中国工程院院士谭建荣谈人工智能与智能制造的五大结合

中国工程院院士谭建荣 李晨韵 摄

中新网杭州11月4日电(记者 赵晔娇)近年来，美国、德国等传统制造业强国不断发力智能制造，中国制造该如何接招，又该如何凭借人工智能走向中国创造？4日，在中国智能制造机电装备高峰论坛上，中国工程院院士谭建荣提出了五个方面的结合：与创新设计结合、与大数据结合、与知识工程结合、与虚拟现实结合、与精准生产结合。

人工智能看似“玄幻”，但却早已来到我们身边。据谭建荣介绍，自1956年，麦卡锡等四位学者在美国首次提出“人工智能”这一术语后，人工智能发展到今天已出现了几个热点。其中就包括智能手机、智能汽车。

谭建荣以智能手机的出现颠覆传统手机，手机导航的出现颠覆导航仪制造企业等事件举例说明，人工智能是一项颠覆性的技术，这个颠覆发生在各行各业。

特别是在谈到AlPhaGo时，谭建荣认为，这是人工智能发展的重要里程碑，“在和中国棋手柯洁对战时，AlPhaGo取胜的原因在于它采用了深度学习+强化学习的算法模型”。

再来看中国，中国工程院院士潘云鹤提出，中国人工智能已正式进入2.0时代，认为未来的人工智能将是人、计算机和互联网融合在一起运行的智能系统。

潘云鹤曾在世界智能大会表示，过去人工智能更注重机器如何模仿一个人的智能，但现在人工智能科学家的想法已经发生了变化，把电子商务、智能城市、交通、医疗、物流等作为一个系统通过人工智能实现智能化运行。应该把计算机的智能和人的智能相结合，在各自擅长的领域发挥作用。

作为中国人工智能2.0项目的参与者，谭建荣认为，人工智能2.0有几个主要特征：数据驱动学习、深度整合多种媒体的非结构化数据、人机和脑机交互、基于网络的群体智能。

“人工智能以知识库、知识工程为核心，通过感知、交互、实时，最后达到自学习、自决策。因此，在和中国制造结合时，人工智能可以解决制造业的加工、装配以及服务等问题。”谭建荣专门提到了人工智能和制造业的结合。

这有着深刻的时代背景，据悉，中国制造在2015年的《政府工作报告》中首次提出实施“中国制造2025”，坚持创新驱动、智能转型、强化基础、绿色发展，加快从制造大国转向制造强国。其中人工智能被寄予厚望，政产学研各界也将基于人工智能的“智能制造”视为中国由制造业大国迈向制造业强国，从中国制造走向中国创造的关键一步。

作为智能制造的重要组成部分，致力于智能产品/装备研究的谭建荣还定义了智能产品的转型：智能手机转向智能终端，智能家电转向智能家居，智能机床转向智能装备，无人驾驶转向无人系统等等。

他认为，国家战略大环境下，智能产品/装备要做到五个结合：要与创新设计结合，中国企业要提高创新设计能力；要与大数据相结合，以大数据掌握市场、客户的需求；要与知识工程相集合，总结出加工人员、车间管理等经验，并系统性地推广；要与虚拟现实结合，将这一技术推广到民用，实现军民融合；要与精准生产相结合，在恰当时间生产恰当产品。

“互联网+不能替代产品设计、制造、加工以及管理技术，但是却可以帮助中国制造企业转型升级，提升加工效率、加工质量。”谭建荣最后发出了提醒。

据悉，中国智能制造机电装备高峰论坛在浙江省杭州市举行，以“智能制造”为主题，以“机电装备”为侧重探讨方向，众多业内大咖学者多方思想在此碰撞交流，共探机电制造行业“智造”新风向。该论坛由浙江省机电行业协会、中国新闻社浙江分社主办，浙商总会新媒体委员会协办，浙江资本与产业发展联盟、机电之家网共同承办。(完)

智能制造与人工智能：差异、融合与未来展望

#智能制造和人工智能有什么不一样?#

在科技日新月异的今天，智能制造与人工智能作为两大前沿领域，正以前所未有的速度改变着我们的生产生活方式。两者虽常被并提，实则各有千秋，既存在显著差异，又紧密相连、相互促进。本文旨在深入探讨智能制造与人工智能的本质区别、相互关联以及它们对未来社会的深远影响，带您走进这两个充满无限可能的科技世界。

一、引言：科技浪潮中的双子星

智能制造与人工智能，如同科技浪潮中的两颗璀璨明星，引领着新一轮的产业革命。智能制造以数字化、网络化、智能化为核心，旨在通过先进制造技术与信息技术的深度融合，实现生产过程的自动化、智能化和高效化。而人工智能，则作为计算机科学的一个分支，专注于模拟、延伸和扩展人的智能，让机器能够像人一样思考、学习、决策和行动。两者虽各有侧重，但共同推动着社会经济的跨越式发展。

二、智能制造：重塑生产制造的未来

2.1 定义与内涵

智能制造，简而言之，就是运用现代信息技术和智能技术，对制造过程进行智能化改造和提升，实现生产过程的自动化、柔性化、绿色化和高效化。它涵盖了智能工厂、智能装备、智能服务等多个方面，是制造业转型升级的重要方向。

2.2 关键技术与应用

智能制造的核心技术包括物联网、大数据、云计算、人工智能等。物联网技术实现了设备间的互联互通，为智能制造提供了丰富的数据源；大数据技术则对这些海量数据进行挖掘和分析，为决策提供有力支持；云计算技术则提供了强大的计算和存储能力，支撑起智能制造的复杂系统；而人工智能技术则通过机器学习、深度学习等方法，使机器具备自主学习和优化的能力，进一步提升生产效率和产品质量。

在实际应用中，智能制造已广泛应用于汽车制造、航空航天、电子信息、生物医药等多个领域。通过引入智能装备、构建智能生产线、实施智能运维等措施，企业能够显著提升生产效率、降低运营成本、提高产品质量和灵活性，从而在激烈的市场竞争中占据有利地位。

三、人工智能：开启智能时代的新篇章

3.1 定义与特点

人工智能，是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能。这些系统能够模拟人类的某些智能行为，如学习、推理、决策等。人工智能具有强大的数据处理能力、自我学习和优化能力以及广泛的适用性等特点，已成为推动社会经济发展的重要力量。

3.2 技术体系与发展趋势

人工智能的技术体系包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方面。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人工智能正逐步从理论研究走向实际应用，并在智能制造、智慧城市、智慧医疗、智能金融等多个领域展现出巨大的潜力和价值。

未来，人工智能将更加注重跨领域融合创新，推动形成人机协同、跨界融合、共创共享的智能生态体系。同时，随着算法的不断优化和计算能力的不断提升，人工智能将更加智能化、自主化和个性化，为人类社会的发展带来更加深远的影响。

四、智能制造与人工智能的差异与联系

4.1 差异分析

技术侧重点不同

智能制造更侧重于制造过程的智能化改造和提升，关注如何通过技术手段实现生产过程的自动化、柔性化、绿色化和高效化。而人工智能则更侧重于模拟和扩展人类的智能行为，关注如何通过算法和模型实现数据的处理、分析和决策。

应用场景不同

智能制造主要应用于制造业领域，通过引入智能装备、构建智能生产线等措施提升生产效率和质量。而人工智能则具有更广泛的应用场景，不仅限于制造业，还涵盖了智慧城市、智慧医疗、智能金融等多个领域。

发展阶段不同

虽然智能制造和人工智能都是近年来兴起的热门领域，但它们在发展阶段上存在差异。智能制造作为制造业转型升级的重要方向，已经取得了一定的成果和进展；而人工智能则仍处于快速发展阶段，技术更新换代速度较快，应用场景也在不断拓展。

4.2 相互联系

尽管智能制造与人工智能在多个方面存在差异，但它们之间也存在着紧密的联系和相互促进的关系。

技术融合

智能制造和人工智能在技术上存在诸多交集和融合点。例如，在智能制造过程中，人工智能技术可以应用于生产线的智能调度、产品质量的智能检测等方面；而在人工智能领域，智能制造的实践经验也为算法的优化和模型的训练提供了宝贵的数据支持。

应用互补

智能制造和人工智能在应用场景上也存在互补关系。智能制造通过提升生产效率和产品质量为人工智能的应用提供了广阔的市场空间；而人工智能则通过模拟和扩展人类的智能行为为智能制造提供了更加智能化和高效化的解决方案。

协同发展

随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，智能制造和人工智能将呈现出更加协同发展的态势。两者将相互促进、相互支撑，共同推动社会经济的跨越式发展。

五、智能制造与人工智能的未来展望

5.1 技术创新引领产业升级（续）

未来，智能制造与人工智能的融合将深刻改变制造业的面貌，引领全球产业链的重构与升级。通过深度集成物联网、大数据、云计算、5G通信等先进技术，智能制造系统将实现更高级别的自主决策、自我优化和远程协同。同时，人工智能算法的不断优化和算力的持续提升，将使机器能够处理更加复杂和多变的生产任务，进一步提升生产效率和灵活性。

在这一过程中，制造业企业将更加注重数字化、网络化和智能化的全面转型。从产品设计、原料采购、生产制造到销售服务的全链条都将被智能化技术所渗透，形成闭环的智能制造生态系统。这不仅将大幅提升企业的竞争力，还将促进整个产业链的协同创新和可持续发展。

5.2 智能制造与人工智能融合的新模式

随着技术的不断融合和创新，智能制造与人工智能将催生出多种新的生产和服务模式。例如，基于工业互联网平台的智能制造服务将为企业提供更加灵活和高效的生产解决方案，实现资源的优化配置和共享。同时，基于人工智能的智能供应链系统将能够实时跟踪和预测市场需求变化，帮助企业实现精准生产和库存管理。

此外，智能制造与人工智能的融合还将推动个性化定制和柔性生产的普及。通过运用大数据分析和人工智能技术，企业能够更准确地把握消费者需求的变化趋势，实现产品的个性化设计和快速迭代。这将极大地丰富市场供给，满足消费者多样化的需求，同时也为企业带来更大的市场机遇。

5.3 绿色制造与可持续发展

在智能制造与人工智能的推动下，绿色制造将成为制造业发展的重要趋势。通过引入先进的节能减排技术和智能监控系统，企业能够实时监测生产过程中的能源消耗和污染物排放情况，并采取有效措施进行改进和优化。这将有助于降低生产成本、提高资源利用效率并减少环境污染。

同时，智能制造与人工智能的融合还将推动制造业向循环经济模式转变。通过构建智能回收系统和资源再利用网络，企业能够实现废旧产品的有效回收和再利用，形成闭环的产业链。这将有助于节约资源、减少浪费并促进经济的可持续发展。

5.4 面临的挑战与对策

尽管智能制造与人工智能的融合带来了诸多机遇和优势，但在实际应用过程中仍面临一些挑战。例如，数据安全与隐私保护问题日益凸显，需要建立健全的数据安全管理体系和隐私保护机制；技术标准和规范尚不完善，需要加强国际合作与交流以推动标准的制定和实施；人才短缺问题亟待解决，需要加大人才培养和引进力度以满足产业发展的需求。

针对这些挑战，我们可以采取以下对策：一是加强技术创新和研发投入，推动智能制造与人工智能技术的不断突破和升级；二是建立健全的法律法规体系和技术标准规范，为产业发展提供有力保障；三是加强人才培养和引进工作，建立多层次、多领域的人才队伍以支撑产业发展；四是加强国际合作与交流，共同推动智能制造与人工智能技术的全球化发展。

六、结语

智能制造与人工智能作为科技领域的两大热门话题，正以前所未有的速度改变着我们的生产生活方式。虽然两者在多个方面存在差异，但它们之间也存在着紧密的联系和相互促进的关系。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，智能制造与人工智能的融合将引领制造业的转型升级和可持续发展。我们有理由相信，在不久的将来，一个更加智能化、高效化、绿色化的制造业时代即将到来。让我们携手共进、共创辉煌未来！

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