佛山推動大數據、人工智能和制造業(yè)深度融合的關鍵路徑

摘 ?要：本文在深入調研的基礎上，針對佛山在推動大數據、人工智能和制造業(yè)深度融合方面存在的不足，從頂層設計、技術基礎、應用合作和公共服務等幾個方面，提出了切實可行的關鍵路徑，為深化新一代信息技術和佛山制造業(yè)的融合，加快傳統(tǒng)產業(yè)數字化、網絡化、智能化發(fā)展，提供了有益借鑒。

關鍵詞：大數據;人工智能;制造業(yè);深度融合;關鍵路徑

引言

習近平總書記在黨的十九大報告中，做出了“我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發(fā)展階段”的重大判斷，并在政治局集體學習、全國網絡安全和信息化工作會議等多個場合反復強調，要推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合，這不僅凸顯了信息化在培育新動能促進高質量發(fā)展中的重要作用，也彰顯了以習近平同志為核心的黨中央建設中國社會主義現代化經濟體系的堅定決心。當前，大數據技術正成為新發(fā)明、新產品和新服務的創(chuàng)新源泉，數據的驅動作用日益增強。新一代人工智能技術，對傳統(tǒng)產業(yè)的滲透廣度、深度是前所未有的，同時也面臨著與產業(yè)發(fā)展的廣泛結合問題。如何通過大數據、新一代人工智能技術的深入應用，培育新增長點、形成新動能，全面提升佛山智能制造水平、推動制造業(yè)提質升級，已成為佛山經濟高質量發(fā)展面臨的全新課題。

1、佛山推動大數據、人工智能和制造業(yè)深度融合的優(yōu)勢

佛山是一座以制造業(yè)為根的城市，制造業(yè)是實體經濟的主體，振興實體經濟重在做大做強制造業(yè)。作為全國唯一的制造業(yè)轉型升級綜合改革試點城市，佛山是國家重要的先進制造業(yè)基地，家電、家具、陶瓷、機械裝備、金屬加工等傳統(tǒng)行業(yè)優(yōu)勢突出，光電、新材料、生物制藥、機器人、新能源汽車等新興產業(yè)蓬勃發(fā)展，特別是改革開放40年來，全市工業(yè)化實現了跨越式發(fā)展。

2016年，佛山正式提出了“國家制造業(yè)創(chuàng)新中心”新定位，堅持以智能制造為主攻方向。2017年1月，美的庫卡智能制造產業(yè)基地落戶廣東佛山智能制造創(chuàng)新示范園的核心區(qū)域，2018年9月8日，碧桂園集團正式啟動博智林機器人谷項目，未來5年將投資800億人民幣、引進1萬名全球頂級機器人專家及研究人員，打造機器人生產全產業(yè)鏈。目前，佛山市全市機器人研發(fā)生產企業(yè)約100家，覆蓋零部件制造、本地制造和系統(tǒng)集成商全產業(yè)鏈，規(guī)模以上智能裝備制造企業(yè)300多家，涌現出華數、隆深、科萊、新鵬、泰格威、捷嘉、邁雷特、中南機械、廣東埃華路等一批知名企業(yè)。佛山的傳統(tǒng)制造業(yè)也相繼涉足機器人行業(yè)，采用收購兼并的手段，在全面提升公司戰(zhàn)略高度的同時，壯大了佛山工業(yè)生產自動化、智能化能力。2017年，佛山工業(yè)總產值達2.4萬億元，其中先進制造業(yè)總產值是1.73萬億元，占規(guī)模以上工業(yè)總產值比重45.8%，高技術制造業(yè)實現總產值1739.77億元，占規(guī)模以上工業(yè)總產值比重7.78%。

從產業(yè)基礎看，佛山還有一批傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)，正在等待工業(yè)自動化的改造，正在或即將參與到制造業(yè)升級的浪潮中來。

2、存在的問題

近年來，佛山在激發(fā)“雙創(chuàng)”活力、培育新模式新業(yè)態(tài)、推進供給側結構性改革等方面已初顯成效，制造業(yè)數字化、網絡化、智能化水平持續(xù)提升，但從整體來看，融合發(fā)展的進展仍有待于進一步提升，大數據、人工智能與制造業(yè)“兩張皮”的現象依舊存在，平臺支撐不足、應用水平不高、安全保障有待加強、體制機制等問題亟須完善。

一是需求挖掘不足。一方面佛山市大部分工業(yè)企業(yè)屬于中小型傳統(tǒng)制造企業(yè)，大而不強，尚未全面進入智能化發(fā)展階段，普遍存在數據源質量差、信息孤島多等問題，亟需數字化、網絡化補課，嚴重阻礙了新一代信息技術在制造業(yè)的應用推廣;另一方面佛山制造業(yè)界缺乏成熟可推廣的模式和燈塔式項目，導致傳統(tǒng)制造業(yè)應用場景模糊。

二是技術環(huán)節(jié)薄弱，標準體系尚未建立。一方面，佛山還缺乏像西門子、GE、華為等能夠帶動制造產業(yè)發(fā)展的龍頭技術企業(yè)，協(xié)同創(chuàng)新方面能力不足。其次，尚未引入統(tǒng)一的工業(yè)大數據、人工智能標準體系，限制了數據流在不同系統(tǒng)間的有序流動的同時，也嚴重制約了應用推廣;其三，工業(yè)互聯網信息安全形式嚴峻，越來越多的設備、系統(tǒng)、生產和服務過程暴露在工業(yè)互聯網上，如果被攻擊將對企業(yè)造成嚴重后果，目前缺乏針對工業(yè)大數據、人工智能的人才培養(yǎng)機制、管理舉措和法律法規(guī)。

三是應用門檻高、成本高，風險大。對于傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)而言，獨立開發(fā)和應用所需的大數據、人工智能技術產品，投入很大并有較高的失敗風險，而平臺型大數據、人工智能和互聯網企業(yè)則會利用技術優(yōu)勢進行壟斷，此外，大數據、人工智能與傳統(tǒng)產業(yè)的融合，缺乏強有力的金融、政策、法規(guī)支持。

3、推動大數據、人工智能和制造業(yè)深度融合的關鍵路徑

第一，加強頂層設計，搭建良好發(fā)展環(huán)境。

由政府層面主導，加強頂層設計，掃除發(fā)展障礙。以我國2018年提出的國際發(fā)行代碼MA為例，其發(fā)碼機構UTC Global是全球41個唯一由中國主導建設的發(fā)碼機構，由UTC Global倡導的全球統(tǒng)一二維碼IDcode，具備互聯互通、唯一標識、安全可控等屬性，是一種應用成本低、信息容量大、環(huán)境適用性強的智能標識載體，對于解決行業(yè)之間、企業(yè)之間、企業(yè)內部系統(tǒng)間由于標準不統(tǒng)一、數據異構而形成的“信息孤島”，減少企業(yè)信息化成本、提升企業(yè)生產效益具有天然的優(yōu)勢，另外，其海量的編碼地址，是面向定制的“一物一碼”高端制造業(yè)的基礎，為制造業(yè)升級發(fā)展提供了一種不可多得的載體，同時，基于IDcode標識注冊解析技術平臺形成的數據資源，也將給區(qū)域經濟的發(fā)展提供更多的服務和支持。佛山市如與UTC Global（ZIIOT）進行對接合作，構建完整的智能標識產業(yè)板塊，聚集產業(yè)鏈核心要素資源、上下游企業(yè)、科研機構、成果轉化、金融服務、會議活動配套服務等，必將為佛山制造業(yè)關鍵工藝流程數字化、先進工業(yè)平臺設計乃至全生命周期管理等諸多深度融合核心環(huán)節(jié)的發(fā)展，帶來前所未有的戰(zhàn)略發(fā)展機遇，

第二，夯實技術基礎，強化應用合作

瞄準《促進新一代人工智能產業(yè)發(fā)展三年行動計劃（2018-2020年）》目標，加快突破數據清洗、集成、存儲計算、芯片、傳感器等薄弱環(huán)節(jié)的共性關鍵技術，構建以市場化機制為基礎的產業(yè)生態(tài)體系。具體舉措包括：一是依托國際開源社區(qū)，鼓勵平臺型企業(yè)間圍繞自有開發(fā)框架，開展重點行業(yè)領域產用對接，加速推進工業(yè)數據產品和AI產品的研發(fā)產業(yè)化。二是持續(xù)開展人工智能、大數據創(chuàng)新、信息安全競賽，營造產業(yè)快速發(fā)展氛圍，形成產學研深度融合的技術創(chuàng)新體系和“校-政-行-企”協(xié)同育人的人才培養(yǎng)體系。三是積極參與新一代信息技術領域的國際標準制定，提升國際話語權和全球影響力。

在應用合作方面，打破由科研機構向企業(yè)推廣技術的單向傳輸模式，引導傳統(tǒng)制造企業(yè)改變觀念，主動尋找大數據、人工智能技術的應用場景，通過積極應用大數據、人工智能技術，構造以技術為紐帶的產業(yè)價值鏈。

第三，搭建公共平臺，降低應用門檻。

主動利用市場手段來平衡好社會利益和企業(yè)效益之間的關系，防止技術平臺型企業(yè)利用技術優(yōu)勢進行壟斷。由于大數據、人工智能包括芯片、軟件算法、語音識別、圖像識別、虛擬現實、高性能計算與數據挖掘等，產業(yè)面較寬，專業(yè)性較強，且各項技術所處階段不同，需要的支持模式也不同。因此，對不同類型不同階段的大數據、人工智能技術和產業(yè)，需要進行差異化的資本支持，政府可在引導基金、創(chuàng)投基金稅收等方面，為此類專業(yè)金融機構提供扶持。同時，將數據服務、智能服務作為一種公共服務，針對數字經濟創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的特點，提供更具有價值與意義的支持。另外，以政府購買服務、提供創(chuàng)投資金等形式，為企業(yè)提供融資或購買數字經濟所必須的基礎軟件、云計算服務、3D打印、數據開發(fā)平臺等支撐手段，以免費或優(yōu)惠的價格提供給中小企業(yè)使用，進一步降低應用門檻。

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基金項目：本文獲得2019佛山社會科學重點項目資助。

作者簡介：李建輝（1974-），男，博士，教授，廣東東軟學院大數據產業(yè)學院院長，校長助理，民盟佛山市委科技委員會主任。主要研究方向為大數據與信息安全。