流程工业是国民经济的支柱产业，石化、化工、钢铁、有色等是典型的流程制造业。解决流程制造中资源、能源利用率和安全环保问题，亟需推动流程制造绿色化、低碳化、高端化、智能化发展。智能制造是我国实现制造强国的主攻方向，是提升制造业整体竞争力的核心技术。为实现流程工业的跨越式发展，需要将智能制造与流程工业的特点和目标相结合，充分利用大数据，将人工智能、移动互联网、云计算等信息技术与流程工业物理资源深度融合，开发各种新功能来实现智能制造的目标。

瑞典皇家工程科学院院士Karl Henrik Johansson 教授、中国工程院院士柴天佑教授等在中国工程院院刊《Engineering》2021年第9期发表《工业人工智能驱动的流程工业智能制造》一文。文章在回顾流程工业生产全过程中现有决策、控制和运行管理框架的不足的基础上，提出了一种流程工业智能制造新模式，即工业人工智能、工业互联网与流程工业的深度融合。文章针对流程工业现有的由企业资源规划、制造执行系统和过程控制系统组成的三层结构的发展现状进行了总结，并对流程工业所采取的决策、控制和运营管理进行了分析；阐述了智能制造框架的含义，提出了基于人机协作的智能优化决策系统和智能自主控制系统的设想。最后，分析了在流程工业中成功部署智能制造所面临的科学挑战和关键技术。

一、引言

制造业主要有两种类型：一种是离散工业，包括机械设备制造业；另一种是流程工业，以石油化工、冶金、建材、能源等重要原材料工业为代表。

制造业是国民经济必不可少的基础产业，是支撑经济持续增长和世界经济的重要力量。离散制造是一个物理过程，产品可以单独计算，因此容易将制造过程数字化。离散制造更强调满足个性化的需求和柔性制造，但是，流程工业的生产经营方式具有较为明显的不容易数字化的特点。例如，原料的选取往往不同，而生产过程通常也会涉及不同的物理以及化学反应，涉及的机理较为复杂。

对于流程工业来说，生产过程是连续的，不能停止的，过程中任何一个环节出错，都会直接影响整条生产线以及成品的质量。由于流程工业过程中对原材料、生产设备、工艺参数等无法实时测量或检测。流程工业的上述特点表现为测量难、建模难、控制难和优化决策难。

经过几十年的发展，我国的制造行业已经有了跨越式的进步，整体行业规模迅速提高，整体实力不断变强。目前，中国是世界上门类最齐全、规模最大的制造业国家，也是世界上唯一一个在联合国工业分类中包含所有工业类别的国家。我国制造业面临的主要问题是能耗高、资源消耗高、产品附加值低、环境污染严重。因此，要实现制造过程的高效化与绿色化。高效化的涵义是在市场或原材料可能发生变化的情况下，实现整个生产过程的产品质量、产量、成本、消耗等综合生产指标的优化调控。高效化会带来产品的高绩效和高附加值，同时使企业的利润最大化。绿色化指的是对能源和资源的有效利用，通过尽可能降低能源和资源的消耗，实现污染物零排放以保护环境。

智能制造已成为提升制造业整体竞争力的核心技术，人工智能（artificial intelligence, AI）技术已成为制造业发展的重要趋势。例如，通用人工智能技术首次被证明适用于复杂工业场景中的诊断和预测问题。人工智能技术加速了智能制造的发展。智能制造的发展趋势如图1 所示。

图1 第一、二、三、四次工业革命路线图

以机械技术为基础的蒸汽机和反馈调速器的出现引发了第一次工业革命；电力和基于电气技术的控制系统的出现引发了第二次工业革命；可编程逻辑控制器（programmable logic controller, PLC）和集散控制系统（distributed control system, DCS）的出现引发了第三次工业革命。从这三次产业革命中可以看出，发展高效的新能源和信息技术是改变工业生产方式和提高工业竞争力的关键。当蒸汽和电力成为能源时，蒸汽机和发电设备就必须使用控制系统。