人工智能与制造业：机遇与挑战

“人工智能＋制造”是中国制造业升级转型的一个重要途径。将人工智能技术用于制造业将有效提高生产效率；实现柔性化生产；提高产品质量，降低人为错误；持续工艺改善，提升成品率，并降低生产成本。未来几年，中国制造业转型升级的巨大需求可以为“人工智能＋制造”市场的拓展提供极好的机遇。不过，“人工智能＋制造”机遇与挑战并存。

一方面，近年来全球人工智能应用不断拓展，人工智能领域的资金投入迅速增长，人工智能的数据、算力和算法都取得很大的进步，技术可行性越来越高。大数据相关技术在数据输入、储存、清洗、整合等方面做出了贡献，帮助提升了人工智能深度学习等算法的性能。云计算的大规模并行和分布式计算能力带来了低成本、高效率的计算力。

物联网和通信技术的持续发展也为“人工智能＋制造”的发展提供了重要的基础设施。在未来5G等无线互联技术的支持下，数据的传输与处理速度将进一步提升。同时，传感器、无线传感网络等技术的发展帮助“人工智能＋制造”系统收集大量的制造流程、物流等数据，高质量的海量数据对人工智能数据训练至关重要。总体而言，上述技术的发展使得人工智能赖以学习的标记数据获得的成本在不断下降。

算力增长也为“人工智能＋制造”的应用提供了条件。在过去10年间，芯片处理能力提升、云服务普及以及硬件价格下降使计算能力大幅提升。成本不断下降以及算力的提高为“人工智能＋制造”的实施提供了保障。

另一方面，中国发展“人工智能＋制造”还面临诸多挑战。这表现在以下几点：

首先，关键技术自主能力弱。在“人工智能＋制造”所涉及的关键技术上，我国的自主能力还比较弱。相关技术包括半导体芯片、核心装备部件、相关软件、算法等。这些关键技术，尤其是芯片等基础技术，需要大量的人力、物力投入以及长期的技术积累和经验沉淀，短时间内难以突破。(www.xing528.com)

其次，传统制造业的管理模式陈旧。传统制造企业的根基起源于工业时代的大规模、标准化生产，其管理模式仍然以金字塔、多层次、细分化为主。这种企业管理模式灵活性差，较难适应快速变动的制造任务和客户需求。未来，人工智能的实施需要人机协同、人机分工，组织管理也需要更灵活、更高效。为了适应这种变化，很多传统制造企业的管理模式需要改变。

再则，资本投入不足。虽然人工智能行业吸引很多资本涌入，但在“人工智能＋制造”应用领域的资本投入比较少。这主要是由于传统制造业利润普遍不高，而传统制造企业的改造升级涉及大量的设备、软件和硬件更新与改造，需要长期、大量的资本投入，投资周期长，短期效益很难显现。因此，虽然“人工智能＋制造”的概念深入人心，但真正拿出真金白银投入的相对较少。

最后，制造业细分领域众多，每个细分的行业标准不一。即使在同一制造业领域，企业情况也是千差万别的。因此，“人工智能＋制造”项目实施面临的情况十分复杂，没有什么统一的标准可言。例如，在企业车间往往有大量不同厂牌的数字化机床和其他工业自动化产品，涉及很多不同的工业以太网和现场总线标准，厂家软硬件不兼容的情况非常普遍。由于数据格式不兼容，只是进行设备改造，将底层数据收集上来就要花费很多时间和精力，还需要对这些数据进行清洗和转化。对传统制造企业来说，相关标准缺少和复杂的生产线现状使得实施“人工智能＋制造”困难重重。

虽然人工智能行业吸引很多资本涌入，但在“人工智能＋制造”应用领域的资本投入比较少。这主要是由于传统制造业利润普遍不高，而传统制造企业的改造升级涉及大量的设备、软件和硬件更新与改造。