黨的十九大報告提出“加快發展先進製造業，推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合，在中高端消費、創新引領、綠色低碳、共享經濟、現代供應鏈、人力資本服務等領域培育新增長點、形成新動能”。人工智能作為新一輪科技革命和產業變革的核心驅動力，正在疊加釋放歷次科技革命和產業變革積蓄的巨大能量，抓住人工智能歷史發展機遇，認清發展階段，找準發展路徑，解決發展瓶頸，加快推動製造業和人工智能的深度融合，有助於為製造強國建設注入新的發展動能。
當前，隨著國家政策的大力推進以及人工智能技術的進步，人工智能正在迎來60年來的第三次發展高潮，大型互聯網企業在無人駕駛汽車、醫療、金融等領域人工智能的初步應用，有可能會帶來整個產業的重大變革，不僅吸足了眼球，更是掀起了產業界、投資界乃至全社會對人工智能發展狂熱。製造業作為國民經濟的主體，是推動互聯網、大數據和人工智能和實體經濟深度融合的主場戰。近幾年來，人工智能在部分製造企業研發設計、排程優化、產品檢測、供應鏈管理等領域得到了初步應用探索，對製造業轉型升級提供了新的路徑選擇。然後，由於我國製造業自身發展正處數字化、軟件化和網絡化起步階段，“三化”水平不高嚴重製約了人工智能技術在製造業領域應用。社會對人工智能在製造業應用狂熱憧憬，與製造業自身人工智能應用的能力不足，形成了強烈的反差。超越人工智能和製造業各自發展階段，過度虛誇人工智能對製造業轉型升級作用，正在製造產業發展新泡沫。準確看待人工智能和製造業各自發展階段，理性、務實推進人工智能和製造業融合發展，才能更好地助力製造強國建設。
一、人工智能和製造業融合存在的問題
（一）對人工智能在製造業領域應用缺乏合理認識
近年來，互聯網、雲計算、大數據、物聯網、人工智能、區塊鏈等新一代信息技術的發展對製造業轉型升級產生了深遠影響，然而在推進各類信息技術和製造業深度融合過程中，社會上也出現了一些不合理、甚至誇大其詞的宣傳，認為互聯網、大數據、人工智能等信息技術是個筐，什麼都往裡面裝，把信息技術過度神化為能解決製造業百病的靈丹妙藥，片面地誇大信息技術對製造業轉型升級作用，而忽視了製造業自身技術工藝、產業結構、生產方式改善對轉型升級的作用。部分認識甚至違背了製造業是從機械化、自動化、數字化、軟件化、網絡化、智能化等過程發展演變規律，認為了藉助工業互聯網或人工智能等技術，就可以讓目前製造業從機械化或自動化階段直接跨入網絡化和智能化階段，殊不知，沒有工業軟件和工業傳感器的支撐，企業數字化和軟件化是不可能跨過的坎，企業網絡化和智能化更是無從談起。
（二）企業數字化水平低制約人工智能深度應用
當前我國製造企業普遍處在機械化向自動化邁進階段，大部分企業只在經營管理層面應用了信息系統，初步實現了數字化、軟件化和網絡化管理，生產製造層面只有少數企業實現了部分環節數字化管理，根據《數字中國建設發展報告（2017年）》顯示，製造企業關鍵工序數控化率僅為46.4%。數字化和軟件化管理是企業信息化發展第一階段，沒有企業的數字化和軟件化，傳統機械或自動化生產機器就無法聯網，工業大數據也無從產生，工業互聯網更是無處接入，依託數據決策的人工智能更是無從談起。製造企業數字化、軟件化和網絡化水平普遍偏低，嚴重地限制了人工智能在製造業的應用場景和應用深度。
（三）人工智能和製造業機理層面缺乏深度融合
人工智能領域研究的熱點大體分為兩類，一類是計算機視覺、自然語言處理和語義識別等基礎性基礎的攻關突破。另一類相關技術在醫療、交通、金融等特定領域深度應用，實現了智能化分析和控制。目前談到人工智能在製造業中的應用，都普遍談計算機視覺技術在產品質量監測中的應用，殊不知這僅僅是人工智能在製造環節的最簡單、最初級應用。人工智能和製造業深度融合應該是人工智能技術和製造機理層面深度融合，是在大數據應用的基礎上，實現了對製造流程的全方位自我感知、自我分析、自我決策、自我反饋，是實現了比大數據分析更強、更靈活、更自主的自我思考決策功能，最終是要讓製造裝備系統能夠像人一樣靈活地從事生產製造工作，而不是簡單地讓機器按照人設定的運行規則做重複工作。
二、推進人工智能和製造業深度融合的對策建議
（一）合理看待人工智能在製造業的應用階段和作用
理性看待人工智能對製造業轉型升級作用，才能更務實的推動人工智能和製造業深度融合。一是要認清企業數字化是推進人工智能在製造企業深度應用的重要前提，離開了企業數字化發展，談製造業和人工智能深度融合，猶如空中樓閣。企業在沒有全面完成各環節、各領域數字化、軟件化和網絡化發展轉型之前，人工智能在企業的應用只能是淺層次和局部的。二是要認清人工智能和製造業深度融合不是解決工業軟件等製造業數字化發展掐脖子技術的方法和路徑，只有解決了工業軟件、工業傳感器、工業互聯網等製造業數字化發展過程中掐脖子技術，人工智能和製造業才能更好地深度融合，離開了工業軟件、工業傳感器、工業互聯網這些製造企業數字化轉型的關鍵技術，談人工智能和製造業的深度融合，缺乏了發展根基。三是要認清人工智能並不是能治製造業百病的靈丹妙藥，只是製造業轉型升級的技術支撐和工具，不能把人工智能作為解決當前製造業發展眾多問題的一個筐，什麼都往裡面裝。
（二）加快推進製造業數字化、軟件化和網絡化轉型
數字化、軟件化和網絡化是人工智能在製造業深度應用的前提，只有企業實現了數字化、軟件化和網絡化，人工智能在製造業才能大展宏圖。一是大力發展工業傳感器，豐富傳感器種類，提高傳感器精準度，加強傳感器在工業數控裝備中的深度應用，增強工業裝備的數字化感知本領，提高工業裝備數據採集能力。二是大力發展研發設計類、生產製造控制類工業軟件，培育製造業各領域工業設計軟件，推動軟件技術和工業裝備融合，提高裝備軟件化研發和控制能力。三是大力發展工業互聯網，依託工業互聯網平臺，培育工業軟件產業生態圈，促進企業研發設計、生產製造、經營管理、物流銷售等環節系統軟件互聯互通，促進數據流動和數據匯聚，為製造業人工智能發展奠定網絡連接和數據分析基礎。
（三）深化人工智能和製造業關鍵領域深度融合應用
人工智能在製造業應用還處於起步階段，重點加強人工智能在製造業研發設計、生產製造、供應管理等核心環節應用，是釋放人工智能在製造業發展紅利的關鍵。一是加強人工智能技術在製造業研發設計環節的應用，提高自動識別、三維構建、虛擬設計、仿真分析等能力，讓研發設計變得更加便捷、靈活和智能。二是加強人工智能技術在生產製造環節的應用，強化對生產全流程的深度分析，提高對要素配置、生產排程、節能降耗等的深度分析、最大優化和自主決策能力。三是加強人工智能技術在供應鏈管理環節的應用，提高供應鏈對彈性、動態需求的響應能力，促進產業協同。
人工智能是實現智能製造不可或缺技術，人工智能應用水平是衡量制造業智能化程度的決定性指標。當前，我國人工智能在製造業領域應用還處於起步和初級階段，正確看待人工智能在製造業領域應用基礎、現狀和階段尤為重要，不能簡單地把機械手、機器人帶來的自動化製造歸類智能製造。人工智能在製造業領域應用場景和潛力還遠沒有挖掘出來，大力推進製造業數字化、軟件化和網絡化轉型，務實推進人工智能和製造業融合發展，才能離建設製造強國目標越走越近。
（本文作者：工信部賽迪研究院互聯網研究所 副所長 陸峰博士）
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