全球工业设备数量猛增 网上“裸奔” AI安全难题和解？

“AI是否可以按照预想正确执行不出现故障，其次联网后是否会遭遇外部破坏都是新挑战。当AI、大数据、云计算等新一代信息技术与工业生产全过程的融合程度日益加深，全球范围内工业设备联网数量迅猛增长，新的技术架构、生产体系、运营模式也带来了新的安全风险挑战。

震网病毒、乌克兰电网大停电事件、韩国核电站资料泄露、勒索病毒爆发，工业控制系统安全事件的频频爆发，暴露了工业控制系统安全隐患对社会的危害。

就我国而言，从防护水平看，网上可辨识的工业自动化控制系统及设备数量超过1.5万个，遍布31个省(区市)。其中，多数缺乏安全防护，甚至处于“裸奔”状态。

信息孤岛难破

从防护能力看，我国重要领域的设备接入、平台运行、数据流动等环节缺乏有效监测手段，融合工控技术与安全技术的成套解决方案存在空白。从市场需求看，工业领域对信息安全的需求尚未充分释放，以工控安全为主的工业信息安全投入仅约10%，产业发展明显滞后。

在这一大背景下，上海控安应运而生，其运营的上海工业控制系统安全创新功能型平台(下称“工控安全平台”)是由上海市政府和普陀区政府共建，也是上海首批推动建设的研发和转化功能型平台之一，由上海市科委和经信委共同指导，属于支撑上海科创中“四梁八柱”的重要内容。

据介绍，平台主要功能是连接政府、产业链上下游企业、科研院校、社会资本等主体，解决汽车电子、轨道交通、航空航天、电力石化等关键领域，工业控制系统功能安全和信息安全核心技术的研发和成果转化。

依托上海人工智能发展战略优势，上海控安也在推进人工智能和工业制造业融合发展，通过AI预判工业风险，提高工业生产效率。

刘毅认为，人工智能还很弱小，不是一个可以快速复制实现增长的行业，更不是社会资本运作和烧钱就可以做大的产业。背后需要大量的研发投入，需要科学家、科研院所和高校博学人才，也需要将好的落地场景开放给初创企业，打通产业链资源，这些正是平台公司的优势所在。

科士恩科技是工控安全平台上的一家合作企业，主要聚焦3C、半导体、汽车等行业，为工业制造提供专有的AI算法模块及工业AI多模态协同质量检测系统，同时面向部分终端客户提供从质量问题根源分析，设备调优维护，产品良率提升完整的人工智能产品解决方案。

科士恩科技(上海)有限公司总经理胡东明告诉第一财经，AI落地工业一大难题就是数据缺乏，需要深入场景，不断地进行磨合。同时工业场景涉及各方的商业机密和技术机密，很容易形成信息孤岛。“虽然我们有专有核心算法，但通过和创新平台合作，可以获得更多的开放场景和产业资源，这是创业公司更为看重的资源。”

亿镜智能科技是一家专注情感计算心理情绪识别AI技术的公司，其核心产品异常人群预警分析系统主要应用场景是公共安防、医院、教育等，这些都是国计民生的基础领域。上海亿镜智能科技有限公司总经理俞楠认为，相较于纯社会资本而言，创新平台发挥更好的战略协同作用。同时，情感计算心理情绪识别是一个跨学科、强调基础研究，需要长期投入的技术，创新平台以工作室的形式引入科学家及工程师团队，给到很好的人才支持。

“两端”人才缺乏

工业控制系统中软件的比重越来越大，占到80%左右，硬件成本仅20%研发过程相关的基础软件几乎被国外垄断，如何借助自主研发软件逐步替代国外的组态软件，缩小国产软件在稳定性、响应速度、易用性上的差距，是行业突围的方向。

实现工控安全产业自主创新和制造，是上海控安一大目标。据刘毅介绍，在投入研发之前，公司会首先考虑四个问题，是否服务国家战略需求、是否属于关键共性技术、是否下一代技术、是否产业发展过程中的“卡脖子”技术。只有符合这四个评价标准之一，才会推进研究落地。

对此俞楠也有切身感受。情感计算心理情绪识别涉及神经学、医学、工程、计算机等多个学科，掌握前沿理论和技术的顶尖人才也就几个，往往要七八顾茅庐才能将顶尖人才请过来，为此企业必须快速跟跑，“拉帮结派”吸引人才。

在人才建设方面，上海控安依托中科院何积丰院士团队，探索建立了前沿工程师工作室与顶级科学家工作室机制，即在全球范围内寻找细分领域冠军，并以工作室的形式引入科学家及工程师团队。在该制度下，工作室只需安心专攻技术，平台公司会全权接管孵化任务，帮助其完成市场化、产业化，并尽可能降低开发周期和成本。

刘毅认为，人才资源是最重要的战略资源，也是平台公司的核心竞争力。要实现安全技术的创新与长远发展，离不开顶尖的人才和专家团队加入。而培养人才最好的方式，就是将产学研用政资结合，实现政府、学术、产业界的紧密连接。

工控安全人才短缺，培养周期长是行业另一大挑战。具体到人工智能方向，刘毅认为从人才架构而言，“两端”人才缺乏：一块是高端的技术算法、基础研发工程师，另一块是落地到场景后，进行后续跟踪和维护的人工智能应用工程师短缺。

“综合性人才是最匮乏的，具体到学术界来看，从事人工智能技术研发的人才，时常不了解工业界的具体问题，不知道KnowHow，既掌握人工智能技术又了解工业场景的跨界人才不多。”胡东明告诉第一财经。