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制造業(yè)是立國(guó)之本、強(qiáng)國(guó)之基。人工智能(AI)作為引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，其與制造業(yè)的深度融合，既是我國(guó)制造業(yè)智能化升級(jí)的關(guān)鍵路徑，更是從制造大國(guó)邁向制造強(qiáng)國(guó)的必由之路。本文將結(jié)合政策導(dǎo)向、技術(shù)實(shí)踐與行業(yè)觀察，探討“人工智能+制造”的融合路徑與未來(lái)發(fā)展。
政策引領(lǐng)：“人工智能+制造”的戰(zhàn)略方向
近年來(lái)，國(guó)家政策為人工智能與制造業(yè)深度融合提供了清晰戰(zhàn)略指引。
2017年《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》首提在制造等重點(diǎn)行業(yè)開(kāi)展人工智能應(yīng)用試點(diǎn)示范；2021年《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》明確提出推動(dòng)人工智能等新技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用，研制一批國(guó)際先進(jìn)的新型智能制造裝備；2024年《關(guān)于推動(dòng)未來(lái)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的實(shí)施意見(jiàn)》強(qiáng)調(diào)以創(chuàng)新為動(dòng)力，推動(dòng)人工智能與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)融合，加速產(chǎn)業(yè)升級(jí)；今年8月出臺(tái)的《關(guān)于深入實(shí)施 “人工智能 +”行動(dòng)的意見(jiàn)》，更是明確提出加快人工智能在設(shè)計(jì)、中試、生產(chǎn)、服務(wù)、運(yùn)營(yíng)全環(huán)節(jié)落地應(yīng)用。
這標(biāo)志著，當(dāng)前的政策導(dǎo)向已從“鼓勵(lì)應(yīng)用”轉(zhuǎn)向“全要素覆蓋”，核心是推動(dòng)人工智能技術(shù)向產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)滲透，破解制造流程中的痛難點(diǎn)問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)從“局部智能”到“整體智能”的跨越。這正是我國(guó)從制造大國(guó)邁向制造強(qiáng)國(guó)的核心戰(zhàn)略需求。
場(chǎng)景深耕：“人工智能+制造”的應(yīng)用實(shí)踐
政策推動(dòng)之下，如今制造企業(yè)已在汽車、電子、家電、食品飲料、化工、紡織服裝、航空航天、機(jī)械加工等細(xì)分行業(yè)展開(kāi)積極探索與實(shí)踐。而且，AI技術(shù)應(yīng)用已覆蓋研、產(chǎn)、供、銷、服等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，通過(guò)構(gòu)建“感知-分析-決策-執(zhí)行”的閉環(huán)，推動(dòng)企業(yè)智能化水平躍升。
例如，在研發(fā)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，臺(tái)積電量檢測(cè)、生產(chǎn)排程與調(diào)度、生產(chǎn)工藝優(yōu)化、生產(chǎn)異常預(yù)警、設(shè)備管理與運(yùn)維等諸多場(chǎng)景。其中，蔚來(lái)汽車自主開(kāi)發(fā)了多套工業(yè)AI算法應(yīng)用于檢測(cè)工序，確保將經(jīng)過(guò)嚴(yán)苛質(zhì)量檢測(cè)的產(chǎn)品交付給用戶。博世長(zhǎng)沙基于人工智能與大數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)MES預(yù)警、機(jī)器人預(yù)測(cè)性維護(hù)和車削工藝動(dòng)態(tài)調(diào)優(yōu)等。
在物流與供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)，AI技術(shù)已滲透至采購(gòu)預(yù)測(cè)、供應(yīng)商管理與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、物料分揀、配送路徑優(yōu)化、庫(kù)存動(dòng)態(tài)調(diào)控等場(chǎng)景。一方面，通過(guò)需求預(yù)測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)建模控制成本、規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)；另一方面，依托AI驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化設(shè)備與算法提升分揀、搬運(yùn)及庫(kù)存管理等的效率。
在營(yíng)銷服務(wù)環(huán)節(jié)，AI技術(shù)廣泛應(yīng)用于銷售預(yù)測(cè)、產(chǎn)品定價(jià)、營(yíng)銷策略制定、個(gè)性化營(yíng)銷、客戶服務(wù)支持等，助力企業(yè)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)銷售趨勢(shì)，提升用戶粘性與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。
與此同時(shí)，工業(yè)大模型、工業(yè)智能體的興起，催生更多創(chuàng)新應(yīng)用。例如，海爾合肥冰箱互聯(lián)工廠依托卡奧斯天智工業(yè)大模型，打造注塑換型云調(diào)優(yōu)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)85臺(tái)注塑機(jī)換型工藝參數(shù)的一鍵部署和調(diào)控，有效解決了注塑工藝調(diào)優(yōu)依賴人工經(jīng)驗(yàn)、調(diào)參效率低等問(wèn)題。
江蘇永鋼集團(tuán)研發(fā)的“高爐專家智能體”，使得永鋼1號(hào)1320m³高爐僅用時(shí)9天即實(shí)現(xiàn)全面達(dá)產(chǎn)達(dá)標(biāo)，且高爐煤氣利用率提升近3個(gè)百分點(diǎn)，鐵水成本指標(biāo)躍居行業(yè)前列。
務(wù)實(shí)前行：“人工智能+制造”的落地方法論與路徑建議
然而，盡管行業(yè)領(lǐng)先制造企業(yè)在人工智能與制造技術(shù)融合方面，已形成諸多成功案例，但整體來(lái)看，制造企業(yè)在工業(yè)AI應(yīng)用過(guò)程中，仍面臨數(shù)據(jù)治理能力不足、既懂業(yè)務(wù)又懂AI的復(fù)合型人才短缺、整體戰(zhàn)略規(guī)劃缺失等問(wèn)題。
解決好這些問(wèn)題，制造企業(yè)需要做好數(shù)據(jù)治理，補(bǔ)齊人才短板，并緊密結(jié)合企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略推進(jìn)工業(yè)AI應(yīng)用。同時(shí)，引入咨詢服務(wù)也是助力需求預(yù)研、場(chǎng)景分析、合作伙伴與平臺(tái)選型的有效途徑。
1.做好數(shù)據(jù)治理工作
工業(yè)AI的核心價(jià)值在于通過(guò)算法挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值、優(yōu)化生產(chǎn)決策，但算法的精度與效率完全依賴數(shù)據(jù)質(zhì)量。因此，數(shù)據(jù)治理是前置性、基礎(chǔ)性工作。
對(duì)企業(yè)而言，需全面梳理研、產(chǎn)、供、銷、服全鏈條數(shù)據(jù)資產(chǎn)，厘清數(shù)據(jù)來(lái)源、流轉(zhuǎn)路徑與應(yīng)用場(chǎng)景；同時(shí)建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系與規(guī)范采集流程，從源頭解決數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一、口徑不一致問(wèn)題，打破“信息孤島”，保障數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性與時(shí)效性，為工業(yè)AI筑牢數(shù)據(jù)根基。
2.補(bǔ)齊人才短板
AI應(yīng)用落地，需要既懂技術(shù)又懂業(yè)務(wù)的復(fù)合型人才。企業(yè)可通過(guò)“內(nèi)部培育+外部引進(jìn)+靈活借力”破局：內(nèi)部鼓勵(lì)業(yè)務(wù)端人員學(xué)習(xí)AI基礎(chǔ)原理與應(yīng)用邏輯，引導(dǎo)技術(shù)端人員深入車間理解業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，在協(xié)作中培育適配自身場(chǎng)景的人才；外部針對(duì)AI算法工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家等關(guān)鍵崗位，結(jié)合項(xiàng)目規(guī)模與需求引進(jìn)人才；不具備大規(guī)模AI自研能力的企業(yè)，可與AI技術(shù)供應(yīng)商合作，依托其成熟平臺(tái)、API接口及定制化解決方案搭建應(yīng)用，或采用“AI即服務(wù)”(AI as a Service) 模式，輕量化推進(jìn)AI在質(zhì)檢、排產(chǎn)、設(shè)備運(yùn)維等場(chǎng)景的應(yīng)用。
3.借力專業(yè)咨詢，破解“認(rèn)知鴻溝”，實(shí)現(xiàn)“授之以漁”
許多企業(yè)引入AI技術(shù)上時(shí)缺乏從戰(zhàn)略到戰(zhàn)術(shù)的系統(tǒng)方案與方法論，導(dǎo)致項(xiàng)目與業(yè)務(wù)需求脫節(jié)，可借助專業(yè)咨詢機(jī)構(gòu)明確AI應(yīng)用方向、制定貼合業(yè)務(wù)目標(biāo)的AI戰(zhàn)略。專業(yè)咨詢機(jī)構(gòu)能夠幫助企業(yè)梳理業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)核心矛盾與痛點(diǎn)，將其轉(zhuǎn)化為AI可賦能的具體需求，確保AI應(yīng)用目標(biāo)與企業(yè)實(shí)際業(yè)務(wù)價(jià)值緊密綁定。
在具體項(xiàng)目的推進(jìn)上，建議制造企業(yè)遵循“明確應(yīng)用目標(biāo)-識(shí)別關(guān)鍵場(chǎng)景-需求轉(zhuǎn)化與目標(biāo)具象化-評(píng)估可行性-技術(shù)選型與供應(yīng)商選擇-模型構(gòu)建與訓(xùn)練-系統(tǒng)部署與系統(tǒng)集成-持續(xù)迭代優(yōu)化”的八步走路徑，確保AI技術(shù)真正融入業(yè)務(wù)流程并產(chǎn)生實(shí)效。
“人工智能+制造”本質(zhì)上是一場(chǎng)扎根產(chǎn)業(yè)實(shí)際、以價(jià)值為導(dǎo)向的深度變革。從政策指引到企業(yè)場(chǎng)景實(shí)踐，再到破解難題的方法論探索，每一步都需腳踏實(shí)地，既要以技術(shù)創(chuàng)新突破制造瓶頸，更要以業(yè)務(wù)價(jià)值錨定方向。
未來(lái)，隨著工業(yè)大模型、工業(yè)智能體等技術(shù)演進(jìn)，“人工智能+制造”場(chǎng)景將持續(xù)拓展，但“以業(yè)務(wù)需求為起點(diǎn)、以落地實(shí)效為終點(diǎn)”的邏輯始終不變。唯有夯實(shí)數(shù)據(jù)根基、培育復(fù)合型人才、完善戰(zhàn)略規(guī)劃，才能讓AI成為制造業(yè)升級(jí)的核心動(dòng)能，助力我國(guó)穩(wěn)步邁向制造強(qiáng)國(guó)。
作者：國(guó)家智能制造專家委員會(huì)委員，e-works 黃培博士
原標(biāo)題：智造洞見(jiàn)專欄 | 黃培：以“人工智能+制造”，智繪未來(lái)工業(yè)新藍(lán)圖
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