促進(jìn)人工智能與制造業(yè)深度融合發(fā)展的難點(diǎn)及政策建議

／中國(guó)社會(huì)科學(xué)院工業(yè)經(jīng)濟(jì)研究所 鄧 洲／

為加快實(shí)體經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇并搶占未來(lái)產(chǎn)業(yè)制高點(diǎn)，主要發(fā)達(dá)國(guó)家都在加強(qiáng)相關(guān)戰(zhàn)略部署，促進(jìn)人工智能與制造業(yè)深度融合。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外在人工智能與制造業(yè)融合發(fā)展領(lǐng)域的實(shí)踐取得可觀成效，提升了制造業(yè)生產(chǎn)效率與經(jīng)濟(jì)效益、能夠有效緩解人力成本上漲壓力并彌補(bǔ)了人類勞動(dòng)者的不足，提高生產(chǎn)柔性化程度從而實(shí)現(xiàn)低成本大規(guī)模定制，較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)市場(chǎng)與匹配供需，促進(jìn)制造業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型，增強(qiáng)制造業(yè)質(zhì)量控制能力。進(jìn)一步推進(jìn)人工智能與制造業(yè)深度融合是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，世界各國(guó)都面臨人工智能標(biāo)準(zhǔn)化制定與實(shí)施、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)攻克、信息安全保障、復(fù)合型人才培養(yǎng)儲(chǔ)備等一系列共同的問(wèn)題和挑戰(zhàn)，而我國(guó)還需面對(duì)關(guān)鍵核心技術(shù)、融合發(fā)展創(chuàng)新模式及引領(lǐng)全球融合發(fā)展趨勢(shì)的制造業(yè)企業(yè)等缺乏問(wèn)題。對(duì)此，我國(guó)應(yīng)通過(guò)多方協(xié)同發(fā)展促進(jìn)人工智能與制造業(yè)深度融合。國(guó)家層面，高度重視人工智能與制造業(yè)的深度融合，進(jìn)行科學(xué)規(guī)劃，并建立以基礎(chǔ)研究為重點(diǎn)的國(guó)家實(shí)驗(yàn)室；產(chǎn)業(yè)層面，構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)所需的工業(yè)大數(shù)據(jù)庫(kù)，夯實(shí)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，推動(dòng)人工智能與制造業(yè)深度融合的模式創(chuàng)新和業(yè)態(tài)創(chuàng)新；企業(yè)層面，鼓勵(lì)我國(guó)優(yōu)勢(shì)制造業(yè)企業(yè)進(jìn)行逆向整合，掌握核心要素資源，加強(qiáng)與互聯(lián)網(wǎng)和人工智能相關(guān)企業(yè)的戰(zhàn)略聯(lián)系；在配套方面，調(diào)整制造業(yè)相關(guān)的高等教育和職業(yè)教育體系，以適應(yīng)制造業(yè)步入人工智能時(shí)代的需要，同時(shí)評(píng)估和防范人工智能發(fā)展過(guò)程中可能引發(fā)的社會(huì)問(wèn)題。

人工智能是新一代信息技術(shù)的代表，被主要發(fā)達(dá)國(guó)家視為提升核心競(jìng)爭(zhēng)力的戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)。近年來(lái)，我國(guó)在人工智能技術(shù)研發(fā)、商業(yè)開(kāi)發(fā)方面飛速發(fā)展，成效逐漸顯現(xiàn)。黨的十九大報(bào)告提出“加快建設(shè)制造強(qiáng)國(guó)，加快發(fā)展先進(jìn)制造業(yè)，推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合”[1]，明確了促進(jìn)人工智能與以制造業(yè)為主的實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門(mén)深度融合的戰(zhàn)略決策。此后出臺(tái)的《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃（2018—2020年）》，進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)以推進(jìn)人工智能和制造業(yè)深度融合，加快制造強(qiáng)國(guó)和網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)建設(shè)。隨著一系列國(guó)家層面的戰(zhàn)略、規(guī)劃、政策的頒布和實(shí)施，人工智能與制造業(yè)融合發(fā)展的重點(diǎn)和方向逐漸清晰，支持政策的體系框架逐步完善。當(dāng)前，人工智能和制造業(yè)融合發(fā)展在實(shí)踐層面處于起步階段，進(jìn)一步推進(jìn)人工智能和制造業(yè)深度融合是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，世界各國(guó)在不斷探索中都面臨人工智能標(biāo)準(zhǔn)化制定與實(shí)施、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)攻克、信息安全保障、復(fù)合型人才培養(yǎng)儲(chǔ)備等一系列共同的問(wèn)題和挑戰(zhàn)，而我國(guó)還需面對(duì)缺乏關(guān)鍵核心技術(shù)、融合發(fā)展創(chuàng)新模式及引領(lǐng)全球融合發(fā)展趨勢(shì)的制造業(yè)企業(yè)等問(wèn)題[2]。因此，相比發(fā)達(dá)國(guó)家，我國(guó)實(shí)現(xiàn)人工智能與制造業(yè)深度融合發(fā)展的需求更加迫切。在全球傳統(tǒng)制造業(yè)發(fā)展邁向人工智能時(shí)代的背景下，我國(guó)應(yīng)搭乘國(guó)際人工智能高端科技發(fā)展的快車(chē)，提升制造業(yè)生產(chǎn)效率與經(jīng)濟(jì)效益，促進(jìn)傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，并向全球價(jià)值鏈中高端攀升，實(shí)現(xiàn)制造大國(guó)向制造強(qiáng)國(guó)和網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)的根本轉(zhuǎn)變。

一、人工智能發(fā)展趨勢(shì)及我國(guó)優(yōu)勢(shì)

（一）人工智能逐漸呈現(xiàn)新的發(fā)展趨勢(shì)

近年來(lái)，人工智能技術(shù)研發(fā)不斷取得突破，且在具體的產(chǎn)業(yè)化、商業(yè)化項(xiàng)目中的應(yīng)用也更加廣泛。人工智能逐漸呈現(xiàn)新的發(fā)展趨勢(shì)。第一，“深度學(xué)習(xí)”+“大數(shù)據(jù)”成為人工智能發(fā)展的主要技術(shù)路線。如，人造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使機(jī)器人可以與人類一樣學(xué)習(xí)和思考，使其能夠處理更加復(fù)雜的任務(wù)。這一技術(shù)路線已成為大多數(shù)人工智能企業(yè)的主要研究方向，實(shí)現(xiàn)了人工智能的快速技術(shù)進(jìn)步。第二，人工智能逐漸從僅限于實(shí)驗(yàn)技術(shù)研發(fā)階段邁入技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化發(fā)展同步進(jìn)行階段，在圖像和語(yǔ)音識(shí)別、科學(xué)研究、預(yù)測(cè)分析等方面均已有成熟的商業(yè)化產(chǎn)品，催生多種新業(yè)態(tài)，并助推其迅速成長(zhǎng)。第三，人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域逐漸從商業(yè)、服務(wù)業(yè)向制造業(yè)、農(nóng)業(yè)拓展，使得人工智能的通用技術(shù)和基礎(chǔ)技術(shù)特征進(jìn)一步顯現(xiàn)[3]。

（二）我國(guó)發(fā)展人工智能的突出優(yōu)勢(shì)

1）我國(guó)人工智能趨于多方位發(fā)展。人工智能作為新興產(chǎn)業(yè)，拓展了很多新興產(chǎn)業(yè)僅在某一領(lǐng)域或產(chǎn)業(yè)鏈的某一環(huán)節(jié)具有優(yōu)勢(shì)的片面式發(fā)展方式，趨于多方位發(fā)展。我國(guó)人工智能發(fā)展在很多方面和領(lǐng)域與發(fā)達(dá)國(guó)家的技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用同步，甚至在部分領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了趕超。從技術(shù)研發(fā)角度看，在“深度學(xué)習(xí)”“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”等領(lǐng)域，我國(guó)在全球知名期刊上發(fā)表論文的數(shù)量已經(jīng)超過(guò)美國(guó)；專利申請(qǐng)數(shù)量也僅次于美國(guó)位居全球第二；百度在2015年開(kāi)發(fā)的“深度學(xué)習(xí)”語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率達(dá)到97%，被《麻省理工科技評(píng)論》（MIT Technogly Review）評(píng)為 2016 年全球十大科技突破之一[4]，這是我國(guó)人工智能技術(shù)研發(fā)達(dá)到世界一流水平的重要標(biāo)志。從投資、融資角度看，我國(guó)在人工智能領(lǐng)域的投資自2010年開(kāi)始進(jìn)入爆發(fā)期，最近兩三年投資增長(zhǎng)速度進(jìn)一步加快，投資額僅次于美國(guó)，居全球第二，2017年我國(guó)人工智能初創(chuàng)企業(yè)融資額高達(dá)73億美元，超過(guò)美國(guó)成為全球第一[5]。從產(chǎn)業(yè)發(fā)展角度看，近年來(lái)我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模年均增速近40%，截至2017年年末產(chǎn)值約達(dá)到150億元[6]；人工智能產(chǎn)業(yè)體系初具雛形，北京、上海、深圳、成都等城市人工智能產(chǎn)業(yè)聚集區(qū)已經(jīng)形成；百度、阿里巴巴、騰訊三巨頭在人工智能領(lǐng)域快速發(fā)展，同時(shí)，中小企業(yè)和初創(chuàng)企業(yè)也通過(guò)細(xì)分領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù)模式的快速成長(zhǎng)，如，在機(jī)器視覺(jué)識(shí)別領(lǐng)域已有100多家成規(guī)模的自主品牌，300多家代理商，100多家專業(yè)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)集成商[7]。

2）我國(guó)人工智能市場(chǎng)化應(yīng)用優(yōu)勢(shì)明顯。在眾多人工智能核心技術(shù)研發(fā)領(lǐng)域，發(fā)達(dá)國(guó)家具有我國(guó)短期內(nèi)難以超越的優(yōu)勢(shì)和資源，其人工智能的商業(yè)化運(yùn)營(yíng)主要是依靠技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)的。我國(guó)雖然在核心技術(shù)研發(fā)方面的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)不足，但作為全球人口最多、移動(dòng)通訊用戶最多、手機(jī)應(yīng)用下載和在線用戶最多、制造業(yè)規(guī)模最大的國(guó)家，我國(guó)是全球最大的人工智能應(yīng)用市場(chǎng)。為支撐人工智能應(yīng)用市場(chǎng)需求，近年來(lái)，我國(guó)以率先實(shí)現(xiàn)商業(yè)運(yùn)用為引領(lǐng)，實(shí)現(xiàn)了人工智能市場(chǎng)化應(yīng)用的高速發(fā)展，尤其在實(shí)現(xiàn)人工智能應(yīng)用的場(chǎng)景優(yōu)化及其相應(yīng)的商業(yè)布局方面走在世界前列。如，百度將語(yǔ)音技術(shù)、圖片識(shí)別技術(shù)與O2O服務(wù)場(chǎng)景融合，用戶只需要輸入一段語(yǔ)音就能夠預(yù)訂電影票、酒店和景區(qū)門(mén)票；阿里巴巴、京東等電商平臺(tái)通過(guò)大數(shù)據(jù)挖掘?yàn)橛脩敉扑途哂袧撛谫?gòu)買(mǎi)欲望的產(chǎn)品；騰訊以微信、QQ為平臺(tái)向客戶精準(zhǔn)投放感興趣的新聞和廣告等等。

二、國(guó)內(nèi)外人工智能與制造業(yè)融合發(fā)展的主要實(shí)踐成效

制造業(yè)經(jīng)過(guò)機(jī)械化、自動(dòng)化、數(shù)字化等發(fā)展階段，目前正在逐步進(jìn)入人工智能時(shí)代。在制造業(yè)順應(yīng)時(shí)代潮流積極創(chuàng)新發(fā)展和轉(zhuǎn)型升級(jí)的過(guò)程中存在一些障礙和短板，主要表現(xiàn)為傳統(tǒng)制造業(yè)通過(guò)管理和技術(shù)革新提升效率和效益的方式難以克服“天花板效應(yīng)”、人工成本不斷攀升且人的不確定性增強(qiáng)、技術(shù)研發(fā)的高風(fēng)險(xiǎn)和長(zhǎng)周期影響創(chuàng)新的積極性、企業(yè)柔性化程度難以滿足個(gè)性化小批量市場(chǎng)需求、產(chǎn)品質(zhì)量控制難度增大使真正意義上高質(zhì)量發(fā)展難以實(shí)現(xiàn)等等。這些問(wèn)題的存在是造成我國(guó)制造業(yè)難以進(jìn)一步縮小與世界領(lǐng)先差距的主要原因。人工智能作為一個(gè)虛擬勞動(dòng)投入，具有橫跨多個(gè)學(xué)科的專業(yè)能力和執(zhí)行力、敏捷性和適應(yīng)性、重復(fù)工作和自我學(xué)習(xí)等方面的優(yōu)勢(shì)，形成比人類勞動(dòng)者和制造業(yè)傳統(tǒng)運(yùn)營(yíng)方式更強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力。因此，從制造業(yè)和人工智能兩方面考慮，短期內(nèi)，制造業(yè)中部署人工智能的目標(biāo)是通過(guò)精密的算法彌補(bǔ)人類專業(yè)能力和洞察力的不足和缺陷，突破制造業(yè)傳統(tǒng)經(jīng)營(yíng)模式的局限，促進(jìn)制造業(yè)的轉(zhuǎn)型和升級(jí)。但在初始階段，人工智能與制造業(yè)融合發(fā)展的實(shí)現(xiàn)路徑一定是在某些特定行業(yè)、特定領(lǐng)域率先進(jìn)行實(shí)踐。一方面，人工智能在很多領(lǐng)域和層面的表現(xiàn)尚未達(dá)到人類勞動(dòng)者的傳統(tǒng)制造業(yè)投融資管理、技術(shù)研發(fā)、生產(chǎn)加工、組織協(xié)調(diào)、營(yíng)銷策劃的要求，此時(shí)人工智能與制造業(yè)融合發(fā)展一定以發(fā)揮人工智能在特定領(lǐng)域和層面的優(yōu)勢(shì)為原則；另一方面，制造業(yè)各部門(mén)面臨轉(zhuǎn)型升級(jí)的困境和短板不同，其價(jià)值鏈的形態(tài)也有區(qū)別。人工智能一定是在其自身具有比人類勞動(dòng)者更大的競(jìng)爭(zhēng)力，并且某個(gè)制造業(yè)部門(mén)在提升價(jià)值鏈邁向中高端水平或轉(zhuǎn)型升級(jí)補(bǔ)齊短板過(guò)程中的需求恰好與人工智能所具有的優(yōu)勢(shì)相匹配時(shí)，就會(huì)率先實(shí)現(xiàn)人工智能與制造業(yè)的融合，并取得可觀成效。

（一）提升制造業(yè)生產(chǎn)效率與經(jīng)濟(jì)效益

國(guó)際金融危機(jī)后，世界經(jīng)濟(jì)持續(xù)低迷，各國(guó)都在尋求提高生產(chǎn)效率帶動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇的方法，我國(guó)制造業(yè)更是面臨全要素生產(chǎn)率下降甚至負(fù)增長(zhǎng)的局面[8]。改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)依靠技術(shù)引進(jìn)、管理變革實(shí)現(xiàn)了制造業(yè)部門(mén)效率和效益的顯著提升，但隨著制造業(yè)裝備條件、技術(shù)和工藝水平、管理能力接近和達(dá)到世界領(lǐng)先水平，繼續(xù)依靠傳統(tǒng)手段進(jìn)一步提高生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)效益的空間已經(jīng)很小。近年來(lái)，以人工智能為代表的新一代信息技術(shù)在商業(yè)上的運(yùn)用取得顛覆性的效果，極大提高了商業(yè)和服務(wù)業(yè)的效率和效益。隨著人工智能在制造業(yè)應(yīng)用條件的改善、應(yīng)用場(chǎng)景的增多，人工智能逐漸成為一種全新的投入要素，改變生產(chǎn)函數(shù)，從而為制造業(yè)生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)效益創(chuàng)造新的上升空間。如，自2015年起，我國(guó)陸續(xù)在30個(gè)省（市、區(qū)）、82個(gè)行業(yè)中遴選了206項(xiàng)智能制造試點(diǎn)示范項(xiàng)目。根據(jù)工業(yè)和信息化部的統(tǒng)計(jì)，試點(diǎn)示范項(xiàng)目智能化改造前后對(duì)比，生產(chǎn)效率平均提高30%以上，最高提高兩倍以上；運(yùn)營(yíng)成本平均降低20%左右，最高降低60%[9]，試點(diǎn)示范項(xiàng)目效率提升和成本下降的幅度是通過(guò)傳統(tǒng)手段難以達(dá)到的。

智能工業(yè)裝備的使用是人工智能提高制造業(yè)生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)效益的重要途徑。與自動(dòng)化時(shí)代的工業(yè)裝備比較，智能工業(yè)裝備主要在三方面能夠進(jìn)一步促進(jìn)企業(yè)效率和效益的提升。第一，大多數(shù)自動(dòng)化裝備以單機(jī)為工作單元，設(shè)備與設(shè)備之間協(xié)作較少；智能化裝備建立在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上，所有設(shè)備在統(tǒng)一平臺(tái)上進(jìn)行數(shù)據(jù)交換，接受統(tǒng)一指揮。第二，自動(dòng)化設(shè)備只能執(zhí)行事先預(yù)設(shè)的任務(wù)，完成固定不變的工作；智能化設(shè)備由于安裝各類傳感器，能夠自主調(diào)整、優(yōu)化和修正，排除大多數(shù)故障，大大降低了對(duì)工程師的依賴，也減少了設(shè)備停機(jī)時(shí)間。第三，智能化裝備擁有“學(xué)習(xí)”能力，隨著數(shù)據(jù)量的積累能夠輔助管理者，或者自主決定生產(chǎn)任務(wù)、調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃，這是自動(dòng)化設(shè)備不具有的功能。如，位于德國(guó)海德堡的ABB智能工廠主要生產(chǎn)微型斷路器等電氣產(chǎn)品，通過(guò)應(yīng)用ABB Ability數(shù)字化解決方案，采用了7種智能機(jī)器人后，該工廠完全進(jìn)入自主工作模式，機(jī)器人根據(jù)前序工段的情況進(jìn)行自動(dòng)調(diào)整，確保工廠始終處于最佳狀態(tài)。互聯(lián)網(wǎng)智能機(jī)器人的應(yīng)用又將原本已經(jīng)很高的生產(chǎn)效率進(jìn)一步提升了3%，裝配線的靈活性也極大地提高，同時(shí)產(chǎn)品種類比之前豐富了3倍。

（二）有效緩解人力成本上漲壓力，彌補(bǔ)人類勞動(dòng)者的不足

隨著經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)和人口老齡化的日益嚴(yán)重，勞動(dòng)力供給逐漸減少，人口紅利逐漸消失，勞動(dòng)力成本不斷上漲。我國(guó)尚處于工業(yè)化中后期，是成為工業(yè)化國(guó)家最艱難也是最困難的爬坡階段，很多后發(fā)國(guó)家沒(méi)有能夠最終實(shí)現(xiàn)工業(yè)化進(jìn)入發(fā)達(dá)國(guó)家行列都是在這一發(fā)展階段沒(méi)有實(shí)現(xiàn)根本轉(zhuǎn)型。近幾年，我國(guó)將人工智能作為一種新的投入要素，在很多崗位和領(lǐng)域替代了人類勞動(dòng)者，大大降低了制造業(yè)的勞動(dòng)力密度。如，美的是空調(diào)行業(yè)自動(dòng)化和智能化水平較高的企業(yè)，在2011年，美的空調(diào)板塊僅有機(jī)器人50臺(tái)，工人數(shù)量高達(dá)5萬(wàn)人，而到2015年，機(jī)器人裝機(jī)超過(guò)500臺(tái)，用工數(shù)量下降到2.8萬(wàn)人。通過(guò)使用智能化機(jī)器人，企業(yè)不僅增加了產(chǎn)量，而且縮減了近一半的人類勞動(dòng)者。

制造業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量水平與工人的技能水平、工作態(tài)度密切相關(guān)。企業(yè)的現(xiàn)場(chǎng)管理能力提升、質(zhì)量檢測(cè)級(jí)別提高能在一定程度上減少產(chǎn)品質(zhì)量波動(dòng)，但人的情緒、狀態(tài)始終是無(wú)法被完全控制的，人類勞動(dòng)的精細(xì)化程度和耐力水平也是有上限的。相比較而言，機(jī)器設(shè)備不存在情緒和疲勞等問(wèn)題，且能夠在極高精度水平下保持每次動(dòng)作的一致性。從人類工業(yè)化歷史看，新設(shè)備的出現(xiàn)，總是最先在人類最不愿意從事，或者人類沒(méi)有能力勝任的崗位上替代人類勞動(dòng)者，某種程度上，循序漸進(jìn)的“機(jī)器換人”實(shí)際上提高了人類的福祉，只有在人類自身教育水平和素質(zhì)提高的速度跟不上技術(shù)進(jìn)步的需要時(shí)，“機(jī)器”才會(huì)危及人類就業(yè)。很多實(shí)證研究都發(fā)現(xiàn)，智能機(jī)器人密度與產(chǎn)品的質(zhì)量和性能成正比，通過(guò)提高具有人工智能功能的工業(yè)機(jī)器人密度，可以有效提高產(chǎn)品生產(chǎn)品質(zhì)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量。

（三）提高生產(chǎn)的柔性化程度，實(shí)現(xiàn)低成本的大規(guī)模定制

第二次工業(yè)革命的一個(gè)顯著特征是通過(guò)規(guī)模化、標(biāo)準(zhǔn)化、流水線的方式實(shí)現(xiàn)了低成本大規(guī)模生產(chǎn)，同時(shí)也造成了制造業(yè)的剛性越來(lái)越強(qiáng)。工業(yè)設(shè)備解決的是確定性問(wèn)題，如果客戶根據(jù)自己的需求訂購(gòu)一款產(chǎn)品則會(huì)產(chǎn)生額外成本。二十世紀(jì)末，戴爾等企業(yè)提出了大規(guī)模定制化生產(chǎn)，但這僅限于模塊化程度很高的產(chǎn)品，所謂的“定制”也僅僅是有限的模塊組合選擇。而當(dāng)前市場(chǎng)需求的一個(gè)重要變化是更加多樣化和個(gè)性化，模塊組合式定制模式已不能滿足市場(chǎng)需求，能夠在更低成本的條件下滿足小批量、定制化的客戶需求才能獲得制造業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。傳統(tǒng)制造企業(yè)柔性化程度較低主要是由于機(jī)器設(shè)備和流水線的剛性決定的，調(diào)整生產(chǎn)線需要花費(fèi)時(shí)間和資金，面對(duì)巨額定制成本，很多企業(yè)無(wú)法為小批量定制化的產(chǎn)品安排合理的生產(chǎn)。人工智能的應(yīng)用顯著提高了制造企業(yè)的柔性化程度，滿足低成本大規(guī)模定制的需求。如，日本工業(yè)機(jī)器人公司發(fā)那科與思科廠商合作，創(chuàng)建了發(fā)那科智能尖端連接和驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)（FIELD），這是一款依托先進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的分析平臺(tái)，捕捉并分析來(lái)自制造流程各個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，由此改進(jìn)生產(chǎn)作業(yè)，減少工廠停機(jī)時(shí)間的人工智能系統(tǒng)。據(jù)估算，一家大型汽車(chē)制造商每分鐘的停產(chǎn)成本高達(dá)2萬(wàn)美元。目前，F(xiàn)IELD系統(tǒng)已經(jīng)在一家汽車(chē)制造商完成了為期18個(gè)月的“零停機(jī)”試點(diǎn)，在此期間，不僅節(jié)省了巨額的停產(chǎn)成本，而且多次改變生產(chǎn)計(jì)劃滿足客戶定制需求，提高了企業(yè)生產(chǎn)的柔性化程度，實(shí)現(xiàn)了低成本的大規(guī)模定制生產(chǎn)。

（四）較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)市場(chǎng)與匹配供需

全球新科技革命和產(chǎn)業(yè)變革背景下，市場(chǎng)需求更新速度加快。人工智能可以實(shí)現(xiàn)對(duì)海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)跟蹤，并且具有自我學(xué)習(xí)能力，能夠從復(fù)雜的市場(chǎng)信息中挖掘有價(jià)值的內(nèi)容，準(zhǔn)確把握市場(chǎng)動(dòng)向，并基于有效數(shù)據(jù)給出最優(yōu)建議，同時(shí)通過(guò)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)將指令傳遞到價(jià)值鏈各個(gè)領(lǐng)域、環(huán)節(jié)。人工智能在整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈上匹配最佳生產(chǎn)計(jì)劃的準(zhǔn)確性，已經(jīng)超出了最優(yōu)秀管理者和傳統(tǒng)信息系統(tǒng)的極限。如，ABB北京低壓工廠通過(guò)應(yīng)用MES生產(chǎn)管理系統(tǒng)、機(jī)器人和無(wú)線終端，實(shí)現(xiàn)了從下單到交付整個(gè)價(jià)值鏈的全方位智能化升級(jí)。MES生產(chǎn)管理系統(tǒng)可對(duì)客戶訂單實(shí)時(shí)響應(yīng)，基于客戶需求自動(dòng)對(duì)生產(chǎn)設(shè)備和加工參數(shù)進(jìn)行配置，裝配線在人工智能的支持下完成組裝和測(cè)試，采用人機(jī)協(xié)同作業(yè)模式。客戶需求和生產(chǎn)制造的無(wú)縫銜接，使企業(yè)能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求，并根據(jù)需求匹配產(chǎn)品供給，不僅提升了產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量，也縮短了產(chǎn)品交付周期，進(jìn)一步提升了效率和收益。尤其對(duì)于規(guī)模經(jīng)濟(jì)比較突出的化工和冶金行業(yè)，預(yù)測(cè)市場(chǎng)和匹配供需的難度更大。人工智能的介入能夠打通制造企業(yè)與客戶之間的信息流，還能夠通過(guò)大數(shù)據(jù)的采集、分析和預(yù)測(cè)，幫助制造企業(yè)在合理的成本范圍內(nèi)為客戶提供定制化的制造。如，南京鋼鐵集團(tuán)應(yīng)用人工智能打造定制化業(yè)務(wù)平臺(tái)，重構(gòu)客戶關(guān)系模式，并通過(guò)定制化業(yè)務(wù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)時(shí)制生產(chǎn)，定制鋼材的準(zhǔn)時(shí)配送率高達(dá)100%。同時(shí)，下游企業(yè)也因此獲益，船廠的庫(kù)存由原來(lái)的2個(gè)月減少到7～10天，庫(kù)存資金占用大幅減少。即使在全球造船行業(yè)進(jìn)入下行周期的不利環(huán)境下，南京鋼鐵及其下游船廠通過(guò)與人工智能融合依然實(shí)現(xiàn)了逆勢(shì)增長(zhǎng)，有效降低了成本、提高了效率。

（五）促進(jìn)制造業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型

制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的融合是制造業(yè)發(fā)展的主要趨勢(shì)，也是制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要方向。人工智能的應(yīng)用不僅能夠大幅度降低制造業(yè)進(jìn)入服務(wù)領(lǐng)域的成本，并且可以創(chuàng)造更多制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的新方式和新業(yè)態(tài)。如，日本小松機(jī)械在生產(chǎn)工程機(jī)械的基礎(chǔ)上推出了智能化工程服務(wù)項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)了由一隊(duì)無(wú)人機(jī)測(cè)繪三維地圖，并指導(dǎo)智能機(jī)器人控制大型工業(yè)車(chē)輛作業(yè)，幫助用戶大幅提高施工效率和品質(zhì)。運(yùn)用人工智能技術(shù)的各種先進(jìn)設(shè)備為制造企業(yè)的服務(wù)化轉(zhuǎn)型提供了支撐，有效提高在維護(hù)服務(wù)環(huán)節(jié)的效率。如，德國(guó)電梯廠商蒂森克虜伯公司與微軟合作，為其旗下2.4萬(wàn)名技術(shù)工人配備了集成人工智能技術(shù)的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)眼鏡，在安裝、檢修電梯設(shè)備時(shí)，智能眼鏡能夠輔助工程人員識(shí)別現(xiàn)場(chǎng)使其獲得技術(shù)支持，可有效提升精準(zhǔn)度。業(yè)務(wù)升級(jí)后，技術(shù)工人的工作效率得以大幅提升，以往需要2小時(shí)才能解決的問(wèn)題在增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)眼鏡的幫助下20分鐘就能完成。

（六）提升制造業(yè)質(zhì)量控制能力

質(zhì)量控制一直是制造業(yè)現(xiàn)場(chǎng)管理的重要內(nèi)容，在工業(yè)產(chǎn)品同質(zhì)化趨勢(shì)明顯的情況下，國(guó)家之間、企業(yè)之間、品牌之間產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)的勝負(fù)與質(zhì)量控制密切相關(guān)。人工智能可以提升質(zhì)檢水平，提高產(chǎn)品良品率。如，基于人工智能的機(jī)器視覺(jué)工具分辨率遠(yuǎn)超人類肉眼識(shí)別的水平，可以發(fā)現(xiàn)極為微小的產(chǎn)品缺陷。這樣的人工智能系統(tǒng)不僅能迅速檢測(cè)出缺陷，還能分析、識(shí)別出故障發(fā)生的根本原因，并基于此給出具體的解決方案，能夠有效提高產(chǎn)品整體的質(zhì)檢通過(guò)率。如，日本NEC公司推出的機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)可以逐一檢測(cè)生產(chǎn)線上的產(chǎn)品，從視覺(jué)上判別金屬、人工樹(shù)脂、塑膠等多種材質(zhì)產(chǎn)品的各類缺陷，快速偵測(cè)出不合格產(chǎn)品，并指導(dǎo)生產(chǎn)線進(jìn)行分揀，不僅提升了質(zhì)檢效率、降低了人工成本，而且提升了出廠產(chǎn)品的合格率。人工智能能夠在制造業(yè)生產(chǎn)線各個(gè)環(huán)節(jié)全面并實(shí)時(shí)監(jiān)控生產(chǎn)全過(guò)程，與傳統(tǒng)的在終端抽檢方式比較，實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品全流程的質(zhì)量監(jiān)管。如，保利協(xié)鑫與阿里云合作建設(shè)的智能工廠，人工智能對(duì)產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)程中60個(gè)關(guān)鍵參數(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)控并搭建參數(shù)曲線，使晶硅切片良品率提高了1個(gè)百分點(diǎn)，這相當(dāng)于每年為企業(yè)增加上億元的利潤(rùn)。

三、我國(guó)人工智能與制造業(yè)深度融合的難點(diǎn)

無(wú)論從全球還是國(guó)內(nèi)看，當(dāng)前，人工智能以及其顛覆性技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景主要還是集中于商業(yè)領(lǐng)域，因受專用性限制和數(shù)據(jù)量規(guī)模約束，人工智能與制造業(yè)的融合場(chǎng)景主要是在非制造的研發(fā)、營(yíng)銷和售后服務(wù)環(huán)節(jié)。騰訊研究院發(fā)布的《2017年中美人工智能創(chuàng)投現(xiàn)狀與趨勢(shì)研究報(bào)告》對(duì)當(dāng)前我國(guó)人工智能在各個(gè)行業(yè)的滲透進(jìn)行了分析，研究表明，醫(yī)療、汽車(chē)、教育、金融等行業(yè)與人工智能融合的程度高于制造業(yè)[10]。而事實(shí)上，人工智能與制造業(yè)深度融合能夠帶來(lái)的效率和效益改進(jìn)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的效果要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他行業(yè)。根據(jù)ABB的研究分析，人工智能與制造業(yè)深度融合，能夠帶動(dòng)我國(guó)GDP增長(zhǎng)率提高1.4%[11]。埃森哲比較了人工智能對(duì)我國(guó)各個(gè)行業(yè)部門(mén)增加值增速的影響，預(yù)計(jì)到2035年，制造業(yè)因人工智能的應(yīng)用其增加值增速可以提高2.0%左右，是所有產(chǎn)業(yè)部門(mén)中提高幅度最大的[12]。可見(jiàn)，真正實(shí)現(xiàn)以科技創(chuàng)新重塑我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)，人工智能在制造業(yè)領(lǐng)域的大規(guī)模應(yīng)用非常關(guān)鍵。而進(jìn)一步促進(jìn)人工智能與制造業(yè)深度融合發(fā)展，現(xiàn)階段必須高度重視影響我國(guó)人工智能與制造業(yè)深度融合的主要難點(diǎn)問(wèn)題。

（一）人工智能與制造業(yè)深度融合所需的制造環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)難以開(kāi)發(fā)利用

人工智能與制造業(yè)深度融合發(fā)展需以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，而相對(duì)于消費(fèi)環(huán)節(jié)，制造環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)的可獲得性、可通用性、可開(kāi)發(fā)性明顯更弱。消費(fèi)者相關(guān)的數(shù)據(jù)，如對(duì)某類產(chǎn)品的喜好等，較容易搜集、整理和讀?。欢圃鞓I(yè)機(jī)器設(shè)備生成的數(shù)據(jù)通常較為復(fù)雜，多達(dá)40%的數(shù)據(jù)是沒(méi)有相關(guān)性的。此外，相對(duì)于消費(fèi)環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)可由電子商務(wù)平臺(tái)以較低成本獲取，制造環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)需要安裝大量高精度傳感器，不僅前期投入需要巨額資金，后期的日常維護(hù)也會(huì)產(chǎn)生檢修成本和人工成本等。而且即便是在數(shù)據(jù)獲取之后，制造環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)人工智能處理分析的結(jié)果被決策者認(rèn)知的難度也很大。根據(jù)統(tǒng)計(jì)，制造業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)中約有90%是“扁平的”，這些數(shù)據(jù)不能進(jìn)行關(guān)聯(lián)，也無(wú)法被人工智能系統(tǒng)讀取和使用［13］。另外，信息安全難以保障、缺乏相應(yīng)的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)支撐等問(wèn)題同樣嚴(yán)重制約制造環(huán)節(jié)大數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)和利用，對(duì)人工智能與制造業(yè)深度融合產(chǎn)生不利影響。

（二）人工智能與制造業(yè)深度融合不能采用可復(fù)制的系統(tǒng)和整體解決方案

人工智能必須根據(jù)制造業(yè)部門(mén)的具體場(chǎng)景進(jìn)行定制，簡(jiǎn)單照搬模板式的制造業(yè)商業(yè)化人工智能解決方案是不可行的，也不存在一個(gè)能夠被絕大多數(shù)制造業(yè)部門(mén)接受的統(tǒng)一的人工智能系統(tǒng)。與商業(yè)環(huán)節(jié)的人工智能應(yīng)用不同，不同制造業(yè)之間技術(shù)、流程差異巨大，對(duì)人工智能有不同需求，一個(gè)人工智能系統(tǒng)難以勝任所有制造業(yè)部門(mén)的需要。事實(shí)上，在制造業(yè)自動(dòng)化、信息化升級(jí)時(shí)，制造業(yè)間的差異性就決定了不同制造部門(mén)會(huì)引進(jìn)不同的自動(dòng)化和信息化系統(tǒng)，最常見(jiàn)的方式是由行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)自主開(kāi)發(fā)或與信息化公司合作開(kāi)發(fā)一套軟硬件體系，再逐步擴(kuò)散到整個(gè)行業(yè)，這與商業(yè)領(lǐng)域采用較為統(tǒng)一的信息平臺(tái)進(jìn)行信息化升級(jí)的方式有明顯不同。

（三）缺乏人工智能核心技術(shù)及人工智能與制造業(yè)深度融合發(fā)展創(chuàng)新模式

雖然我國(guó)人工智能在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域的發(fā)展走在世界前列，但支撐人工智能與制造業(yè)深度融合發(fā)展的最關(guān)鍵和核心的技術(shù)仍然被發(fā)達(dá)國(guó)家控制，器件、生產(chǎn)裝備也多為發(fā)達(dá)國(guó)家研發(fā)和生產(chǎn)。如，人工智能處理器市場(chǎng)幾乎被國(guó)外公司壟斷，其中，人臉識(shí)別人工智能處理器的產(chǎn)品市場(chǎng)以英偉達(dá)、英特爾、賽靈思公司的供應(yīng)為主，而英偉達(dá)公司同時(shí)還是全球最先進(jìn)無(wú)人駕駛處理器的供應(yīng)商。相比較，我國(guó)人工智能企業(yè)產(chǎn)品在制造業(yè)很多領(lǐng)域的市場(chǎng)占有率非常低。如，在目前公布的39家進(jìn)行人工智能芯片開(kāi)發(fā)的中國(guó)企業(yè)中，絕大多數(shù)的研發(fā)面向安防和消費(fèi)應(yīng)用，只有一家在進(jìn)行自動(dòng)駕駛方向的研究。同時(shí)，智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用模式和解決方案主要源自美國(guó)、日本和歐洲的領(lǐng)先制造企業(yè)，而我國(guó)雖有全球最大規(guī)模制造業(yè)體系，但在人工智能和制造業(yè)深度融合模式上仍缺乏創(chuàng)新，尚未形成完善的人工智能與制造業(yè)深度融合的中國(guó)模式。

（四）缺乏能夠引領(lǐng)全球人工智能與制造業(yè)深度融合發(fā)展趨勢(shì)的制造業(yè)企業(yè)

我國(guó)人工智能與制造業(yè)融合仍有較大發(fā)展空間，需要影響力較大的制造業(yè)企業(yè)引領(lǐng)帶動(dòng)。我國(guó)制造業(yè)信息化始于20世紀(jì)90年代末，雖發(fā)展較快，但與發(fā)達(dá)國(guó)家跨國(guó)制造企業(yè)比較，在信息化的廣度和深度上還有明顯差距。實(shí)現(xiàn)人工智能和制造業(yè)深度融合的基礎(chǔ)較為薄弱，且缺乏能夠引領(lǐng)全球人工智能與制造業(yè)深度融合發(fā)展趨勢(shì)的制造業(yè)企業(yè)。中國(guó)社會(huì)科學(xué)院工業(yè)經(jīng)濟(jì)研究所近年來(lái)對(duì)國(guó)內(nèi)若干制造業(yè)企業(yè)的調(diào)研發(fā)現(xiàn)，超過(guò)90%企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者對(duì)人工智能的理解是不準(zhǔn)確的，在如何實(shí)現(xiàn)人工智能與制造業(yè)深度融合方面沒(méi)有具體的計(jì)劃和措施。

（五）人工智能與制造業(yè)深度融合所需的復(fù)合型人才嚴(yán)重缺乏

復(fù)合型人才嚴(yán)重缺乏是國(guó)際上人工智能與制造業(yè)深度融合發(fā)展存在的普遍問(wèn)題。一直以來(lái)，人工智能高端人才通常集中于軟件和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，而制造業(yè)部門(mén)負(fù)責(zé)信息化的人員對(duì)人工智能概念的理解、對(duì)技術(shù)的掌握總體上看還很不準(zhǔn)確、不全面，難以支撐制造業(yè)企業(yè)智能化改造升級(jí)。從人才供給看，現(xiàn)階段既了解制造業(yè)技術(shù)和發(fā)展規(guī)律，又掌握人工智能關(guān)鍵技術(shù)，還能夠進(jìn)行應(yīng)用開(kāi)發(fā)的復(fù)合型人才嚴(yán)重缺乏。雖然國(guó)內(nèi)外一些高校已經(jīng)開(kāi)始設(shè)立人工智能專業(yè)或課程，但是針對(duì)制造業(yè)的人工智能教學(xué)內(nèi)容還很少。

四、促進(jìn)我國(guó)人工智能與制造業(yè)深度融合發(fā)展的政策建議

主要發(fā)達(dá)國(guó)家都根據(jù)自身特點(diǎn)，探尋人工智能與制造業(yè)深度融合的發(fā)展方向和有效措施。如，美國(guó)將下一代機(jī)器人作為人工智能與制造業(yè)深度融合的重要載體，旨在彌補(bǔ)美國(guó)發(fā)展實(shí)體經(jīng)濟(jì)最重要的短板——?jiǎng)趧?dòng)力成本劣勢(shì)；德國(guó)“工業(yè)4.0”計(jì)劃中包含構(gòu)建嵌入式制造“智能生產(chǎn)”系統(tǒng)的內(nèi)容，以形成“智能工廠—智能產(chǎn)品—智能數(shù)據(jù)”閉環(huán)，驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)系統(tǒng)走向智能化；英國(guó)憑借人工智能在教育領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)培養(yǎng)儲(chǔ)備復(fù)合型人才，重構(gòu)制造業(yè)價(jià)值鏈，重點(diǎn)支持大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、能效計(jì)算、衛(wèi)星及航天等前沿產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，利用人工智能重構(gòu)產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)；日本重點(diǎn)圍繞鞏固“工業(yè)機(jī)器人”強(qiáng)國(guó)地位，一方面促進(jìn)新一代工業(yè)機(jī)器人的商業(yè)運(yùn)用，另一方面利用工業(yè)機(jī)器人的使用獲得數(shù)據(jù)，形成工業(yè)大數(shù)據(jù)庫(kù)。雖然各國(guó)選擇的重點(diǎn)領(lǐng)域和方向有所不同，但總體看，發(fā)達(dá)國(guó)家促進(jìn)人工智能與制造業(yè)深度融合無(wú)一不是在加強(qiáng)基礎(chǔ)研究、大數(shù)據(jù)構(gòu)建、形成應(yīng)用場(chǎng)景以及加強(qiáng)復(fù)合型人才培養(yǎng)等方面進(jìn)行探索和努力。因此，我國(guó)要在人工智能時(shí)代鞏固和提升制造業(yè)在全球的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，就應(yīng)根據(jù)當(dāng)前我國(guó)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的發(fā)展需要，針對(duì)人工智能與制造業(yè)深度融合的難點(diǎn)，從以下多個(gè)方面加快補(bǔ)齊短板。

（一）編制制造業(yè)人工智能技術(shù)路線圖

由行業(yè)主管部門(mén)主導(dǎo)，其他政府部門(mén)、產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界專家共同編制制造業(yè)人工智能技術(shù)路線圖，可以幫助制造業(yè)企業(yè)及時(shí)、準(zhǔn)確地把握人工智能技術(shù)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。在編制制造業(yè)人工智能技術(shù)路線圖過(guò)程中，需要更為關(guān)注制定技術(shù)戰(zhàn)略圖及預(yù)測(cè)過(guò)程本身，因?yàn)樵谶@一過(guò)程不僅可以形成對(duì)人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)的共識(shí)，更為重要的是可以形成學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界之間的知識(shí)互動(dòng)，推動(dòng)學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界之間、不同領(lǐng)域之間圍繞人工智能技術(shù)和人工智能與制造業(yè)深度融合的發(fā)展方向及可能出現(xiàn)重大突破的領(lǐng)域進(jìn)行深入交流和探討，在知識(shí)互動(dòng)過(guò)程中形成多學(xué)科知識(shí)融合、專業(yè)知識(shí)擴(kuò)展，而這正是未來(lái)人工智能技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用發(fā)展的一個(gè)重要基礎(chǔ)。制造業(yè)人工智能技術(shù)路線圖制定完成后，需要定期和不定期根據(jù)技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況、趨勢(shì)進(jìn)行調(diào)整，從而更好地指導(dǎo)下一階段的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。

（二）組建以基礎(chǔ)研究為重點(diǎn)的人工智能?chē)?guó)家實(shí)驗(yàn)室

以官辦研究機(jī)構(gòu)為基礎(chǔ)，聯(lián)合領(lǐng)先互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和制造企業(yè)組建人工智能?chē)?guó)家實(shí)驗(yàn)室。人工智能?chē)?guó)家實(shí)驗(yàn)室應(yīng)聚焦于任務(wù)導(dǎo)向型、戰(zhàn)略性前沿基礎(chǔ)技術(shù)的研究，依靠跨學(xué)科、大協(xié)作和充沛資金支持開(kāi)展人工智能領(lǐng)域的協(xié)同創(chuàng)新和戰(zhàn)略性研究，加強(qiáng)在大數(shù)據(jù)智能、人機(jī)混合智能、群體智能、自主協(xié)同等方面的基礎(chǔ)理論研究，并前瞻性布局高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)、類腦智能計(jì)算、量子智能計(jì)算等跨領(lǐng)域基礎(chǔ)理論研究。加強(qiáng)國(guó)家實(shí)驗(yàn)室與制造業(yè)企業(yè)的聯(lián)系，建立理論研究與市場(chǎng)應(yīng)用的對(duì)接渠道。

（三）構(gòu)建制造環(huán)節(jié)的工業(yè)大數(shù)據(jù)庫(kù)

電子商務(wù)是人工智能技術(shù)最初的應(yīng)用領(lǐng)域之一，其中一個(gè)原因是消費(fèi)環(huán)節(jié)已經(jīng)形成大數(shù)據(jù)，使得機(jī)器學(xué)習(xí)有跡可循。相比較，工業(yè)領(lǐng)域主要以企業(yè)私有數(shù)據(jù)庫(kù)為主，且數(shù)據(jù)規(guī)模有限、數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，嚴(yán)重制約人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的“自主學(xué)習(xí)”。要實(shí)現(xiàn)人工智能與制造業(yè)深度融合，就必須在制造業(yè)領(lǐng)域加強(qiáng)數(shù)據(jù)獲取和整合，以企業(yè)私有數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ)，打造全球領(lǐng)先和規(guī)模最大的制造業(yè)大數(shù)據(jù)庫(kù)，并逐步形成自主標(biāo)準(zhǔn)體系，提高人工智能的安全性和穩(wěn)定性。

（四）促進(jìn)人工智能在制造業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用研究和模式推廣

鼓勵(lì)支持企業(yè)層面建立人工智能與智能制造創(chuàng)新中心。創(chuàng)新中心聚焦于人工智能在制造業(yè)應(yīng)用中共性技術(shù)的研發(fā)與推廣。人工智能與智能制造創(chuàng)新中心可采取“公私合作”，運(yùn)營(yíng)經(jīng)費(fèi)來(lái)自于財(cái)政、政府的競(jìng)爭(zhēng)性采購(gòu)和市場(chǎng)。在治理機(jī)制方面，由技術(shù)專家、政府官員、企業(yè)家代表和學(xué)者共同組成專業(yè)委員會(huì)作為最高決策機(jī)構(gòu)，創(chuàng)新中心最高管理者采取公開(kāi)招聘的方式，通過(guò)專業(yè)委員會(huì)和管理社會(huì)化減少政府的行政干預(yù)，保證創(chuàng)新中心的高效運(yùn)營(yíng)和專業(yè)管理。

（五）鼓勵(lì)制造業(yè)企業(yè)利用綜合優(yōu)勢(shì)實(shí)施逆向整合

充分利用我國(guó)在制造環(huán)節(jié)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景優(yōu)化及其相應(yīng)商業(yè)布局方面所具有的顯著優(yōu)勢(shì)，整合利用全球創(chuàng)新資源，尤其是整合利用人工智能基礎(chǔ)技術(shù)、核心技術(shù)及關(guān)鍵零部件、裝備領(lǐng)域方面的創(chuàng)新資源。具體看，鼓勵(lì)國(guó)內(nèi)優(yōu)勢(shì)制造企業(yè)以應(yīng)用技術(shù)上的優(yōu)勢(shì)、龐大的國(guó)內(nèi)市場(chǎng)、巨大的潛在利潤(rùn)空間與較強(qiáng)大的資本力量為后盾，加強(qiáng)與國(guó)際領(lǐng)先人工智能企業(yè)在核心技術(shù)、關(guān)鍵技術(shù)方面的研究開(kāi)發(fā)合作。對(duì)于發(fā)達(dá)國(guó)家封鎖、我國(guó)企業(yè)不能通過(guò)引進(jìn)方式獲得的人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)與裝備，可通過(guò)主動(dòng)走出去的方式盡可能融入發(fā)達(dá)國(guó)家的本地創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，逐漸積累相關(guān)的核心技術(shù)能力[14]。鼓勵(lì)我國(guó)領(lǐng)先制造企業(yè)通過(guò)在海外聯(lián)合設(shè)立人工智能研發(fā)機(jī)構(gòu)，加強(qiáng)科技合作與信息交流，以充分利用國(guó)際技術(shù)、資本、人才等創(chuàng)新資源，提升核心技術(shù)、關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域的研發(fā)能力。鼓勵(lì)有實(shí)力的本地企業(yè)“走出去”獲取國(guó)際高端技術(shù)要素，兼并具有技術(shù)實(shí)力的外國(guó)中小技術(shù)公司，轉(zhuǎn)移和消化吸收國(guó)際新興技術(shù)。

（六）逐步形成適應(yīng)人工智能與制造業(yè)深度融合發(fā)展的高等教育與職業(yè)培訓(xùn)體系

雖然在歷史上從未造成由于技術(shù)進(jìn)步導(dǎo)致的長(zhǎng)期失業(yè)，但引起就業(yè)結(jié)構(gòu)性變化是必然的。人工智能與制造業(yè)深度融合會(huì)對(duì)簡(jiǎn)單程序化、無(wú)需太多創(chuàng)造性思維的腦力勞動(dòng)崗位形成沖擊，同時(shí)在體力勞動(dòng)崗位上加速機(jī)器對(duì)人的替代。而現(xiàn)有的大學(xué)專業(yè)設(shè)置和職業(yè)培訓(xùn)課程并不能適應(yīng)新發(fā)展、新需求，未來(lái)人工智能與制造業(yè)大規(guī)模深度融合，制造業(yè)結(jié)構(gòu)性失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)較高。對(duì)此，應(yīng)在短期內(nèi)對(duì)人工智能與制造業(yè)深度融合直接形成沖擊的相關(guān)學(xué)科進(jìn)行調(diào)整，減少招生數(shù)量規(guī)模，同時(shí)擴(kuò)大技能型和知識(shí)型職業(yè)教育的比重[15]。在大學(xué)教育中增設(shè)智能制造相關(guān)的課程和專業(yè)，合理設(shè)置學(xué)科、完善教材編制，盡快形成教學(xué)體系。各級(jí)教育支出向智能制造相關(guān)專業(yè)傾斜，同時(shí)改革技術(shù)教育體系，滿足人工智能時(shí)代對(duì)技術(shù)人才的需求。

（七）評(píng)估和防范人工智能發(fā)展過(guò)程中引發(fā)的社會(huì)問(wèn)題

在高科技產(chǎn)物替代人類承擔(dān)很多生產(chǎn)活動(dòng)的同時(shí)，也對(duì)人類社會(huì)的運(yùn)行規(guī)則和法規(guī)制度產(chǎn)生沖擊。不斷有新的人工智能通過(guò)圖靈測(cè)試，擬人機(jī)器人與真人的區(qū)別越來(lái)越小，人工智能倫理問(wèn)題成為需要積極面對(duì)和解決的問(wèn)題，這不僅涉及人工智能的使用安全，對(duì)人工智能技術(shù)、高科技產(chǎn)品、市場(chǎng)發(fā)展方向也至關(guān)重要。加強(qiáng)與發(fā)達(dá)國(guó)家的合作，共同應(yīng)對(duì)人工智能可能造成的對(duì)傳統(tǒng)法規(guī)體系和道德倫理的沖擊和挑戰(zhàn)。建立適當(dāng)?shù)臋C(jī)制，準(zhǔn)確衡量人工智能發(fā)展帶來(lái)的倫理道德、法律法規(guī)及社會(huì)影響，并且建立一個(gè)更加多元化的人工智能委員會(huì)，監(jiān)管不斷變化的科技實(shí)踐，委員會(huì)要包括具有廣泛代表性的專家、從業(yè)人員、非政府代表等，通過(guò)明確的規(guī)則確保人工智能機(jī)器決策過(guò)程的透明性和規(guī)范性，構(gòu)建一個(gè)結(jié)構(gòu)合理的責(zé)任體系，以此確保人工智能的使用安全，提升人工智能與制造業(yè)深度融合的穩(wěn)定性。