1、引言
工業(yè)元宇宙是新一代數(shù)字技術的重要組成部分，被視為實現(xiàn)工業(yè)生產數(shù)字化轉型和智能化提升的關鍵途徑，通過構建基于大模型和 Web3.0 的工業(yè)元宇宙智能制造平臺，可以實現(xiàn)對工業(yè)生產的全流程、全方位、全維度的數(shù)字化管理，提高工業(yè)生產的效率、質量、安全和可持續(xù)性，增強我國工業(yè)領域的國際競爭力和影響力。
2、主要研究內容
2.1 面向智能制造的 Web 3.0 新型體系架構
研究基于區(qū)塊鏈的身份管理、資產確權、資產流通、權益激勵、安全監(jiān)管等核心技術的內在邏輯關系，構建高效率、高可用、強安全、可監(jiān)管、可擴展的 Web 3.0 體系架構與前沿技術群，研發(fā)相應的原型系統(tǒng)并在智能制造領域開展應用驗證，提供員工身份注冊、數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化、智能控制、系統(tǒng)集成等智能制造服務。
重點研究內容包括基于區(qū)塊鏈技術的 Web 3.0 新型體系架構及前沿技術群和 Web 3.0 原型系統(tǒng)研發(fā)與應用驗證。
2.2 工業(yè)智能制造全過程“大模型+”技術體系
面向工業(yè)智能制造全生命周期，設計并構建以 AI 大模型為中心的工業(yè)控制體系。在設計環(huán)節(jié)引入 AI 大模型以提高自主設計、決策和任務執(zhí)行的能力。充分發(fā)掘大模型代理的零樣本和小樣本學習能力，從自然語言描述中匹配制造任務和工藝參數(shù)，實現(xiàn)任務設計和執(zhí)行的無縫銜接。在質量監(jiān)控方面，基于因果科學和干預算法構建增強型因果知識圖，以準確定位質量異常。借助因果知識圖作為外部知識對大模型進行微調，強化質量缺陷和影響因素之間的因果關系。突破工業(yè)智造中感知、學習和交互的瓶頸，為全流程提供可信指導和決策支持，形成高度智能化的“大模型+”技術體系。
2.3 工業(yè)元宇宙智能制造平臺研發(fā)
結合工業(yè)智造的新型數(shù)字化轉型，利用 VR 技術、Web3.0 等數(shù)智化途徑，實現(xiàn)傳統(tǒng)工業(yè)制造的全方位升級。引入大模型技術體系，以實現(xiàn)對工業(yè)智能生產的深度集成與大規(guī)模融合計算，讓大模型實現(xiàn)工業(yè)生產仿真，并通過虛擬仿真能力，產生優(yōu)化現(xiàn)實工業(yè)生產的決策，推動工業(yè)智造的進一步提高。同時，采用深度自學習技術，賦予平臺自我學習和自我優(yōu)化的能力，以便更準確地預測和響應工業(yè)安全和工業(yè)生產的各種情況。
3、研究方法和工藝技術路線
3.1 面向智能制造的 Web 3.0 新型體系架構
通過模塊化分層機制研究 Web 3.0 前沿技術內在聯(lián)系，對分布式數(shù)字身份管理機制、數(shù)字資產流通機制、權益激勵機制及資產安全監(jiān)管模型進行模塊化構建，形成結構清晰、關聯(lián)緊密、邏輯自洽的 Web 3.0 新型體系架構與前沿技術群;對 Web 3.0智能制造應用領域服務進行細粒度需求劃分、服務流程分析，研發(fā) Web 3.0原型系統(tǒng)并在智能制造領域開展應用驗證。采用的研究方案如下：
1)基于區(qū)塊鏈的 Web 3.0 新型體系架構及前沿技術群
基于低耦合高聚合原則，研究數(shù)字身份管理—數(shù)字資產流通—資產安全管控等前沿技術間的內在邏輯關系，模塊化 Web 3.0 新型體系架構，提出 Web 3.0 新型體系架構模塊劃分機制，定義統(tǒng)一的模塊封裝方法，建立模塊的層次結構及調用關系，定義接口的調用標準，實現(xiàn)各子系統(tǒng)或各功能模塊間的互操作。
Web 3.0 新型體系架構包含分布式身份管理、資產流通、權益激勵和安全防護等基本功能模塊，將擴展功能以微服務的方式進行即插即用的熱部署，支持更豐富、個性化的功能擴展;Web 3.0 新型體系架構具有并發(fā)處理能力，通過合理使用緩存機制和分布式數(shù)據(jù)存儲提高數(shù)據(jù)讀寫性能，建立有效的監(jiān)測和調優(yōu)機制，實現(xiàn)較高的響應速度和資源利用率。融合可信評估技術，從技術先進可靠、數(shù)據(jù)安全可控、應用穩(wěn)定可靠等維度來分析和評估 Web 3.0 新型體系架構及前沿技術群的安全性和可信性，建立 Web 3.0 新型體系架構。
2)Web 3.0 原型系統(tǒng)研發(fā)與應用驗證
針對 Web 3.0 原型系統(tǒng)在智能制造領域的應用需求，在基于其他課題所提出的關鍵技術上建立完善的Web 3.0 新型體系架構。以 Web 3.0 作為存儲、流通、驗證、確權、激勵等核心功能的基礎平臺，結合各類隱私保護、攻擊檢測與監(jiān)管等安全防御技術，設計工業(yè)園區(qū)、數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化、智能控制、系統(tǒng)集成等各類工業(yè)生產的支撐技術模塊，最終打造可持續(xù)健康發(fā)展的 Web 3.0 工業(yè)生產可信系統(tǒng)平臺，營造個性化的新型智能制造環(huán)境。
在 Web 3.0 基礎平臺上進行定制開發(fā)的過程中，通過 API 接口實現(xiàn)數(shù)據(jù)鏈上化、智能合約編寫、資產流通、身份驗證以及數(shù)字資產交易等關鍵環(huán)節(jié)。信息模塊將擔任數(shù)據(jù)中介的角色，實現(xiàn)用戶身份的分布式創(chuàng)建和認證，并對用戶信息數(shù)據(jù)進行抓取和合法性篩選等。交互模塊和智能模塊針對服務需求進行數(shù)據(jù)處理和運算，并通過 API 接口促成鏈上內容與鏈下用戶的可視化交互。原型系統(tǒng)具體構造如圖 3 所示：
a、API 接口：連通 Web 3.0 新型體系架構的基礎層、用戶層、數(shù)字資產層和激勵層，并接入智能制造系統(tǒng)日常運作產生的數(shù)據(jù)日志和各類交易、創(chuàng)作、生產等相關流轉數(shù)據(jù)。將開發(fā)者構造的服務規(guī)則(智能合約腳本)上鏈并自動化執(zhí)行。
b、服務支撐建設：為滿足智能制造服務的生產規(guī)劃、質量評估、可信交易等功能，提供從服務研發(fā)、服務發(fā)布、服務運行全鏈路的基礎支撐。交互模塊為開發(fā)者提供頁面框架和分布式跨平臺通用框架，為用戶提供表單處理功能和實時數(shù)據(jù)流功能，滿足鏈上鏈下的數(shù)據(jù)交互需求(資產流通、創(chuàng)作上鏈、鏈上交易等功能)，并為智能制造過程提供實時可信的通信功能。信息模塊接通用戶層的去中心化多重身份驗證，實現(xiàn)去中心化的分布式驗證，讀取園區(qū)工廠信息，并依據(jù)園區(qū)歷史數(shù)據(jù)構建相應的工業(yè)產業(yè)鏈。智能模塊可篩選數(shù)據(jù)內容，并結合人工智能模型實現(xiàn)管理人員/員工偏好分析、技術產品推薦等功能，從而實現(xiàn)精確、可靠的智慧推送服務，實現(xiàn)智能制造領域的各類需求。
c、服務建設：依托服務支撐的各類技術，為用戶提供完善的生產規(guī)劃、可信交易、質量評估、智能控制等，實現(xiàn)線上線下創(chuàng)作內容可追溯、可確權、可流通且可信度有保證，營造個性化、強智能、深度文化體驗的工業(yè)生產環(huán)境。
d、客戶端：將服務部署到移動端和 PC 端，實現(xiàn)跨平臺的數(shù)據(jù)展示，實現(xiàn)服務和管理的便利性。
3.2 工業(yè)智能制造全過程“大模型+”技術體系
依托工業(yè)元宇宙安全保障體系，構建以 AI 大模型為中心的工業(yè)控制體系，圍繞工業(yè)智能制造全生命周期，實現(xiàn)與人類及其所處環(huán)境進行的以目標為導向的交互，突破制造場景中各個環(huán)節(jié)的感知、學習和交互的能力瓶頸。采用的研究方案如下：
1)大模型賦能的產品自主研發(fā)機制
在研發(fā)設計環(huán)節(jié)，引入 AI 大模型進行產品的自主設計、決策和任務執(zhí)行。首先利用大模型代理的零樣本和小樣本學習能力，從自然語言描述中提取特定的制造任務及其相關的工藝參數(shù);然后，大模型根據(jù)確定的制造任務設置制造場景，選擇合適的終端執(zhí)行器，按照指示完成相應的制造任務?；诖竽Ｐ偷?few-shot和 CoT 提示，將任務程序轉換為代理提示機制，促成代理、任務設計和執(zhí)行能力三者的無縫集成。采用自上而下和自下而上的雙重提示技術來激活大模型代理，自上而下的策略將復雜的任務分解為更簡單的子任務，自下而上的策略則通過增量添加細節(jié)和約束來細化提示。這種雙重方法允許根據(jù)復雜的制造細節(jié)制定和完善提示策略。
2)因果知識指導的大模型質量監(jiān)控方法
在質量監(jiān)控環(huán)節(jié)，過程內部和過程之間存在多種類型的質量缺陷和影響因素，因此，強化質量缺陷和影響因素之間的模糊因果數(shù)據(jù)是準確定位質量異常的關鍵所在。為了使大模型更可靠地遵循指令以適應復雜的因果推理，擬基于因果知識圖對大模型進行微調。首先從產品缺陷調查表、產品質量檢驗、維修報告中提取質量問題與影響因素的因果關聯(lián)對，基于因果科學和干預算法來消除偽相關因素，構建出一個增強型的因果知識圖。然后根據(jù)因果知識圖譜中的實體和關系構建一個質量相關的提示數(shù)據(jù)集(包含多輪對話的輸入和輸出)，將其作為額外的語料，對開源的 LLM 基礎模型進行微調，最終得到一個因果知識圖指導后的大模型，能夠根據(jù)輸入的質量缺陷描述，利用因果知識圖中的因果關系，生成合理且可靠的回應。
3)AI 大模型工業(yè)過程控制架構
結合以上兩方面研究內容，構建一個以 AI 大模型為核心的工業(yè)控制體系架構。通過引入 AI 大模型進行產品設計與決策，并利用其在質量監(jiān)控與異常處理方面的優(yōu)勢，實現(xiàn)與人類及其所處環(huán)境的目標導向交互。
該工業(yè)控制體系旨在突破制造場景中各個環(huán)節(jié)的感知、學習和交互的能力瓶頸，從而實現(xiàn)工業(yè)智能制造在效率和質量方面的智能化提升。
AI 大模型可以為工業(yè)智能制造全流程提供可信指導和決策支持，形成“大模型+”技術體系。
3.3 工業(yè)元宇宙智能制造平臺研發(fā)
1) 智慧園區(qū)安全平臺研發(fā)
通過大模型系統(tǒng)的應用，實現(xiàn)智慧園區(qū)安全管理的全流程智能化，依托設計完整的大模型，實現(xiàn)全體系信息互聯(lián)互通和智能化決策，從而提升工業(yè)園區(qū)管理的效率和質量。智慧園區(qū)是一個涉及多種技術、應用于多個領域、服務于多個對象的多維立體的綜合系統(tǒng)。
針對每一場景的應用環(huán)節(jié)，使用上述大模型技術體系，優(yōu)化生產管理活動，產生輔助決策，達到提高全生命周期效率的效果。具體實施效果如下：
a、提升園區(qū)安全管理水平：通過實時監(jiān)控及時發(fā)現(xiàn)和處理各種安全事件，這不僅能有效減少安全事故的發(fā)生，還能提高安全的整體管理水平。
b、降低維護運營成本：傳統(tǒng)的安全管理系統(tǒng)需要大量的人力物力投入，包括安保人員的巡邏、設備的定期維護等。而智慧大模型系統(tǒng)通過集成化、智能化的管理方式，可以大幅降低這些成本。
c、增強安全防范能力：智慧大模型系統(tǒng)通過大數(shù)據(jù)分析、人工智能等先進技術，可以對廠區(qū)的安全狀況進行深度挖掘和預測。不僅可以幫助企業(yè)提前掌握潛在的安全隱患，還能為企業(yè)的安全管理提供決策支持，從而進一步提升安全防范能力。
2)工業(yè)產線智能制造平臺研發(fā)
通過大模型系統(tǒng)的應用，實現(xiàn)工業(yè)元宇宙智能制造平臺的全流程智能化，依托設計完整的工業(yè)大模型，實現(xiàn)全體系信息互聯(lián)互通和智能化決策，從而提升工業(yè)制造的效率和質量。通過設計可信的外部接口對接市場數(shù)據(jù)、生產數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)和售后數(shù)據(jù)，完成各環(huán)節(jié)的智能化過程;通過設計工業(yè)大模型結構，牽引和驅動高層決策對底層數(shù)據(jù)的主動抓取;通過設計去中心化的決策系統(tǒng)，完成全流程的智能化決策。
工業(yè)元宇宙智能制造平臺涵蓋工業(yè)活動的四大生命流程：研發(fā)設計、生產制造、營銷銷售、售后服務。
針對每一流程環(huán)節(jié)，使用上述大模型技術體系，優(yōu)化工業(yè)生產活動，產生輔助決策，達到提高全生命周期效率的效果。具體實施方式如下：
a、研發(fā)設計環(huán)節(jié)：核心是創(chuàng)新和設計，包括了從產品概念、設計、原型測試到產品開發(fā)的所有步驟，包括市場調研、產品設計、原型測試。
b、生產制造環(huán)節(jié)：核心是生產和質量控制，包括了從供應鏈管理、生產流程控制到產品質量檢測的所有步驟。
c、營銷銷售環(huán)節(jié)：核心是銷售和市場推廣，包括了從市場策略制定、產品推廣到銷售服務的所有步驟。
d、售后服務環(huán)節(jié)：核心是客戶服務和產品維護，包括了從售后支持、產品維修到客戶反饋的所有步驟。
4、結論
通過構建面向智能制造的 Web 3.0 新型體系架構，形成工業(yè)智能制造全過程“大模型+”技術體系，完成 web3.0 安全產品、工業(yè)園區(qū)虛擬仿真系統(tǒng)組件、工業(yè)安全攻擊和防護系統(tǒng)、元宇宙場景演示系統(tǒng)和工業(yè)智能控制平臺等系列產品開發(fā)，最終實現(xiàn)一套工業(yè)元宇宙智能制造平臺。
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