随着第四次工业革命的到来，信息技术（IT）和运营技术（OT）的融合成为新趋势，工厂开始进入数字化转型阶段，而德国“工业4.0”战略给全球制造业发展带来启示，未来生产线上的人、机器、产品等对象都将与计算机里的虚拟世界连接，从而提升工厂的管理控制能力，并创造出巨大的商业价值。
在OFweek2018（第三届）中国高科技产业大会上，德国汉堡科学院院士张建伟发表了《赋予新动能，从CPS到HCPS的智能系统》的精彩演讲，并在会后接受了OFweek工控网的采访，详细谈及了信息物理系统（CPS）的关键技术，以及人工智能、智能制造方面的重要趋势。
德国汉堡科学院院士张建伟在接受OFweek工控网采访
张建伟认为，德国工业4.0模式下，数字化的过程充分利用了计算的能力和物理仿真的方法，将物理世界的对象在虚拟计算中创建一一对应的数字模型，从而能够分析各个自动化环节的合理性，例如机器人应该放在哪个位置，并测试出各种组合的可能性，最终找到最佳的实施解决方案。
目前，通过数字化CPS可以实现机器人等设备的仿真测试，包括机器人运动学和动力学的仿真，机器人离线编程等，甚至实现整条生产线的几何仿真，以帮助更好的实现车间布局设计。未来，信息物理系统还需要融入人类的仿真，从信息物理系统（CPS）到HCPS（Human-Cyber-Physical Systems），即融合人类、信息和物理设备，并充分发挥人工智能的作用。
智能制造过程面临多重挑战
中国制造业转型升级的过程中，智能制造模式成为主要话题。作为一个复杂的生产系统，智能制造包括了机器人、物联网、虚拟现实以及生产计划、制造工艺等多种技术和模块，这些标准模块和技术组合在一起，最终能够实现各种定单的柔性生产，并能以最低的成本完成个性化制造。
张建伟表示，要实现真正的智能制造仍需要解决多项技术难题，例如通过传感器感知环境，让机器人在移动的场景下识别出工件、机器和人等所有物体，对整个工厂进行可视化，这样在设备维护，以及人的交互方面就会有很大的突破。在移动设备安装上传感器，不管走到哪里，都可以立即识别出周边的物体，然后将信息传递给其它参与生产的人或设备等对象。
机器人智能制造案例
此外，人工智能方面也有很多地方需突破，例如信息物理系统里要结合深度学习的方法，实现对自动化机器、生产线、人机共融等场景的模拟，最终使得智能工厂能够按不同的指标，以最短时间、最低成本进行生产制造。
还有，自动化知识库的建设也十分重要，包括自动化的知识、成本的知识、设备的使用能力等，例如工业机器人在不同的节点上能带来哪些能力，硬件、软件和人力的成本是多少，将所有可能的自动化单元做到一个库里，这将对生产计划的实施非常有意义。
