AI与工业融合，创造产业新趋势

想要将AI与工业更加快速的深度融合，社会各界应该做好哪些措施呢？对于政府部门应该注重核心技术能力的夯实实体经济效率的提高产业生态体系和融合发展环境的打造等方面。对于需求方，应该加快部署AI应用，尽早构建数据和智能的护城河升级商业模式以提高行业赋能能力在融合过程中推动业务流程优化。对于供给方应该尽早启动从IT供应商到AI供应商的转型，尽可能与AI领域的领头企业合作，提升为工业企业开展AI咨询的能力。

作者：星辰大海

对于人工智能（Artificial Intelligence, AI）大家并不陌生，它早已深入我们生活的方方面面，无处不在。AI为新一轮的技术革命和产业变革提供了一种无比强大的驱动力。而人工智能与工业的融合发展，将提升工业生产效率和产业竞争力。随着我国人口红利的消失，这一发展更加需要快速推动，并且这将有助于应对突发公共卫生事件的影响，像今年爆发的新冠疫情。

通过最新数据和实践案例的分析，得出了AI与工业融合在一些方面的结论。在早期，AI并没有与工业深度融合，而如今它们把各自的优势相结合，使得AI为企业的各个核心活动赋能。作为在AI技术中相对成熟的计算机视觉技术，最近在工业中广泛受到青睐，在未来很可能成为铺陈最广的技术。AI与各行各业的融合表现为阶梯性，与AI融合处于领先地位的行业有未来数据基础好、盈利能力强以及创新接受度高等特点。善于创新的企业将率先进入智能时代。框架级算法开发能力是基石，而低成本、快速开发个性化算法是成功的关键。互信共赢，系列技术的组合才能更加快速更加深度地将AI与工业融合。

在科技迅猛发展的今天，AI在产业、技术和应用中的发展也有了新的态势。在产业发展中，全球活跃AI企业数量趋于稳定，其主要分布在美国、中国、英国、加拿大和印度；全球AI产业生态日益完善，美国在芯片、深度学习框架等领域均占据主导地位；AI软件市场规模保持高速增长。在技术发展中，深度学习算法的红利正加速扩散，计算机视觉等主流AI技术呈现加快成熟的态势，并且当前计算机视觉技术相对成熟，而我国的计算机视觉技术已经走在了世界前列。在应用发展中，AI应用将全面赋能生产生活各个方面，并即将迎来应用繁荣期。

以目前的发展现状分析，AI与工业融合将会有巨大的发展空间。其内在因素是多样的，AI与工业深度融合将为工业领域降本增效提供有效途径，工业产品与服务全流程质量检测、诊断与优化将成为AI应用的重要场景，AI劳动力替代在工业领域发挥着重要作用。预计2035年AI将为中国制造业额外贡献2.7万亿美元的增加值，这相对于无AI应用增加了近31%。AI与细分行业的深度融合将分阶段实现，这些细分行业有汽车制造业、医药制造业、计算机和通信设备制造业等。在制造业中，AI将同步应用于全流程；在采矿业和能源行业，AI将率先应用于作业环境条件较差的领域。

当然，在AI与工业深度融合的过程中也会面临着一些挑战。未来的计算将很可能分布在由云-边-端构成的一体化架构上，云边端协同将有利于柔性生产、快速交付和降低能耗。在未来可以预见，主流产品的形态是私有化部署的交钥匙方案，主要需求的类型是个性化的细分场景需求。场景化也是人工智能与工业深度融合的必然选择。

如果想要将AI与工业更加快速的深度融合，社会各界应该做好那些措施呢？对于政府部门，应该注重核心技术能力的夯实、实体经济效率的提高、产业生态体系和融合发展环境的打造等方面。对于需求方，应该加快部署AI应用，尽早构建数据和智能的护城河，升级商业模式以提高行业赋能能力，在融合过程中推动业务流程优化。对于供给方，应该尽早启动从IT供应商到AI供应商的转型，尽可能与AI领域的领头企业合作，提升为工业企业开展AI咨询的能力，积极投身AI与工业深度融合的进程中。