無農(nóng)不穩(wěn)，無工不強(qiáng)。作為真正具有強(qiáng)大造血功能的產(chǎn)業(yè)，加工制造業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)繁榮和社會(huì)穩(wěn)定舉足輕重。

工業(yè)的發(fā)展讓人類有更大的能力去改造自然并獲取資源，其生產(chǎn)的產(chǎn)品被直接或間接地運(yùn)用于人們的消費(fèi)當(dāng)中，極大地提升了人們的生活水平。可以說，自第一次工業(yè)革命以來，工業(yè)就在一定意義上決定著人類的生存與發(fā)展。

然而，興也工業(yè)，衰也工業(yè)。近年來，由于發(fā)達(dá)國家的產(chǎn)業(yè)空心化和發(fā)展中國家的產(chǎn)業(yè)低值化，加工制造業(yè)困局顯現(xiàn)。發(fā)達(dá)國家大批工人失業(yè)且出現(xiàn)貿(mào)易逆差，發(fā)展中國家利潤和環(huán)境不斷惡化。大量制造企業(yè)面臨生存危機(jī)，制造業(yè)企業(yè)的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)迫在眉睫。

與此同時(shí)，隨著人工智能技術(shù)的突飛猛進(jìn)及其在消費(fèi)流通領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，越來越多的制造企業(yè)與人工智能企業(yè)把目光投向了“人工智能+制造”。但就目前來看，“人工智能+制造”依然存在動(dòng)力不足的問題，制造業(yè)的人工智能之路仍然漫長。

AI制造困境猶存

人工智能技術(shù)賦能的制造業(yè)具有極大的潛力。人工智能與相關(guān)技術(shù)結(jié)合，可優(yōu)化制造業(yè)各流程環(huán)節(jié)的效率，通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)采集各種生產(chǎn)數(shù)據(jù)，再借助深度學(xué)習(xí)算法處理后提供建議甚至自主優(yōu)化。

從人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用場景來看，主要包括產(chǎn)品智能化研發(fā)設(shè)計(jì)、在制造和管理流程中運(yùn)用人工智能提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率，以及供應(yīng)鏈的智能化。

在產(chǎn)品研發(fā)、設(shè)計(jì)和制造中，人工智能既能根據(jù)既定目標(biāo)和約束利用算法探索各種可能的設(shè)計(jì)解決方案，進(jìn)行智能生成式產(chǎn)品設(shè)計(jì)，又能將人工智能技術(shù)成果集成化、產(chǎn)品化，制造出如智能手機(jī)、工業(yè)機(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人、自動(dòng)駕駛汽車及無人機(jī)等新一代智能產(chǎn)品。

對(duì)于生產(chǎn)制造來說，人工智能嵌入生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，將使機(jī)器更加聰明，不再僅僅執(zhí)行單調(diào)的機(jī)械任務(wù)，而是可以在更多復(fù)雜情況下自主運(yùn)行，從而全面提升生產(chǎn)效率。

在智能供應(yīng)鏈上，需求預(yù)測(cè)是供應(yīng)值管理領(lǐng)域應(yīng)用人工智能的關(guān)鍵主題。通過更好地預(yù)測(cè)需求變化，公司可以有效地調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃改進(jìn)工廠利用率。此外，智能搬運(yùn)機(jī)器人將實(shí)現(xiàn)倉儲(chǔ)的自主優(yōu)化，大幅提升倉儲(chǔ)揀選效率，減少人工成本。

但不論是智能化研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造，還是智能供應(yīng)鏈，制造數(shù)字化都是人工智能+制造的基礎(chǔ)。然而，我國制造業(yè)信息化水平參差不齊，且制造產(chǎn)業(yè)鏈條遠(yuǎn)比其他行業(yè)復(fù)雜，更強(qiáng)調(diào)賦能者對(duì)行業(yè)背景的理解。這些都造成了制造業(yè)的Al賦能相比其他行業(yè)門檻更高、難度更大。

制造業(yè)是一個(gè)龐大的產(chǎn)業(yè)，復(fù)雜而割裂是它的歷史特征。同一個(gè)廠房里，往往有好幾種來自不同廠家的生產(chǎn)設(shè)備，這些設(shè)備往往采用各自的技術(shù)和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，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。

盡管人工智能技術(shù)在制造業(yè)的部分環(huán)節(jié)與流程中已經(jīng)有了一定程度的應(yīng)用，但整體滲透率仍然處于較低水平。根據(jù)中國信通院的測(cè)算，2018年中國工業(yè)數(shù)字化經(jīng)濟(jì)的比重僅為18．3%，尚不足20%。在制造業(yè)整體數(shù)字化水平偏低的背景下，人工智能技術(shù)在制造業(yè)數(shù)字化經(jīng)濟(jì)中的滲透率顯然更低。

此外，現(xiàn)階段，人工智能的價(jià)值仍然難以被準(zhǔn)確衡量，部分企業(yè)尤其是中小企業(yè)應(yīng)用人工智能的動(dòng)力不足。究其原因，應(yīng)用人工智能領(lǐng)域的部分技術(shù)，則往往以提高品牌、增加產(chǎn)品賦能，從而提高利潤率或者以內(nèi)部降低運(yùn)營成本為目標(biāo)。但是，由于中小企業(yè)的體量較小，往往以生存為最低目標(biāo)，如果需要去打開其市場，則大多數(shù)選擇從開源節(jié)流出發(fā)。

換言之，中小型制造企業(yè)打造智能系統(tǒng)，關(guān)注的是效率，但得到效率的同時(shí)卻是以大量成本為代價(jià)。也就是說，并沒有真正在效率和成本之間找到平衡點(diǎn)。

除卻中小企業(yè)的噬利行為，即使站在第一梯隊(duì)的大型企業(yè)對(duì)于一些細(xì)分行業(yè)人工智能應(yīng)用路徑業(yè)尚不明晰，應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)、收益和成本難以準(zhǔn)確核算，短時(shí)間內(nèi)無法給出切實(shí)的解決方案。加之多年產(chǎn)能的過剩，盡管數(shù)據(jù)量巨大，但想要實(shí)現(xiàn)智能化也需要漫長的時(shí)間。

人是智能化制造的核心

制造業(yè)的智能化過程，與過去制造業(yè)的自動(dòng)化仍有實(shí)際的差異，智能化并不等于自動(dòng)化，更不等于無人化，而如何走向智能化，則關(guān)系到求解現(xiàn)階段的AI制造困境，以及加工制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的真正落地。

自動(dòng)化追求的是機(jī)器自動(dòng)生產(chǎn)，本質(zhì)是“機(jī)器換人”，強(qiáng)調(diào)大規(guī)模的機(jī)器生產(chǎn);而“智能化”追求的是機(jī)器的柔性生產(chǎn)，本質(zhì)是“人機(jī)協(xié)同”，強(qiáng)調(diào)機(jī)器能夠自主配合要素變化和人的工作。

可見，智能化一定不等于無人化。在推動(dòng)大量智能制造過程中，只有通過機(jī)器和人的共融，推動(dòng)這種決策思考的變化，才能讓人的工作能力和方向得以拓展，讓機(jī)器的的賦能實(shí)現(xiàn)最大化。

因此，人工智能+制造所追求的，不是簡單的“機(jī)器換人”，而是將工業(yè)革命以來極度細(xì)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，讓機(jī)器承擔(dān)更多簡單重復(fù)甚至危險(xiǎn)的工作，而人承擔(dān)更多管理和創(chuàng)造工作。

顯然，想要實(shí)現(xiàn)人機(jī)共融的加工制造智能化，必然要經(jīng)歷從人到機(jī)器的過程。只有當(dāng)機(jī)器融合了更多智能可能，才有可能拓展更多能力。工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用是這一階段的重要標(biāo)志，工業(yè)機(jī)器人作為工業(yè)化和信息化的完美結(jié)合，以其天然的數(shù)字化特性，打通了單個(gè)生產(chǎn)設(shè)備到整個(gè)生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)的連接，進(jìn)而支撐起第四次工業(yè)革命的應(yīng)用場景。

如果說，過去二十年互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展聯(lián)通了智能時(shí)代下的每一個(gè)人，那么未來二十年工業(yè)智能化發(fā)展將會(huì)聯(lián)通每一臺(tái)工業(yè)機(jī)器人，從而帶來生產(chǎn)效率乃至生產(chǎn)方式的全面革新。

但在實(shí)現(xiàn)從人到機(jī)器的過程中，工業(yè)機(jī)器人還需要具有能夠在復(fù)雜和非典型的環(huán)境里與人進(jìn)行互動(dòng)的屬性。只有靈活和便捷，才能滿足人機(jī)共融的發(fā)展條件，對(duì)制造業(yè)智能化作全面的部署。此外，對(duì)于機(jī)器的部署還應(yīng)具有可拓展性，即需要搭載更多智能化的平臺(tái)來拓展工業(yè)制造的應(yīng)用場景。

當(dāng)前，人工智能與制造業(yè)的深度融合時(shí)機(jī)尚未成熟。盡管《2020人工智能與制造業(yè)融合發(fā)展白皮書》指出，人工智能與制造業(yè)融合應(yīng)用已具備一定的基礎(chǔ)，但是僅僅依靠單點(diǎn)的人工智能將企業(yè)升級(jí)到另外一個(gè)管理水平顯然不可取。想要在制造的人工智能之路上加速，更應(yīng)該從產(chǎn)業(yè)的整條價(jià)值鏈來優(yōu)化提升。

人工智能更多的是解決產(chǎn)業(yè)鏈單點(diǎn)問題，而加工制造業(yè)的人工智能化卻解決的是整條業(yè)務(wù)鏈的問題，制造業(yè)的人工智能之路仍然漫長。

責(zé)任編輯：xj