1.1     人工智能在具体实践中的问题

随着人工智能在我国工业领域的逐步深入，在应用过程中还面临着诸多需要改善的问题。首先，我国制造业领域人工智能技术的基础架构仍不够完善。以物流零售新概念为例，人工智能为主要核心的新物流和新零售等实际应用，然而我国目前传统旧物流和旧零售的问题仍未能得到很好的解决。所提出人工智能的新概念没有实施的实践基础。虽然国家重视制造业公司的改革与发展。但是诸多制造企业仍处于 1.0 与 2.0 的工业前期阶段，无法快速进行工业 4.0 的改革。同时，我国的人工智能科研基地有待进一步完善。

作为大型科研国家与欧美等高端科研国家之间仍然存在很大差距。例如，学术论文的质量仍然存在重大问题。除此之外，中国需要在加强制造业方面进一步加强人工智能的创新意识。在我国的传统企业中，制造业在业务发展中的成功很大程度上取决于业务领导者自身的经验。至于现代人工智能技术的技术变革，并不是其核心竞争力。

在制造企业的管理层，公司的科研团队和公司的服务团队必须紧密合作，使智能系统在公司中发挥最大的作用。但是，传统的制造业公司需要实现自上而下对改革的理解与支持，以加强制造业的人工智能水平。人工智能在我国前景依旧光明。许多行业和领域都充分应用了人工智能技术。但是，人工智能技术在中国制造业中的应用仍然相对较少，需要进一步加强。我国制造行业对人工智能的应用占比非常小，还需要进一步加强。这也是我国在实行人工智能赋能在制造业转型升级过程中所遇到主要问题和阻力之一，只有我国的制造企业充分意识到人工智能技术的重要性，加强对于人工智能技术的重视，才能够有效地促进我国制造业实现人工智能的转型和升级。

1.2     人工智能的优势

“人工智能 + 制造业”不同于自动化或“互联网+制造”，自动化强调的是企业通过应用工业软件,实现离线环境下的自动生产，“互联网 +”则是利用互联网工具对接供需关系。而人工智能与制造业融合需要在数字化及网络化的基础上，由机器基于生产数据及供需环境的实时反馈，实现自主调整，完全智能。一般来说，人工智能将为制造业带来以下升级方向：

1） 提升生产效率。随着我国制造业接近世界先进水平，依靠技术引进和管理变革等方式提高生产效率的空间已经很小。近年来，人工智能在制造业应用深化，生产函数中加入新要素，为制造业的效率提升创造新空间。与自动化设备相比，智能装备可以实现统一平台、统一指挥，通过自主优化减少停机时间，并随着数据积累，还可以自我学习辅助生产管理，从多个层面促进企业效率的提升。

2） 降低人力成本。我国正处于工业化中后期，也是进入发达国家行列的关键时期。但随着老龄化日益严重，人口红利逐渐消失，劳动力的优势被东南亚国家超越。寻找新的优势生产要素，是维持我国工业高质量发展的关键。人工智能作为新兴的投入要素，既可以在很多领域替代传统劳动力，还能在高精度条件下维持动作一致性，避免产品质量受工人情绪和精力影响。研究表明，智能机器人密度与产品的质量成正比。

3） 高效质量控制。将人工智能与物联网等技术相结合，可以实现制造业生产线全面、实时监控，不仅提高质检效率，还能通过智能学习改善工艺流程。对于精密仪器等规模生产，但结构复杂、工艺要求高的行业，人工智能可以显著提高其良品率。例如，江苏汇博机器人公司针对卫浴行业推出机器视觉检测系统，分辨水平远超人类肉眼，不仅能检测微小缺陷，还能分析故障原因，快速筛选出不合格品，并操控生产线进行分拣，提升产品的出厂合格率。

4） 优化供需管理。人工智能通过实时跟踪海量数据，并进行自我学习，从纷杂多变的市场信息中挖掘有价值的内容，建立精准匹配的供需关系，并给出最优建议，通过工业物联网将指令发送到价值链各个环节，尤其适合快速消费品、零配件等市场需求波动大、供应链复杂的行业。例如，江苏汇博机器人为某大客户提供机器人和 MES 生产管理系统，对生产环节实施了全方位智能化升级。MES 生产管理系统可以实时响应客户订单，并基于客户需求自动配置生产设备和功能参数，并在人工智能的协同下完成组装和测试。最终，企业通过需求与生产的无缝衔接，不仅提升了产品质量，也缩短了产品交付周期。

1.3     人工智能推动制造业转型升级

我国作为传统制造大国，经过快速发展阶段，在工艺技术等方面已取得长足的进步，目前正向制造强国转变。但制造业在转型升级过程中遇到瓶颈，主要表现为效率提升放缓、人工成本攀升、质量控制不严等问题，阻碍我国制造业进入集约型的高质量发展阶段。

在我国制造业面临内外压力的背景下，智能制造成为新一轮产业变革的核心主题，而人工智能则是智能制造的核心技术。人工智能与制造业深度融合后，将改变制造业的业态，重构国际分工，工业强国向上下游争夺更多的价值空间，全球经济格局即将重写。

未来由科技创新驱动发展，人工智能已成为大国竞争的重要筹码。各国纷纷提出“人工智能 + 制造业”的战略，如美国的工业互联网与制造业回流，德国的工业 4.0。党的十九大报告指出“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，明确将人工智能与制造业融合作为国家战略重点，中国正积极抢占人工智能领域制高点。

人工智能广义上是指对所有智能的模拟和应用，融合了计算机视觉、机器学习、大数据等多门学科。目前，人工智能已逐渐从技术研发阶段向产业化过渡，图像和语音识别等商业化较为成熟，应用领域也逐渐从服务业向制造业延伸，显示出人工智能技术的通用性。

长久以来，中国在技术层面一直在追赶世界先进水平，但在人工智能领域却异军突起，在部分领域达到全球领先。从技术研发看，在深度学习领域，我国在全球知名期刊上发表论文的数量已经超过美国，专利申请数量仅次于美国。从投资角度看，我国在人工智能领域的投资爆发式增长，2017 年人工智能初创企业的融资额已超过美国。

目前，在人工智能的核心技术领域，发达国家仍具有我国短期难以超越的优势，但作为全球人口最多、制造业规模最大的国家，我国拥有最大的人工智能应用市场和最丰富的数据基础。人工智能将通过深度融合赋能制造业，助力实体经济创新转型。而我国在人工智能领域的领先布局及广阔的应用场景，为融合打下坚实的基础。

1.4     人工智能赋能制造业仍需多方面合作

当前，我国将信息技术与制造技术进行有效整合，进而在整个制造业中实现了更深刻变革的智能制造模式。在硬件或软件方面，这种新型的中国智能制造模式具有良好的基础，可以促进多个行业的发展，并且有效地提升各个行业的发展动能。

在应用制造业转型升级的过程中，首先要加强对制造业人工智能基础设施的建设。只有加强企业人工智能基础设施的建设，才能克服我国制造业企业在信息技术中面临的技术瓶颈，促进制造业企业未来的可持续发展。

其次，需要加强对制造企业相关算法方向的基础研究。当前，随着人工智能的快速发展，各个领域对新算法的改进已经成为企业应用中人工智能的日常实践。例如，在企业设计集成电路板的过程中，可以通过强化算法学习，有效地加快集成电路板的设计和制造速度。在我国以人工智能为基础的制造业转型与转型中，人工智能的发展与应用不要实现弯道超车。制造企业需要提高整体工业质量。所有的科学系统，无论是硬件还是软件，都需要在许多方面进行协调，形成有效的系统，从而建立有效的模式，创建适用于工业和工厂的定制集成解决方案。最后，在开发人工智能的过程中，需要在各个领域进行联合开发。在制造企业的供应链中，首先需要驱动生产，然后供应链系统促进了复杂而智能的后端生产的实现。这些都需要整个供应链的协调发展和深度整合。

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