人工智慧AI大行天下的時代，製造業是時候策馬奔騰了

2012年，美國通用電氣提出「工業互聯網」，組建「工業互聯網聯盟」；

2013年，德國政府提出高科技戰略計劃「工業4.0」；

2015年，中國政府提出「中國製造2025」

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製造業迎來一個嶄新的時代，從此開啟與互聯網、大數據、人工智慧相依相伴之路。

8月23日，首屆中國國際智能產業博覽會(以下簡稱「智博會」)在重慶開幕，人工智慧再次成為各界關注的焦點。

| 人工智慧加快向各個領域滲透，製造業領域是短板

我國人工智慧呈現爆髮式增長，人工智慧市場規模年均增長率超過40%。日前發布的《中國人工智慧發展報告2018》顯示，2017年中國人工智慧市場規模達到237億元，同比增長67%，預計2018年市場增速將達75%。

同時，人工智慧正在向各個領域積極滲透，特別是在消費互聯網領域，我國已經是領軍國家，但是人工智慧在製造業領域的應用仍然是短板。通過對中國過去三年最大的300項人工智慧項目進行分析顯示，23.4%的投資方向為商業及零售領域，18.3%為自動駕駛，而對於製造業相關的人工智慧投入則不足1%。

| 其實，製造業在人工智慧應用中最具潛力

與人工智慧在製造業領域的淺表式投入相對應的，恰恰是製造業是人工智慧應用場景最具潛力的區域。人工智慧的核心是解決兩個問題：一是利用最前沿的技術解決人類在生產中無法完成的事情；二是用整合的生態系統解決單純用人力及單一生產環境完成時效率低下成本極高的事情。而製造業是勞動密集型產業最集中、人工勞動重複性最高的領域。因此，人工智慧在製造業的有力滲透將能夠大幅提升勞動生產率，進而推動GDP增長。

| AI+製造業為何融合如此慢

首先，與零售互聯網等虛擬經濟領域相比，製造業為首的實體經濟，對於類似人工智慧等新興事物的敏感度相對較低；

其次，實體經濟體量太大，設想與實操之間需要跨越的東西太多，例如人工智慧在製造業應用就需要跨越工藝、產線、產品、服務等等層面的大量應用實踐，絕不是一朝一夕就可以完成的；

再次，行業標準缺位增加了滲透的難度。人工智慧應用特別是在製造業的應用需要部署大量專用感測器，而現階段工業現場的數據通信標準之間通常不能兼容。

最後，人才的儲備不足。新技術的融合必然需要新型人才的加入，而目前人工智慧技術人才在整個國家範圍內都屬於緊缺型人才，在滲透率不高的製造業更是存在著嚴重的缺口，這也在很大程度上制約了AI在製造業的滲透速度。

| 人工智慧將是眾多製造業企業獲得重生的機會

我國製造業出現過一定階段的下沉和低迷，部分製造型企業面臨業績下滑、裁員、發展停滯不前甚至關閉的狀態，收入增長的迫切需求使得其思考產業變革的重要性。AI時代的來臨，企業迎來了這樣的機會，而人工智慧的大環境為製造業的轉型和升級帶來了很多的便利。隨著人工智慧與製造業的逐步融合，未來製造業生產率將大幅提升，從設計到售後服務的整體價值鏈將得到系統優化，現實場景中的人機交互將被自動化生產重新定義，內部數據、上下游數據及消費者數據等數字化鏈條將成為企業核心的無形資產。

| 衛士藍寫在最後：

製造業處於工業的中心地位，既是國家工業化、城鎮化、現代化建設的發動機，也是國民經濟的核心主體。《中國製造2025》不僅給出了我國工業化的戰略目標、宏偉藍圖和路線圖，更表明了我國政府對工業轉型升級的巨大決心。

目前我國的工業化存在大而不強，自主創新能力差，資源利用率低，產業結構水平低，信息化程度低等突出問題，轉型升級和跨越發展的任務緊迫而艱巨，加之外部發達國家和其他發展中國家的雙向擠壓，中國新型工業化道路勢在必行。人工智慧時代的來臨，是工業化轉型的契機，也是中國眾多製造業企業改革升級的機遇。因此，各製造業企業應該從思想到行動，接納轉型升級，加大資金投入，提前引入高端技術和管理人才，建設人工智慧技術創新體系，穩步完成自身的智能化轉型，打造自身優勢產業的智能化高地。

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