人工智能具有顯著(zhù)的溢出效應，能夠嵌入到更多的軟件和終端設備中，推動(dòng)戰略性新興產(chǎn)業(yè)總體突破，正在成為推進(jìn)供給側結構性改革的新動(dòng)能、振興實(shí)體經(jīng)濟的新機遇、建設制造強國和網(wǎng)絡(luò )強國的新引擎。習近平總書(shū)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(jìn)制造業(yè)，推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數據、人工智能和實(shí)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(jìn)工業(yè)智能發(fā)展，提升制造業(yè)智能化水平，推動(dòng)人工智能和實(shí)體經(jīng)濟深度融合。

　　一、人工智能正步入應用拉動(dòng)的快速增長(cháng)階段

　?。ㄒ唬┤斯ぶ悄芸焖侔l(fā)展

　　隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)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，數據量以及數據處理能力呈現爆炸性增長(cháng)，人工智能不斷取得突破性進(jìn)展。一是得益于社交媒體、移動(dòng)設備和傳感器的大量普及，全球數據總量爆發(fā)性增長(cháng)，這為以數據運算為核心的機器學(xué)習方法獲得了巨大的發(fā)展空間。二是數據處理技術(shù)加速演進(jìn)、運算能力快速提升。以GPU為代表的新一代計算芯片能夠滿(mǎn)足高強度、高頻次、低功耗的處理需求，提升了機器學(xué)習算法的迭代速度，極大促進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。三是開(kāi)源推動(dòng)人工智能普及化，谷歌、Facebook、IBM、Amazon、百度等巨頭扎堆開(kāi)源旗下深度學(xué)習平臺，發(fā)揮生態(tài)力量實(shí)現人工智能數據、應用和場(chǎng)景的閉環(huán)。

　?。ǘ┕I(yè)智能解決方案正在形成

　　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)工業(yè)數據的爆發(fā)式增長(cháng)，傳統數學(xué)統計與擬合方法難以滿(mǎn)足海量數據的深度挖掘，人工智能技術(shù)正成為工業(yè)軟件、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺解決各領(lǐng)域診斷、預測與優(yōu)化問(wèn)題的得力工具。

　　在設備層面，基于機器學(xué)習，通過(guò)工業(yè)物品特征值的識別，實(shí)現自動(dòng)化的生產(chǎn)動(dòng)作，如智能分揀機器人、智能檢測機器人。在產(chǎn)線(xiàn)層面，基于機器學(xué)習，通過(guò)工業(yè)系統特征值的識別，提供工業(yè)流程和生產(chǎn)參數優(yōu)化建議，如流程工業(yè)的生產(chǎn)工藝參數優(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(guò)對工業(yè)問(wèn)題的有效推理和仿真，實(shí)現智能業(yè)務(wù)決策和風(fēng)險管理，如華為供應鏈風(fēng)險管理系統、零部件選型系統。在行業(yè)層面，基于知識圖譜，通過(guò)對工業(yè)知識的有效索引和搜索，實(shí)現工業(yè)知識的沉淀和復用。

　　工業(yè)智能的部署目前體現幾個(gè)特點(diǎn)，一是云端部署，提供面向復雜場(chǎng)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、基于智能數據模型分析的工藝參數優(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(shí)現人機協(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(xué)習算法，實(shí)現基于數據的分析建模優(yōu)化。

　?。ㄈ┤斯ぶ悄茉谥圃鞓I(yè)應用價(jià)值初現端倪

　　人工智能在制造業(yè)的應用探索正形成三類(lèi)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(jué)檢測系統可以逐一檢測生產(chǎn)線(xiàn)上的產(chǎn)品，在降低人工成本的同時(shí)提升出廠(chǎng)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(guò)機器學(xué)習方法解決空調噪聲檢測問(wèn)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(guò)數據的機器學(xué)習，實(shí)現原料配比優(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(shí)現工藝參數優(yōu)化，使穩定性提升10%，煉膠時(shí)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(shù)，結合天氣、交通以及社會(huì )經(jīng)濟挑戰等實(shí)時(shí)參數，基于模型優(yōu)化運輸路線(xiàn)提高企業(yè)利潤，實(shí)現智能業(yè)務(wù)決策和風(fēng)險管理。四是提高售后運維價(jià)值。例如微軟Azure IoT平臺為Rolls-Royce發(fā)動(dòng)機提供基于機器學(xué)習的海量數據分析和模型構建，能夠在部件即將發(fā)生故障時(shí)準確預報異常，并提前介入主動(dòng)幫助Rolls-Royce規劃解決方案。中國信息通信研究院2017年組織了工業(yè)大數據創(chuàng )新競賽，全國有1460個(gè)團隊利用機器學(xué)習方法解決風(fēng)電設備故障預測和健康管理問(wèn)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

　　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)展規劃》，在培育智能經(jīng)濟的工作中明確提出推動(dòng)人工智能與制造業(yè)融合，12月印發(fā)《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)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(shí)上海、北京、浙江、安徽、貴州、江西等省市結合自身產(chǎn)業(yè)發(fā)展實(shí)際和比較優(yōu)勢，發(fā)布專(zhuān)門(mén)針對人工智能的相關(guān)實(shí)施意見(jiàn)，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(guān)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(lǐng)域重點(diǎn)實(shí)驗室，牽引和指導相關(guān)技術(shù)標準、技術(shù)研發(fā)、實(shí)驗驗證、應用推廣等工作全面展開(kāi)。

　　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(lǐng)域仍然較為前沿，我國在技術(shù)架構、實(shí)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(shù)方面看，一是現有人工智能的計算架構還無(wú)法滿(mǎn)足工業(yè)實(shí)時(shí)性所帶來(lái)的計算要求。二是現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(mǎn)足制造業(yè)高可靠性的要求。三是目前以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和深度學(xué)習主流算法還不能提供工業(yè)智能所需要的明確語(yǔ)義解釋。產(chǎn)業(yè)方面看，一是工業(yè)人工智能主要是由數據、知識密集型的部分領(lǐng)先制造企業(yè)與具備人工智能技術(shù)優(yōu)勢的ICT企業(yè)強強聯(lián)合推進(jìn)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(dòng)化數字化網(wǎng)絡(luò )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律挑戰等。

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

　　立足當前工業(yè)大數據產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展變革的關(guān)鍵時(shí)點(diǎn)與歷史性機遇，有效聚合各領(lǐng)域企業(yè)、高校與科研機構并形成合力，以融合創(chuàng )新為主線(xiàn)，共同推進(jìn)關(guān)鍵技術(shù)和產(chǎn)品的創(chuàng )新、部署與應用，推動(dòng)深化開(kāi)源開(kāi)放的創(chuàng )新模式，以應用引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)鏈整體性突破，實(shí)現向價(jià)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(guān)鍵路徑，做好頂層設計。依托國家新一代人工智能發(fā)展規劃制定與制造業(yè)融合發(fā)展的行動(dòng)指南，確定產(chǎn)業(yè)突破方向。面向工業(yè)設備自動(dòng)控制、工業(yè)產(chǎn)線(xiàn)柔性自組織、設備預測性維護等人工智能應用場(chǎng)景，結合模式識別、智能語(yǔ)音處理、自然語(yǔ)言理解、人機交互技術(shù)，開(kāi)發(fā)專(zhuān)用芯片，提升工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)設備側、邊緣側和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的智能化水平。推動(dòng)人工智能在制造業(yè)領(lǐng)域專(zhuān)用算法的開(kāi)發(fā)，發(fā)展新型工業(yè)軟件，推動(dòng)物理、化學(xué)、機械、控制多學(xué)科知識與大數據、機器學(xué)習、人工智能等智能化分析技術(shù)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(chē)間調度、物流管理等典型應用場(chǎng)景開(kāi)發(fā)專(zhuān)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，制定統一的技術(shù)標準、協(xié)商共識性的演進(jìn)路線(xiàn)，實(shí)現各環(huán)節企業(yè)間的協(xié)同共進(jìn)，加速技術(shù)研發(fā)，并配套以相應的成果轉化機制，引導人工智能技術(shù)在ICT、互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的應用成果向制造業(yè)輸出。建立中國的開(kāi)源化發(fā)展體系，培育、組織和支持在工業(yè)大數據等重點(diǎn)領(lǐng)域的開(kāi)源社區建設，鼓勵和支持開(kāi)源化軟件、產(chǎn)品和服務(wù)的研發(fā)及推廣應用。同時(shí)開(kāi)展分類(lèi)型、分等級推進(jìn)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(dòng)能的承接工作。

　　完善資本市場(chǎng)支撐環(huán)境，實(shí)現產(chǎn)業(yè)發(fā)展與金融資本之間的良性互動(dòng)。引導整合社會(huì )各類(lèi)資金，通過(guò)創(chuàng )投模式培育發(fā)展人工智能與傳統產(chǎn)業(yè)融合創(chuàng )新催生的大量新技術(shù)、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(lǐng)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(jìn)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(mén)檻。

　　統籌協(xié)調構建保障體系，為工業(yè)智能提供一個(gè)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(shù)在未來(lái)可能大范圍覆蓋的工業(yè)應用場(chǎng)景，由立法部門(mén)及行業(yè)協(xié)會(huì )共同研究制定應用規范、開(kāi)發(fā)守則等涉及到應用安全、倫理道德的行業(yè)標準，盡可能規避未來(lái)可能出現的相關(guān)風(fēng)險。加強能力建設，建立工業(yè)智能公共評測服務(wù)平臺，開(kāi)展工業(yè)智能產(chǎn)品和解決方案檢驗測試、風(fēng)險評估、認定驗證，制定并完善相關(guān)裝備、軟件和平臺在工業(yè)生產(chǎn)應用場(chǎng)景中的安全操作規范守則。

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