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　　從制造到智造，工業(yè)+AI的本質(zhì)的是“人機協(xié)同”

　　國際金屬加工網(wǎng)

　　先進制造 ◇ 系列技術講座

　　1月11日13:30-17:00 2023 Ansys中國機器人行業(yè)典型研討會

　　“人工智能+制造”的本質(zhì)是“人機協(xié)同”

　　人工智能可以簡單地理解為“像人類一樣聰明的人造機器”。將這個聰明的“人造機器”應用到制造業(yè)，主要的作用就是使機器能夠“達到甚至超過人類技工水平”，實現(xiàn)制造企業(yè)生產(chǎn)運營效率的提升。

“人工智能+制造”的“智能化”過程，與過去制造業(yè)追求“自動化”的過程有本質(zhì)上的區(qū)別?！白詣踊弊非蟮氖菣C器自動生產(chǎn)，本質(zhì)是機器替代人，強調(diào)大規(guī)模的機器生產(chǎn)；而“智能化”追求的是機器的柔性生產(chǎn)，本質(zhì)是“人機協(xié)同”，強調(diào)機器能夠自主配合人的工作，自主適應環(huán)境變化。

　　“人工智能+制造”追求的不是簡單粗暴的機器換人，而是將工業(yè)革命以來極度細化的工人流水線工作，拉回到“以人為本”的組織模式，讓機器和人分別從事自己更擅長的事，機器承擔更多重復、枯燥和危險的工作，人類承擔更多創(chuàng)造性的工作。

制造業(yè)是一個高度復雜的產(chǎn)業(yè)，一件產(chǎn)品少則有數(shù)十種原料投入，多則由數(shù)百萬零部件構成；生產(chǎn)同一個產(chǎn)品，不同企業(yè)具有不同的生產(chǎn)工藝、生產(chǎn)設備和零部件投入。由于生產(chǎn)工藝不同、設備接口不同、數(shù)據(jù)格式不同，不但會造成供應鏈上下游的數(shù)字化連接困難重重，而且每個企業(yè)的數(shù)字化改造都要另起爐灶，費時費力。通過建立一個遵循共同標準、通用性更強、即插即用的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，可以解決“人工智能+制造”過程中的上述問題。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺為制造業(yè)提供通用的算力（工業(yè)云計算和邊緣計算）、算據(jù)（工業(yè)大數(shù)據(jù)）和算法能力（工業(yè)人工智能），從而推動整個產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。

目前“人工智能+制造”的典型方向主要有三類：一是智能生產(chǎn)，實現(xiàn)生產(chǎn)設備、價值鏈、供應鏈的數(shù)字化連接和高度協(xié)同，使生產(chǎn)系統(tǒng)具備敏捷感知、實時分析、自主決策、精準執(zhí)行、學習提升等能力，全面提升生產(chǎn)效率。二是智能產(chǎn)品，通過云端連接或?qū)⒂柧毢玫娜斯ぶ悄芟到y(tǒng)封裝到硬件中等方式，賦予產(chǎn)品智能化響應外界變化和用戶需求的能力。三是智能服務，實時監(jiān)測產(chǎn)品狀態(tài)和響應用戶需求，提供以租代售、按時計費、遠程診斷、故障預測、遠程維修、一體化解決方案等增值服務，實現(xiàn)制造企業(yè)從提供產(chǎn)品向提供“產(chǎn)品+服務”的轉(zhuǎn)變。

　　總之，通過“人工智能+制造”實現(xiàn)高水平的人機協(xié)同，能夠推動制造業(yè)的質(zhì)量變革、效率變革、動力變革，為人類創(chuàng)造更美好的生活。

　　從制造到“智”造

人工智能發(fā)展會改變制造業(yè)國際分工格局，重塑全球制造業(yè)價值鏈，形成一套新的國際分工體系，對傳統(tǒng)的制造業(yè)國際分工產(chǎn)生重大影響。一方面，人工智能在傳統(tǒng)價值鏈上增加新的環(huán)節(jié)，這一環(huán)節(jié)成為價值鏈上新的制高點，發(fā)達國家正在努力搶占這一制高點以強化其制造業(yè)對全球分工的主導。另一方面，人工智能也改變了傳統(tǒng)價值鏈形態(tài)，發(fā)展中國家的勞動力成本優(yōu)勢將繼續(xù)減弱。與其他發(fā)展中國家一樣，我國制造業(yè)在與發(fā)達國家的競爭中，仍然具有勞動力成本優(yōu)勢，但人工智能的更多應用會削弱這一優(yōu)勢；同時，我國勞動力成本不斷上漲，用工成本高企已經(jīng)成為沿海發(fā)達地區(qū)制造業(yè)發(fā)展的瓶頸，而人工智能的應用則可以緩解這一壓力。

　　人工智能在互聯(lián)網(wǎng)領域更成熟

　　由于特殊的國情、產(chǎn)業(yè)結(jié)構和發(fā)展階段，我國人工智能發(fā)展面臨諸多挑戰(zhàn)，突出表現(xiàn)為人工智能發(fā)展與我國優(yōu)勢制造業(yè)融合不足、人工智能社會學研究相對滯后等方面。無論在發(fā)達國家還是在我國國內(nèi)，一個很有意思的現(xiàn)象是，對人工智能投入巨大且掌握領先技術的大多數(shù)是互聯(lián)網(wǎng)公司。

谷歌是國外人工智能技術研發(fā)和市場推廣的代表，而更早入局的IBM當前并沒有占領全球領軍的位置。中國情況也是如此，以百度、騰訊、阿里巴巴為代表的互聯(lián)網(wǎng)公司對人工智能的發(fā)展最為熱衷，雖然聯(lián)想、海爾、長虹等企業(yè)也在人工智能上投入巨大，但似乎并沒有掌握國內(nèi)人工智能發(fā)展的主導權。人工智能作為未來的一種通用技術，本身應用的領域可能是有限的。就如同互聯(lián)網(wǎng)自身或許不會產(chǎn)生太大價值，但與企業(yè)經(jīng)營、產(chǎn)品銷售、娛樂游戲相結(jié)合卻能夠產(chǎn)生巨大社會和經(jīng)濟效益并最終改變我們的生產(chǎn)生活。人工智能最終也需要嫁接于特定的產(chǎn)品和業(yè)態(tài)上，否則只會是一些科學游戲。

從發(fā)達國家及其跨國公司已經(jīng)浮出水面的人工智能戰(zhàn)略可以看出，很多國家都會在人工智能的具體應用上有所側(cè)重，例如日本就非常強調(diào)人工智能與本國優(yōu)勢的機器人產(chǎn)業(yè)的融合。中國是制造業(yè)大國，雖然制造業(yè)的比重不斷下降，但客觀上講，制造業(yè)仍然是我國最有國際競爭力的產(chǎn)業(yè)部門。而發(fā)達國家的優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)部門是服務業(yè)，人工智能的研發(fā)和應用聚焦于互聯(lián)網(wǎng)能夠?qū)崿F(xiàn)強強聯(lián)合。我國如果也將人工智能的投資集中于以互聯(lián)網(wǎng)為代表的服務業(yè)上，一方面會引起和發(fā)達國家跨國公司的正面競爭，同時可能還會失去在優(yōu)勢制造業(yè)領域的領先地位。

　　為制造業(yè)插上智能“翅膀”

　　我國要在人工智能時代鞏固和提升制造業(yè)在全球的競爭優(yōu)勢，就應根據(jù)當前我國制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的發(fā)展需要，針對人工智能與制造業(yè)深度融合的難點，從以下多個方面加快補齊短板。

編制制造業(yè)人工智能技術路線圖。由行業(yè)主管部門主導，其他政府部門、產(chǎn)業(yè)界和學術界專家共同編制制造業(yè)人工智能技術路線圖，幫助制造業(yè)企業(yè)及時、準確地把握人工智能技術、產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢。并根據(jù)技術和產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況、趨勢進行調(diào)整，從而更好地指導下一階段的技術創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)化應用。

　　組建以基礎研究為重點的人工智能國家實驗室。以官辦研究機構為基礎，聯(lián)合領先互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和制造企業(yè)組建人工智能國家實驗室，聚焦于任務導向型、戰(zhàn)略性前沿基礎技術的研究，依靠跨學科、大協(xié)作和充沛的資金支持開展人工智能領域的協(xié)同創(chuàng)新和戰(zhàn)略性研究，加強在大數(shù)據(jù)智能、人機混合智能、群體智能、自主協(xié)同等方面的基礎理論研究，并前瞻性布局高級機器學習、類腦智能計算、量子智能計算等跨領域基礎理論研究。加強國家實驗室與制造業(yè)企業(yè)的聯(lián)系，建立理論研究與市場應用的對接渠道。

構建制造環(huán)節(jié)的工業(yè)大數(shù)據(jù)庫。電子商務是人工智能技術最初的應用領域之一，其中一個原因是消費環(huán)節(jié)已經(jīng)形成大數(shù)據(jù)，使得機器學習有跡可循。相比較，工業(yè)領域主要以企業(yè)私有數(shù)據(jù)庫為主，且數(shù)據(jù)規(guī)模有限、數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，嚴重制約人工智能在工業(yè)領域的“自主學習”。要實現(xiàn)人工智能與制造業(yè)深度融合，就必須在制造業(yè)領域加強數(shù)據(jù)獲取和整合，以企業(yè)私有數(shù)據(jù)庫為基礎，打造全球領先和規(guī)模最大的制造業(yè)大數(shù)據(jù)庫，并逐步形成自主標準體系，提高人工智能的安全性和穩(wěn)定性。

促進人工智能在制造業(yè)領域的應用研究和模式推廣。鼓勵支持企業(yè)層面建立人工智能與智能制造創(chuàng)新中心。創(chuàng)新中心聚焦于人工智能在制造業(yè)應用中共性技術的研發(fā)與推廣。人工智能與智能制造創(chuàng)新中心可采取“公私合作”，運營經(jīng)費來自財政、政府的競爭性采購和市場。在治理機制方面，由技術專家、政府官員、企業(yè)家代表和學者共同組成專業(yè)委員會作為最高決策機構，創(chuàng)新中心最高管理者采取公開招聘的方式，通過專業(yè)委員會和管理社會化減少政府的行政干預，保證創(chuàng)新中心的高效運營和專業(yè)管理。

　　復合型人才供需不平衡

在一場革命性的產(chǎn)業(yè)進化中，人才準備度是決定產(chǎn)業(yè)地位高低和影響力大小的關鍵變量。人工智能的發(fā)展也帶動了許多產(chǎn)業(yè)，未來的就業(yè)結(jié)構也可能因此改變。我們現(xiàn)在已經(jīng)可以看到許多人工智能應用落地，越來越多的領域與人工智能培訓結(jié)合，我們身邊都有許多人工智能的應用，人工智能發(fā)展火熱但是不得不面對的一個問題就是，人工智能人才的缺失。一個組織在產(chǎn)業(yè)人工智能化的發(fā)展中，如果不能使用自己的算法人才和應用人才團隊去重構自己的業(yè)務，那將只能依賴于第三方的“外腦”，最終在整個產(chǎn)業(yè)進化過程中被架空、被邊緣化。

為了獲得領先的技術能力，國內(nèi)各家企業(yè)和機構紛紛花巨資吸引世界頂尖的人才入駐，這使得人工智能行業(yè)成為國內(nèi)離職率最高和薪酬提高最快的行業(yè)之一。根據(jù)相關調(diào)研報告，2016年，我國人工智能業(yè)內(nèi)平均員工離職率高達44%，離職的員工一些是被其他公司以更高薪酬挖走，也有相當比重是離職創(chuàng)業(yè)，成立新的公司，然后吸引新的投資，再在人才市場創(chuàng)造新的崗位。我國語音識別企業(yè)科大訊飛僅僅半年就從外部引進人才3500名，其中各行業(yè)關鍵人才接近100名，并引入了600多名優(yōu)秀的大學生，這600多名大學生是在接受了5萬多份簡歷（均來自“985”“211”高校）選拔出來的，由此可見人力資源市場對人工智能人才的青睞。

　　復合型人才嚴重缺乏是國際上人工智能與制造業(yè)深度融合發(fā)展存在的普遍問題。一直以來，人工智能高端人才通常集中于軟件和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，而制造業(yè)部門負責信息化的人員對人工智能概念的理解、對技術的掌握總體上看還很不準確、不全面，難以支撐制造業(yè)企業(yè)智能化改造升級。從人才供給看，現(xiàn)階段既了解制造業(yè)技術和發(fā)展規(guī)律，又掌握人工智能關鍵技術，還能夠進行應用開發(fā)的復合型人才嚴重缺乏。雖然國內(nèi)外一些高校已經(jīng)開始設立人工智能專業(yè)或課程，但是針對制造業(yè)的人工智能教學內(nèi)容還很少。

雖然在歷史上從未造成由于技術進步導致的長期失業(yè)，但引起就業(yè)結(jié)構性變化是必然的。人工智能與制造業(yè)深度融合會對簡單程序化、無須太多創(chuàng)造性思維的腦力勞動崗位形成沖擊，同時在體力勞動崗位上加速機器對人的替代。而現(xiàn)有的大學專業(yè)設置和職業(yè)培訓課程并不能適應新發(fā)展、新需求，未來人工智能與制造業(yè)大規(guī)模深度融合，制造業(yè)結(jié)構性失業(yè)風險較高。對此，應在短期內(nèi)對人工智能與制造業(yè)深度融合直接形成沖擊的相關學科進行調(diào)整，減少招生數(shù)量規(guī)模，同時擴大技能型和知識型職業(yè)教育的比重。在大學教育中增設智能制造相關的課程和專業(yè)，合理設置學科、完善教材編制，盡快形成教學體系。各級教育支出向智能制造相關專業(yè)傾斜，同時改革技術教育體系，滿足人工智能時代對技術人才的需求。

　　近日，由中國社會科學院工業(yè)經(jīng)濟研究所、騰訊研究院共同研究編制的《“人工智能+制造”產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究報告》在北京發(fā)布。

　　報告從概念、現(xiàn)狀、影響和對策等方面，對人工智能與制造業(yè)融合發(fā)展進行了系統(tǒng)性研究。其中重點分析了互聯(lián)網(wǎng)的資源與能力，為更好發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)的作用指出了方向。報告認為，對于復雜的制造業(yè)來說，互聯(lián)網(wǎng)的定位更應該在“助力者”而非“顛覆者”，幫助制造企業(yè)加快轉(zhuǎn)型升級的步伐。具體而言，本報告主要探討了以下幾個問題：

　　“人工智能+制造”，本質(zhì)是追求人機協(xié)同

人工智能作為一類信息技術，誕生于上世紀50年代，幾乎與計算機同步。60多年來人工智能涉及的技術和派系眾多，學界并沒有一個明確的定義。對于大多數(shù)公眾而言，從其發(fā)展目的的角度，可以簡單將其理解為“與人類一樣聰明的人造機器”。

　　將這個聰明的“機器”放入制造業(yè)中，主要的作用就是使機器能夠“達到甚至超過人類技工水平”，以實現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)運營效率的提升。這個放入“人工智能”的“智能化”過程，與過去制造業(yè)追求“自動化”的過程實際上有本質(zhì)的差異?！白詣踊弊非蟮氖菣C器自動生產(chǎn)，本質(zhì)是“機器替人”，強調(diào)大規(guī)模的機器生產(chǎn)；而“智能化”追求的是機器的柔性生產(chǎn)，本質(zhì)是“人機協(xié)同”，強調(diào)機器能夠自主配合要素變化和人的工作。

因此，“人工智能+制造”未來所追求的，不應是簡單粗暴的“機器替人”，而應是將工業(yè)革命以來極度細化、甚至異化的工人流水線工作，重新拉回“以人為本”的組織模式，即讓機器承擔更多簡單重復甚至危險的工作，而人承擔更多管理和創(chuàng)造工作。

　　“人工智能+制造”，必然走向平臺模式

　　制造業(yè)是一個龐大的產(chǎn)業(yè)，復雜而割裂是它的歷史特征。同一個廠房里，可能有好幾種來自不同廠家的生產(chǎn)設備，這些設備往往采用各自的技術和數(shù)據(jù)標準，彼此之間并不能直接連通和交互。不同的工廠、乃至不同的制造業(yè)企業(yè)，差異就更大了。這樣的差異使得傳統(tǒng)制造業(yè)信息化難度大、效率提升有限。

互聯(lián)網(wǎng)的普及和發(fā)展催生了“平臺模式”，平臺內(nèi)信息傳播的速度大大增加、交易成本大大降低，有效促進了經(jīng)濟效率的提升。近幾年，互聯(lián)網(wǎng)的這個模式逐漸擴展到了各行各業(yè)。對于制造業(yè)而言，這個模式就是“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺”。

　　未來“人工智能+制造”的實現(xiàn)的重要基礎就是這個平臺，由這個平臺為產(chǎn)業(yè)提供通用的算力（工業(yè)云計算和邊緣計算）、算據(jù)（工業(yè)大數(shù)據(jù)）和算法（工業(yè)人工智能）能力，從而推動整個產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。根據(jù)調(diào)研公司MarketsandMarkets的數(shù)據(jù)顯示，這三部分代表的全球工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺市場規(guī)模占整體“人工智能+制造”的比例，將從2016年的24%增長為2025年的36%，達到2.6千億美元。

　　互聯(lián)網(wǎng)助力“人工智能+制造”的三類典型場景

互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)過數(shù)十年發(fā)展，已成為信息革命的中堅力量，也是當前人工智能技術發(fā)展的領航者。其連接、數(shù)據(jù)、云、算法和安全等五方面的經(jīng)驗與積累，能夠有效支持其推動人工智能與各產(chǎn)業(yè)結(jié)合落地。對“人工智能+制造”而言，目前互聯(lián)網(wǎng)助力的典型場景主要有三類：

　　1）產(chǎn)品注智，從軟件到硬件的智能升級?；ヂ?lián)網(wǎng)可以將其人工智能算法，以能力封裝和開放方式嵌入到產(chǎn)品中，從而幫助制造業(yè)生產(chǎn)新一代的智能產(chǎn)品。如谷歌開發(fā)出專用于大規(guī)模機器學習的智能芯片TPU、騰訊AI開放平臺對外提供計算機視覺等AI能力、亞馬遜推出內(nèi)嵌人工智能語音助手的智能音箱echo等；

2）服務注智，提高營銷和售后的精準水平?；ヂ?lián)網(wǎng)可將利用其人工智能算法，為制造企業(yè)提供更精準的增值服務。一是售前營銷，以人工智能進行用戶側(cè)需求數(shù)據(jù)的多維分析，實現(xiàn)更實時、精準的廣告信息傳遞，如谷歌為制造業(yè)專門開發(fā)了精準廣告平臺；二是售后維護，以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能算法，實現(xiàn)對制造業(yè)產(chǎn)品的實時監(jiān)測、管理和風險預警。如三一重工結(jié)合騰訊云，把分布全球的30萬臺設備接入平臺，實時采集近1萬個運行參數(shù)，利用大數(shù)據(jù)和智能算法，遠程管理龐大設備群的運行狀況，有效實現(xiàn)故障風險預警，大大提升了排障效率并降低維護成本。

3）生產(chǎn)注智，增強機器自主生產(chǎn)能力。互聯(lián)網(wǎng)可幫助制造企業(yè)，將人工智能技術嵌入生產(chǎn)流程環(huán)節(jié)中，使得機器能夠在更多復雜情況下實現(xiàn)自主生產(chǎn)，從而全面提升生產(chǎn)效率。目前主要應用在：一是工藝優(yōu)化，即通過機器學習建立產(chǎn)品的健康模型，識別各制造環(huán)節(jié)參數(shù)對最終產(chǎn)品質(zhì)量的影響，最終找到最佳生產(chǎn)工藝參數(shù)，如騰訊云幫助億緯鋰能提升1.5%良品率、阿里云幫助保利協(xié)鑫提升1%良品率等；二是智能質(zhì)檢，即借助機器視覺識別，快速掃描產(chǎn)品質(zhì)量，提高質(zhì)檢效率。如騰訊云幫助福耀玻璃實現(xiàn)質(zhì)檢工序替代80%人力、并且不良品檢出率達到90%以上。

　　總之對于復雜的制造業(yè)而言，互聯(lián)網(wǎng)需要更多從合、助力者、服務者的角度看待。正如騰訊董事會主席兼首席執(zhí)行官馬化騰在2018年騰訊“云+未來”峰會上所言，騰訊“不會進入各行各業(yè)取而代之，而是做好連接、工具和生態(tài)三個角色”。在此基礎上，人工智能等新一代信息技術才能更有效的發(fā)揮作用。

　　（工程控制網(wǎng)）

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