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本文目录：
- 1、“AI+制造”，未来超乎你想象
- 2、人工智能可以为各个行业赋能吗?
- 3、大数据和人工智能如何赋能工业制造领域？能否举个例
- 4、2022制造业转型之路：工业技术软件化迎来爆发期
- 5、为什么说人工智能和工业互联是大势所趋？
“AI+制造”，未来超乎你想象
从1956年到2018年，人工智能技术已经62岁，并且正在为逐渐衰落的传统制造业带来新的生机。阿里巴巴副总裁、iDST（数据科学与技术研究院）副院长华先胜曾表示，没有通用的AI技术，只有和行业结合才有未来。而AI+制造业拥有巨大的发展潜力，是未来智能制造、产业升级的主战场。
“AI+制造”之内涵
AI+制造属于智能制造的范畴。神空那么什么是智能制造呢？虽然到目前为止，国际和国内尚且没有关于智能制造的准确定义，但工信部的专家给出了一个比较全面的描述性定义：智能制造是基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。2018年初，周济、李培根、周艳红等人在中国工程院院刊《Engineering》提出“走向新一代智能制造”的观点。文章指出智能制造是一个不断演进发展的大概念，可归纳为三个基本范式：数字化制造、数字化网络化制造、数字化网络化智能化制造——新一代智能制造。该演进对应的是从原来传统制羡陆造的“人-物理”二元系统向新一代智能制造“人-信息-物理”三元系统进化的过程（如图1，2所示）。不言而喻，AI+制造就是新一代智能制造，它全面融合了数字化、网络化和智能化；它追求的是人机协同，而不是简单地代替人类劳动。中国工程院院士潘云鹤在2018年10月29-31日举办的中国·佛山人工智能与智能制造国际大会发表题为《人工智能2.0及其技术端倪》演讲时，同样表示: “很多人工智能科学家已经认识到，最佳的方法不是用计算机去模拟人的全部智能，而是把计算机最擅长的智能和人最擅长的智能联合在一起，形成一个人机融合的智能系统来为人类服务。”
图1 智能制造三个基本范式演进
图2 从“人-物理系统”到新一代“人-信息-物理系统”
“AI+制造”发展现状
为了发展智能制造，加快我国智能制造技术产业化，国家先后颁布了一系列“AI+制造”相关的政策：
（一）《智能制造2025计划》指出智能制造是新一轮科技革命的核心，也是制造业信息化、网络化、智能化的主攻方向。
（二）2017年12月，工信部发布的《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》中，提及神话发展只能制造，鼓励新一代人工智能技术在工业领域各环节的探索应用，提升智能制造关键技术的创新能力，培育推广智能制造新模式。
（三）2018年3月发布的《关于做好2018年工业质量品牌建设工作的通知》中指出组织开展智能制造新模式应用，推进产学研协同发展，推动人工智能等新技术与制造技术深度融合，突破一批关键技术装备与核心工业软件。
同时，全球制造巨头为了抢占人工智能先机，在“AI+制造业”的卡位战也在激烈展开。
海尔通过互联网工厂建立以用户为中心的智能生态圈。截至目前，海尔已建成八大互联工厂，能够为行业生产制造环节提供先进样本支持。同时，海尔牵头成立了行业第一家工业智能研究院，以及全球家电业首个智能制造创新联盟，向整个行业输出制造的标准和模式。
西门子则押宝“数字化双胞胎模型”及Teamcenter协作平台。数字化技术Teamcenter作为跨专业、跨项目阶段和计划的集成化的PLM解决方案，通过产品全生命周期管理的数据管理平台和产品生命周期管理平台，将产品的数据进行管理或者转换成单一来源环境，在此环境下将数据进行数字化，制作一个数字化双胞胎，与生产工艺、制造流程双胞胎，以及制造的设备、工厂的数字化双胞胎，共同形成一套全方位的数字化解决方案。
在智能制造领域，三星主要利用IoT（物联网）、VR（虚拟现实技术）、AR（增强现实技术）、大数据、AI（人工智能）等尖端技术及智能制造解决方案，通过综合管制中心，同时管控着三星遍布全球15个国家的30个工厂生产现况，从而实现一个中心管控全球的“4M+1E”方案(MAN、MACHINE、MATERIAL、METHOD和ENVIRONMENT)。通过这样的技术，可以监控工厂内设备工作、停止及关闭状态，并游派瞎由此检查每个设备的启动效率。
这些案例向我们清晰地展示出：制造巨头们正在奋力把AI集成到各自关键要素，以期借助“AI+制造”的模式重塑自身在制造业的全球竞争优势，为未来智能制造战争储备弹药。
“AI+制造”应用场景
随着人工智能技术在生活领域的快速传播，越来越多来自不同领域的学者及科研人员开始尝试着将制造领域的专有知识注入到人工智能模型中，并将其与制造业中的典型软件、系统及平台相集成，形成了一系列融合创新技术、产品与模式。
产品研发注智，美国工业设计软件巨头欧特克推出的产品创新软件平台Fusion360和Netfabb3D打印软件集成了人工智能和机器学习模块，能够理解设计师的需求并掌握造型、结构、材料和加工制造等数字化设计生产要素的性能参数，在系统的智能化指引下，设计师只需要设置期望的尺寸、重量及材料等约束条件即可以由系统自主设计出成百上千种可选方案，大大缩短了产品研发周期。
生产制造注智，日本NEC公司推出的机器视觉检测系统可以逐一检测生产线上的产品，从视觉上判别金属、人工树脂、塑胶等多种材质产品的各类缺陷，从而快速侦测出不合格品并指导生产线进行分拣，在降低人工成本的同时提升了出厂产品的合格率。
供应链运营注智，美国多联式运输公司C.H.Robinson针对卡车货运的运营需求开发了用于预测价格的机器学习模型，模型中既整合了不同路线货运定价的历史数据，又将天气、交通以及社会经济挑战等实时参数加入其中，为每一次货运交易估算出公平的交易价格，在确保运输任务规划合理的前提下实现了企业利润的最大化。
市场营销注智，美国亚马逊商城基于机器学习模型对用户的购买习惯以及产品的属性进行深度学习，形成了全面的知识图谱，在此基础上向用户进行个性化推荐，也向销售商提供相关的生产与营销建议，这项技术的应用使亚马逊增加了10%到30%的附加利润。
产品服务注智，日本的小松机械在生产工程机械的同时也推出了智能化工程（Smart Construction）服务项目。施工过程中，借助该项目可实现由一队无人机测绘三维地图，然后指导智能机器人控制大型工业车辆作业，从而帮助用户大幅提高施工效率和品质。
售后运维注智，电梯厂商蒂森克虏伯公司与微软合作，为其旗下24000名技术工人配备了集成人工智能技术的增强现实眼镜，以便在安装、检修电梯设备的时候能够智能化辅助识别现场并获得技术支持。业务升级后，技术工人的工作效率得以大幅提升，以往需要2小时才能解决的问题通常20分钟就能完成。
可以看到，当前人工智能技术向制造领域的渗透在广度及深度方面均在快速推进，对制造业整体发展的支撑效应初显。但是我们也可以看到，当前产业界对人工智能的融合应用探索大多数还处于探索阶段，对部分环节的应用模式还存在较大争议，多数企业仍处于观望状态，距全行业普及应用还有较大距离。
“AI+制造”在捷普
捷普集团作为一家科技创新驱动型企业，时刻走在科技前列。正如我们的首席执行官Mark Mondello所宣称的那样。我们致力于走在人工智能、增强现实等技术的前沿，并将以此为中心，借助堪比数字化的速度，为日益严苛的消费者市场提供创新产品与解决方案。在AI+制造领域，捷普正在尝试将人工智能技术与增强现实和其他智能技术相结合，为客户打造更加敏捷的制造流程。公司早在2016年汉诺威工业博览会上，便与微软合作推出了预测分析解决方案。我们借助微软的Azure机器学习平台建立一个预测模型来提高生产和质量控制流程的效率。其中最引人注目的当属自动光学检测系统，它可以帮助我们快速识别部件质量是否良好。近期我们又推出了脑波计划（Project Brainwave），旨在完善自身的自动光学检测流程，并利用系统所收集的数据来训练系统检测缺陷产品的能力，确保只将真正有缺陷的部件进行人工检测。相信，在捷普人的努力下，未来我们定可以一睹其风采！
“AI+制造”之未来
总之，“AI+制造”势必会重塑设计、制造、服务等产品全生命周期的各环节及其集成，催生新技术、新产品、新业态、新模式，深刻影响和改变人类的生产结构、生产方式乃至生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。未来，“AI+制造”必将给制造业带来革命性的变化并成为制造业未来发展的核心驱动力。
路漫漫而其修远兮，我们将携手上下而求索！
因为：“AI+制造”，未来超乎你想象！
参考文献：
[1]. 走向新一代智能制造，《Engineering》，2018,1
[2].《“AI+制造”最终目的是加快制造业转型升级》，《经济参考报》
[3]. 《AI+制造业，才是智能制造、产业升级的主战场》，
[4].《多国大咖共论AI＋制造业前景》，《科技日报》
[5].《盘点世界巨头们的AI+制造业之路！》，
人工智能可以为各个行业赋能吗?
据报道人工智能赋能工业制造，一切才刚刚开始，日前以“未来已来人工智能赋能工业制造，一切才刚刚开始，人工智能赋能新时代”为主题人工智能赋能工业制造，一切才刚刚开始的“思客讲堂”上，相关人士表示，人掘敬念工智能可以为各个行业赋能，不分高端、低稿瞎端、传统行业、科技行业，每个行业要么接受，要么就可能被淘汰。
由于处于竞争行业中，具有创新能力并能够一直保持领先地位的公司就能做下去，不是说哪个特定的行业会更快地被淘汰，而是每个行业的集中度都会更高，只会有少量的公司存活下来，得从企业发展的角判困度来说，它们需要进行文化的升级和品牌的升级。
企业本身是创造价值的，人工智能是帮我们更好提高效率、降低成本的。也许人工智能可以替代部分的人工，包括体力、标准化脑力工作，但是并不一定能取代企业本身的价值。也就是说，人工智能可能会取代体力，可能会取代脑力，但是它不能取代我们的灵魂。
传统企业，特别是制造业也不能完全忽略AI。现在讲智能制造，智能从哪里来？AI一定对此有所帮助，如果制造业能够拥抱这一步，就不再是简单的制造业，而是有了自我思考的制造服务业，就是下一轮转型升级的佼佼者。
大数据和人工智能如何赋能工业制造领域？能否举个例
近年，中国经济已经迈向高速发展阶段，中国传统制造业的要素成本高、产线效率低、用工难的问题亟需得到解决，传统制造业空芹亟需智能化升级。人工智能技术的崛起让传统工业的智能化转型成为可能，尤其是在工业视觉、工业质检等领域的广泛渗透，相比人类视觉，机器视觉优势明显，检测效率高、速度快、精度高、更具可靠性。随着深度学习、3D视觉技术、高精度成像技术和机器视觉互联互通技术的持续发展，机器视觉的性能优势将进一步加大。
在现代工业自动化生产中，连续大批量生产中每个制程都有一定的次品率，单独看虽然比率很小，但相乘后却成为企业难以提高斗宏毕良率的瓶颈，并且在经过完整制程后再剔除次品成本会高很多，因此及时检测及次品剔除对质量控制和成本控制是非常重要的，也是制造业进一步升级的重要基石。
利用大数据、机器学习、深度学习技术对生产过程中大量的生产参数、工艺参数、缺陷数据等进行分类、回归、预测等，就能够很好的帮助企业解决编绝枝程/调试时间过长、误判过高、因人而异的操作结果等问题。
2022制造业转型之路：工业技术软件化迎来爆发期
制造业数字化改造的关键之处在哪里？“一个行业智能制造水平的高低，实际上很大程度是看相关的软件。”中国工程院院士、中科曙光董事长李国杰表示，而工业软件中最难“啃”的CAD/CAE/CAM软件对我国工业制造智能化水平起着决定性影响作用。
近年来，工业软件发展逐步进入国家级规划文件。2021年，工业和信息化部已出台《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》《“十四五”软件和信息技术服务业发展规划》《“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划》等3份规划文件，支持工业技术软件化发展。
“过去中国工业在短缺经济刺激下经历了超高速发展阶段，但大规模生产导致目前中低端产品市场已经饱和，所以各行各业都在 探索 转型，突破行业传统发展瓶颈。”达索系统大中华区首席技术官赵文功表示。
在席卷而来的数字化浪潮中，工业软件扮演重要角色。“我们在调研乎唤巧中发现，在包括制造业、建筑业等各行业的数字化转型实践中，核心工业软件都是数字化转型的技术基础。”广州中望龙腾软件股份有限公司常务副总裁刘玉峰说，“一个生产型企业需要使用的工业设计软件就高达上百种，不同的工业软件应用在不同方案中，没有这些软件就谈不上数字化转型。”
《中国工业软件产业白皮书（2020）》披露数据显示，2020年全球工业软件产业规模预计达4358亿美元，增长率约为6.1%，其中中国工业软件产业规模预计达1974亿元，同比增长14.8%。
“国内市场规模虽然不大，但增速远超全球平均水平，2021年市场规模预计将达2600亿元。随着我国数字化转型进一步推进，相信在不久的未来，工业软件的市场规模将迎来一次大的爆发期。”中国电子信息产业发展研究院信软所信息技术研究室主任许亚倩说。
当前云计算、大数据、人工智能、新一代信息技术与工业软件的融合日益紧密，这给工业软件产业发展带来新的变革和机遇。
值得注意的是，工业软件发展既是数字化转型的基石，也可能是“探路者”。
李国杰指出，智能化是EDA工业软件发展的重要趋势之一，其最终目标是实现“全自动设计”，实现人工智能全流程设计芯片，大幅度降低芯片设计门槛，提升芯片设计效率，实现端到端的快速无人化芯片设计，“采用机器学习做芯片可能是一条发展芯片产业的‘柳暗花明又一村’的蹊径”。
商汤 科技 副总裁刘强也对人工智能突破人类认知边界，赋能工业发展的可能性抱持积极态度。
他提出，机器的猜想能力可以和工业经济的创新范式结合在一起，“比如我们推出的SenseMARS火星混合现实平台，可以基于人工智能软件的高性能运算和学习能力，对现实工业视频、生活视频进行视觉分析，通过机器猜想寻找更多算法，甚至是模型，去重塑工业流程，真正让人工智能赋能行业发展。”
值得注意的是，迎着全国数字化转型浪潮席卷而上的工业软件产业，也面临诸多困境亟待解决。
“工业软件领域高端人才短缺，同时行业主体以中小企业为主，没有形成体系化平台，缺乏体系化竞争力。”国创会中国文明和中国道路研究中心主任谢茂松指出，“还有就是与工业技术需求结合不足，产业化程度不够。”
“纵观全球，工业软件企业和工业企业、尤其是龙头工业企业一定是伴生成长的。”刘玉峰表示，“未来中国工业体系的数字化转型，工业软件产业和工业产业也一定要实现深度战略集成和结盟，各司其职，工业软件做好核心技术，工业企业要真的给机会，一起打造企业数字化平台，进而推动整个行业的数字化。”
固高 科技 股份有限公司董事吕恕则认为，未来工业数字化转型趋势不单单是工业企业和软件企业的协同合作，而是通过资本嫁接等渠道形成两者的有机结合体。
“随着制造业前端业态发生改变，纯做制造的公司，坦率地说是慢慢会被淘汰的，从OEM到ODM，再往前走可能要做自主产品的定义和设计，岁键这就要求企业必须具备软件能力。”吕恕表示， 工业技术软件化是制造业企业、行业向前发展的必然趋势。
“另外，最近也有一批专门做工业软件的创业型公司正在涌现，这些团队想生存也必须融入工业场景。与互联网企业生态不同，工业软件公司纯做软件是很难生存的链纤，它必须往制造端延伸。”吕恕表示，发展到一定阶段后，制造业企业和软件企业两者将结合形成全链条组合体。
与许多创新产业一样，工业软件产业发展也面临基础研究环节薄弱的问题，吕恕表示，“基础研究很难靠商业化公司长时间、大量的融资实现，期待政府能够在基础研究部分投入更多支持，减少企业开发迭代周期。”
值得注意的是，论坛现场，多位学者及企业家指出，在制造业转型发展过程中，粤港澳大湾区因为其特殊的地理位置和完备产业链条，存在率先突破的机遇。
吕恕表示，大湾区制造产业链非常完整，物流转运体系也非常好，“在应用场景足够丰富的情况下，只要有相应好的政策迭代，有人才储备梯队，再加上不断激活引入新技术，大湾区工业软件产业发展具有良好的发展机遇。”
作为制造业大省，近年广东先后出台《广东省发展软件与信息服务战略性支柱产业集群行动计划(2021-2025年)》等系列政策举措。据悉，广东将以本次论坛为契机，进一步加大对工业软件的政策支持力度，为工业软件产业发展营造良好的环境，推动构建自主可控的产业生态，力争打造成为我国核心工业软件的重要一极。
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为什么说人工智能和工业互联是大势所趋？
人工智能与工业互联网的结合是大势所趋，现在只是刚刚开始。如果AI不能在工业落地，那么人工智能赋能生产力就只会是梦想。
01
人工智能与工业互联网的结合是大势所趋
工业上也有IT技术，包括传感器、执行器、监控与数据获取系统SCADA、制造执行系统MES、可编程逻辑控制器PLC。工业上OT技术包括材料、机器、方法、测量、维护、管理、模型，这两者需要结合，否则工业互联网还是“两张皮”。
灵活、高效和节能的方式运作。工业人工智能中需要融合数据技术（DT）、分析技术（AT）、平台技术（PT）和运营技术（OT）等技术。工业领域主要以企业私有数据库为主，规模有限，要实现人工智能与制造业的深度融合，就必须要在制造业领域加强数据获取与整合，企业必须切实做到数字化转型，大力发展工业互联网。02人工智能技术的归类
人工智能技术怎么在工业上应用？先要明确AI的应用分类。
人工智能我们可以分成感知、理蠢搜解、行动，具体又包含视觉分析、语音处理、知识表达、机器学习，其目的是为了提升效率、降低成袭族本、改进客户体验、促进技术创新。对于传统的制造业企业来说，如果想做到人工智能的融合落地，企业首先要收集数据，这就需要比较好的传感器、物联网等，但是大部分企业都不具备。
传统制造业不擅长信息技术的研发，但有些信息技术领域的公司是愿意进入传统产业领域的，与制造企业共同为生产力赋能。人工智能在工业的应用，包括质量分析、装备诊断、能源能效管带禅历理、采购管理、制造销售等环节，都可以派上用场
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