工业物联网人工智能框架 - 前言，第一部分

本文翻译自《Industrial IoT Artificial Intelligence Framework》，原始来源：https://www.iiconsortium.org/pdf/Industrial-AI-Framework-Final-2022-02-21.pdf。本翻译作品仅供参考，遵循 Industry IoT Consortium 使用信息 - 使用条款、条件和通告。作者和贡献者对原文内容享有版权。请阅读原文以了解详细信息和权限限制。

作者 Authors

Wael William Diab, Alex Ferraro, Brad Klenz, Shi-Wan Lin, Edy Liongosari, Wadih Elie Tannous, Bassam Zarkout.

工业人工智能（AI）是将人工智能应用于工业领域的一种方式，也是第四次工业革命中价值创造的主要因素。AI被广泛应用于各种应用中，帮助组织获得显著的益处，并赋予它们改变向市场交付价值的能力。

本文档提供了在开发、培训、文档编制、沟通、集成、部署和运营基于人工智能技术的工业物联网系统方面的指导和帮助。它面向来自信息技术（IT）和运营技术（OT）的决策者，商业和技术等多领域的决策者，包括商业决策者、产品经理、系统工程师、用例设计师、系统架构师、组件架构师、开发人员、集成商和系统运营商。

该文档按照IIC工业互联网参考架构中的架构视点进行了结构化处理，包括业务、使用、功能和实施视点。文档讨论了推动采用AI的商业、商业化和价值创造考虑因素。它还详细阐述了使用AI产生的问题、工业领域的用例以及与之相关的伦理、隐私、偏见、安全、劳动力和社会问题。在技术方面，文档描述了与AI相关的架构、功能和数据考虑因素，并讨论了各种实施考虑因素，如性能、可靠性、数据属性和安全性。

预计工业领域将加速采用人工智能技术。鉴于计算能力的快速增长、可用于训练的数据的广泛可获得性以及算法的日益复杂化，人工智能技术将继续发展演进。当前的IT标准和最佳实践必须适应人工智能本身的独特特性以及与工业物联网系统的安全性、可靠性和弹性相关的具体考虑因素。此外，组织对人工智能的日益成熟将有助于它们认识到其益处远远超过风险。人工智能标准生态系统也将继续发展，例如ISO/IEC JTC 1/SC42正在进行的标准工作，为JTC 1、IEC和ISO制定人工智能标准的委员会提供指导。

基于这些趋势，毋庸置疑，人工智能将继续推动技术和功能可能性的最新进展，因此被视为合理的做法也将随之演进。对于这项技术的态度和商业对其使用的期望也将继续演变。

未来，我们可以预期人工智能技术的使用将成为常态而非例外，鉴于这项技术的社会效益，“不使用人工智能”最终可能会被视为不负责任的做法。

1 工业人工智能

本部分介绍了工业物联网（IIoT）以及人工智能（AI）在工业物联网生态系统中的应用（工业AI）。重点关注在IIoT系统中，从设计到实施和运营过程中，必须解决的人工智能全生命周期的考虑因素。

1.1 工业物联网

工业物联网将工业资产和机器（即物）与企业信息系统、业务流程和使用它们的人员进行集成。

通过与工业资产和机器的连接，现代技术可以应用人工智能于机器和操作过程数据，以获得对运营的洞察，智能地优化它们，提高生产力、提高质量、减少能源和物料消耗、增加灵活性，最终创造新的业务价值。在实现这一切的同时，还必须保持对安全、可靠性、弹性、安全性和数据隐私的承诺，以及对系统的可信度和环境保护作为社会价值的关注。

工业物联网是工业和互联网革命的自然延伸。它是推动经济增长的重要力量，现在和未来几十年的速度比之前的工业革命更快。正如世界经济论坛所概述的，“第一次工业革命利用水力和蒸汽动力机械化生产。第二次工业革命利用电力进行大规模生产。第三次工业革命利用电子和信息技术自动化生产。现在，第四次工业革命正在建立在前面的基础上，模糊了物理、数字和生物领域之间的界限。”

为了加速这一数字革命，工业物联网协会（IIC）正在推进工业物联网技术在各种应用领域的发展。

1.2 工业人工智能

工业人工智能是将人工智能应用于工业物联网领域的应用，涵盖智能制造、机器人技术、预测性维护、机器学习在传染病诊断中的应用以及自动驾驶等领域。

人工智能在企业中的广泛应用，帮助组织在洞察力、决策速度和运营效果方面取得显著的好处。特别是，人工智能在推动信息技术与运营技术融合方面发挥着关键作用，在工业领域具有越来越多的实际应用，例如自动化例行劳动任务、驱动自动驾驶车辆、理解语音和进行医学诊断等。工业人工智能是第四次工业革命中价值创造的重要贡献者。

1.3 架构视角

这个工业人工智能框架采用了工业物联网的架构视角，简称为视角，这些视角在IIC工业物联网参考架构中进行了定义。它们包括：

• 业务视角
• 使用视角
• 功能视角
• 实施视角

本参考架构文档采用ISO/IEC/IEEE 42010:2011方法论来确定这些视角。我们从这个标准中提取了四个重要术语，并在整个文档中使用它们。

利益相关者是对系统有兴趣的个人、团队或组织。系统关注点是与一个或多个利益相关者相关的对系统的兴趣。架构视角是从特定系统关注点的角度表达系统架构的工作成果。架构视角是建立构建、解释和使用架构视图的约定，以满足特定的关注点的工作成果。

架构视角识别相关的利益相关者及其关注点，并阐明如何解决这些关注点。一个利益相关者可能有多种类型的关注点，例如，高级管理人员可能既关注业务问题，也关注实施问题；系统架构师可能既关注使用问题，也关注功能和实施问题。

图1-1. 工业物联网视角。来源：IIC工业物联网参考架构。

这些视角提供了对复杂的工业物联网系统的不同视角，并共同（参见图1-1）表达了系统的架构。

业务视角关注于在业务和监管环境中建立工业物联网系统时，识别利益相关者及其业务愿景、价值观和目标的问题。它进一步确定了工业物联网系统如何通过与基本系统能力的映射来实现所述目标。

使用视角涉及到对预期系统使用的关注，通常以涉及人类或逻辑（例如系统或系统组件）用户的活动序列的形式表示，这些活动提供了其预期功能，最终实现了其基本系统能力。

功能视角聚焦于工业物联网系统中的功能组件，它们的结构和相互关系，它们之间的接口和交互，以及系统与环境中的外部元素之间的关系和交互，以支持整个系统的使用和活动。

实施视角处理实现功能组件（功能视角）所需的技术，它们的通信方案和生命周期过程。这些元素由活动（使用视角）协调，并支持系统的能力（业务视角）。

对于人工智能技术而言，架构视角可以帮助当前和有抱负的人工智能技术的提供者和操作者，识别和评估人工智能技术在系统设计和运行中能够带来的价值。视角提供了一种系统化的方法，以识别工业人工智能系统的关注点及其利益相关者，并将类似或相关的关注点聚集在一起，以便能够有效地进行分析和解决。这些关注点的讨论通常在它们所属的每个视角中进行，但不应孤立地解决其他视角中的问题。

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This document is a work product of the Industry IoT Consortium Industrial Artificial Intelligence Task Group, chaired by Wael William Diab.

Editorial Team: Bassam Zarkout (Chief Editor) and Wael William Diab (Editor).

Authors: The following persons contributed substantial written content to this document: Wael William Diab, Alex Ferraro (PwC), Brad Klenz (SAS), Shi-Wan Lin (Thingswise), Edy Liongosari (Accenture), Wadih Elie Tannous (AASA), Bassam Zarkout (IGnPower).

Contributors: The following persons contributed valuable ideas and feedback that significantly improved the content and quality of this document: Eric Harper (ABB), Salim Abi-Azzi (Dell).

Technical Editor: Stephen Mellor (IIC staff) oversaw the process of organizing the contributions of the Authors and Contributors into an integrated document.