人工智能與制造業(yè)的融合

王健 王思嘉

[摘? ? 要] 目前世界各國都在致力于制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)升級，如何能跟上這一全球發(fā)展浪潮，加速我國人工智能與制造業(yè)的深度融合是我國亟需解決的問題。目前我國在政策上大力扶持智能制造企業(yè)的發(fā)展，雖取得一定的進(jìn)展，但仍然面臨實施難度大、投資風(fēng)險大、技術(shù)實現(xiàn)更為復(fù)雜、技術(shù)薄弱人才不足等問題。為解決這些問題，提出政策建議：著重加強(qiáng)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性與透明性、完善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、提升技術(shù)水平;政府和企業(yè)應(yīng)有效地規(guī)避投資風(fēng)險;企業(yè)和高校應(yīng)積極主動地加強(qiáng)科研成果轉(zhuǎn)化，加快復(fù)合型人才培養(yǎng)。

[關(guān)鍵詞] 人工智能;制造業(yè);智能制造

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2020. 15. 049

[中圖分類號] F270.7? ? [文獻(xiàn)標(biāo)識碼]? A? ? ? [文章編號]? 1673 - 0194（2020）15- 0115- 03

1? ? ? 引? ? 言

自從改革開放以來，我國一直致力于制造業(yè)的蓬勃發(fā)展，并一躍成為制造大國，然而我國制造業(yè)面臨的核心技術(shù)受到外國制約、制造成本日益上升企業(yè)利潤空間不足、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)形態(tài)相對低級、生產(chǎn)效率和產(chǎn)品附加值較低等問題一直未能得到有效解決[1]。為解決這些問題，使我國從“制造大國”轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸圃鞆?qiáng)國”，我國政府大力推進(jìn)人工智能與制造業(yè)相結(jié)合，將智能制造作為我國制造業(yè)的未來發(fā)展方向。從國家的一系列政策可以看出，智能制造是我國制造業(yè)非常重要的發(fā)展方向，而人工智能作為智能制造的核心技術(shù)之一，對智能制造的推進(jìn)具有非常重要的作用。2012年《智能制造科技發(fā)展“十二五”專項規(guī)劃》明確了智能制造的含義：智能制造是面向產(chǎn)品全生命周期，實現(xiàn)泛在感知條件下的信息化制造。智能制造技術(shù)是在現(xiàn)代傳感技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、自動化技術(shù)、擬人化智能技術(shù)等先進(jìn)技術(shù)的基礎(chǔ)上，通過智能化的感知、人機(jī)交互、決策和執(zhí)行技術(shù)，實現(xiàn)設(shè)計過程、制造過程和制造裝備智能化，是信息技術(shù)和智能技術(shù)與裝備制造過程技術(shù)的深度融合與集成[2]。縱觀國家對于智能制造的政策支持，可以發(fā)現(xiàn)我國對于智能制造的應(yīng)用范圍和領(lǐng)域越來越細(xì)化和明確，具體實施計劃的推行也在一步步落實，智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系的出臺以及“揭榜掛帥”工作的推出為智能制造的進(jìn)一步有效落實具有積極的推動作用。

2? ? ? 智能制造的發(fā)展現(xiàn)狀

近年來我國智能制造也在不斷地發(fā)展。從產(chǎn)值來看，如圖1所示，我國智能制造業(yè)產(chǎn)值規(guī)模2018年已經(jīng)達(dá)到18 000億元，一直維持著比較高的增速，近幾年增速有所放緩。中國電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院通過智能制造評估評價公共服務(wù)平臺，對截至2019年8月，29個省區(qū)市的8 200多家企業(yè)開展了智能制造能力成熟度的自診斷，發(fā)布了《智能制造發(fā)展指數(shù)報告（2019）》，報告稱，85%的企業(yè)已經(jīng)對實施智能制造有了初步規(guī)劃并開始實踐，能夠?qū)崿F(xiàn)對設(shè)計、生產(chǎn)、物流、銷售、服務(wù)等核心業(yè)務(wù)進(jìn)行流程化管理。12%的企業(yè)則更為成熟，可以應(yīng)用自動化技術(shù)和信息技術(shù)對核心裝備和業(yè)務(wù)活動進(jìn)行改造和提升，實現(xiàn)單一業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)共享。因此，可以認(rèn)為我國的智能制造仍然處于發(fā)展的初級階段。

數(shù)據(jù)來源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院

3? ? ? 智能制造的應(yīng)用場景

個性化產(chǎn)品定制。傳統(tǒng)制造業(yè)目前面臨的一大挑戰(zhàn)就是越來越多的用戶期望進(jìn)行個性化的產(chǎn)品定制，然而由于傳統(tǒng)制造企業(yè)柔性化程度較低，機(jī)器設(shè)備和流水線是剛性決定的，調(diào)整生產(chǎn)線需要花費時間和資金，定制成本較高，因而企業(yè)無法滿足個性化的產(chǎn)品需求[3]。人工智能的出現(xiàn)則解決了這一難題，人工智能提高了對用戶需求特征的深度學(xué)習(xí)和分析能力，使得產(chǎn)品的模塊化設(shè)計能力和個性化組合方式得以優(yōu)化。例如上汽大通已經(jīng)有能力滿足消費者在汽車的選擇上對顏色、車型、配置等方面有更為個性化的需求，通過AI實現(xiàn)C2B大規(guī)模個性化汽車智能定制模式，消費者可以借助上汽大通的平臺，在同一款車型、六十多個類別的可選項中隨意選擇，使得最終的產(chǎn)品可以滿足自己的個性化需求，生產(chǎn)廠商因而可以進(jìn)行定制化生產(chǎn)。上汽大通在消費者下單之前應(yīng)用智能排產(chǎn)數(shù)字系統(tǒng)制訂生產(chǎn)計劃，在預(yù)知消費者的個性化需求的基礎(chǔ)上安排生產(chǎn)零部件的種類和數(shù)量，使得定制汽車的生產(chǎn)時間縮短以及生產(chǎn)成本降低。

智能化生產(chǎn)。在生產(chǎn)過程中應(yīng)用人工智能可以使得生產(chǎn)效率大大提升。自動化的設(shè)備不再是單一個體，各個設(shè)備連接在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)上，使得數(shù)據(jù)可以在同一系統(tǒng)平臺上交互;同時智能化的生產(chǎn)也賦予機(jī)器自主學(xué)習(xí)能力，可以自我調(diào)節(jié)各項參數(shù)，找到最優(yōu)的生產(chǎn)方式，從而大大提升了生產(chǎn)制造的效率。西門子位于德國的一家工廠經(jīng)過25年的數(shù)字化發(fā)展，已經(jīng)實現(xiàn)高達(dá)75%左右的自動化生產(chǎn)程度，產(chǎn)能因此提升8倍，工廠中有1 150名員工，主要從事的不是機(jī)械生產(chǎn)，而是生產(chǎn)流程的監(jiān)控和計算機(jī)操作，是智能化未來工廠的典范。

智能化質(zhì)量控制。傳統(tǒng)制造業(yè)的質(zhì)量檢測以人工為主，這會帶來一系列視覺疲勞，準(zhǔn)確率低、成本高、檢測速度緩慢、識別精度有限等問題?；谏疃葘W(xué)習(xí)的機(jī)器視覺技術(shù)的質(zhì)量檢測則避免了以上問題[4]。通過使用工業(yè)相機(jī)或高清攝像頭可以有效地監(jiān)控產(chǎn)品組件、電路模塊等在生產(chǎn)和組裝過程中的圖像和視頻，作為人工智能分析軟件進(jìn)行質(zhì)量檢測的依據(jù)。此外，由于具有深度學(xué)習(xí)的特征，其質(zhì)檢功能也會得到不斷改善。前百度首席科學(xué)家吳恩達(dá)的新公司Landing.ai，已與富士康合作將人工智能應(yīng)用到質(zhì)量檢測當(dāng)中，人眼很難對一個電路板中幾百個密集排列的小元件是否有損壞進(jìn)行質(zhì)量檢測，之前是由幾千名工人在工廠中進(jìn)行質(zhì)量檢測，現(xiàn)在使用機(jī)器僅僅需要0.5秒，就可以識別出次品。

智能化供應(yīng)。降低供應(yīng)鏈管理過程中的生產(chǎn)成本和提高產(chǎn)品供應(yīng)效率也是制造業(yè)一直面臨的問題。目前我國制造業(yè)供應(yīng)鏈管理面臨著信息化水平能力低和資源整合能力差等問題[5]。人工智能的出現(xiàn)使得制造企業(yè)可以精準(zhǔn)地預(yù)測產(chǎn)品的需求以及產(chǎn)量，優(yōu)化倉儲水平，提高存貨周轉(zhuǎn)率，從而降低供應(yīng)成本且提高效率。人工智能可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行跟蹤并學(xué)習(xí)，基于市場動向給出最合理的建議，對計劃、采購、生產(chǎn)、倉配等各個供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)進(jìn)行有效整合。上汽集團(tuán)將人工智能技術(shù)與汽車物流供應(yīng)鏈結(jié)合起來，采用全局最優(yōu)化技術(shù)和深度學(xué)習(xí)，建立可實現(xiàn)全局協(xié)同的汽車物流供應(yīng)鏈平臺，使得上汽集團(tuán)汽車物流每年降本增效2%～5%。

4? ? ? 智能制造面對的困難

實施困難較大。盡管有政府在政策上的支持，制造企業(yè)想要尋求轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)智能制造仍然面臨一系列剛性問題。人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用需要大數(shù)據(jù)的支撐，而制造業(yè)一直存在數(shù)據(jù)透明度不高，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性得不到重視、數(shù)據(jù)整合難度大的問題。標(biāo)準(zhǔn)化工作是實現(xiàn)智能制造的重要技術(shù)基礎(chǔ)，而我國行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系才剛剛建立，具體的實施還需要一段時間適應(yīng)和調(diào)整，這為智能制造的迅速實施帶來挑戰(zhàn)。此外，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是智能制造的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，可以幫助制造業(yè)拉長產(chǎn)業(yè)鏈，形成跨設(shè)備、跨系統(tǒng)、跨廠區(qū)、跨地區(qū)的互聯(lián)互通，實現(xiàn)制造業(yè)和服務(wù)業(yè)之間的跨越發(fā)展，使工業(yè)經(jīng)濟(jì)各種要素資源能夠高效共享[6]。然而目前中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)云平臺產(chǎn)業(yè)的發(fā)展仍處于初級階段，不利于智能制造的高效推進(jìn)。

投資風(fēng)險大。由于我國人工智能技術(shù)還不完善，對于企業(yè)來說向智能制造轉(zhuǎn)型前期需要較高的投資。此外，智能制造難以采用可復(fù)制的系統(tǒng)和整體解決方案，這使得智能制造的預(yù)期收益不穩(wěn)定，這將打擊企業(yè)的投資信心，中小企業(yè)不具備向智能制造轉(zhuǎn)型的資格，大型企業(yè)可能會因為較高的投資風(fēng)險而暫時處于觀望狀態(tài)。

技術(shù)實現(xiàn)更為復(fù)雜。目前我國的人工智能的應(yīng)用已經(jīng)由體驗式向工業(yè)應(yīng)用轉(zhuǎn)化。最開始人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用更多集中在產(chǎn)品終端，如手機(jī)解鎖的人臉識別，智能機(jī)器人的出現(xiàn)，這一層面的人工智能技術(shù)應(yīng)用比較單一和簡單。為滿足制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級發(fā)展的需要，如何提高人工智能在產(chǎn)品生產(chǎn)制造過程中的應(yīng)用，以提升生產(chǎn)效率成為制造企業(yè)急需解決的難題。這一轉(zhuǎn)變所需的技術(shù)將會更為復(fù)雜，制造企業(yè)面臨技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)實現(xiàn)的雙重挑戰(zhàn)。

技術(shù)薄弱，人才不足。雖然我國已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域論文發(fā)表數(shù)量最多的國家之一，但是我國與其他發(fā)達(dá)國家相比科研成果轉(zhuǎn)化率低，真正具有革命性、開創(chuàng)性的科研成果較少，因而我國人工智能技術(shù)還不足以支撐智能制造的發(fā)展。此外，一直以來制造業(yè)對于人工智能人才重視不足，導(dǎo)致目前我國人工智能和制造業(yè)融合所需要的復(fù)合型人才緊缺，雖然高校已經(jīng)開始加強(qiáng)對于人工智能人才的培養(yǎng)，但是目前仍然無法滿足智能制造技術(shù)革新的要求。

5? ? ? 智能制造發(fā)展的政策建議

分層次、有序解決關(guān)鍵問題。我國智能制造業(yè)的發(fā)展目前還處于摸著石頭過河的階段，因而會面臨各種各樣的問題。我國在智能制造相關(guān)政策的推進(jìn)過程中，要明確人工智能與制造業(yè)融合所面臨的關(guān)鍵問題，并針對關(guān)鍵問題在國家層面上統(tǒng)籌規(guī)劃，制定總的技術(shù)路線，使得社會各界能夠各司其職，合理解決主要矛盾，明確加強(qiáng)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性與透明性、完善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、提升技術(shù)水平為我國目前智能制造發(fā)展的重中之重。

合理有效地規(guī)避風(fēng)險。我國應(yīng)對智能制造業(yè)的發(fā)展給予一定的經(jīng)濟(jì)政策支持，拓寬其融資渠道，降低融資成本，以幫助企業(yè)解決智能制造資金不足的問題。此外，企業(yè)自身也應(yīng)該建立良好的風(fēng)險規(guī)避意識，可采取分階段式投資，根據(jù)每一階段的結(jié)果合理推進(jìn)智能制造的進(jìn)程。

加強(qiáng)科研成果轉(zhuǎn)化，加快復(fù)合型人才培養(yǎng)。在開展產(chǎn)學(xué)研合作的進(jìn)程中，企業(yè)和高校應(yīng)該更加積極主動地尋求合作，使高校充分了解企業(yè)目前所面臨的問題，企業(yè)自身和學(xué)術(shù)界專家更為準(zhǔn)確地把握智能制造發(fā)展現(xiàn)狀，尋求重大領(lǐng)域關(guān)鍵問題的快速突破。對于復(fù)合型人才的培養(yǎng)，同樣需要企業(yè)和高校間的密切交流與合作，高校應(yīng)該對相關(guān)專業(yè)學(xué)習(xí)內(nèi)容進(jìn)行調(diào)整，針對實際問題對學(xué)生進(jìn)行培養(yǎng)，提升學(xué)生解決實際問題的能力，企業(yè)也應(yīng)該為學(xué)生提供更多的平臺使其能夠深入了解智能制造的發(fā)展現(xiàn)狀，使得復(fù)合型人才能夠快速流入智能制造企業(yè)當(dāng)中，同時制造企業(yè)自身也應(yīng)重視技術(shù)人員的培養(yǎng)，提高技術(shù)人員人工智能技術(shù)應(yīng)用水平。

以成渝經(jīng)濟(jì)圈為例，2020年1月3日，中央財經(jīng)委員會第六次會議提出推動建設(shè)成渝經(jīng)濟(jì)圈。為推動經(jīng)濟(jì)成渝經(jīng)濟(jì)圈智能制造的發(fā)展，在政府層面，政府需要建立專門的智能制造發(fā)展領(lǐng)導(dǎo)小組，堅持頂層設(shè)計先行，做好一體化發(fā)展規(guī)劃，統(tǒng)一發(fā)展目標(biāo)。在發(fā)揮原有優(yōu)勢的前提下，形成智能制造產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，充分發(fā)揮龍頭企業(yè)引領(lǐng)帶動作用。經(jīng)濟(jì)方面，政府、金融機(jī)構(gòu)以及相關(guān)企業(yè)聯(lián)合起來，組建資金池，幫助企業(yè)解決融資難問題。在技術(shù)儲備和人才培養(yǎng)方面，成渝經(jīng)濟(jì)圈有眾多知名高校，政府應(yīng)該聯(lián)合智能制造企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)和高校搭建“官產(chǎn)學(xué)研”合作平臺，以便更好地實現(xiàn)技術(shù)的突破以及復(fù)合型人才的培養(yǎng)。

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