扬帆科技2022①丨未来已来，江苏面向新趋势步入新赛道

交汇点讯  新年伊始，万象更新。新一轮科技革命和产业变革催生新技术、新产业、新业态。巨变之下，江苏科创产业面向新趋势步入新赛道，加速开展自主创新。

元旦假期期间，《科技周刊》记者梳理出全球科技趋势在江苏的落脚点——数字经济如何赋能产业、人工智能预测如何改变科研方法。展望2022年，数字经济实体化与虚拟现实“双循环”进化趋势将继续强化，对数字商品的需求将显著提升；人工智能预测不断催生科研新模式；这是“机遇与挑战并存的一年”，驶入新赛道，跑出加速度，江苏正笃定前行。

虚拟照进现实，数字经济跨界入局正当时

查看车辆违章、办理租房补贴、缴纳道路停车费……在南京，无需在各类复杂软件平台中跳转，只需要打开“我的南京”App，交通出行、旅游服务、便民医疗等一系列的需求都可以得到“一站式满足”。大数据、云计算、移动互联网等技术支持，居民足不出户便可以共享全市公共服务资源，享受智慧城市所带来的便利。

有人说，互联网是分享经济，数字化是共享经济。“从技术层面上来说，这是有一定道理的。”东南大学经济管理学院教授周勤向《科技周刊》记者介绍，互联网时代主要是串行传输模式，接入互联网中的用户通过分享的方式将信息按照节点依次传输，当其中某一个节点停止分享，信息传输就会停止；而数字经济时代主要是并行传输模式，类似于广播式的传播方式，即从某个节点向其下所有节点同时进行信息传输，这也就是我们所说的“共享”。

在南京市江宁区龙都社区，符合相关要求的社会闲散人员定点定期前往社区80岁以上失能老人的家中进行服务，通过服务平台的远程监管，社保机构依据服务工作时长、服务质量等向提供服务者支付相应费用。洗头、剪指甲、聊天……尽管所居之所远离市中心，儿女也不常回家照顾，但老人们却有人陪伴，享受到了共享经济的红利。“这实际上就是当下共享经济的一个典型例子，通过较为完备的网络平台，将农村的闲散人员聚集起来，同时这些人在服务的工程中也需要时时拍照上传平台，从而便于进行有效监管。”周勤认为，数字经济时代，共享的本质实际上就是在社会资源配置效率不高的情况下，通过数字化的方式将冗余的社会资源配给到相对偏远或者社会中下层。

“未来的互联网一定是价值互联网，信息传播实际上是一种价值传输的过程。”周勤表示，数据几乎无所不在地影响着我们的生活，数字经济无疑将是未来经济中最重要的一个增长点。数字经济时代，数据成为“新石油”，而它的核心问题就是确权。如何在庞杂的网络上搜寻到真实有用的信息？在周勤眼中，这仅仅靠一小部分人共享是不够的，而需要大规模的人去参与。比如利用传感器技术，我们可以将人身体上的大量信号数据进行传输，无数人的信号数据最终会形成一个庞大的数据库。当我们对这些数据进行分析处理，很可能会有所发现，促进新成果的研发。“在这样一种创新模式下，我们必须要对传播链上有价值的数据进行确权。例如借助区块链技术、大数据等技术，使得共享人可以因为自己分享了有价值的信息而获利，从而触发整个社会的创新共享能力。”

周勤介绍，数字经济一共有三种模式：第一种模式是传统产业的数字化改造，如智能工厂对生产资料进行数字化编码；第二种模式是数字化过程中所产生的新的经济形式，如AR、VR等；而第三种模式则是指完全数字化的一类产业，如元宇宙等。周勤表示，在数字技术的驱动下，数字化产业从有形逐渐走向无形，从真实世界逐渐走向虚拟世界。“目前在全世界范围内，第三种模式（即纯数字化产业）是最被看好的一类，并且这一类产业的未来发展也有着自增强模式。”

把工厂压缩成“手机”，企业上“云”数据共享

去年12月30日，《江苏省制造业智能化改造和数字化转型三年行动计划（2022—2024年）》发布，其中明确表示要加快推动龙头骨干企业、中小企业、产业链“智改数转 ”，夯实工业互联网平台、工业软件、智能硬件和装备、网络设施及安全等基础支撑。

“大力推进制造业数字化转型、加快建设工业互联网平台等技术应用，其最终目的在于围绕企业的‘安全、质量、成本、效益、低碳’，提高企业的竞争力。”南京工业大学智能制造研究院院长张泉灵介绍，和其他行业一样，制造业企业产生了大量数据，如何利用好这些数据是决策者关注的重点之一。“受基本条件约束，智能工厂的应用不是指将生产最优效率提升至原本的几倍以上，而是指至少将生产的平均水平提升至目前可以达到的最优水平。”

在江苏常熟新材料产业园内，大金氟化工（中国）有限公司所使用的工业操作系统supOS上，各类工业App正有条不紊地协调各项企业生产管理工作。2017年，南京工业大学智能制造研究院名誉院长褚健教授首次提出工业操作系统概念，并在同年发布了面向未来工厂的工业操作系统supOS。如果把一个工厂压缩成一部手机，那么工厂中的电机、反应器等设备就如手机中的元器件，工厂中物料流、能源流、资金流如同手机中的数据，企业中采购、销售如同手机对外的信息通信。类比智能手机，智能工厂的建设也需要有工厂操作系统、工业App以及操作系统生态，所以我们可以认为未来工厂或智能工厂需要一个“工业安卓”。

在2020年部署的“流程工业智能制造基础信息平台工厂操作系统的研发”国家重点研发计划项目中，南京工业大学智能制造研究院负责流程工业智能制造业务支撑关键技术及系统研发，基于工厂操作系统平台的工业App设计工具和开发环境，研究智能制造过程的业务快速构建与自适应演化等关键技术，面向不同业务应用场景，研制一批工业App。

张泉灵告诉记者，在智能工厂的建设过程中，最核心的技术方案是基于“工业操作系统+工业App”的系统架构，利用工业操作系统supOS集成各种控制系统和智能设备，进行数据的提取和管控。在supOS上导入各种工业App进行业务管理，例如导入的电子巡检工业App，有效地提高了巡检的效率、质量及设备运营管理水平。“通过智能化建设，我们希望打通信息孤岛，解决企业面临的痛点，在计划、生产、安全、能源、物流、采购、销售、管理、财务等各方面，全面推进业务问题的解决和优化。”通过智能化改造和数字化转型，大金氟化工（中国）有限公司生产效率较2015年提升了2倍。

“让最专业的人做最专业的事，这是工业操作系统等工业互联网平台的最大优势。”张泉灵说，过去缺少以工业操作系统支撑的工业软件体系，造成了工厂信息化系统“孤岛式”“烟囱式”的局面。如何整合大量的企业信息系统，并对数据进行综合应用？首先要构建互通互信的工业互联网平台，营造良好的工业互联网生态。“有了平台支撑，各类企业只需要专注自身擅长的工业App研发，并将应用结果数据‘上云’，所有云端的数据可以在各种工业App应用中共享。即便一些工业App的供应商不存在了，其他新研发的工业App软件依旧可以与其互联互通，避免后期维护难的问题。”张泉灵认为，我国智能制造发展面临巨大的机遇与挑战，在推进数字化、网络化、智能化过程中，企业“上云”是大势所趋。“在工业控制系统和工业软件领域，目前国产化产品可以支持企业运营，也更加安全可控。”

种番茄观气象，人工智能预测又预警

预测到果实“热”了自动开窗通风，土壤干了滴灌系统提前浇水，果实还没成熟上市时间已经预定好了……在江苏省农科院农业数据智能创新团队的智能温室内，人工智能正在“挑重担”，为番茄的种植做出预警和预测。

红的、黄的、绿的、黑的……1月4日，记者在江苏省农科院“智慧温室”里看到，五彩的番茄品种争奇斗艳。正值二九时节，户外寒风凛冽，气温已降到零下，但“智慧温室”里却能感受到浓浓的春意，温度显示在20℃，完全没有传统大棚湿闷的感觉。几十个金属栽培槽整齐排开，栽培槽里一株株长势茂盛的番茄藤蔓沿着铁丝向上攀爬。

“人工智能种植主要解决了人工经验依赖的问题。” 江苏省农业科学院农业数据智能创新团队带头人任妮介绍，之前番茄种植有很高的经验门槛，现今只要一座温室和勤劳的人就能种出好吃的番茄。在这个“智慧温室”里，温度、光照、湿度、EC值等传感器感知的数据全部依靠人工智能算法进行融合计算，水肥机、湿帘、风机、空调、天窗等设施装备也依托人工智能算法进行管理控制。

番茄的成熟期和产量是如何预测的？任妮告诉记者，综合利用品种本身特性、历史生长数据、本生育期内的传感器感知数据、设备控制数据、农事管理和实验数据等大数据为基础的人工智能算法最终计算出成熟时间和产量，目前部分品种的预测准确率超过80%。那这样的预测有什么作用？任妮表示，成熟期和产量预测可以为农事生产决策提供参考，也可以更精准地支撑产需对接，同时，农产品上市的时间很大程度影响着其销售终端价格，比如早上市的草莓能卖到40元每斤，“物以稀为贵”。

除人工智能预测成熟期和产量外，设备状态和数据诊断预警也是团队的工作重点之一。“种植过程中传感器掉线或故障、设备运行异常等，系统都会发出预警，我们收到预警短信后会第一时间干预。”任妮介绍，“智慧温室”里有大量的传感器、智能化装备，实时、动态的记录、传输、分析和展示温室内环境和番茄本体相关的数据，设备故障、数据异常是不能容忍的，团队构建的自适应加权数据融合与多传感器数据融合等算法，让番茄生长全过程数据精准展现出来，工作人员可随时随地通过电脑、手机查看番茄的“健康状况”。

为了解答种植管理者的技术疑问，团队还利用自然语言处理、深度学习等人工智能技术，整合了番茄专著、论文、网络资源等，构建了番茄领域知识图谱，并研发一个番茄种植智能检索和专家问答系统。“只要是有关番茄种植的，智能专家都可以全天候进行精准指导。”

目前，任妮团队已经成功研制出以“数据”为核心、以“智能”为驱动，集“基质、种苗、肥液、装备、系统、服务”于一体的设施果蔬智慧化种植整体解决方案。在该模式中，番茄种植所需的温、光、水、气、肥全都通过生长调控模型决策，实现了全过程智慧化管控。依靠团队自主研发的“智小农”数字化管控平台，进行多源数据感知、数据融合诊断、环境因子智能管控、水肥一体化智能灌溉、智能机器人作业，并建立了农事管理、智能问答、质量安全溯源等数字化系统，让设施番茄生产更加绿色、高效、智能。

该模式在江苏省农科院试验基地进行集成示范，同时已在江苏省扬州高邮设施蔬菜智能生产示范基地、南京汤山翠谷农业科技园、辽宁省辽阳三禾现代农业示范园区等多个地区、园区进行了推广应用，从育苗、基础设施、水肥控制、环境控制、系统平台到技术服务进行全链条的支撑，相关技术既适用于连栋温室又适用于日光温室，具有广泛的适用性和良好的推广价值。任妮介绍，以汤山翠谷农业科技园种植的5亩番茄为例，市场终端销售价格达到25元每斤，每次收获都供不应求。

出门旅游，你乘坐的飞机是否遇到过气流？所乘高铁受侧风影响是否会晚点？当下，人们对天气预报的需求不限于是否下雨、温度如何升降了，他们渴望更精细、更准确、更实时、更长时效的预报，甚至需要气象部门直接指导他们的生活。

事实上，气象预报是典型人工智能和大数据应用场景之一，每日由气象观测设备探测得到的数据信息，经过质量控制、高性能运算和融合分析等一系列复杂的处理得到日常气象预报产品，其中人工智能技术在各个环节不断助力天气预报向精细化，精准化方向发展。

在南京气象科技创新研究院，气象大数据与人工智能研究团队已经建立起江苏省AI多要素短临预报系统。“江苏省AI多要素短临预报系统包含降水临近预报、短时强降水预报和能见度短时预报等预报产品，现在的预报准确率正在不断地提高，AI发挥的作用功不可没。” 南京气象科技创新研究院人工智能气象应用团队研究实习员郑玉介绍，团队基于过去很多年的积累观测样本，利用深度学习模型训练检验并建成江苏省能见度 /短时强降水短临预报模型，目前能见度和短时强降水已可以做到12小时的预报时长，分辨率达到小时千米级。 

目前，研究院已将深度学习模型部署应用在江苏省气象台，帮助气象预报员做出更精准的日常气象预报，将精细化的气象监测预警与大数据、人工智能等技术相结合，提高模式预报精度和预报效果，特别是短时强降水的预报，已经能提前到12小时。

新华日报·交汇点记者 张宣 谢诗涵

编辑: 蒋明睿