中國制造業(yè)和人工智能將實現(xiàn)共享共贏的未來

當(dāng)中國發(fā)展進(jìn)入新時代，中國也進(jìn)入由科技和創(chuàng)新驅(qū)動的新一輪發(fā)展階段，而人工智能將成為中國新時代科技創(chuàng)新的關(guān)鍵和參與全球競爭的重要砝碼。人工智能技術(shù)在各行業(yè)已經(jīng)展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景，不僅能帶來生產(chǎn)效率的提升，還會催生新的產(chǎn)品、模式與公司，推動整個產(chǎn)業(yè)價值鏈的重構(gòu)。發(fā)展人工智能也已經(jīng)成為國家之間競爭的制高點之一。

從國家發(fā)展的長遠(yuǎn)角度來看，人工智能將對經(jīng)濟(jì)、社會、國防等多個領(lǐng)域帶來深遠(yuǎn)影響，成為全球競合中的重要砝碼之一，是不可錯過的重要發(fā)展機(jī)遇。人工智能的爭奪是世界未來最主要、最重要的爭奪，將決定世界的未來，也會重新撰寫和定義中華民族5000年的歷史，在這個爭奪中，中國沒有任何的空間和實踐可以猶豫和后退。

中國是世界上最大的制造業(yè)大國，制造業(yè)與人工智能的結(jié)合是中國從制造大國走向制造強(qiáng)國的重要一步，是中國直面國內(nèi)國際挑戰(zhàn)的重要超車機(jī)遇。

本文提出“智能制造：中國制造業(yè)和人工智能共享共贏的未來”的命題。我們認(rèn)為，制造業(yè)與人工智能的結(jié)合是解決中國人口老齡化，制造業(yè)由于裝備和軟硬件平臺依賴進(jìn)口所面臨的缺乏創(chuàng)新平臺自動化自主程度較低、制造業(yè)外移、制造業(yè)仍然處于價值鏈低端， 勞動生產(chǎn)率較低等問題的重要手段。特別在中美貿(mào)易摩擦挑戰(zhàn)下，制造業(yè)亟待人工智能賦能。人工智能等新技術(shù)為制造業(yè)的發(fā)展打開新天地，制造業(yè)為人工智能提供巨大的數(shù)據(jù)養(yǎng)料和落地舞臺。沿著數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的智能制造發(fā)展路徑，一個包括設(shè)備企業(yè)、軟件與服務(wù)企業(yè)、通信和解決方案提供商、制造業(yè)工廠在內(nèi)的全新產(chǎn)業(yè)即將出現(xiàn)。未來智能化的制造業(yè)將是中國經(jīng)濟(jì)和技術(shù)發(fā)展的重中之中。

一、中國制造業(yè)為中國人工智能發(fā)展提供最大的場景

1. 中國是世界最大的制造業(yè)大國

今天，中國是世界上最大的制造業(yè)大國。 中國之前，全球尚未有任何一個國家能在短短的40年內(nèi)，實現(xiàn)由農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)向信息經(jīng)濟(jì)的躍遷。改革開放40年來，我國建立了門類齊全的現(xiàn)代工業(yè)體系，工業(yè)經(jīng)濟(jì)的實力迅速壯大并躍升為世界第一制造大國，也是世界上唯一有完整的制造業(yè)體系、產(chǎn)品、和產(chǎn)業(yè)鏈的大國。世界銀行統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2017年中國制造業(yè)增加值為3.59萬億美元，占全世界的28.57%，是美國和德國制造業(yè)增加值的總和，遙遙領(lǐng)先于世界其它國家（圖1），并在2016世界制造業(yè)競爭力指數(shù)排名中（圖2）位居榜首。

圖1：2002-2017制造業(yè)增加值（萬億美元）

圖2：世界制造業(yè)競爭力指數(shù)排名（2016&2020）

另一方面，制造業(yè)在中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中地位至關(guān)重要。2017年美國GDP中第二產(chǎn)業(yè)僅占19%，而同期中國第二產(chǎn)業(yè)占據(jù)GDP的41%、制造業(yè)增加值占GDP的29%。相較于世界其他國家，中國制造業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中的地位和重要性都要高，也為人工智能提供了更大的發(fā)展空間。

2. 中國制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)特性適于人工智能應(yīng)用

在制造業(yè)，低技術(shù)含量(第二產(chǎn)業(yè)、處理常規(guī)/可預(yù)測/可編程任務(wù))的工人將首先面臨被人工智能替代。中國制造業(yè)主要由傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)驅(qū)動、從業(yè)者技術(shù)要求較低，因此其勞動力可以被自動化的程度整體較高，重復(fù)性、規(guī)則性、可編程性較高的工作內(nèi)容將在未來主要由人工智能協(xié)同智能化工業(yè)機(jī)器人完成?；诋a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和勞動力結(jié)構(gòu)的不同，人工智能替代低技術(shù)工人對中國的影響將大于美國。MGI(麥肯錫全球研究所)估計中國51％的工作(約3.94億全職員工)可以自動化。由此，未來AI對中國經(jīng)濟(jì)增長的驅(qū)動力將達(dá)1.3%左右，高于世界平均水平。

3. 制造業(yè)海量數(shù)據(jù)為人工智能發(fā)展提供豐富的“生產(chǎn)資料”

制造業(yè)可源源不斷產(chǎn)生比消費更為豐富的海量數(shù)據(jù)，為人工智能發(fā)展提供豐富的“生產(chǎn)資料”。根據(jù)Monica Rogati 的數(shù)據(jù)科學(xué)需求層次，數(shù)據(jù)的收集是數(shù)據(jù)分析、測試、機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。僅當(dāng)擁有足量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)時，機(jī)器學(xué)習(xí)才能夠最大程度發(fā)揮其效用。三大產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)產(chǎn)生頻率有所不同，第一產(chǎn)業(yè)以一年若干季為周期，服務(wù)業(yè)以月和日為周期，制造業(yè)可以在產(chǎn)線運行、檢測、運輸、倉儲等全過程源源不斷產(chǎn)生數(shù)據(jù)流，為AI時代的計算提供大量的、相對規(guī)則的數(shù)據(jù)資料，助力機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)一步的算法優(yōu)化、提高預(yù)測準(zhǔn)確度。

4. 制造業(yè)與服務(wù)業(yè)相融合、構(gòu)筑新的產(chǎn)業(yè)

今天，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)超越ToB、ToG范疇，未來將以獨特的C2B方式連接智能產(chǎn)業(yè)，幫助B端打通生產(chǎn)制造、消費服務(wù)的價值鏈，構(gòu)筑新的“服務(wù)產(chǎn)業(yè)、也服務(wù)于人”的新型制造業(yè)服務(wù)業(yè)。未來將不再有純粹的“制造業(yè)”或純粹的“服務(wù)業(yè)”，而是兩者深度融合，制造業(yè)將從現(xiàn)在的標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)模化增添個性化與定制化的服務(wù)屬性。伴隨工業(yè)智能化的進(jìn)一步推進(jìn)，最終有望實現(xiàn)定制化用戶個性需求。物聯(lián)網(wǎng)擁有“無界、無價、無序”的本質(zhì)，通過建立自驅(qū)動的非線性網(wǎng)絡(luò)，有望實現(xiàn)“用戶零距離、流程零簽字、體驗零延誤”。高端智造的核心不止步于生產(chǎn)高端產(chǎn)品，而可進(jìn)一步延伸至為用戶提供高端服務(wù)，滿足用戶的個性化需求。依托智能化與高效率的定制美好生活平臺，或成為全球產(chǎn)業(yè)的下一個風(fēng)口。

二、人工智能賦能中國制造業(yè)克服挑戰(zhàn)

盡管中國是世界第一制造業(yè)大國和“世界工廠”，但中國制造業(yè)仍然處于國際分工中價值鏈相對低端的位置，面臨著生產(chǎn)率增速下降、技術(shù)學(xué)習(xí)難度加大，人口紅利消失，制造業(yè)外移和國際環(huán)境的外部沖擊的根本性挑戰(zhàn)。隨著我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展逐漸步入工業(yè)化后期，需求拉動對制造業(yè)資源配置和效率提升的效應(yīng)正不斷弱化；從技術(shù)層面看，我國傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)中的高端生產(chǎn)裝備和核心零部件技術(shù)長期受制于人，技術(shù)競爭力差距大；而新興技術(shù)和產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域全球競爭的制高點掌控不足；在全球產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整中，我國制造業(yè)增長更多依賴于來自發(fā)達(dá)國家的制造業(yè)轉(zhuǎn)移。在此背景下，在新一輪“制造業(yè)+人工智能”的競爭中把握好機(jī)遇，以人工智能技術(shù)的連接、融合功能引發(fā)傳統(tǒng)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)形態(tài)的平臺化、網(wǎng)絡(luò)化和深度服務(wù)化，對于我國制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級和提升國際競爭力有著重要意義。

1. 人工智能提升制造業(yè)勞動生產(chǎn)率

從國際比較視角看，中國的單位勞動產(chǎn)出較低。2015年，世界平均單位勞動產(chǎn)出為18,487美元，中國是7,318美元，不及全球平均水平的40%。 伴隨中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、勞動素質(zhì)提升及對外開放程度的提高，中國單位勞動產(chǎn)出實現(xiàn)過兩位數(shù)的增長，縮小了和發(fā)達(dá)國家的差距，但2010年至今中國單位勞動產(chǎn)出增長速度下降到6-7%區(qū)間。以高新技術(shù)接力賦能增長、提高中國勞動生產(chǎn)率時不我待。

2. 人工智能幫助制造業(yè)直面人口老齡化的挑戰(zhàn)

中國正面臨人口老齡化的挑戰(zhàn)，就業(yè)傾向制造業(yè)適齡人口未來快速減少。2011年中國出現(xiàn)“人口紅利”拐點，之后青年勞動力人口占比繼續(xù)下降， 已從從2011年的50%，下降到2016年的46%。根據(jù)國務(wù)院《國家人口發(fā)展規(guī)劃(2016—2030年)》，14-45歲人口占比到2030年將下降到32%，適齡人口減少對未來制造業(yè)的發(fā)展將產(chǎn)生持續(xù)影響。同時，“90后”和“00后”以后的年輕人對從事簡單重復(fù)勞動的意愿較低，中國制造業(yè)已經(jīng)出現(xiàn)員工穩(wěn)定性下降的趨勢。人工智能會為員工創(chuàng)造從普通操作工人向操作機(jī)器人的工程師等行業(yè)專家發(fā)展的更大的成長空間，也為企業(yè)的持續(xù)發(fā)展創(chuàng)造動力。

圖 3: 中國青壯年(20-44)人口占比自2011年下降

3. 人工智能創(chuàng)新可減少制造業(yè)的海外依賴

我國企業(yè)運用的自動化設(shè)備及技術(shù)仍然依賴美德日企業(yè)。雖然中國企業(yè)在規(guī)模上超過美德日，但產(chǎn)品設(shè)計和生產(chǎn)所需的自動化裝備、方法論和軟硬件平臺上，目前還主要依靠西門子、GE、三菱等美德日企業(yè)。人工智能、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)興起，為制造業(yè)自主化的進(jìn)一步升級提供了可能性。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)提供了大數(shù)據(jù)信息處理，機(jī)器視覺信息獲取，低延遲工業(yè)級信息傳輸?shù)裙δ?，這些功能對生產(chǎn)、運輸、檢測環(huán)節(jié)帶來新的生產(chǎn)力，為先進(jìn)裝備的創(chuàng)新和發(fā)展提供了新的契機(jī)。

4. 解決產(chǎn)業(yè)向第三方發(fā)展中國家轉(zhuǎn)移的挑戰(zhàn)

以人工智能解決中國制造業(yè)因勞動成本上升等引起的產(chǎn)業(yè)向第三方發(fā)展中國家轉(zhuǎn)移的挑戰(zhàn)。近年來伴隨中國人力、土地、環(huán)保、社保等成本端的提升，以及中美貿(mào)易摩擦帶來的挑戰(zhàn)，中國低端制造業(yè)出現(xiàn)向印度、越南等低成本國家的外遷趨勢。以電子產(chǎn)業(yè)鏈為例，近幾十年來，全球化的電子產(chǎn)業(yè)沿歐美→日本→韓國/中國***→中國內(nèi)地轉(zhuǎn)移，現(xiàn)在部分開始從中國轉(zhuǎn)移至印度/越南等低成本國家。采用人工智能自動化、優(yōu)化成本控制的企業(yè)才能能在產(chǎn)業(yè)遷移的過程中勝出。

5. 人工智能賦能制造業(yè)全面提升企業(yè)經(jīng)營效益

中國制造業(yè)普遍面臨利潤空間狹窄的挑戰(zhàn)。人工智能可以從產(chǎn)品、服務(wù)和生產(chǎn)三個維度幫助制造業(yè)企業(yè)實現(xiàn)升級，提升企業(yè)營收和利潤。

產(chǎn)品方面：軟件賦能硬件的智能升級。通過內(nèi)置新操作系統(tǒng)或更新程序，將人工智能算法嵌入產(chǎn)品中，如機(jī)械、汽車等，從而幫助制造業(yè)企業(yè)生產(chǎn)全新的智能化產(chǎn)品。如騰訊人工智能開放平臺對外提供計算機(jī)視覺，幫助制造業(yè)企業(yè)實現(xiàn)產(chǎn)品升級。

服務(wù)方面：提高營銷能力和售后服務(wù)水平。利用人工智能算法，幫助制造業(yè)企業(yè)優(yōu)化營銷能力，提升售后服務(wù)水平。1）售前營銷，通過人工智能分析用戶畫像，判斷重點需求，從而進(jìn)行更實時、精準(zhǔn)的廣告投放；2）售后服務(wù)，以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能算法，對產(chǎn)品進(jìn)行實時監(jiān)測、管理和風(fēng)險預(yù)警。

生產(chǎn)方面：提升設(shè)備自動化生產(chǎn)能力。將人工智能技術(shù)嵌入生產(chǎn)過程，提升機(jī)器設(shè)備的自動化水平，實現(xiàn)在復(fù)雜情況下的自主生產(chǎn)，從而全面提升生產(chǎn)效率。通過機(jī)器學(xué)習(xí)建立產(chǎn)品的生產(chǎn)模型，識別各制造環(huán)節(jié)參數(shù)，判斷其對最終產(chǎn)品質(zhì)量的影響，通過深度學(xué)習(xí)自主判斷最佳參數(shù)，從而實現(xiàn)完全機(jī)器自主的生產(chǎn)。

三、企業(yè)發(fā)展智能制造的路徑

制造業(yè)智能化實現(xiàn)路徑：在數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的相互遞進(jìn)與配合下，企業(yè)轉(zhuǎn)型智能工廠、跨企業(yè)價值鏈延伸、全行業(yè)生態(tài)構(gòu)建與優(yōu)化配置將有望得以實現(xiàn)。

首先，數(shù)字化。通過將種類繁多的工業(yè)傳感器布置于生產(chǎn)與流通的各個部分，可以將工業(yè)過程各主要參數(shù)制式數(shù)字化，產(chǎn)生大量工業(yè)數(shù)據(jù)，為智能化奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

其次，網(wǎng)絡(luò)化。工業(yè)通信將傳感器采集到的工業(yè)數(shù)據(jù)低延遲、低丟包率地傳輸至云端。未來，通信協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)化、無線通信技術(shù)應(yīng)用將成為趨勢。工業(yè)云是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)最核心的部分，進(jìn)行海量數(shù)據(jù)的匯聚、提煉、模型計算等，實現(xiàn)資源優(yōu)化與預(yù)測。

最終，實現(xiàn)智能化。依托區(qū)塊鏈和圖像、語音、機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，制造業(yè)企業(yè)得以在網(wǎng)絡(luò)化的基礎(chǔ)上進(jìn)一步實現(xiàn)智能化，如依托區(qū)塊鏈技術(shù)進(jìn)行供應(yīng)鏈管理、依托圖像技術(shù)進(jìn)行自動光學(xué)檢測和倉儲機(jī)器人的使用、依托語音技術(shù)進(jìn)行物流語音揀選、依托機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)和車貨匹配等。

圖 4 : 人工智能如何改變制造業(yè)

因此，企業(yè)制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型也可以分為數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化三步。在數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的相互遞進(jìn)與配合下，企業(yè)轉(zhuǎn)型智能工廠、跨企業(yè)價值鏈延伸、全行業(yè)生態(tài)構(gòu)建與優(yōu)化配置將有望得以實現(xiàn)。

1、第一步：數(shù)字化——“感受”工業(yè)過程，采集海量數(shù)據(jù)

(1) 為配合工業(yè)智能化、實現(xiàn)智能制造，制造業(yè)工廠在進(jìn)行數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的軟硬件應(yīng)用之前，更為基礎(chǔ)的是在生產(chǎn)流程上打通設(shè)計、生產(chǎn)、檢測、搬運、倉儲、配送等主要環(huán)節(jié)，高效、科學(xué)的生產(chǎn)流程設(shè)計蘊(yùn)含著巨大的提質(zhì)增效、降本減存的機(jī)會。

(2) 工業(yè)傳感器：工業(yè)數(shù)據(jù)的“采集感官”，多類別、廣應(yīng)用為智能化奠基

人工智能的基礎(chǔ)是大量的數(shù)據(jù)，而工業(yè)傳感器是獲得多維工業(yè)數(shù)據(jù)的感官。除了設(shè)備狀態(tài)信息以外，人工智能平臺需要收集工作環(huán)境(如溫度濕度)、原材料的良率、輔料的使用情況等相關(guān)信息，用以預(yù)測未來的趨勢。這就需要部署更多類別和數(shù)量的傳感器。如今，使用數(shù)量較多的傳感器包括壓力、位移、加速度、角速度、溫度、濕度和氣體傳感器等?，F(xiàn)在的工業(yè)傳感器可以提供監(jiān)視輸出信號、為預(yù)測設(shè)備故障作出數(shù)據(jù)支持，可以助于確認(rèn)庫存中可用的原材料，可代替指示表更精確地讀數(shù)以及在環(huán)境惡劣的情況下收集數(shù)據(jù)、亦可監(jiān)測通過網(wǎng)關(guān)和云的數(shù)據(jù)傳輸、維護(hù)數(shù)據(jù)安全等。

2、第二步：網(wǎng)絡(luò)化——高速傳輸、云端計算、互聯(lián)互通

(1)工業(yè)通信：數(shù)據(jù)上云的“高速公路”，通信標(biāo)準(zhǔn)化、無線通信技術(shù)應(yīng)用成趨勢

得到大量數(shù)據(jù)后，如何將數(shù)據(jù)傳輸至云端呢？這需要依托先進(jìn)的工業(yè)級通信技術(shù)。和過去在車間內(nèi)直接對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單響應(yīng)不同，企業(yè)需要把不同車間，不同工廠，不同時間的數(shù)據(jù)匯聚到同一個地方(云數(shù)據(jù)中心)，進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)計算，以提煉出有用的數(shù)學(xué)模型。這就對工業(yè)通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)提出新要求，推動標(biāo)準(zhǔn)化通信協(xié)議及5G等新的技術(shù)在車間里的普及。

(2)工業(yè)云：匯聚提煉海量數(shù)據(jù)，模型計算資源優(yōu)化的場所

人工智能進(jìn)行計算的場所——云平臺。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)最有意義的部分是其云計算平臺。工業(yè)生產(chǎn)中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)將與工業(yè)云平臺相連，采用分布式架構(gòu)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘，提煉有效生產(chǎn)改進(jìn)信息，最終將用于預(yù)測性維護(hù)等領(lǐng)域。在云平臺上首先打通數(shù)據(jù)流和物流，在云上匯聚工廠內(nèi)部的不同維度、產(chǎn)品生命周期不同階段、供應(yīng)鏈上下游不同行為主體。其次可以通過運用大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)進(jìn)行分析，提煉數(shù)字分析模型。

制造業(yè)智能化及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)具有不同層面的應(yīng)用場景。首先，在企業(yè)層面主要是內(nèi)部的提質(zhì)增效，降本減存，從傳統(tǒng)制造進(jìn)化為智能工廠，以數(shù)據(jù)驅(qū)動智能生產(chǎn)能力。其次，可實現(xiàn)跨企業(yè)價值鏈延伸，優(yōu)化跨企業(yè)的制造資源配置，打通企業(yè)外部價值鏈。最后，有望實現(xiàn)全行業(yè)生態(tài)構(gòu)建，以數(shù)據(jù)驅(qū)動生態(tài)運營能力，匯聚協(xié)作企業(yè)、產(chǎn)品、用戶等產(chǎn)業(yè)鏈資源，不斷沉淀、復(fù)用、重構(gòu)和輸出，實現(xiàn)制造行業(yè)整體的資源優(yōu)化配置。

3、第三步：智能化——三個維度的整體智能化

圖5：三個維度打通工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)流（工廠平臺架構(gòu)，產(chǎn)品生命周期，供應(yīng)鏈）

(1)融合IT/OT，打通工廠內(nèi)部的數(shù)據(jù)流

過去傳統(tǒng)的制造業(yè)工廠的內(nèi)部存在信息系統(tǒng)(IT)和生產(chǎn)管理系統(tǒng)(OT)兩個相對獨立的子系統(tǒng)。IT系統(tǒng)生產(chǎn)規(guī)劃，OT負(fù)責(zé)執(zhí)行，不需要過多的互動。未來的智能工廠，需要打通設(shè)備，數(shù)據(jù)采集，企業(yè)IT系統(tǒng)，云平臺等不同層的信息壁壘，實現(xiàn)從車間到?jīng)Q策層的縱向互聯(lián)。

(2)打通供應(yīng)鏈各個環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)流

供應(yīng)鏈各個環(huán)節(jié)之間的物流會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。這些物流信息的收集能夠幫助物流行業(yè)提升效率，降低成本。未來的智慧物流，通過智能化收集、集成、處理物流的采購、運輸、倉儲、包裝、裝卸搬運、流通、配送等各個環(huán)節(jié)的信息，實現(xiàn)全面分析，及時處理及自我調(diào)整。這需要涉及到將這些數(shù)據(jù)數(shù)字化并累積成足夠的數(shù)據(jù)庫，需要大量的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

(3)產(chǎn)品生命周期全過程數(shù)字化

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)要實現(xiàn)產(chǎn)品從設(shè)計、制造到服務(wù)，再到報廢回收再利用整個生命周期的互聯(lián)。未來的工廠會以數(shù)字化方式為物理對象創(chuàng)建虛擬模型，來模擬其在現(xiàn)實環(huán)境中的行為。通過搭建整合制造流程的數(shù)字雙胞胎生產(chǎn)系統(tǒng)，能實現(xiàn)從產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)計劃到制造執(zhí)行的全過程數(shù)字化，將產(chǎn)品創(chuàng)新、制造效率和有效性水平提升至一個新的高度。

四、未來智能化的制造業(yè)暢想

在人工智能、工業(yè)機(jī)器人、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等多種技術(shù)賦能下，未來智能化的制造業(yè)將值得暢想。短期人工智能與工業(yè)機(jī)器人的落地將解放大量重復(fù)、規(guī)則的人類勞動。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)日益成熟，機(jī)器之間、工廠之間得以智能化互聯(lián)互通，區(qū)塊鏈技術(shù)的加入更使得制造業(yè)“全自動運行”成為可能，“人工智能+機(jī)器人+區(qū)塊鏈”模式值得期待。而伴隨制造業(yè)與服務(wù)業(yè)將深度融合，標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)與個性化定制并存，智能制造將為人們構(gòu)筑美好生活。相信在數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的相互遞進(jìn)與配合下，企業(yè)轉(zhuǎn)型智能工廠、跨企業(yè)價值鏈延伸、全行業(yè)生態(tài)構(gòu)建與優(yōu)化配置將有望得以實現(xiàn)，制造業(yè)的深度智能化將不再僅存在于愿景。

未來10-15年內(nèi)，50%的制造業(yè)將會被人工智能取代，中國的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)將發(fā)生天翻地覆的變化，并且面臨國內(nèi)外企業(yè)的新一輪沖擊。面臨人工智能時代全新的競爭環(huán)境，中國必須迎難而上，從當(dāng)下開始打造人工智能生態(tài)，為未來全方位跟進(jìn)時代浪潮打下深厚基礎(chǔ)。新時代下，人工智能發(fā)展的規(guī)模之大、速度之快、在國際競合中地位之高，決定了中國需要進(jìn)一步改革開放，以改革政策帶來的制度創(chuàng)新的力量促進(jìn)人工智能快速發(fā)展，占據(jù)技術(shù)制高點，并形成國際競爭力。

制造業(yè)+人工智能已成為中美等國制造業(yè)競爭的主賽道之一。美國擁有人工智能先發(fā)優(yōu)勢、領(lǐng)先工業(yè)制造商基礎(chǔ)以及資金優(yōu)勢。中國需要在人工智能的成熟度和行業(yè)整合上取得突破，這種背景下，能夠率先建立工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)基礎(chǔ)、并順利將其應(yīng)用和大規(guī)模鋪設(shè)至智能工廠、先進(jìn)制造裝備等領(lǐng)域的國家，無疑將在全球制造業(yè)競爭中占據(jù)優(yōu)勢地位。2018年11月19日美國商務(wù)部發(fā)布題目為《Review of Controls for Certain Emerging Technologies》的法規(guī)制定提案預(yù)告(Advance notice of proposed rulemaking，ANPRM)，如提案落實，眾多高新科技行業(yè)將面臨美國出口與技術(shù)封鎖，為已經(jīng)面臨人口結(jié)構(gòu)、自動化自主程度較低、進(jìn)口依賴的中國制造業(yè)的進(jìn)一步升級造成額外阻礙。歷史階段與國際環(huán)境挑戰(zhàn)下，中國的制造業(yè)亟待AI賦能。

但是，人工智能這輪變革是中國和世界第一次站在同一個起點上，在人工智能的競爭中，中國第一次有了資本、人才和技術(shù)去把握未來。中國實現(xiàn)“彎道超車”有四大信心和條件。

一是用戶基數(shù)與市場潛力。中國有近14億用戶，形成了巨大而多樣化的市場，為人工智能的發(fā)展應(yīng)用提供了充足的空間。特別是中國今年來互聯(lián)網(wǎng)與移動應(yīng)用和商業(yè)模式迅速發(fā)展，在很多領(lǐng)域已經(jīng)超越了美國等發(fā)達(dá)市場的發(fā)展水平，結(jié)合巨大的用戶基數(shù)產(chǎn)生了規(guī)模巨大而差異化的數(shù)據(jù)集，為人工智能的應(yīng)用提供了最佳基礎(chǔ)。

二是技術(shù)差距逐漸縮小。近年來中國在技術(shù)上發(fā)展迅速，國際頂級會議論文中，出現(xiàn)中國作者名字的占三分之一以上。海外科技人員歸國創(chuàng)業(yè)的熱潮明顯，人才回流現(xiàn)象加強(qiáng)。此外，中國在超級計算機(jī)方面的潛力巨大，為技術(shù)的發(fā)展提供了加速支持。2017年，超級計算機(jī)五百強(qiáng)榜單顯示中國已超過美國，成為世界上擁有最快超級計算機(jī)、且數(shù)量最多的國家。

三是創(chuàng)新能力的提升?！爸袊鴦?chuàng)造”已成大勢所趨，時下流行的商業(yè)模式中有諸多為中國首創(chuàng)，例如共享單車、移動支付、直播、手機(jī)短視頻等，成為海外市場研究與效仿的對象。

四是資本力量充裕。一方面政府將創(chuàng)新提升至戰(zhàn)略層面，高科技領(lǐng)域的政府引導(dǎo)基金可達(dá)到千億、萬億的級別。另一方面大量民間資本渴望找到成長性高的投資機(jī)會。據(jù)Pitchbook調(diào)查，2018中國人工智能領(lǐng)域的投融資已占到全球所有人工智能投融資總額的12%，且其占比仍保持迅速上升趨勢?；谝陨纤姆矫嬖?，中國有望在智能制造領(lǐng)域，百尺竿頭更進(jìn)一步，從“世界領(lǐng)先”走向“世界第一”。

中國近年出臺多項政策鼓勵智能制造及互聯(lián)網(wǎng)、新興技術(shù)于制造業(yè)的應(yīng)用結(jié)合，然而我們需要清醒認(rèn)識到政策與制度層面、人才與環(huán)境層面仍存在落地困難。未來，伴隨中國制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級意識的增強(qiáng)，人工智能、新興技術(shù)與制造業(yè)應(yīng)用進(jìn)展的進(jìn)一步推進(jìn)，以及相關(guān)行業(yè)、企業(yè)、政府三大層面的政策引領(lǐng)作用的提升，一個自動高效、互聯(lián)互通、具備前瞻預(yù)測能力的智能制造時代將早日到來。