人工智能具有顯著的溢出效應，能夠嵌入到更多的軟件和終端設備中，推動戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)總體突破，正在成為推進供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的新動能、振興實體經(jīng)濟的新機遇、建設制造強國和網(wǎng)絡強國的新引擎。習近平總書記在黨的十九大報告中指出，要“加快建設制造強國，加快發(fā)展先進制造業(yè)，推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟深度融合”。在此背景下，我們需抓住此次產(chǎn)業(yè)變革機遇，促進工業(yè)智能發(fā)展，提升制造業(yè)智能化水平，推動人工智能和實體經(jīng)濟深度融合。

　　一、人工智能正步入應用拉動的快速增長階段

　　（一）人工智能快速發(fā)展

　　隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)的興起，人機物互聯(lián)互通成為發(fā)展趨勢，數(shù)據(jù)量以及數(shù)據(jù)處理能力呈現(xiàn)爆炸性增長，人工智能不斷取得突破性進展。一是得益于社交媒體、移動設備和傳感器的大量普及，全球數(shù)據(jù)總量爆發(fā)性增長，這為以數(shù)據(jù)運算為核心的機器學習方法獲得了巨大的發(fā)展空間。二是數(shù)據(jù)處理技術加速演進、運算能力快速提升。以GPU為代表的新一代計算芯片能夠滿足高強度、高頻次、低功耗的處理需求，提升了機器學習算法的迭代速度，極大促進人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。三是開源推動人工智能普及化，谷歌、Facebook、IBM、Amazon、百度等巨頭扎堆開源旗下深度學習平臺，發(fā)揮生態(tài)力量實現(xiàn)人工智能數(shù)據(jù)、應用和場景的閉環(huán)。

　　（二）工業(yè)智能解決方案正在形成

　　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)帶來工業(yè)數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長，傳統(tǒng)數(shù)學統(tǒng)計與擬合方法難以滿足海量數(shù)據(jù)的深度挖掘，人工智能技術正成為工業(yè)軟件、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺解決各領域診斷、預測與優(yōu)化問題的得力工具。

　　在設備層面，基于機器學習，通過工業(yè)物品特征值的識別，實現(xiàn)自動化的生產(chǎn)動作，如智能分揀機器人、智能檢測機器人。在產(chǎn)線層面，基于機器學習，通過工業(yè)系統(tǒng)特征值的識別，提供工業(yè)流程和生產(chǎn)參數(shù)優(yōu)化建議，如流程工業(yè)的生產(chǎn)工藝參數(shù)優(yōu)化，離散工業(yè)的機床斷刀保護等。在企業(yè)層面，基于知識圖譜，通過對工業(yè)問題的有效推理和仿真，實現(xiàn)智能業(yè)務決策和風險管理，如華為供應鏈風險管理系統(tǒng)、零部件選型系統(tǒng)。在行業(yè)層面，基于知識圖譜，通過對工業(yè)知識的有效索引和搜索，實現(xiàn)工業(yè)知識的沉淀和復用。

　　工業(yè)智能的部署目前體現(xiàn)幾個特點，一是云端部署，提供面向復雜場景的智能化應用，包括基于圖像識別的生產(chǎn)質(zhì)量檢測、設備預測性維護及健康管理、基于智能數(shù)據(jù)模型分析的工藝參數(shù)優(yōu)化等。二是邊緣部署，面向有限資源條件的輕量級算法，提升設備的處理和分析能力，實現(xiàn)人機協(xié)作、智能分撿、自主導航等。三是與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺結(jié)合，包括在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺中直接嵌入人工智能引擎和框架，以及在平臺中封裝機器學習算法，實現(xiàn)基于數(shù)據(jù)的分析建模優(yōu)化。

　　（三）人工智能在制造業(yè)應用價值初現(xiàn)端倪

　　人工智能在制造業(yè)的應用探索正形成三類典型應用模式。一是提高制造效率。例如日本NEC公司推出的機器視覺檢測系統(tǒng)可以逐一檢測生產(chǎn)線上的產(chǎn)品，在降低人工成本的同時提升出廠產(chǎn)品的合格率。華為、海爾合作的生產(chǎn)質(zhì)量測試床，通過機器學習方法解決空調(diào)噪聲檢測問題，使人力下降55%、成本下降 27%。二是優(yōu)化生產(chǎn)工藝。特別是流程行業(yè)中通過數(shù)據(jù)的機器學習，實現(xiàn)原料配比優(yōu)化(石化行業(yè)原油配比、鋼鐵礦石的配比、電力配煤摻燒等)、工藝參數(shù)優(yōu)化、裝備裝置健康管理等。如阿里“工業(yè)大腦”在中策橡膠中實現(xiàn)工藝參數(shù)優(yōu)化，使穩(wěn)定性提升10%，煉膠時間縮短10%，煉膠溫度降低6%。三是優(yōu)化供應鏈管理效率。例如美國多聯(lián)式運輸公司C.H. Robinson基于知識圖譜技術，結(jié)合天氣、交通以及社會經(jīng)濟挑戰(zhàn)等實時參數(shù)，基于模型優(yōu)化運輸路線提高企業(yè)利潤，實現(xiàn)智能業(yè)務決策和風險管理。四是提高售后運維價值。例如微軟Azure IoT平臺為Rolls-Royce發(fā)動機提供基于機器學習的海量數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建，能夠在部件即將發(fā)生故障時準確預報異常，并提前介入主動幫助Rolls-Royce規(guī)劃解決方案。中國信息通信研究院2017年組織了工業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新競賽，全國有1460個團隊利用機器學習方法解決風電設備故障預測和健康管理問題，取得了良好效果。

　　二、把握好人工智能與制造業(yè)融合發(fā)展的趨勢和挑戰(zhàn)

　　2017年政府加大對人工智能與制造業(yè)融合的政策引導。一方面，7月印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，在培育智能經(jīng)濟的工作中明確提出推動人工智能與制造業(yè)融合，12月印發(fā)《促進新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃(2018-2020年)》，把“智能制造深化發(fā)展”作為四大目標之一。同時上海、北京、浙江、安徽、貴州、江西等省市結(jié)合自身產(chǎn)業(yè)發(fā)展實際和比較優(yōu)勢，發(fā)布專門針對人工智能的相關實施意見，鼓勵和支持人工智能與制造業(yè)融合發(fā)展的政策體系不斷完善。另一方面，加強產(chǎn)業(yè)指導，由相關部委指導成立中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟、建立人工智能領域重點實驗室，牽引和指導相關技術標準、技術研發(fā)、實驗驗證、應用推廣等工作全面展開。

　　盡管當前人工智能與制造業(yè)的融合發(fā)展已經(jīng)顯露出一些成效，但該領域仍然較為前沿，我國在技術架構(gòu)、實施路徑、行業(yè)標準及產(chǎn)業(yè)生態(tài)等方面均存在一定的發(fā)展瓶頸。技術方面看，一是現(xiàn)有人工智能的計算架構(gòu)還無法滿足工業(yè)實時性所帶來的計算要求。二是現(xiàn)有人工智能算法和框架對算法輸出可靠性的考慮不夠，不能滿足制造業(yè)高可靠性的要求。三是目前以神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習主流算法還不能提供工業(yè)智能所需要的明確語義解釋。產(chǎn)業(yè)方面看，一是工業(yè)人工智能主要是由數(shù)據(jù)、知識密集型的部分領先制造企業(yè)與具備人工智能技術優(yōu)勢的ICT企業(yè)強強聯(lián)合推進的，尚不具備在制造業(yè)大范圍推廣的條件。二是行業(yè)應用基礎較弱。我國制造業(yè)自動化數(shù)字化網(wǎng)絡化水平參差不齊，產(chǎn)業(yè)界還缺乏成熟可推廣的標桿應用。三是產(chǎn)業(yè)發(fā)展保障體系有待健全。如工業(yè)智能的標準化、工業(yè)智能的安全保障體系、工業(yè)智能應用中面臨的倫理和規(guī)律挑戰(zhàn)等。

　　三、以融合創(chuàng)新為主線，協(xié)同推進人工智能與制造業(yè)發(fā)展

　　立足當前工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展變革的關鍵時點與歷史性機遇，有效聚合各領域企業(yè)、高校與科研機構(gòu)并形成合力，以融合創(chuàng)新為主線，共同推進關鍵技術和產(chǎn)品的創(chuàng)新、部署與應用，推動深化開源開放的創(chuàng)新模式，以應用引領產(chǎn)業(yè)鏈整體性突破，實現(xiàn)向價值鏈高端水平躍升。

　　把握好人工智能與制造業(yè)融合發(fā)展的關鍵路徑，做好頂層設計。依托國家新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃制定與制造業(yè)融合發(fā)展的行動指南，確定產(chǎn)業(yè)突破方向。面向工業(yè)設備自動控制、工業(yè)產(chǎn)線柔性自組織、設備預測性維護等人工智能應用場景，結(jié)合模式識別、智能語音處理、自然語言理解、人機交互技術，開發(fā)專用芯片，提升工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)設備側(cè)、邊緣側(cè)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的智能化水平。推動人工智能在制造業(yè)領域?qū)Ｓ盟惴ǖ拈_發(fā)，發(fā)展新型工業(yè)軟件，推動物理、化學、機械、控制多學科知識與大數(shù)據(jù)、機器學習、人工智能等智能化分析技術的有機融合，鼓勵軟件企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)面向工藝優(yōu)化、車間調(diào)度、物流管理等典型應用場景開發(fā)專用算法，提高工業(yè)軟件智能化水平。

　　培育產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境，逐步形成多向貫通、利益共享的產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系。綜合運用規(guī)劃、政策等手段，引導企業(yè)組建產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，并以其為主體，制定統(tǒng)一的技術標準、協(xié)商共識性的演進路線，實現(xiàn)各環(huán)節(jié)企業(yè)間的協(xié)同共進，加速技術研發(fā)，并配套以相應的成果轉(zhuǎn)化機制，引導人工智能技術在ICT、互聯(lián)網(wǎng)等領域的應用成果向制造業(yè)輸出。建立中國的開源化發(fā)展體系，培育、組織和支持在工業(yè)大數(shù)據(jù)等重點領域的開源社區(qū)建設，鼓勵和支持開源化軟件、產(chǎn)品和服務的研發(fā)及推廣應用。同時開展分類型、分等級推進人工智能階梯形人才隊伍的培育工作，加強企業(yè)員工的再培訓，做好工業(yè)智能化變革下新舊動能的承接工作。

　　完善資本市場支撐環(huán)境，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與金融資本之間的良性互動。引導整合社會各類資金，通過創(chuàng)投模式培育發(fā)展人工智能與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)融合創(chuàng)新催生的大量新技術、新業(yè)態(tài)、新模式，既要壯“大”，培育在工業(yè)智能產(chǎn)業(yè)中具有國際影響力的領袖企業(yè)，又要扶“小”，扶持初創(chuàng)、中小企業(yè)發(fā)展和應用工業(yè)智能。進一步建設相對寬松的融資環(huán)境，鼓勵商業(yè)銀行、股票發(fā)行機構(gòu)等加大對有能力提供行業(yè)解決方案的人工智能企業(yè)的支持力度，適當降低準入門檻。

　　統(tǒng)籌協(xié)調(diào)構(gòu)建保障體系，為工業(yè)智能提供一個安全可靠的發(fā)展環(huán)境。加強制度建設，面向人工智能技術在未來可能大范圍覆蓋的工業(yè)應用場景，由立法部門及行業(yè)協(xié)會共同研究制定應用規(guī)范、開發(fā)守則等涉及到應用安全、倫理道德的行業(yè)標準，盡可能規(guī)避未來可能出現(xiàn)的相關風險。加強能力建設，建立工業(yè)智能公共評測服務平臺，開展工業(yè)智能產(chǎn)品和解決方案檢驗測試、風險評估、認定驗證，制定并完善相關裝備、軟件和平臺在工業(yè)生產(chǎn)應用場景中的安全操作規(guī)范守則。

       來源：信通院網(wǎng)站