“融合”的力量工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能化升級(jí)進(jìn)行中

◎ 文 《法人》全媒體記者 彭飛

2020年1月2日，阿里巴巴達(dá)摩院發(fā)布了2020年十大科技趨勢(shì)，其中一項(xiàng)趨勢(shì)是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的超融合。

關(guān)于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)超融合的概述是：5G、IoT設(shè)備、云計(jì)算、邊緣計(jì)算的迅速發(fā)展將推動(dòng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的超融合，實(shí)現(xiàn)工控系統(tǒng)、通信系統(tǒng)和信息化系統(tǒng)的智能化融合。制造企業(yè)將實(shí)現(xiàn)設(shè)備自動(dòng)化、搬送自動(dòng)化和排產(chǎn)自動(dòng)化，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)柔性制造，同時(shí)工廠上下游制造能實(shí)時(shí)調(diào)整和協(xié)同。這將大幅提升工廠的生產(chǎn)效率及企業(yè)的盈利能力。對(duì)產(chǎn)值數(shù)十萬(wàn)億乃至數(shù)百萬(wàn)億的工業(yè)產(chǎn)業(yè)而言，提高5%—10%的效率，就會(huì)產(chǎn)生數(shù)萬(wàn)億人民幣的價(jià)值。

種種跡象顯示，人工智能與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的融合將是未來(lái)科技領(lǐng)域的大勢(shì)所趨。然而受制于運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)、產(chǎn)能投入等因素影響，這一融合趨勢(shì)在工業(yè)制造領(lǐng)域是緩慢的。

智造融合具有廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景

2019年3月，“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”成為“熱詞”被寫入國(guó)務(wù)院政府工作報(bào)告。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是全球工業(yè)系統(tǒng)與高級(jí)計(jì)算、分析、感應(yīng)技術(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)連接融合的結(jié)果，它把與工業(yè)物理設(shè)備關(guān)聯(lián)的大數(shù)據(jù)、分析工具和無(wú)線網(wǎng)絡(luò)與分布式系統(tǒng)集成與連接在一起了。目前，我國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展正步入在多個(gè)領(lǐng)域廣泛發(fā)展的快車道。

人工智能有時(shí)被稱為“機(jī)器智能”，是指由機(jī)器所顯示的智能，與人類顯示的自然智能形成對(duì)比。進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)能力、大量數(shù)據(jù)和理論理解的進(jìn)步，人工智能技術(shù)經(jīng)歷了一次復(fù)興，已經(jīng)成為科技產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，幫助解決了計(jì)算機(jī)科學(xué)、軟件工程和運(yùn)籌學(xué)等領(lǐng)域的許多具有挑戰(zhàn)性的問題。

“人工智能與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的深度整合需要網(wǎng)絡(luò)安全、云計(jì)算、邊緣計(jì)算、移動(dòng)技術(shù)、機(jī)器對(duì)機(jī)器、3D打印、先進(jìn)機(jī)器人、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、射頻識(shí)別和認(rèn)知計(jì)算等技術(shù)支撐?！敝猩酱髮W(xué)哲學(xué)系邏輯學(xué)博士生導(dǎo)師、中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)會(huì)員服務(wù)工作委員會(huì)副主任委員熊明輝在接受《法人》記者采訪時(shí)表示。

目前，人工智能和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的融合在汽車工業(yè)等工業(yè)領(lǐng)域已經(jīng)開始有廣泛應(yīng)用前景。

據(jù)工信部的數(shù)據(jù)，實(shí)施智能制造專項(xiàng)行動(dòng)3年來(lái)，累計(jì)支持了33項(xiàng)汽車行業(yè)智能制造試點(diǎn)示范項(xiàng)目，占支持項(xiàng)目的16%，涵蓋了傳統(tǒng)及新能源汽車乘用車、商用車、客車等以及智能網(wǎng)聯(lián)汽車等領(lǐng)域，以及發(fā)動(dòng)機(jī)、變速器、底盤系統(tǒng)、動(dòng)力電池、汽車電子、輪轂、輪胎、汽車玻璃等關(guān)鍵零部件，項(xiàng)目成果顯著，示范帶動(dòng)和集成應(yīng)用輻射放大作用十分突出。

“吉利每研發(fā)一款新車，都需要進(jìn)行60次的整車碰撞試驗(yàn)和數(shù)百次仿真試驗(yàn)，碰撞仿真試驗(yàn)時(shí)間長(zhǎng)達(dá)30小時(shí)，基于AI可將碰撞仿真試驗(yàn)時(shí)間縮短10個(gè)小時(shí)，大幅降低新車研發(fā)速度?！痹?019年初舉辦的未來(lái)工業(yè)智能峰會(huì)上，中國(guó)工程院院士鄔賀銓展示了工業(yè)領(lǐng)域的一幅幅人工智能與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融合后的各類實(shí)際案例，涵蓋質(zhì)量分析、裝備診斷、能源能效管理、采購(gòu)管理、制造銷售等環(huán)節(jié)。

數(shù)據(jù)是融合的重要樞紐

大數(shù)據(jù)和人工智能給工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)了巨大的推動(dòng)。工廠互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)會(huì)生成大量數(shù)據(jù)，而人工智能能夠利用這些數(shù)據(jù)識(shí)別趨勢(shì)和模式，然后使用這些趨勢(shì)和模式來(lái)提高制造過(guò)程的效率并降低其能耗。

“天合光能是做光伏電池的，利用AI技術(shù)他們進(jìn)行了業(yè)務(wù)流程的工藝優(yōu)化，找出了其中最關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，成品率提升了7%。杭州中策是做輪胎的，每年生產(chǎn)5000多萬(wàn)條輪胎，他們每天需要從全世界不同地區(qū)進(jìn)口1000多噸橡膠，質(zhì)量很難保證。他們也是借助于工業(yè)大腦，找出其中最關(guān)鍵的環(huán)節(jié)是粉凝膠環(huán)節(jié)，平均合格率提了3%—5%，年增1000萬(wàn)元利潤(rùn)?！编w賀銓院士在“2019未來(lái)工業(yè)智能峰會(huì)”演講中還展示了這樣兩起案例，“這幾個(gè)企業(yè)的AI應(yīng)用之所以能夠成功，實(shí)際上得益于他們此前通過(guò)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)積累了大量且有價(jià)值的生產(chǎn)數(shù)據(jù)?！?/p>

熊明輝指出，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)有三種不同類型的數(shù)據(jù)：原始數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，人工智能將有助于在識(shí)別、分類和決策制定方面管理這些數(shù)據(jù)類型。人工智能與先進(jìn)的大數(shù)據(jù)分析相結(jié)合，提供了一種能力，使原始數(shù)據(jù)成為有意義和有用的決策信息。在物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)分析中使用人工智能進(jìn)行決策將是高效和有效決策的關(guān)鍵，特別是在與邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的流數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)分析領(lǐng)域。

“然而，目前制造業(yè)領(lǐng)域缺乏熟練的人力資源和可靠的工具，來(lái)有效地利用大工業(yè)數(shù)據(jù)?！毙苊鬏x說(shuō)道。

聯(lián)想集團(tuán)副總裁田日輝在“2019未來(lái)工業(yè)智能峰會(huì)”演講中認(rèn)為，實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)智能推動(dòng)企業(yè)轉(zhuǎn)型，需要構(gòu)建以下幾方面的關(guān)鍵能力：一是全域數(shù)據(jù)融合，包含生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)、ERP、CRM等系統(tǒng)數(shù)據(jù)，以及宏觀經(jīng)濟(jì)、用戶評(píng)價(jià)等；二是工業(yè)和人工智能的結(jié)合，通過(guò)數(shù)據(jù)進(jìn)一步優(yōu)化專家經(jīng)驗(yàn)。

融合的過(guò)程會(huì)比較緩慢

毫無(wú)疑問，無(wú)論工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)還是人工智能的發(fā)展都是一個(gè)長(zhǎng)期過(guò)程。調(diào)查顯示，目前我國(guó)AI的投資還主要在消費(fèi)領(lǐng)域，在制造業(yè)的投資只占AI投資的1%。

中國(guó)信通院2018年9月發(fā)布的報(bào)告稱，在各類垂直行業(yè)中，人工智能滲透較高的領(lǐng)域包括醫(yī)療健康、金融、商業(yè)、教育和安防等。其中，醫(yī)療健康領(lǐng)域占比居前，達(dá)22%；金融和智能商業(yè)領(lǐng)域占比分別為14%和11%。但在制造業(yè)和工業(yè)領(lǐng)域，卻面臨著融合不足的挑戰(zhàn)。

為何人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的滲透明顯較慢？

以汽車工業(yè)為例，中汽中心情報(bào)所汽車流通與后市場(chǎng)政策研究室總監(jiān)張憲國(guó)接受記者采訪時(shí)表示，一是現(xiàn)有的高度自動(dòng)化的生產(chǎn)線已經(jīng)經(jīng)過(guò)精密計(jì)算以提高效率，并緊密地集成在以通信結(jié)構(gòu)和物流網(wǎng)絡(luò)為代表的生產(chǎn)過(guò)程中，對(duì)生產(chǎn)線結(jié)構(gòu)的大幅改造通常需要潛在的運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)，所以傳統(tǒng)制造商很難一步實(shí)現(xiàn)，而造車新勢(shì)力就比較容易實(shí)現(xiàn)；二是我國(guó)汽車產(chǎn)能擴(kuò)張放緩，新建產(chǎn)能減少，所以這方面投入會(huì)有所放緩。

熊明輝亦認(rèn)為，在工業(yè)領(lǐng)域，要想利用人工智能與工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，需要對(duì)生產(chǎn)設(shè)備進(jìn)行大規(guī)模的升級(jí)換代，這意味著投資成本巨大，這當(dāng)然壓抑了很多工業(yè)企業(yè)的應(yīng)用意愿。既然工業(yè)企業(yè)對(duì)生產(chǎn)設(shè)備進(jìn)行主動(dòng)更新?lián)Q代的意愿不強(qiáng)，設(shè)備制造商自然也不愿意承擔(dān)主動(dòng)規(guī)?；a(chǎn)相應(yīng)設(shè)備的風(fēng)險(xiǎn)。

“目前工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與人工智能融合速度較慢，還受制于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)所依賴的網(wǎng)絡(luò)傳輸速度，伴隨5G網(wǎng)絡(luò)高速率、低時(shí)延、大連接的特性，二者之間的融合速度應(yīng)該會(huì)進(jìn)入一個(gè)全新階段?！辟Y深汽車分析師、自由撰稿人張翔博士告訴記者。