6月的长沙，新冠疫情趋于平稳，各行各业按下“重启”键。中南大学自动化学院教授、中国工程院院士桂卫华心中的大石头逐渐落了地。几个月来，他所关心的一家有色金属冶炼智能工厂在疫情期间没有传来停工停产的消息。“没有消息就是好消息。”桂卫华认为，这意味着他们研发的冶金自动化关键技术稳定可靠。
从2014年到2019年，在国家自然科学基金创新研究群体项目（以下简称创新群体项目）支持下，桂卫华作为学术带头人，围绕复杂有色冶金过程控制理论、技术与应用开展研究。他们以人工智能为抓手，给有色冶金过程加点“智慧”，助力有色金属工业转型升级，以期实现绿色高效生产。改革开放以来，我国作为制造大国，有色金属产量和消费量连续16年位居世界第一。
但是，与工业发达国家相比，我国在能耗利用、环境污染防治和矿物回收率等方面都存在较大的差距，主要原因之一正是我国有色冶金自动化水平低。在几十年的科研生涯里，桂卫华对此深有体会。作为有色冶金企业的常客，如今站在自动化程度颇高的智能工厂里，他不禁回想起曾在铝厂当电工的岁月：“环境很糟糕，生产效率很低。
”这段艰苦的切身体验促使他一直在思考，工业生产中如何使设备实现自动化，减少人为操作带来的质量不稳定、效率不高等问题，从而让生产过程最大限度地节约能源、降低能耗物耗，最终实现绿色高效生产。“自动化学科的最大特点便是与工业生产紧密结合。”桂卫华告诉《中国科学报》，“做自动化科学与技术研究，必须深入了解工艺流程和生产过程的实际需求。”
从生产中来、到生产中去，在创新群体项目支持下，科研人员直面国家产业发展重大需求。有色金属在我国国民经济、军工等方面地位特殊，属国家重要的战略资源。这些年来，桂卫华带领团队跑遍全国，在大大小小的有色金属生产企业里“千锤百炼”，着力自主创新，建立适用于我国有色冶金过程特点的智能优化制造关键技术，并进行工程应用研究，促进我国有色金属工业实现大幅节能降耗减排和可持续发展。
例如，针对铝电解生产环境恶劣，电解槽内多相多场耦合强烈、工况多变、控制困难造成生产能耗高、污染严重的问题，团队提出了基于多相—多场耦合仿真的大型铝电解槽结构、工艺与控制器综合优化方法，解决了大型铝电解槽在低电压下的高效节能难题，形成了具有自主知识产权的大型铝电解槽低电压节能优化控制技术。桂卫华领衔的这一团队，是我国最早从事有色冶金自动化的研究团队。
“老实做人，踏实做事”，是团队40年来沉淀的价值观。这句话源自一份礼物。2003年前后，中南矿冶学院（中南大学前身）1978级全体研究生在入学30年之际计划给母校送一份礼物，桂卫华也是其中一员。“我一直在想，我的老师、我的母校给予我最重要的东西是什么，我想到了‘求实’二字。”他说，这正是“老实做人，踏实做事”的高度概括。
这个主意得到了同学们的认同，他们把“求实”二字刻在一块呈翻开书本状的石碑上，送给了母校。随着人工智能深入推进和发展，制造过程中深度融入人工智能应当是大势所趋，目前面临哪些挑战？桂卫华：人工智能与制造过程深度融合过程中，还存在相当大的挑战。这一挑战来源于人工智能研究与制造过程结合不足。一方面，在现代企业生产过程中，通过生产分工和自动化技术，体力型工作已经基本上被机器所替代。
未来，如果知识型的工作也能够通过自动化技术由机器完成，将极大地创造出更多新价值和新知识。另一方面，由于工业企业需要面对市场需求、资源供应、环保排放等诸多因素，工况变化更加复杂；同时，随着云平台、移动计算、物联网、大数据的出现，工业环境中数据种类和规模迅速增加。客观形势变化令传统的知识型工作者感到力不从心。为此，我们提出了“知识自动化”这一概念，指采用有效方法对知识进行合理提取及处理。
摆脱对知识型工作者的传统依赖，实现具有智能的知识自动化系统是解决工业生产高效化、绿色化发展的核心，也是人工智能与制造业深度融合的最大挑战。