浅谈信息技术与人工智能对制造业的发展趋势

浅谈信息技术与人工智能对制造业的发展趋势

随着科技的发展，新一代信息技术与制造业深度融合，引发了影响深远的产业变革，国务院特殊津贴专家、研究员高工、工信部智能制造专家咨询委员会委员蒋明炜在应本刊记者特邀采访时表示，两化融合、智能制造是实现企业战略目标，提升企业创新能力、优化资源配置、变革生产方式、提高能源资源利用效率、推进工业企业创新发展、智能发展和绿色发展，形成可持续发展的企业竞争能力的战略选择。

制造业的制高点就是智能制造

制造业走向智能工厂这是中国经济转型升级的必然，是社会经济发展的必然，是科学技术发展的必然，是企业获取可持续发展竞争优势的必然。

曾经，中国工业自主创新能力不强，在全球产业链分工中处于价值链的低端，经济长期依赖投资、出口拉动。这样，随着土地、劳动力、原材料、燃料动力等要素成本的全面、快速上升，中国传统产业的比较优势将逐步削弱。中国制造业资源环境的压力突出，传统的工业发展模式不可持续，亟待形成新的竞争优势。信息化和工业化两化融合，发展智能制造，走新型工业化道路是中国经济转型升级的必然之路。

企业的竞争是人才、技术、成本的竞争。当各种各样的智能产品摆上了货架，悄无声息来到你身边的时候；当同行在智能工厂里，以高效率、高柔性的装备，快速响应客户个性化需求的时候，传统企业将被远远甩在后面直至荡然无存。所以说，企业为了获取可持续发展的竞争优势就必须建造智能工厂。

制造业需要人工智能技术的加持

建了智能工厂，就必然少不了人工智能技术的加持。

人工智能的关键四大核心要素是：数据、算力、算法和场景。为了解决某AI应用场景，采集相关数据，构建算法模型，通过机器学习的训练实现应用执行。

蒋明炜说，AI在制造业中的应用无处不在。贯穿智能设计、智能产品、智能生产、智能经营、智能服务的全流程。值得一提的是，AI在智能决策中的应用尤为重要。

在智能工厂的环境下，将产生大量的产品技术数据、生产经营数据、设备运行数据、设计知识、工艺知识、管理知识、产品运维数据。建立智能决策系统，对上述信息进行搜集、过滤、储存、建模，应用大数据分析工具和人工智能技术，为各级决策者获得知识和洞察力，提高决策的科学性。

智能制造绕不开协同发展模式虽然AI在制造业中的应用无处不在，但当前人工智能发展的主要方向应该是协同发展，而不是简单地用机器替代人类。

蒋明炜跟本刊记者分享了基于AI的智能工厂总体架构分为三层：数字化平台、智能技术平台和应用场景。

应用场景是AI在智能制造中的落地。应用企业数字化平台产生的大量数据，根据不同的应用场景，选择人工智能的工具、模型、算法，实现人工智能技术在智能设计、智能产品、智能经营、智能生产、智能服务、智能决策中的应用。

蒋明炜认为，人工智能贯穿智能制造的全流程，但是，智能制造离不开网络化协同发展新模式，那就需要从以下七个方面重点突破。

一是将网络化协同制造作为企业的发展战略，与供应商和合作伙伴建立战略合作伙伴关系。

二是加快信息网络基础建设，持续加强服务于制造业的信息技术发展，加快工业互联网建设，通过技术研究、标准引导、试验验证、产学研用结合等方式，全方位推动工业互联网创新研究和发展，引导发展一批重点行业独立运营的企业级工业互联网平台。

三是加快提升技术产业支撑能力，加快工业无线网络、工业传感器、工业软件、高端装备等关键核心技术研发和产品研制，推进边缘计算、深度学习等新兴技术在新模式的应用研究。

四是加大资金支持，通过设立产业投资基金等方式，带动社会资本向工业领域投入，鼓励引导风险投资、私募股权基金为产业发展提供多元化资金支持，鼓励制造业企业信息化改造，全面推进产融合作。

五是加快典型应用推广，在积极推进网络化协同制造试点示范基础上，对典型企业开展网络化协同制造新模式的做法和经验进行梳理、总结，树立具有典型示范作用的行业标杆。

六是完善标准体系，面向关键技术和重点应用领域，使标准化与网络化协同制造新模式同步，甚至超前，要及早抢占先机，开展关键技术的标准研制，建立标准应用推广服务体系，加快标准国际化进程。

七是做好人才储备培养，推动高校、科研院所、企业等机构依照推进网络化协同制造发展需求，培养信息技术、工业工程、物联网和人工智能等多类学科跨领域复合型人才。

拥抱人工智能，实现企业转型升级

进入云计算、物联网时代，制造业正在经历一次新的洗牌过程。从业务和经营管理的角度看，当前制造业正在经历从粗放式经营到精细化经营的转变。以前，制造业客户比较注重如何降低成本，而现在则希望借助信息化手段改善经营，更关键的是要提升效率。

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