陆峰:扎实推进人工智能和制造业的融合发展

党的十九大报告提出“加快发展先进制造业,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合,在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能”。人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力,正在叠加释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,抓住人工智能历史发展机遇,认清发展阶段,找准发展路径,解决发展瓶颈,加快推动制造业和人工智能的深度融合,有助于为制造强国建设注入新的发展动能。

当前,随着国家政策的大力推进以及人工智能技术的进步,人工智能正在迎来60年来的第三次发展高潮,大型互联网企业在无人驾驶汽车、医疗、金融等领域人工智能的初步应用,有可能会带来整个产业的重大变革,不仅吸足了眼球,更是掀起了产业界、投资界乃至全社会对人工智能发展狂热。制造业作为国民经济的主体,是推动互联网、大数据和人工智能和实体经济深度融合的主场战。近几年来,人工智能在部分制造企业研发设计、排程优化、产品检测、供应链管理等领域得到了初步应用探索,对制造业转型升级提供了新的路径选择。然后,由于我国制造业自身发展正处数字化、软件化和网络化起步阶段,“三化”水平不高严重制约了人工智能技术在制造业领域应用。社会对人工智能在制造业应用狂热憧憬,与制造业自身人工智能应用的能力不足,形成了强烈的反差。超越人工智能和制造业各自发展阶段,过度虚夸人工智能对制造业转型升级作用,正在制造产业发展新泡沫。准确看待人工智能和制造业各自发展阶段,理性、务实推进人工智能和制造业融合发展,才能更好地助力制造强国建设。

一、人工智能和制造业融合存在的问题

(一)对人工智能在制造业领域应用缺乏合理认识

近年来,互联网、云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等新一代信息技术的发展对制造业转型升级产生了深远影响,然而在推进各类信息技术和制造业深度融合过程中,社会上也出现了一些不合理、甚至夸大其词的宣传,认为互联网、大数据、人工智能等信息技术是个筐,什么都往里面装,把信息技术过度神化为能解决制造业百病的灵丹妙药,片面地夸大信息技术对制造业转型升级作用,而忽视了制造业自身技术工艺、产业结构、生产方式改善对转型升级的作用。部分认识甚至违背了制造业是从机械化、自动化、数字化、软件化、网络化、智能化等过程发展演变规律,认为了借助工业互联网或人工智能等技术,就可以让目前制造业从机械化或自动化阶段直接跨入网络化和智能化阶段,殊不知,没有工业软件和工业传感器的支撑,企业数字化和软件化是不可能跨过的坎,企业网络化和智能化更是无从谈起。

(二)企业数字化水平低制约人工智能深度应用

当前我国制造企业普遍处在机械化向自动化迈进阶段,大部分企业只在经营管理层面应用了信息系统,初步实现了数字化、软件化和网络化管理,生产制造层面只有少数企业实现了部分环节数字化管理,根据《数字中国建设发展报告(2017年)》显示,制造企业关键工序数控化率仅为46.4%。数字化和软件化管理是企业信息化发展第一阶段,没有企业的数字化和软件化,传统机械或自动化生产机器就无法联网,工业大数据也无从产生,工业互联网更是无处接入,依托数据决策的人工智能更是无从谈起。制造企业数字化、软件化和网络化水平普遍偏低,严重地限制了人工智能在制造业的应用场景和应用深度。

(三)人工智能和制造业机理层面缺乏深度融合

人工智能领域研究的热点大体分为两类,一类是计算机视觉、自然语言处理和语义识别等基础性基础的攻关突破。另一类相关技术在医疗、交通、金融等特定领域深度应用,实现了智能化分析和控制。目前谈到人工智能在制造业中的应用,都普遍谈计算机视觉技术在产品质量监测中的应用,殊不知这仅仅是人工智能在制造环节的最简单、最初级应用。人工智能和制造业深度融合应该是人工智能技术和制造机理层面深度融合,是在大数据应用的基础上,实现了对制造流程的全方位自我感知、自我分析、自我决策、自我反馈,是实现了比大数据分析更强、更灵活、更自主的自我思考决策功能,最终是要让制造装备系统能够像人一样灵活地从事生产制造工作,而不是简单地让机器按照人设定的运行规则做重复工作。

二、推进人工智能和制造业深度融合的对策建议

(一)合理看待人工智能在制造业的应用阶段和作用

理性看待人工智能对制造业转型升级作用,才能更务实的推动人工智能和制造业深度融合。一是要认清企业数字化是推进人工智能在制造企业深度应用的重要前提,离开了企业数字化发展,谈制造业和人工智能深度融合,犹如空中楼阁。企业在没有全面完成各环节、各领域数字化、软件化和网络化发展转型之前,人工智能在企业的应用只能是浅层次和局部的。二是要认清人工智能和制造业深度融合不是解决工业软件等制造业数字化发展掐脖子技术的方法和路径,只有解决了工业软件、工业传感器、工业互联网等制造业数字化发展过程中掐脖子技术,人工智能和制造业才能更好地深度融合,离开了工业软件、工业传感器、工业互联网这些制造企业数字化转型的关键技术,谈人工智能和制造业的深度融合,缺乏了发展根基。三是要认清人工智能并不是能治制造业百病的灵丹妙药,只是制造业转型升级的技术支撑和工具,不能把人工智能作为解决当前制造业发展众多问题的一个筐,什么都往里面装。

(二)加快推进制造业数字化、软件化和网络化转型

数字化、软件化和网络化是人工智能在制造业深度应用的前提,只有企业实现了数字化、软件化和网络化,人工智能在制造业才能大展宏图。一是大力发展工业传感器,丰富传感器种类,提高传感器精准度,加强传感器在工业数控装备中的深度应用,增强工业装备的数字化感知本领,提高工业装备数据采集能力。二是大力发展研发设计类、生产制造控制类工业软件,培育制造业各领域工业设计软件,推动软件技术和工业装备融合,提高装备软件化研发和控制能力。三是大力发展工业互联网,依托工业互联网平台,培育工业软件产业生态圈,促进企业研发设计、生产制造、经营管理、物流销售等环节系统软件互联互通,促进数据流动和数据汇聚,为制造业人工智能发展奠定网络连接和数据分析基础。

(三)深化人工智能和制造业关键领域深度融合应用

人工智能在制造业应用还处于起步阶段,重点加强人工智能在制造业研发设计、生产制造、供应管理等核心环节应用,是释放人工智能在制造业发展红利的关键。一是加强人工智能技术在制造业研发设计环节的应用,提高自动识别、三维构建、虚拟设计、仿真分析等能力,让研发设计变得更加便捷、灵活和智能。二是加强人工智能技术在生产制造环节的应用,强化对生产全流程的深度分析,提高对要素配置、生产排程、节能降耗等的深度分析、最大优化和自主决策能力。三是加强人工智能技术在供应链管理环节的应用,提高供应链对弹性、动态需求的响应能力,促进产业协同。

人工智能是实现智能制造不可或缺技术,人工智能应用水平是衡量制造业智能化程度的决定性指标。当前,我国人工智能在制造业领域应用还处于起步和初级阶段,正确看待人工智能在制造业领域应用基础、现状和阶段尤为重要,不能简单地把机械手、机器人带来的自动化制造归类智能制造。人工智能在制造业领域应用场景和潜力还远没有挖掘出来,大力推进制造业数字化、软件化和网络化转型,务实推进人工智能和制造业融合发展,才能离建设制造强国目标越走越近。

(本文作者:工信部赛迪研究院互联网研究所 副所长 陆峰博士)

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