工業(yè)和信息化部裝備工業(yè)司原司長張相木：

沒有強(qiáng)大的制造實(shí)體，智能化只是空中閣樓

智能制造概念由來已久。近10年來，隨著新一代信息技術(shù)的發(fā)展及應(yīng)用，逐漸形成了新一代信息技術(shù)條件下的智能制造概念。近幾年，隨著新一代人工智能技術(shù)的群體突破及與先進(jìn)制造技術(shù)的滲透和融合，出現(xiàn)了基于新一代人工智能的智能制造概念。當(dāng)前，智能制造的定義有近20種。定義越多，越說明對智能制造的表述還沒有達(dá)成共識，沒有國際公認(rèn)的智能制造定義。因?yàn)?，智能制造的發(fā)展方興未艾，就像朝陽一樣，正冉冉升起。但是，智能制造的基本內(nèi)涵和本質(zhì)特征還是可以認(rèn)知的。

智能制造的核心要義是裝備的智能化、生產(chǎn)的自動化，以及信息流和物質(zhì)流合一，價值鏈同步。對于信息流和物質(zhì)流合一，首先要實(shí)現(xiàn)數(shù)字化，構(gòu)建一個虛擬的數(shù)字系統(tǒng)，然后再考慮虛實(shí)合一?，F(xiàn)在大量的工作還是在數(shù)字化過程當(dāng)中，價值鏈同步指的是創(chuàng)造價值的所有活動都能夠相互協(xié)調(diào)，步調(diào)一致，這樣就能使整個系統(tǒng)集成起來，這樣的制造系統(tǒng)具有自主性。

智能制造的特征首先是互聯(lián)，沒有互聯(lián)就沒有智能制造，但不光是要互聯(lián)，還要互通?！巴ā钡氖切畔⒒蛘哒f是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的自動和有序流動，是實(shí)現(xiàn)虛實(shí)合一的關(guān)鍵。有了數(shù)據(jù)的流動，工業(yè)生產(chǎn)和服務(wù)的要素才能夠集成起來，才能夠?qū)崿F(xiàn)價值鏈同步。這樣一種生產(chǎn)過程形成以后，我們的制造和原來的制造就完全不一樣了，生產(chǎn)方式就會發(fā)生變革。

智能制造根本的宗旨是生產(chǎn)效率更高、產(chǎn)品質(zhì)量更優(yōu)、生產(chǎn)成本更低、資源消耗更少、環(huán)境污染更小、市場響應(yīng)更快，最終目標(biāo)是要從根本上解決傳統(tǒng)制造的突出問題，實(shí)現(xiàn)高效、優(yōu)質(zhì)、低耗、清潔、靈活和定制化生產(chǎn)，轉(zhuǎn)型智能制造，不是為智能制造而智能制造，而是為了更好地制造。

智能制造的基石是精益生產(chǎn)。目前，國內(nèi)有相當(dāng)一部分企業(yè)在這方面還存在非常大的差距，但要轉(zhuǎn)型智能制造必須要推行精益生產(chǎn)，這是企業(yè)必須經(jīng)歷的一個變革過程，不懂精益生產(chǎn)，做智能制造等于在沙灘上建大廈。智能制造的本質(zhì)是制造而非智能，智能只是實(shí)現(xiàn)智能制造的手段，沒有強(qiáng)大的制造實(shí)體，數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化只是空中樓閣。因此，要始終保持對制造的敬畏之心。

同濟(jì)大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師陳明：智能制造人才培養(yǎng)有很大提升空間

圍繞智能制造人才的培養(yǎng)，重點(diǎn)要從兩個方面進(jìn)行考慮：

第一，智能制造的人才需求。全球制造業(yè)競爭的要素有很多，其中排在第一的就是人才，而我們國家在智能制造人才培養(yǎng)方面還有很大的上升空間。根據(jù)世界經(jīng)濟(jì)論壇的咨詢報(bào)告，可以看到同樣一個工作崗位，對崗位的能力要求可能也會發(fā)生變化。比如，處理復(fù)雜事物的能力要求提高了，按照系統(tǒng)解決方案來解決問題的能力要求提高了，這些都是我們從數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化走向智能化時代，對人才需求會出現(xiàn)的變化。通過分析未來人才的需求模型，我們可以發(fā)現(xiàn)，學(xué)科交叉現(xiàn)象比較突出，智能制造既需要專業(yè)性的人才，也需要跨學(xué)科的人才。而且，隨著智能制造的深入開展，新的跨學(xué)科人才需求可能也會越來越大。還有一個就是系統(tǒng)級人才，在推進(jìn)智能制造時，既需要看得見的硬件，也需要看不見的軟件。現(xiàn)在的軟件都需要系統(tǒng)集成，需要系統(tǒng)架構(gòu)師。所以，智能制造更需要有系統(tǒng)的架構(gòu)師和系統(tǒng)的工程師。

第二，智能制造人才怎么培養(yǎng)。一是要培養(yǎng)能力。以前高校培養(yǎng)的是學(xué)術(shù)性人才，但是現(xiàn)在我們是培養(yǎng)工程師。所以，首先要明確這個崗位需要什么樣的能力，然后再倒過來構(gòu)建我們的能力體系。二是要以什么樣的模式進(jìn)行培養(yǎng)。為什么高校培養(yǎng)出來的人才到生產(chǎn)實(shí)踐可能仍有一些需要改進(jìn)的問題？說明我們的培養(yǎng)方式不夠，所以我們提出一個學(xué)習(xí)工廠的模式。學(xué)習(xí)工廠和生產(chǎn)工廠最大的差別就是生產(chǎn)工廠是以生產(chǎn)和盈利為目的，而學(xué)習(xí)工廠是以學(xué)習(xí)為目的，它可以停頓下來，為你的學(xué)習(xí)服務(wù)。同時，學(xué)習(xí)工廠必須要有兩個功能：一是培養(yǎng)學(xué)生的基本能力，二是培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力。

忽米網(wǎng)高級副總裁兼CTO陳虎：人工智能應(yīng)用要因地制宜

目前，人工智能在工業(yè)里面的發(fā)展存在以下問題：數(shù)據(jù)量匱乏且維度不齊全、模型泛化、企業(yè)缺乏信任等。那么，人工智能該如何與工業(yè)融合，如何為工業(yè)賦能？

第一，認(rèn)知人工智能中的算法。人工智能算法大致分為AI算法和大數(shù)據(jù)算法。在將人工智能運(yùn)用到工業(yè)實(shí)踐的時候，應(yīng)分場景進(jìn)行，不要一概而論，要進(jìn)行詳細(xì)考證，什么場景用什么樣的人工智能算法。具體而言，就是要先確定解決什么問題，然后，在此基礎(chǔ)上建立模型、學(xué)習(xí)模型、檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，最后回歸模型。

第二，認(rèn)知工業(yè)企業(yè)的痛點(diǎn)。工業(yè)企業(yè)要追求“良率提升+成本降低+產(chǎn)能提升”，在傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)中，成本占比最重的是人工成本。然而，要降低人工成本，不是靠企業(yè)的軟件，而是靠裝備制造商，需要裝備制造商做自動化的改造。另外，企業(yè)的成本還來自良率的低下。良率就是合格率，良率低下會導(dǎo)致生產(chǎn)過程資源的浪費(fèi)，這個浪費(fèi)是最嚴(yán)重的。因此，工業(yè)企業(yè)改革的重點(diǎn)應(yīng)該放在如何提升良率上。

第三，認(rèn)知AI在場景的應(yīng)用實(shí)踐。事實(shí)上，很多企業(yè)引入人工智能時都容易忽略一個問題，那就是數(shù)據(jù)源是否準(zhǔn)確。方法再好但數(shù)據(jù)源不準(zhǔn)確，也分析不出什么東西。因此，數(shù)據(jù)源必須準(zhǔn)確。只有數(shù)據(jù)源準(zhǔn)確后，才能使整個企業(yè)鏈從市場需求到研發(fā)設(shè)計(jì)，從采購庫存到制造、檢驗(yàn)、交付、售后，人工智能都能對其“畫像”，并做市場分析。比如，在研發(fā)產(chǎn)品的時候，就能和產(chǎn)品售后服務(wù)緊密結(jié)合，通過追溯產(chǎn)品在客戶那里的使用情況，來知曉設(shè)計(jì)是否出現(xiàn)問題;在采購庫存方面，由于工廠里采購的原材料比較多，掌握準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)后，就明白應(yīng)該先買哪一種材料，什么時候買，才不會浪費(fèi)重復(fù)的物流;在制造環(huán)節(jié)，質(zhì)量的控制和設(shè)備的健康預(yù)測等，正確的數(shù)據(jù)源都能對產(chǎn)品進(jìn)行追溯，分析產(chǎn)品工藝是否存在問題。

基于以上，人工智能確實(shí)很厲害，不過也應(yīng)該實(shí)事求是地考慮企業(yè)自身的需要，到底能為企業(yè)解決什么問題，并結(jié)合企業(yè)實(shí)際，因地制宜地進(jìn)行選擇。

北京東方國信科技股份有限公司副總裁馮丙強(qiáng)：

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型

如今是互聯(lián)網(wǎng)的時代，更準(zhǔn)確地說是數(shù)字化經(jīng)濟(jì)時代，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)已成為我們國家實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的重要支撐。

在工業(yè)時代，資本和技術(shù)是我們整個資源的關(guān)注點(diǎn)。但在數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)是我們重要的生產(chǎn)要素，也是整個數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要基礎(chǔ)。因?yàn)?，生產(chǎn)的基礎(chǔ)要素發(fā)生了變化，企業(yè)的競爭也會發(fā)生很大變化。工業(yè)時代講究的是競爭，基礎(chǔ)就是博弈，最后是“零和”效應(yīng)?；ヂ?lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，使得整個產(chǎn)業(yè)鏈上下游之間、利益體之間的邊界越來越模糊，企業(yè)之間不再是一種博弈的關(guān)系。只有產(chǎn)業(yè)聚集、協(xié)同、共享，才能有更好的盈利。從競爭理論上來說，已經(jīng)從早期的競爭走向利他和共生，就是“雙贏”。

不管是智能制造，還是信息化和工業(yè)化的融合，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)始終是整個數(shù)字化轉(zhuǎn)型的路徑，它下連數(shù)據(jù)、上連應(yīng)用，真正實(shí)現(xiàn)了兩化融合。此外，還通過外部連接實(shí)現(xiàn)上下游之間的連接。智能制造的內(nèi)容從體系建設(shè)上主要分為四個階段：第一個階段，采集數(shù)據(jù)，自動化改造;第二個階段，建設(shè)數(shù)字化車間;第三個階段，建設(shè)智能工廠;第四個階段，實(shí)現(xiàn)智能制造和工業(yè)互聯(lián)。當(dāng)智能制造建設(shè)進(jìn)行到某一階段時，比如從自動化設(shè)備改造到數(shù)字化車間或智能工廠時，實(shí)際上對內(nèi)是智能，對外是互聯(lián)。而工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的三個連接，是實(shí)現(xiàn)智能工廠的重要手段?，F(xiàn)在許多企業(yè)在做信息化的過程中，實(shí)現(xiàn)了分層分?jǐn)?shù)據(jù)，但在作決策時需要綜合數(shù)據(jù)，要實(shí)現(xiàn)跨層級的數(shù)據(jù)匯聚。所以，在這個基礎(chǔ)上，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺不僅實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的匯聚，還通過數(shù)據(jù)整體的匯聚產(chǎn)生了新的應(yīng)用、新的模式、新的分析，而不僅僅是停留在數(shù)據(jù)層面上。這意味著我們通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)一體化平臺，實(shí)現(xiàn)了多系統(tǒng)的一體化。

[本組觀點(diǎn)摘編自“2020中國‘智能制造萬里行（重慶）產(chǎn)業(yè)發(fā)展峰會”嘉賓演講]