AI融合制造業(yè)最新研究發(fā)布，全面落地指日可待
2019年12月18日 來源：工控網(wǎng) 瀏覽 1187 次 評論（0）
12月初，工業(yè)信息發(fā)展研究發(fā)布了《中國人工智能與制造業(yè)融合發(fā)展白皮書（2019）》，指出我國人工智能在制造業(yè)領域的發(fā)展態(tài)勢、融合現(xiàn)狀、面臨的問題和挑戰(zhàn)等。可見，在面對新一輪的科技和產(chǎn)業(yè)的浪潮中，智能化、網(wǎng)絡化、數(shù)字化已經(jīng)成為推進當前制造業(yè)領域加速前進的重要動力，也成為中國制造向中國智造轉(zhuǎn)型的主攻方向。有研究稱，預計到2035年，制造業(yè)因人工智能的應用，其增加值增速可以提高2.0%左右，是所有產(chǎn)業(yè)部門中提高幅度的，可見人工智能在制造業(yè)領域的應用變得舉足輕重，現(xiàn)階段進一步的推進人工智能在制造業(yè)領域的深度融合是當前所有企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的必修課。
近年來，人工智能的發(fā)展進入爆發(fā)期，人工智能技術也在逐漸取代傳統(tǒng)技術，并因其巨大的優(yōu)勢在各行各業(yè)得到廣泛應用，可謂百花齊放，從初的AI應用成熟的金融領域逐步輻射到各行各業(yè)，并大規(guī)模的實現(xiàn)落地。據(jù)統(tǒng)計，2019年在已經(jīng)成熟落地的人工智能應用包括金融領域的反欺詐、生物識別類身份驗證、智能客服等，以及服務行業(yè)的內(nèi)容審核類應用；2019年正在推廣的人工智能應用包括的服務機器人、智能終端，以及政務門戶智能化改造等，零售行業(yè)的智能貨柜、貨架識別，制造業(yè)的質(zhì)量，醫(yī)療行業(yè)的智能導診，以及面對商業(yè)的安防布控應用等；而未來發(fā)展潛力巨大的人工智能應用包括跨行業(yè)的視頻結構化、業(yè)務流程自動化、金融領域的智能網(wǎng)點服務機器人，服務領域的營銷互動，零售行業(yè)的供應鏈預測，以及醫(yī)療行業(yè)的輔助臨床診斷決策、虛擬智能助理等應用。除此之外，電信行業(yè)智能網(wǎng)絡將能夠自動識別網(wǎng)絡故障、潛在攻擊，也是未來充滿潛力的創(chuàng)新應用。
圖：CIO視角：2019年人工智能應用指南，IDC，2019
新調(diào)查顯示，以服務、互聯(lián)網(wǎng)、信息服務等為代表的行業(yè)具備3年以上AI采用經(jīng)驗的在行業(yè)內(nèi)占比較為突出，制造行業(yè)超一半以上具備1-3年AI采用經(jīng)驗，尚處于初期起步階段，但是可以看出制造行業(yè)對AI的采用持積極態(tài)度，并且投資在千萬元以上的企業(yè)占比較高。
圖：IDC&量子位人工智能行業(yè)調(diào)查問卷,2019
據(jù)了解，人工智能在制造業(yè)落地的一個重要應用就是工業(yè)視覺，主要包括質(zhì)量、預測性維護、生產(chǎn)流程、供應鏈管理、營銷售后、制造裝備等六大領域。這些領域通過應用人工智能技術，有效了生產(chǎn)成本、提高生產(chǎn)效率，推動企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。
人工智能技術近年來給行業(yè)帶來的顛覆性變革有目共睹，而在制造業(yè)領域，被視為工業(yè)4.0的大腦的人工智能技術的落地應用尚未量化實際效果和達到預期目標，制造業(yè)領域想要完全實現(xiàn)AI技術的落地應用，預計還有很長的一段路要走。據(jù)調(diào)查顯示， “智能+”時代，人才和數(shù)據(jù)正在成為各個企業(yè)采用AI技術的重要因素，特別是組織內(nèi)部AI技術人員匱乏、缺乏高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集成為首要考驗，導致AI系統(tǒng)部署困難，無法快速迭代。除此之外，應用場景不明確、項目成本等也是2019年企業(yè)發(fā)展人工智能受阻的重要因素。
圖：IDC&量子位人工智能行業(yè)調(diào)查問卷首先，制造業(yè)領域的數(shù)據(jù)質(zhì)量有待提高。AI技術在制造業(yè)領域的應用是一個系統(tǒng)的過程，感知信息、傳輸、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)特征提取，以及終的控制、執(zhí)行等都必須緊密配合。自動化是數(shù)字化的基礎，實現(xiàn)數(shù)字化是數(shù)字分析與決策的前提，從而真正實現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)智能化，運用大數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)解決一些數(shù)據(jù)無法追溯、質(zhì)量問題處理效率低下、質(zhì)量問題發(fā)生時無從下手等一些復雜棘手的難題。而目前多數(shù)企業(yè)的信息化水平較低，數(shù)據(jù)的規(guī)模和數(shù)據(jù)的標準化度都還遠遠不夠，收集到合適的可用的規(guī)?；瘮?shù)據(jù)則成為一道難題，仍有企業(yè)不得不選擇從外部引入數(shù)據(jù)作為參考。其次，核心技術人才的匱乏是制造業(yè)智能化發(fā)展的另一大阻力。一直以來，人工智能高端人才大多數(shù)集中在互聯(lián)網(wǎng)和軟件行業(yè)，而對于正處于轉(zhuǎn)型升級中的制造企業(yè)對于核心技術的掌握不夠準確，高精尖、復合型的AI技術人才則成為人工智能時代市場的共同渴求。現(xiàn)階段實現(xiàn)人工智能和制造業(yè)領域的深度融合，就要實現(xiàn)制造環(huán)節(jié)工業(yè)數(shù)據(jù)庫的構建，加強制造業(yè)領域的數(shù)據(jù)獲取和整合，同時促進產(chǎn)、學、研等各界的深入交流與合作，推進知識的拓展、融合與共享，培育更多的技術人才，構建企業(yè)的核心人才庫。
三大發(fā)展方向，AI賦能經(jīng)濟高效增長
AI技術在制造業(yè)領域的“注入”，將給未來制造行業(yè)帶來重大變革，并朝著三個方向發(fā)展：一是產(chǎn)品的智能化，將傳感器、處理器、存儲器、通信模塊、傳輸系統(tǒng)等融入產(chǎn)品中，可以使產(chǎn)品具備感知、通信能力、可追溯、可識別、可定位的特性；二是生產(chǎn)和管理過程智能化，將AI技術嵌入更為復雜的工業(yè)生產(chǎn)過程中，可以實現(xiàn)高效率的生產(chǎn)，節(jié)省勞動力成本，且優(yōu)化了生產(chǎn)、提高了質(zhì)檢效率；三是運營服務的智能化，通過大數(shù)據(jù)技術可以實現(xiàn)對產(chǎn)品和用戶的分析，能夠?qū)Ξa(chǎn)品實時監(jiān)測、達到風險抵御，對用戶實施精準定位和人性化服務。盡管國內(nèi)人工智能與制造業(yè)在轉(zhuǎn)型升級的融合過程中存在著諸多的挑戰(zhàn)和困難，落地應用尚未成熟，所產(chǎn)生的效益尚沒有明確量化，但是人工智能所創(chuàng)造的價值和帶來的變革卻是值得關注的，仍然是人工智能頗具潛力的應用領域。據(jù)埃森哲公司測算，到2035年，人工智能技術的應用將使制造業(yè)總增長值增長近4萬億美金，年增長率達到4.4%。而整個行業(yè)人工智能的應用成為拉動中國經(jīng)濟新的增長點，據(jù)IDC調(diào)查顯示，預計到2023年，中國人工智能市場規(guī)模將達到119億美金，2018-2023年復合增長率達到46.6%。2020年中國人工智能市場將再續(xù)輝煌，市場規(guī)模將達42.5億美金，預計年增長率將達到51.5%。
圖：IDC中國人工智能軟件及應用市場半年度研究報告，2019現(xiàn)如今，主要發(fā)達對人工智能技術的發(fā)展都給予了高度的關注，而AI技術也在一定程度上成為競爭力的象征和維護的重大戰(zhàn)略。現(xiàn)階段我國的經(jīng)濟正處于高速發(fā)展向高質(zhì)量發(fā)展的轉(zhuǎn)型時期，而制造業(yè)是實體經(jīng)濟的主體，是中國工業(yè)經(jīng)濟的重要支柱，制造業(yè)的智能化發(fā)展及其轉(zhuǎn)型升級是實現(xiàn)中國實體經(jīng)濟做實、做強、做優(yōu)的重要舉措。相信未來在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等技術的共同推動之下，制造業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型一定更加成熟完善，真正實現(xiàn)智造強國的目標。
