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　　從制造到智造，工業+AI的本質的是“人機協同”

　　國際金屬加工網

　　先進制造 ◇ 系列技術講座

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

　　“人工智能+制造”的本質是“人機協同”

　　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，主要的作用就是使機器能夠“達到甚至超過人類技工水平”，實現制造企業生產運營效率的提升。

“人工智能+制造”的“智能化”過程，與過去制造業追求“自動化”的過程有本質上的區別。“自動化”追求的是機器自動生產，本質是機器替代人，強調大規模的機器生產；而“智能化”追求的是機器的柔性生產，本質是“人機協同”，強調機器能夠自主配合人的工作，自主適應環境變化。

　　“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，人類承擔更多創造性的工作。

制造業是一個高度復雜的產業，一件產品少則有數十種原料投入，多則由數百萬零部件構成；生產同一個產品，不同企業具有不同的生產工藝、生產設備和零部件投入。由于生產工藝不同、設備接口不同、數據格式不同，不但會造成供應鏈上下游的數字化連接困難重重，而且每個企業的數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、即插即用的工業互聯網平臺，可以解決“人工智能+制造”過程中的上述問題。工業互聯網平臺為制造業提供通用的算力（工業云計算和邊緣計算）、算據（工業大數據）和算法能力（工業人工智能），從而推動整個產業的轉型升級。

目前“人工智能+制造”的典型方向主要有三類：一是智能生產，實現生產設備、價值鏈、供應鏈的數字化連接和高度協同，使生產系統具備敏捷感知、實時分析、自主決策、精準執行、學習提升等能力，全面提升生產效率。二是智能產品，通過云端連接或將訓練好的人工智能系統封裝到硬件中等方式，賦予產品智能化響應外界變化和用戶需求的能力。三是智能服務，實時監測產品狀態和響應用戶需求，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，實現制造企業從提供產品向提供“產品+服務”的轉變。

　　總之，通過“人工智能+制造”實現高水平的人機協同，能夠推動制造業的質量變革、效率變革、動力變革，為人類創造更美好的生活。

　　從制造到“智”造

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

　　人工智能在互聯網領域更成熟

　　由于特殊的國情、產業結構和發展階段，我國人工智能發展面臨諸多挑戰，突出表現為人工智能發展與我國優勢制造業融合不足、人工智能社會學研究相對滯后等方面。無論在發達國家還是在我國國內，一個很有意思的現象是，對人工智能投入巨大且掌握領先技術的大多數是互聯網公司。

谷歌是國外人工智能技術研發和市場推廣的代表，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網公司對人工智能的發展最為熱衷，雖然聯想、海爾、長虹等企業也在人工智能上投入巨大，但似乎并沒有掌握國內人工智能發展的主導權。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。就如同互聯網自身或許不會產生太大價值，但與企業經營、產品銷售、娛樂游戲相結合卻能夠產生巨大社會和經濟效益并最終改變我們的生產生活。人工智能最終也需要嫁接于特定的產品和業態上，否則只會是一些科學游戲。

從發達國家及其跨國公司已經浮出水面的人工智能戰略可以看出，很多國家都會在人工智能的具體應用上有所側重，例如日本就非常強調人工智能與本國優勢的機器人產業的融合。中國是制造業大國，雖然制造業的比重不斷下降，但客觀上講，制造業仍然是我國最有國際競爭力的產業部門。而發達國家的優勢產業部門是服務業，人工智能的研發和應用聚焦于互聯網能夠實現強強聯合。我國如果也將人工智能的投資集中于以互聯網為代表的服務業上，一方面會引起和發達國家跨國公司的正面競爭，同時可能還會失去在優勢制造業領域的領先地位。

　　為制造業插上智能“翅膀”

　　我國要在人工智能時代鞏固和提升制造業在全球的競爭優勢，就應根據當前我國制造業轉型升級的發展需要，針對人工智能與制造業深度融合的難點，從以下多個方面加快補齊短板。

編制制造業人工智能技術路線圖。由行業主管部門主導，其他政府部門、產業界和學術界專家共同編制制造業人工智能技術路線圖，幫助制造業企業及時、準確地把握人工智能技術、產業發展現狀及未來發展趨勢。并根據技術和產業發展情況、趨勢進行調整，從而更好地指導下一階段的技術創新和產業化應用。

　　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，聯合領先互聯網企業和制造企業組建人工智能國家實驗室，聚焦于任務導向型、戰略性前沿基礎技術的研究，依靠跨學科、大協作和充沛的資金支持開展人工智能領域的協同創新和戰略性研究，加強在大數據智能、人機混合智能、群體智能、自主協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企業的聯系，建立理論研究與市場應用的對接渠道。

構建制造環節的工業大數據庫。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節已經形成大數據，使得機器學習有跡可循。相比較，工業領域主要以企業私有數據庫為主，且數據規模有限、數據質量不高，嚴重制約人工智能在工業領域的“自主學習”。要實現人工智能與制造業深度融合，就必須在制造業領域加強數據獲取和整合，以企業私有數據庫為基礎，打造全球領先和規模最大的制造業大數據庫，并逐步形成自主標準體系，提高人工智能的安全性和穩定性。

促進人工智能在制造業領域的應用研究和模式推廣。鼓勵支持企業層面建立人工智能與智能制造創新中心。創新中心聚焦于人工智能在制造業應用中共性技術的研發與推廣。人工智能與智能制造創新中心可采取“公私合作”，運營經費來自財政、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、企業家代表和學者共同組成專業委員會作為最高決策機構，創新中心最高管理者采取公開招聘的方式，通過專業委員會和管理社會化減少政府的行政干預，保證創新中心的高效運營和專業管理。

　　復合型人才供需不平衡

在一場革命性的產業進化中，人才準備度是決定產業地位高低和影響力大小的關鍵變量。人工智能的發展也帶動了許多產業，未來的就業結構也可能因此改變。我們現在已經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合，我們身邊都有許多人工智能的應用，人工智能發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。一個組織在產業人工智能化的發展中，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務，那將只能依賴于第三方的“外腦”，最終在整個產業進化過程中被架空、被邊緣化。

為了獲得領先的技術能力，國內各家企業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成為國內離職率最高和薪酬提高最快的行業之一。根據相關調研報告，2016年，我國人工智能業內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業，成立新的公司，然后吸引新的投資，再在人才市場創造新的崗位。我國語音識別企業科大訊飛僅僅半年就從外部引進人才3500名，其中各行業關鍵人才接近100名，并引入了600多名優秀的大學生，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深度融合發展存在的普遍問題。一直以來，人工智能高端人才通常集中于軟件和互聯網行業，而制造業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，難以支撐制造業企業智能化改造升級。從人才供給看，現階段既了解制造業技術和發展規律，又掌握人工智能關鍵技術，還能夠進行應用開發的復合型人才嚴重缺乏。雖然國內外一些高校已經開始設立人工智能專業或課程，但是針對制造業的人工智能教學內容還很少。

雖然在歷史上從未造成由于技術進步導致的長期失業，但引起就業結構性變化是必然的。人工智能與制造業深度融合會對簡單程序化、無須太多創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。而現有的大學專業設置和職業培訓課程并不能適應新發展、新需求，未來人工智能與制造業大規模深度融合，制造業結構性失業風險較高。對此，應在短期內對人工智能與制造業深度融合直接形成沖擊的相關學科進行調整，減少招生數量規模，同時擴大技能型和知識型職業教育的比重。在大學教育中增設智能制造相關的課程和專業，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經濟研究所、騰訊研究院共同研究編制的《“人工智能+制造”產業發展研究報告》在北京發布。

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

　　“人工智能+制造”，本質是追求人機協同

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。對于大多數公眾而言，從其發展目的的角度，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”，以實現企業生產運營效率的提升。這個放入“人工智能”的“智能化”過程，與過去制造業追求“自動化”的過程實際上有本質的差異。“自動化”追求的是機器自動生產，本質是“機器替人”，強調大規模的機器生產；而“智能化”追求的是機器的柔性生產，本質是“人機協同”，強調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造工作。

　　“人工智能+制造”，必然走向平臺模式

　　制造業是一個龐大的產業，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設備，這些設備往往采用各自的技術和數據標準，彼此之間并不能直接連通和交互。不同的工廠、乃至不同的制造業企業，差異就更大了。這樣的差異使得傳統制造業信息化難度大、效率提升有限。

互聯網的普及和發展催生了“平臺模式”，平臺內信息傳播的速度大大增加、交易成本大大降低，有效促進了經濟效率的提升。近幾年，互聯網的這個模式逐漸擴展到了各行各業。對于制造業而言，這個模式就是“工業互聯網平臺”。

　　未來“人工智能+制造”的實現的重要基礎就是這個平臺，由這個平臺為產業提供通用的算力（工業云計算和邊緣計算）、算據（工業大數據）和算法（工業人工智能）能力，從而推動整個產業的轉型升級。根據調研公司MarketsandMarkets的數據顯示，這三部分代表的全球工業互聯網平臺市場規模占整體“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。

　　互聯網助力“人工智能+制造”的三類典型場景

互聯網經過數十年發展，已成為信息革命的中堅力量，也是當前人工智能技術發展的領航者。其連接、數據、云、算法和安全等五方面的經驗與積累，能夠有效支持其推動人工智能與各產業結合落地。對“人工智能+制造”而言，目前互聯網助力的典型場景主要有三類：

　　1）產品注智，從軟件到硬件的智能升級。互聯網可以將其人工智能算法，以能力封裝和開放方式嵌入到產品中，從而幫助制造業生產新一代的智能產品。如谷歌開發出專用于大規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。互聯網可將利用其人工智能算法，為制造企業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需求數據的多維分析，實現更實時、精準的廣告信息傳遞，如谷歌為制造業專門開發了精準廣告平臺；二是售后維護，以物聯網、大數據和人工智能算法，實現對制造業產品的實時監測、管理和風險預警。如三一重工結合騰訊云，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，利用大數據和智能算法，遠程管理龐大設備群的運行狀況，有效實現故障風險預警，大大提升了排障效率并降低維護成本。

3）生產注智，增強機器自主生產能力。互聯網可幫助制造企業，將人工智能技術嵌入生產流程環節中，使得機器能夠在更多復雜情況下實現自主生產，從而全面提升生產效率。目前主要應用在：一是工藝優化，即通過機器學習建立產品的健康模型，識別各制造環節參數對最終產品質量的影響，最終找到最佳生產工藝參數，如騰訊云幫助億緯鋰能提升1.5%良品率、阿里云幫助保利協鑫提升1%良品率等；二是智能質檢，即借助機器視覺識別，快速掃描產品質量，提高質檢效率。如騰訊云幫助福耀玻璃實現質檢工序替代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而言，互聯網需要更多從合、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“不會進入各行各業取而代之，而是做好連接、工具和生態三個角色”。在此基礎上，人工智能等新一代信息技術才能更有效的發揮作用。

　　（工程控制網）

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