無農不(bu)穩，無工(gong)不(bu)強。作(zuo)為(wei)真(zhen)正具(ju)有強大造血功能的產(chan)業，加工(gong)制造業對經濟的持續繁榮和社會穩定(ding)舉足輕重(zhong)。

工(gong)業(ye)的(de)發(fa)展(zhan)讓(rang)人(ren)類(lei)有更大的(de)能力(li)去改造自然并獲(huo)取資源，其生(sheng)產的(de)產品被直接或(huo)間接地(di)運(yun)用于人(ren)們的(de)消費當(dang)中，極大地(di)提(ti)升了(le)人(ren)們的(de)生(sheng)活水平。可以說(shuo)，自第一(yi)次工(gong)業(ye)革命(ming)以來，工(gong)業(ye)就在(zai)一(yi)定意義上決定著人(ren)類(lei)的(de)生(sheng)存與發(fa)展(zhan)。

然(ran)而，興(xing)也工業(ye)，衰也工業(ye)。近年(nian)來，由于發(fa)達國(guo)家的產業(ye)空(kong)心化(hua)(hua)和(he)發(fa)展中(zhong)國(guo)家的產業(ye)低值化(hua)(hua)，加工制造業(ye)困局顯現。發(fa)達國(guo)家大批(pi)工人失業(ye)且出現貿易逆差，發(fa)展中(zhong)國(guo)家利(li)潤和(he)環境(jing)不(bu)斷惡(e)化(hua)(hua)。大量制造企業(ye)面臨生存危機(ji)，制造業(ye)企業(ye)的數(shu)字化(hua)(hua)、網絡化(hua)(hua)、智能(neng)化(hua)(hua)轉型升(sheng)級迫在眉睫。

與此同時，隨著人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)技術的(de)突飛猛進(jin)及其在消費(fei)流通領域的(de)廣(guang)泛應(ying)用，越來越多的(de)制造企(qi)業(ye)與人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)企(qi)業(ye)把目光投(tou)向(xiang)了“人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)+制造”。但就目前(qian)來看，“人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)+制造”依然存在動力不足的(de)問題(ti)，制造業(ye)的(de)人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)之(zhi)路仍然漫長。

AI制造困(kun)境猶存

人工(gong)智能(neng)技術賦能(neng)的制造(zao)業(ye)具有極(ji)大的潛(qian)力。人工(gong)智能(neng)與相關技術結合，可(ke)優化制造(zao)業(ye)各流程環節(jie)的效(xiao)率，通過工(gong)業(ye)物聯(lian)網采集各種生產數據，再(zai)借(jie)助深度學習(xi)算(suan)法處理(li)后(hou)提供建議甚至自主優化。

從(cong)人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)在制(zhi)造業的(de)應用場景(jing)來看，主要包括產(chan)(chan)品智(zhi)能(neng)(neng)化(hua)研發(fa)設計、在制(zhi)造和(he)(he)管理流程(cheng)中運(yun)用人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)提高產(chan)(chan)品質(zhi)量和(he)(he)生產(chan)(chan)效率，以及(ji)供應鏈的(de)智(zhi)能(neng)(neng)化(hua)。

在產品研(yan)發(fa)、設計和(he)制造中，人(ren)工智(zhi)能(neng)既能(neng)根據(ju)既定目標和(he)約束利用算法探索各(ge)種可能(neng)的設計解決方案，進行(xing)智(zhi)能(neng)生成(cheng)式產品設計，又能(neng)將人(ren)工智(zhi)能(neng)技術(shu)成(cheng)果集成(cheng)化、產品化，制造出如智(zhi)能(neng)手機(ji)、工業機(ji)器人(ren)、服(fu)務(wu)機(ji)器人(ren)、自動駕駛汽車(che)及無人(ren)機(ji)等新一代智(zhi)能(neng)產品。

對于生(sheng)產制造(zao)來說，人工(gong)智能嵌(qian)入(ru)生(sheng)產制造(zao)環節，將使(shi)機(ji)器更加聰明，不再僅(jin)僅(jin)執行(xing)單調的機(ji)械任務，而是可以在更多復雜情況(kuang)下自主運(yun)行(xing)，從而全面提(ti)升生(sheng)產效(xiao)率(lv)。

在智(zhi)(zhi)能(neng)供應(ying)鏈(lian)上(shang)，需(xu)求預測是供應(ying)值管理領域應(ying)用人工智(zhi)(zhi)能(neng)的(de)關(guan)鍵(jian)主題。通過更好地(di)預測需(xu)求變(bian)化，公司可以有(you)效(xiao)地(di)調整生產計劃(hua)改(gai)進工廠利用率(lv)。此(ci)外，智(zhi)(zhi)能(neng)搬(ban)運機器人將(jiang)實現倉(cang)儲的(de)自主優化，大幅提升(sheng)倉(cang)儲揀選效(xiao)率(lv)，減少人工成(cheng)本。

但不(bu)論(lun)是(shi)(shi)智能化研發設計、生產制(zhi)造(zao)(zao)，還是(shi)(shi)智能供應鏈，制(zhi)造(zao)(zao)數字化都是(shi)(shi)人工智能+制(zhi)造(zao)(zao)的(de)基礎。然(ran)而，我(wo)國制(zhi)造(zao)(zao)業(ye)(ye)(ye)信息化水平(ping)參差不(bu)齊，且制(zhi)造(zao)(zao)產業(ye)(ye)(ye)鏈條遠比(bi)其他行業(ye)(ye)(ye)復雜，更強調(diao)賦能者對行業(ye)(ye)(ye)背景的(de)理(li)解。這些都造(zao)(zao)成(cheng)了制(zhi)造(zao)(zao)業(ye)(ye)(ye)的(de)Al賦能相比(bi)其他行業(ye)(ye)(ye)門(men)檻更高、難度更大。

制造(zao)(zao)業(ye)是(shi)一個龐大的(de)(de)產業(ye)，復雜而割裂是(shi)它的(de)(de)歷(li)史特征。同(tong)一個廠房里(li)，往(wang)往(wang)有好幾種(zhong)來自(zi)不(bu)同(tong)廠家(jia)的(de)(de)生產設備，這(zhe)些設備往(wang)往(wang)采用各自(zi)的(de)(de)技術和數(shu)據標準，彼此之(zhi)間(jian)并不(bu)能直接連通(tong)和交(jiao)互。不(bu)同(tong)的(de)(de)工(gong)廠乃至(zhi)不(bu)同(tong)的(de)(de)制造(zao)(zao)業(ye)企業(ye)，差(cha)異就更大了(le)。這(zhe)樣的(de)(de)差(cha)異使得(de)傳(chuan)統(tong)制造(zao)(zao)業(ye)信息化難(nan)度大、效(xiao)率提升有限。

盡管人(ren)工智能技術在(zai)制造業的(de)(de)(de)部分環節與流程中(zhong)已經有了一定程度的(de)(de)(de)應(ying)用，但整體滲透(tou)(tou)率(lv)仍(reng)然處(chu)于較(jiao)低(di)水(shui)平(ping)(ping)。根據中(zhong)國信通院的(de)(de)(de)測算(suan)，2018年(nian)中(zhong)國工業數字化(hua)經濟的(de)(de)(de)比重僅(jin)為(wei)18．3%，尚不(bu)足(zu)20%。在(zai)制造業整體數字化(hua)水(shui)平(ping)(ping)偏低(di)的(de)(de)(de)背(bei)景下，人(ren)工智能技術在(zai)制造業數字化(hua)經濟中(zhong)的(de)(de)(de)滲透(tou)(tou)率(lv)顯然更低(di)。

此外，現階段，人工智(zhi)能(neng)(neng)的(de)(de)(de)價值仍然難以(yi)被(bei)準確(que)衡量，部分企業尤其是中(zhong)(zhong)小(xiao)企業應用人工智(zhi)能(neng)(neng)的(de)(de)(de)動(dong)力(li)不足。究其原因，應用人工智(zhi)能(neng)(neng)領域的(de)(de)(de)部分技術，則往往以(yi)提高品(pin)牌、增加產(chan)品(pin)賦能(neng)(neng)，從而提高利潤率或(huo)者以(yi)內部降低運營成本為(wei)目標(biao)。但是，由于中(zhong)(zhong)小(xiao)企業的(de)(de)(de)體量較小(xiao)，往往以(yi)生(sheng)存(cun)為(wei)最低目標(biao)，如果需要去打(da)開其市場，則大(da)多數選擇從開源(yuan)節流出發。

換言之(zhi)(zhi)，中小型制(zhi)造(zao)企業打(da)造(zao)智能系統，關注的(de)是效率(lv)，但得到效率(lv)的(de)同(tong)時卻是以大量成本(ben)為代價(jia)。也就是說，并沒有真正在效率(lv)和成本(ben)之(zhi)(zhi)間找到平衡點。

除卻中(zhong)小企(qi)業的(de)噬利(li)行為，即使站(zhan)在第一(yi)梯隊的(de)大型企(qi)業對(dui)于(yu)一(yi)些細(xi)分行業人工(gong)智(zhi)能(neng)應用路徑業尚不明晰，應用風險(xian)、收益和成本難以(yi)準(zhun)確核算(suan)，短時間內無(wu)法給出切實的(de)解決方(fang)案(an)。加之多年產能(neng)的(de)過剩，盡管數據量巨(ju)大，但想要(yao)實現智(zhi)能(neng)化也需要(yao)漫長(chang)的(de)時間。

人是智能化制造(zao)的(de)核心

制(zhi)造業的(de)智(zhi)能化(hua)(hua)過(guo)程，與(yu)過(guo)去制(zhi)造業的(de)自動(dong)(dong)化(hua)(hua)仍有實際的(de)差異，智(zhi)能化(hua)(hua)并(bing)不等于(yu)自動(dong)(dong)化(hua)(hua)，更不等于(yu)無(wu)人(ren)化(hua)(hua)，而如何走(zou)向智(zhi)能化(hua)(hua)，則關(guan)系到求(qiu)解現階段的(de)AI制(zhi)造困境，以及加工(gong)制(zhi)造業轉型升(sheng)級的(de)真正落地。

自(zi)動(dong)化追(zhui)求的(de)是(shi)(shi)機(ji)(ji)器(qi)(qi)自(zi)動(dong)生產(chan)，本質(zhi)是(shi)(shi)“機(ji)(ji)器(qi)(qi)換人”，強調大規模的(de)機(ji)(ji)器(qi)(qi)生產(chan);而“智能化”追(zhui)求的(de)是(shi)(shi)機(ji)(ji)器(qi)(qi)的(de)柔(rou)性(xing)生產(chan)，本質(zhi)是(shi)(shi)“人機(ji)(ji)協同”，強調機(ji)(ji)器(qi)(qi)能夠自(zi)主(zhu)配合要素變化和人的(de)工(gong)作(zuo)。

可(ke)見，智能(neng)(neng)化(hua)一(yi)定不等于無人化(hua)。在推(tui)動(dong)大(da)量智能(neng)(neng)制造過(guo)(guo)程中，只有通過(guo)(guo)機器和人的共融，推(tui)動(dong)這種決(jue)策思考的變化(hua)，才(cai)能(neng)(neng)讓(rang)人的工(gong)作能(neng)(neng)力和方向得以拓展，讓(rang)機器的的賦能(neng)(neng)實現最大(da)化(hua)。

因(yin)此(ci)，人工智能+制造(zao)所(suo)追求(qiu)的(de)，不是簡(jian)單(dan)的(de)“機(ji)(ji)器換人”，而是將工業革命(ming)以(yi)來(lai)極度細化(hua)甚至異化(hua)的(de)工人流(liu)水線(xian)工作，重(zhong)新拉回“以(yi)人為本(ben)”的(de)組織(zhi)模式，讓(rang)機(ji)(ji)器承擔更多(duo)簡(jian)單(dan)重(zhong)復甚至危(wei)險(xian)的(de)工作，而人承擔更多(duo)管(guan)理和創造(zao)工作。

顯(xian)然(ran)，想要實現人機共融(rong)的(de)(de)加工(gong)制造智(zhi)能化(hua)(hua)，必(bi)然(ran)要經歷從(cong)人到機器的(de)(de)過程。只有當(dang)機器融(rong)合了(le)更(geng)(geng)多智(zhi)能可能，才(cai)有可能拓展更(geng)(geng)多能力。工(gong)業(ye)機器人的(de)(de)應用是這一階段的(de)(de)重要標(biao)志，工(gong)業(ye)機器人作為工(gong)業(ye)化(hua)(hua)和信息化(hua)(hua)的(de)(de)完美結(jie)合，以(yi)其天然(ran)的(de)(de)數字化(hua)(hua)特性，打通了(le)單個生產設備(bei)到整個生產網絡的(de)(de)連(lian)接，進而支撐起(qi)第(di)四次工(gong)業(ye)革(ge)命的(de)(de)應用場景。

如果說(shuo)，過(guo)去二十年(nian)互聯(lian)網的發(fa)展(zhan)聯(lian)通了(le)智(zhi)能(neng)時代下的每一個人，那(nei)么未來(lai)二十年(nian)工業智(zhi)能(neng)化(hua)發(fa)展(zhan)將會聯(lian)通每一臺工業機(ji)器人，從而(er)帶來(lai)生產(chan)效率乃至生產(chan)方式的全(quan)面(mian)革新。

但(dan)在實(shi)現從人(ren)(ren)到機器的(de)過程(cheng)中，工業機器人(ren)(ren)還(huan)(huan)需要具有能夠(gou)在復雜和非典型的(de)環境里與人(ren)(ren)進行互動的(de)屬性。只有靈活和便捷，才(cai)能滿足人(ren)(ren)機共融(rong)的(de)發展條件，對(dui)(dui)制(zhi)造業智能化(hua)(hua)作全面(mian)的(de)部署。此外，對(dui)(dui)于機器的(de)部署還(huan)(huan)應具有可(ke)拓展性，即(ji)需要搭載更多智能化(hua)(hua)的(de)平臺來拓展工業制(zhi)造的(de)應用場景。

當前，人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能與(yu)制造(zao)業(ye)的(de)深度融合時(shi)機尚未成熟(shu)。盡管(guan)《2020人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能與(yu)制造(zao)業(ye)融合發展(zhan)白(bai)皮(pi)書》指出，人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能與(yu)制造(zao)業(ye)融合應(ying)用已具備一定的(de)基礎，但(dan)是僅僅依靠單(dan)點(dian)的(de)人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能將企(qi)業(ye)升級(ji)到另外一個管(guan)理水平顯(xian)然不可取。想要在制造(zao)的(de)人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能之(zhi)路上加速，更(geng)應(ying)該從(cong)產業(ye)的(de)整條價(jia)值鏈來(lai)優化提升。

人工智能(neng)(neng)(neng)更多的是解(jie)決產業(ye)(ye)(ye)鏈(lian)單點問題，而(er)加工制造(zao)業(ye)(ye)(ye)的人工智能(neng)(neng)(neng)化卻解(jie)決的是整條業(ye)(ye)(ye)務鏈(lian)的問題，制造(zao)業(ye)(ye)(ye)的人工智能(neng)(neng)(neng)之路仍(reng)然漫長。