深度觀察 | 全球人工智慧與製造業融合的現狀及思考

來自專欄 造奇智能產業新媒體

【造奇新媒體導讀】：7月20日，國務院發布《新一代人工智慧發展規劃》，這是國家層面對發展人工智慧技術與應用的最高規劃；

11月14日，上海市政府發布《關於本市推動新一代人工智慧發展的實施意見》，刷爆朋友圈；（詳情：打造國家人工智慧高地 | 全景掃描「智能上海（AI@SH）」行動 ）

11月15日，科技部等15個部門在京召開《新一代人工智慧發展規劃》暨重大科技項目啟動會，組建新一代人工智慧發展規劃推進辦公室，從文件規划到項目起航，引發科技界和產業界的強烈反響。（詳情：定了！科技部、工信部等15個部門聯合推動《新一代人工智慧發展規劃》）

12月4日，在「世界互聯網大會」主題為「人工智慧，讓生活更美好」的分論壇上，工業和信息化部副部長陳肇雄表示，近期，正在組織編製促進新一代人工智慧產業發展的行動規劃，著力培育智能化產品，夯實核心基礎能力，完善公共支撐服務體系，推動產業發展。 （詳情： 工信部：正組織編製促進新一代人工智慧產業發展行動規劃）

作者簡介：秦業，北京航空航天大學工學博士，美國馬里蘭大學訪問學者。現任中國信息通信研究院政策與經濟研究所主任工程師。主要從事智能製造、科技創新等領域的產業政策研究工作。

人工智慧在製造業的融合應用是促進實體經濟發展的重點方向，是製造業數字化、網路化、智能化轉型發展的關鍵領域。發達國家政府和產業界均高度重視這一趨勢，近年來紛紛採取行動推進基礎性研究及產業實踐部署，傳統的製造業生產範式正在人工智慧的驅動下被進一步改變。

一、人工智慧技術正在向製造業多個環節廣泛滲透

隨著人工智慧技術在生活領域的快速傳播，越來越多來自不同領域的學者及科研人員開始嘗試著將製造領域的專有知識注入到人工智慧模型中，並將其與製造業中的典型軟體、系統及平台相集成，形成了一系列融合創新技術、產品與模式。

產品研發方面，美國工業設計軟體巨頭歐特克推出的產品創新軟體平台Fusion360和Netfabb 3D列印軟體集成了人工智慧和機器學習模塊，能夠理解設計師的需求並掌握造型、結構、材料和加工製造等數字化設計生產要素的性能參數，在系統的智能化指引下，設計師只需要設置期望的尺寸、重量及材料等約束條件即可以由系統自主設計出成百上千種可選方案。

生產製造方面，日本NEC公司推出的機器視覺檢測系統可以逐一檢測生產線上的產品，從視覺上判別金屬、人工樹脂、塑膠等多種材質產品的各類缺陷，從而快速偵測出不合格品並指導生產線進行分揀，在降低人工成本的同時提升出廠產品的合格率。

供應鏈運營方面，美國多聯式運輸公司C.H. Robinson針對卡車貨運的運營需求開發了用於預測價格的機器學習模型，模型中既整合了不同路線貨運定價的歷史數據，又將天氣、交通以及社會經濟挑戰等實時參數加入其中，為每一次貨運交易估算出公平的交易價格，在確保運輸任務規劃合理的前提下實現了企業利潤的最大化。

市場營銷方面，美國亞馬遜商城基於機器學習模型對用戶的購買習慣以及產品的屬性進行深度學習，形成了全面的知識圖譜，在此基礎上向用戶進行個性化推薦，也向銷售商提供相關的生產與營銷建議，這項技術的應用使亞馬遜增加了10%到30%的附加利潤。

產品服務方面，日本的小松機械在生產工程機械的同時也推出了智能化工程服務項目，可實現由一隊無人機測繪三維地圖，然後指導智能機器人控制大型工業車輛作業，從而幫助用戶大幅提高施工效率和品質。

售後運維方面，電梯廠商蒂森克虜伯公司與微軟合作，為其旗下24000名技術工人配備了集成人工智慧技術的增強現實眼鏡，以便在安裝、檢修電梯設備的時候能夠智能化輔助識別現場並獲得技術支持。業務升級後，技術工人的工作效率得以大幅提升，以往需要2小時才能解決的問題通常20分鐘就能完成。

可以看到，當前人工智慧技術向製造領域的滲透從廣度、深度來看均在快速推進，對製造業整體發展的支撐效應初顯。其主導企業既有小松機械、蒂森克虜伯這樣的傳統製造企業作為人工智慧技術的應用實施主體，也有谷歌、亞馬遜等具有人工智慧技術優勢的互聯網企業，還有歐特克、ABB等向人工智慧領域轉型的工業軟硬體產品提供商，總體上呈現出多領域融合、多行業合作的發展態勢。但是我們也可以看到，當前產業界對人工智慧的融合應用探索大多數還處於探索階段，對部分環節的應用模式還存在較大爭議，多數企業仍處於觀望狀態，距全行業普及應用還有較大距離。

二、人工智慧向製造業的融合滲透仍面臨挑戰

儘管當前人工智慧與製造業的融合發展已經顯露出一些成效，但是從世界範圍看，該領域仍然較為前沿，在技術架構、實施路徑、行業標準及產業生態等方面均存在一定的發展瓶頸。

首先是產業總體發展尚不成熟。作為一項基礎性、通用性的技術，人工智慧在工業領域的應用實踐需要產業界多方合作開展大量的融合創新探索，對相關產品、解決方案的成本、可靠性等指標也有較高的要求。從已有的實踐案例中可以看到，當前人工智慧在製造業的融合創新主要是由數據、知識密集型的製造企業與具備人工智慧技術優勢的互聯網企業或軟體企業強強聯合推進的，其開發成本、技術壁壘較高，應用覆蓋面也相對較窄，這使得人工智慧技術暫時不具備在製造業大範圍推廣的條件。

其次是行業標準有待完善。工業領域的人工智慧應用需要基於大樣本的數據集建模，這些數據通常是來自智能裝備及現場部署的獨立感測器。然而，工業現場目前的數據通信標準之間通常不能兼容，無法滿足人工智慧技術對優化建模數據量基本需求。以工業現場匯流排為例，目前在工業界常見的通信協議達二十餘種，這些協議之間不能直接互聯互通，使得信息孤島的情況在工業界廣泛存在。

再次是產業發展保障體系有待健全。人工智慧技術作為信息技術的一種，其自身就存在一定的安全風險，引入工業領域後，將與工業系統自身的功能風險疊加放大，這將直接危及到生命安全和國家安全。此外，在面對某些與倫理道德相關的抉擇問題時，人工智慧系統的研發也缺乏相關的法律標準。例如，向人工智慧視頻識別系統中輸入帶有欺騙特徵的圖片，有可能會引起系統誤判而觸發一系列的危險動作；在工業事故中，人工智慧應急管理系統在面對重大資產與人員安全無法兼顧時也沒有權威的處理標準。

三、推動人工智慧與製造業融合的發展建議

作為一項極具發展前景的前沿領域，人工智慧與製造業的融合發展尚需政府和產業界多方發力。

首先是要培育產業發展環境。政府和行業協會需要通過培育解決方案服務機構、開展試點示範等方式，引導人工智慧技術在ICT、互聯網等領域的應用成果向製造業輸出，尤其是在輕量化設計、節能降耗、工藝優化、質量提升、運行維護等當前人工智慧已經涉足的領域培養一批成熟的解決方案。與此同時也要針對系統開發、現場操作、管理規劃等不同層面的需求，分類型、分等級推進人工智慧階梯形人才隊伍的培育工作，加強企業員工的再培訓，做好工業智能化變革下新舊動能的承接工作。

其次是要加快合作推進行業標準。產業界需要通過組織聯盟等形式開展多方合作，面向各工業分類的人工智慧應用對數據採集、應用部署等方面的需求，聯合制定機器設備、工控系統、工業互聯網平台的標準化數據介面及應用參考架構，確保支撐人工智慧應用的工業數據能快速有效得以應用。

再次是要統籌協調構建保障體系。面向人工智慧技術在未來可能大範圍覆蓋的工業應用場景，由立法部門及行業協會共同研究制定應用規範、開發守則等涉及到應用安全、倫理道德的行業標準，儘可能規避未來可能出現的相關風險。同時政府需要加快建立工業智能公共評測服務平台，加強對工業智能系統的安全測試服務，制定完善人工智慧裝備、系統在工業生產應用場景中的安全操作規範守則。

校 審 | 陳 力、 陸 廷

編 輯 | 凌 霄

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