在今天举行的中国计算机大会上，中国工程院院士柴天佑教授发表了他对智能制造的看法。柴天佑探讨了流程工业智能优化制造对自动化科学与技术、计算机与通讯技术、数据科学具有挑战的科学与技术问题。
目前来看，智能优化制造面临的挑战包括四大方面。（1）生产工艺优化和生产全流程整体优化一直是世界范围内的难题，即便是美国，也缺乏对工业过程全流程的优化。（2）决策过程与产品生产过程（化学+物理）难以建立数学模型，难以数字化。（3）决策过程的知识与数据不完整、滞后。（4）现有的工业计算机网络系统与软件平台制约。
目前美国NSF提出了分布式信息物理融合系统（Cyber Physical System，CPS），能使得计算资源与物力资源紧密融合与协同，即3C（通信、计算、控制）+物理实体；而德国推出的方案是智能技术+CPS+离散制造。
柴天佑也提出了一些解决思路：首先，应通过智能感知生产条件变化，自主决策控制系统指令、自动控制设备。当出现异常工况时，能及时预测进行自愈控制、排除异常工况，实现安全优化运行。其次，自动获取市场需求变化和资源属性方面的数据和信息，智能感知物质流、能源流和信息流的状况，自主学习和主动响应，从而优化决策，优化配置资源和合理配置与循环利用能源。
接下来，还要实现生产系统架构「扁平化」。全面部署移动化，实现移动监控与移动决策。
而在研究领域，柴天佑认为，智能优化制造对自动化科学与计算机与通信技术、数据科学都带来了挑战。比如如何应对复杂工业过程物质流、信息流和能源流相互作用的可视化计算工具与软件平台，再比如如何从价值密度低的大数据中挖掘相关关系数据？或者如何处理数据、文本、图像等非结构化信息等等。
因此，两大研究势在必行：其一知识工作者自动化+智能技术+COCC（控制与优化、计算机技术、通信技术）与流程工业实体相结合的智能优化技术系统理论与方法；其二，还要研究人机物三元空间融合系统的动态性能分析、预测与多目标优化决策理论与方法，工业大数据驱动的复杂系统动态系能的分析与可视化。
机器之心现场报道。作者：赵赛坡。
