陸峰

黨的十九大報(bào)告提出，“加快發(fā)展先進(jìn)制造業(yè)，推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，在中高端消費(fèi)、創(chuàng)新引領(lǐng)、綠色低碳、共享經(jīng)濟(jì)、現(xiàn)代供應(yīng)鏈、人力資本服務(wù)等領(lǐng)域培育新增長(zhǎng)點(diǎn)、形成新動(dòng)能”。人工智能作為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力，正在疊加釋放歷次科技革命和產(chǎn)業(yè)變革積蓄的巨大能量，抓住人工智能歷史發(fā)展機(jī)遇，認(rèn)清發(fā)展階段，找準(zhǔn)發(fā)展路徑，解決發(fā)展瓶頸，加快推動(dòng)制造業(yè)和人工智能的深度融合，有助于為制造強(qiáng)國(guó)建設(shè)注入新的發(fā)展動(dòng)能。

當(dāng)前，隨著國(guó)家政策的大力推進(jìn)以及人工智能技術(shù)的進(jìn)步，人工智能正在迎來(lái)60年來(lái)的第三次發(fā)展高潮，大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在無(wú)人駕駛汽車、醫(yī)療、金融等領(lǐng)域人工智能的初步應(yīng)用，有可能會(huì)帶來(lái)整個(gè)產(chǎn)業(yè)的重大變革，不僅吸足了眼球，更是掀起了產(chǎn)業(yè)界、投資界乃至全社會(huì)對(duì)人工智能的發(fā)展狂熱。

制造業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的主體，是推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合的主場(chǎng)戰(zhàn)。近幾年，人工智能在部分制造企業(yè)研發(fā)設(shè)計(jì)、排程優(yōu)化、產(chǎn)品檢測(cè)、供應(yīng)鏈管理等領(lǐng)域得到了初步應(yīng)用探索，為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了新的路徑選擇。然后，由于我國(guó)制造業(yè)自身發(fā)展正處于數(shù)字化、軟件化和網(wǎng)絡(luò)化起步階段，“三化”水平不高嚴(yán)重制約了人工智能技術(shù)在制造業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用。社會(huì)對(duì)人工智能在制造業(yè)應(yīng)用的狂熱憧憬，與制造業(yè)自身人工智能應(yīng)用的能力不足，形成了強(qiáng)烈的反差。超越人工智能和制造業(yè)各自發(fā)展階段，過(guò)度虛夸人工智能對(duì)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)作用，正在制造產(chǎn)業(yè)發(fā)展新泡沫。準(zhǔn)確看待人工智能和制造業(yè)各自發(fā)展階段，理性、務(wù)實(shí)推進(jìn)人工智能和制造業(yè)融合發(fā)展，才能更好地助力制造強(qiáng)國(guó)建設(shè)。

人工智能和制造業(yè)融合存在的問(wèn)題

（一）對(duì)人工智能在制造業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用缺乏合理認(rèn)識(shí)

近年來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、區(qū)塊鏈等新一代信息技術(shù)的發(fā)展對(duì)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響，然而在推進(jìn)各類信息技術(shù)和制造業(yè)深度融合過(guò)程中，社會(huì)上也出現(xiàn)了一些不合理，甚至夸大其詞的宣傳，認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等信息技術(shù)是個(gè)筐，什么都往里面裝，把信息技術(shù)過(guò)度神化為能解決制造業(yè)百病的靈丹妙藥，片面地夸大信息技術(shù)對(duì)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的作用，而忽視了制造業(yè)自身技術(shù)工藝、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)方式改善對(duì)轉(zhuǎn)型升級(jí)的作用。部分認(rèn)識(shí)甚至違背了制造業(yè)是從機(jī)械化、自動(dòng)化、數(shù)字化、軟件化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化等過(guò)程發(fā)展演變的規(guī)律，認(rèn)為借助工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)或人工智能等技術(shù)，就可以讓目前制造業(yè)從機(jī)械化或自動(dòng)化階段直接跨入網(wǎng)絡(luò)化和智能化階段，殊不知，沒(méi)有工業(yè)軟件和工業(yè)傳感器的支撐，企業(yè)數(shù)字化和軟件化是不可能跨過(guò)的坎，企業(yè)網(wǎng)絡(luò)化和智能化更是無(wú)從談起。

（二）企業(yè)數(shù)字化水平低制約人工智能深度應(yīng)用

當(dāng)前我國(guó)制造企業(yè)普遍處在機(jī)械化向自動(dòng)化邁進(jìn)階段，大部分企業(yè)只在經(jīng)營(yíng)管理層面應(yīng)用了信息系統(tǒng)，初步實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化、軟件化和網(wǎng)絡(luò)化管理，生產(chǎn)制造層面只有少數(shù)企業(yè)實(shí)現(xiàn)了部分環(huán)節(jié)數(shù)字化管理，根據(jù)《數(shù)字中國(guó)建設(shè)發(fā)展報(bào)告（2017年）》顯示，制造企業(yè)關(guān)鍵工序數(shù)控化率僅為46.4%。數(shù)字化和軟件化管理是企業(yè)信息化發(fā)展第一階段，沒(méi)有企業(yè)的數(shù)字化和軟件化，傳統(tǒng)機(jī)械或自動(dòng)化生產(chǎn)機(jī)器就無(wú)法聯(lián)網(wǎng)，工業(yè)大數(shù)據(jù)也無(wú)從產(chǎn)生，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)更是無(wú)處接入，依托數(shù)據(jù)決策的人工智能更是無(wú)從談起。制造企業(yè)數(shù)字化、軟件化和網(wǎng)絡(luò)化水平普遍偏低，嚴(yán)重地限制了人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景和應(yīng)用深度。

（三）人工智能和制造業(yè)機(jī)理層面缺乏深度融合

人工智能領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)大體分為兩類，一類是計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)義識(shí)別等基礎(chǔ)性技術(shù)的攻關(guān)突破。另一類相關(guān)技術(shù)在醫(yī)療、交通、金融等特定領(lǐng)域的深度應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了智能化分析和控制。目前談到人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用，都普遍談?dòng)?jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用，殊不知這僅僅是人工智能在制造環(huán)節(jié)的最簡(jiǎn)單和最初級(jí)應(yīng)用。人工智能和制造業(yè)深度融合應(yīng)該是人工智能技術(shù)和制造機(jī)理層面深度融合，是在大數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)對(duì)制造流程的全方位自我感知、自我分析、自我決策、自我反饋，是實(shí)現(xiàn)比大數(shù)據(jù)分析更強(qiáng)、更靈活、更自主的自我思考決策功能，最終是要讓制造裝備系統(tǒng)能夠像人一樣靈活地從事生產(chǎn)制造工作，而不是簡(jiǎn)單地讓機(jī)器按照人設(shè)定的運(yùn)行規(guī)則做重復(fù)工作。

推進(jìn)人工智能和制造業(yè)深度融合的對(duì)策建議

（一）合理看待人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用階段和作用

理性看待人工智能對(duì)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的作用，才能更務(wù)實(shí)地推動(dòng)人工智能和制造業(yè)深度融合。一是要認(rèn)清企業(yè)數(shù)字化是推進(jìn)人工智能在制造企業(yè)深度應(yīng)用的重要前提，離開(kāi)了企業(yè)數(shù)字化發(fā)展，談制造業(yè)和人工智能深度融合，猶如空中樓閣。企業(yè)在沒(méi)有全面完成各環(huán)節(jié)、各領(lǐng)域數(shù)字化、軟件化和網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展轉(zhuǎn)型之前，人工智能在企業(yè)的應(yīng)用只能是淺層次和局部的。二是要認(rèn)清人工智能和制造業(yè)深度融合不是解決工業(yè)軟件等制造業(yè)數(shù)字化發(fā)展掐脖子技術(shù)的方法和路徑，只有解決了工業(yè)軟件、工業(yè)傳感器、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等制造業(yè)數(shù)字化發(fā)展過(guò)程中的掐脖子技術(shù)，人工智能和制造業(yè)才能更好地深度融合，離開(kāi)了工業(yè)軟件、工業(yè)傳感器、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)這些制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵技術(shù)，談人工智能和制造業(yè)的深度融合，缺乏發(fā)展根基。三是要認(rèn)清人工智能并不是能治制造業(yè)百病的靈丹妙藥，只是制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的技術(shù)支撐和工具，不能把人工智能作為解決當(dāng)前制造業(yè)發(fā)展眾多問(wèn)題的一個(gè)筐，什么都往里面裝。

（二）加快推進(jìn)制造業(yè)數(shù)字化、軟件化和網(wǎng)絡(luò)化轉(zhuǎn)型

數(shù)字化、軟件化和網(wǎng)絡(luò)化是人工智能在制造業(yè)深度應(yīng)用的前提，只有企業(yè)實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化、軟件化和網(wǎng)絡(luò)化，人工智能在制造業(yè)才能大展宏圖。一是大力發(fā)展工業(yè)傳感器，豐富傳感器種類，提高傳感器精準(zhǔn)度，加強(qiáng)傳感器在工業(yè)數(shù)控裝備中的深度應(yīng)用，增強(qiáng)工業(yè)裝備的數(shù)字化感知本領(lǐng)，提高工業(yè)裝備數(shù)據(jù)采集能力。二是大力發(fā)展研發(fā)設(shè)計(jì)類、生產(chǎn)制造控制類工業(yè)軟件，培育制造業(yè)各領(lǐng)域工業(yè)設(shè)計(jì)軟件，推動(dòng)軟件技術(shù)和工業(yè)裝備融合，提高裝備軟件化研發(fā)和控制能力。三是大力發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，依托工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，培育工業(yè)軟件產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈，促進(jìn)企業(yè)研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、經(jīng)營(yíng)管理、物流銷售等環(huán)節(jié)系統(tǒng)軟件互聯(lián)互通，促進(jìn)數(shù)據(jù)流動(dòng)和數(shù)據(jù)匯聚，為制造業(yè)人工智能發(fā)展奠定網(wǎng)絡(luò)連接和數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)。

（三）深化人工智能和制造業(yè)關(guān)鍵領(lǐng)域深度融合應(yīng)用

人工智能在制造業(yè)應(yīng)用還處于起步階段，重點(diǎn)加強(qiáng)人工智能在制造業(yè)研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、供應(yīng)管理等核心環(huán)節(jié)應(yīng)用，是釋放人工智能在制造業(yè)發(fā)展紅利的關(guān)鍵。一是加強(qiáng)人工智能技術(shù)在制造業(yè)研發(fā)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)的應(yīng)用，提高自動(dòng)識(shí)別、三維構(gòu)建、虛擬設(shè)計(jì)、仿真分析等能力，讓研發(fā)設(shè)計(jì)變得更加便捷、靈活和智能。二是加強(qiáng)人工智能技術(shù)在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)的應(yīng)用，強(qiáng)化對(duì)生產(chǎn)全流程的深度分析，提高對(duì)要素配置、生產(chǎn)排程、節(jié)能降耗等深度分析、最大優(yōu)化和自主決策能力。三是加強(qiáng)人工智能技術(shù)在供應(yīng)鏈管理環(huán)節(jié)的應(yīng)用，提高供應(yīng)鏈對(duì)彈性、動(dòng)態(tài)需求的響應(yīng)能力，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)協(xié)同。

人工智能是實(shí)現(xiàn)智能制造不可或缺的技術(shù)，人工智能應(yīng)用水平是衡量制造業(yè)智能化程度的決定性指標(biāo)。當(dāng)前，我國(guó)人工智能在制造業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用還處于起步和初級(jí)階段，正確看待人工智能在制造業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用基礎(chǔ)、現(xiàn)狀和階段尤為重要，不能簡(jiǎn)單地把機(jī)械手、機(jī)器人帶來(lái)的自動(dòng)化制造歸類智能制造。人工智能在制造業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景和潛力還遠(yuǎn)沒(méi)有挖掘出來(lái)，大力推進(jìn)制造業(yè)數(shù)字化、軟件化和網(wǎng)絡(luò)化轉(zhuǎn)型，扎實(shí)推進(jìn)人工智能和制造業(yè)融合發(fā)展，才能離建設(shè)制造強(qiáng)國(guó)目標(biāo)越走越近。