,就是我們自己向來所是的存在者,就是除了其他可能的存在方式以外還能夠對存在發問的存在者。”【5】傳統的物理裝備沒有能力對自身的存在“發問”,它對自身過去、現在及未來的存在都缺乏理解。而數字-智能時代的含有數字孿生體的物理裝備(物理生命體)則大不一樣。在某種意義上,數字孿生體不僅能夠對自身的存在“發問”,而且能夠比它的創造者——人更能對物理生命體(物理裝備)的存在“發問”!也就是說,物理裝備的數字孿生體比裝備的設計者和使用者更深刻地認識裝備。我們有理由認為,數字孿生模型便是“發問”的語言。

                 今天的數字孿生模型大多停留在對物理生命體自身狀態的認識和簡單的控制,人們完全可以期待未來的融入某種智能工具之數字孿生模型可能具有創造能力。

                 美國MIT的科學家Allan Zhao等為機器人的設計提出了機器人語法RoboGrammar,被稱為25年來的最高成就!


                 RoboGrammar的操作分為三個順序:定義問題;制定可能的機器人解決方案;選擇最佳模型,如下圖所示。通過這些步驟,RoboGrammar可以設計數十萬個潛在的機器人結構??梢钥吹?,它不是常規的輔助設計,而是輔助甚至提供創意。只要人提出需求,它便會提供最完美合適的機器人形狀。【6】

           

          RoboGrammar操作的三順序【6】
           

          RoboGrammar中包含的“圖形語法(GraphGrammar)”是對機器人組件排列的一系列約束。例如,相鄰的支腿應該用一個關節連接,而不是用另一個支腿相連。這樣的規則確保至少設計是在初級水平上,每個計算機生成的設計作品都是可以工作的。圖形語法規則基于節肢動物的啟發,例如昆蟲、蜘蛛和龍蝦等。

                 Zhao聲稱,“啟發式功能會隨著時間的推移而提高,并且將搜索收斂到最佳機器人。”

                 由Zhao等人的工作可以聯想,未來含有智能工具的數字孿生模型不僅能夠為產品的開發提供創意,也將使物理產品或裝備在其運行中真正能夠自主地做出創造性的工作,即可能做出超越人類期望值的工作。

                 顯然,RoboGrammar或GraphGrammar就是一種語言,一種真正體現智能的、一種真正“聚集著存在”(聚集著潛在的最優機器人形狀的存在)的語言。

                 構建數字孿生體,就應該使數字孿生真正成為一種語言,一種決定物理裝備真正“存在”的語言,一種使物理裝備具有自我意識的語言,一種真正使物理裝備成為物理“生命體”的語言。既把它視為“語言”,就需要進一步的規范定義,從而方便數字孿生體的構建。




          參考文獻:
          [1] 陳紅濤,等.基于模型的系統工程的基本原理[J] .中國航天,2016(3).
          [2] 閆順利,敦鵬.存在過程論與過程哲學的對話-海德格爾和懷特海的過程觀比較[J].昆明理工大學學報:社會科學版,2009(2).
          [3] 海德格爾.演講與論文集[M].孫周興,譯.上海:三聯書店,2005:153.
          [4] 海德格爾.路標[M].孫周興,譯.北京:商務印書館,2000:370,392.
          [5] 海德格爾.存在與時間[M].陳嘉映,王慶節,譯. 上海:三聯書店:2006:9.
          [6] ZHAO A,et al. RoboGrammar: Graph Grammar for Terrain-Optimized Robot Design[J]. ACM Trans. Graph.,2020,39(6).

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