大咖们都说了啥？细数2019世界智能制造大会的名言金句

昨日（10月18日），由工业和信息化部等单位共同主办的2019世界智能制造大会在南京盛大开幕。来自国内外智能制造领域机构、高校科研院所和知名企业代表和展商、媒体记者近2000人参加了开幕式。

2019世界智能制造大会开幕式现场（图片来源：官方摄影组）

在为期三天的世界智能制造大会期间，最受关注的是昨天上午举行的开幕式和下午举行的高峰论坛。来自工信部、中国工程院、中国科协、国外知名机构以及知名企业的官员、院士、大咖在会上做了精彩演讲和前沿观点分享。

小编今年第四次参加世界智能制造大会，下面就给大家来分享昨天各位大咖的发言和观点，希望能让您了解本届大会的精华内容。

首先，在今天的开幕式上，作为会议的主办方之一，江苏省省长吴政隆 出席并做了开场致辞。吴政隆提出，当前，互联网、大数据、现代信息技术日新月异，作为推动产业技术变革和优化升级的主攻方向，智能制造必将迎来更佳的发展机遇。吴政隆表示，江苏作为制造大省和制造业基地，产业门类齐全，链条完整，在产业升级和高质量发展的关键期，发展智能制造机遇难得，对于构建先进制造业体系，推动高质量发展走在前列具有重要意义，将着力打造“中国制造2025”的江苏样本。

工业和信息化部副部长辛国斌 （图片来源：工信微报）

随后，工业和信息化部副部长辛国斌发表致辞，他表示，自2010年以来，中国制造业总量连续九年位居世界第一位。目前，中国的智能制造已从初期的理念普及、试点示范，进入到深化应用、全面推广阶段。 ​

“Alpha人机大战早已不是奇闻。如今，英国纽卡斯尔大学成功打印出3D眼角膜、财务机器人可以将36万小时的人类工作在几秒内完成……”辛国斌认为，当前新一轮科技革命方兴未艾，智能制造已成为制造业发展的大趋势。

辛国斌介绍，中国智能制造的发展具体体现在三个方面：一是应用推广从单个企业的试点示范向行业复制推广；二是供给能力由局部向系统持续提升，一大批系统解决方案在制造业各领域迭代升级；三是发展方式从要素向生态演变，包括公共服务，政策引导、人才培养在内的智能制造生态体系正在形成。辛国斌说，实践证明，中国的智能制造发展不仅有效促进了制造业的提质增效，形成可复制、可推广的模式，而且不断培育出新的增长点。

中国工程院院士周济（图片来源：官方摄影组）

中国工程院院士周济认为，新一代人工智能技术与先进制造技术的融合将使生产线、车间、工厂发生革命性的大变革，企业将会向自学习、自适应、自控制的新一代智能工厂进军。企业生产能力的技术改造和智能升级，不仅解决一线劳动力短缺和人力成本高升问题，更是在根本上提高制造业质量、效率和企业竞争力。以“数字化网络话智能化”为特征的新一代智能制造，将成为未来企业转型升级的重要着力点。 预测到2035年，我国各类产品装备将从“数字一代”全面发展为“智能一代”。

周院长的演讲内容十分充实，下面以一组PPT图片分享给大家。

亚琛工业大学国际委员会主席、中国事务校长代表莱因哈特·波普拉维(Reinhart Poprawe)

智能制造未来发展趋势是什么？在德国亚琛工业大学国际委员会主席莱因哈特·波普拉维看来，未来人类工业发展的目标是“个性化制造”。“要使产业链更加简化，只要方法得当，可以用更简单智慧的方法生产产品。”他认为，现在数据池太大了，需要不断把数据简化，获得与工业4.0相关数据，梳理出工业数据新的逻辑和流程 ，推动现代制造业更加智慧、灵活地发展。

作为工程机械行业的龙头企业，徐工成为“沉下心转型”的代表。徐工集团董事长、党委书记王民带来了“智能化转型激活产业新动能”的主旨报告，王民表示，徐工已建立智能工厂数据采集与分析系统，工厂联网关键设备2100余台，接入数据点数近8万个，生产流程从“人机对话”转向“机器对话”。通过给机器装上“工业大脑”，徐工机械生产效率大幅提高，运营成本、产品研制周期、一次交验不合格率等指标大幅下降。

在上午以领导致辞和专家大咖主旨报告的开幕式结束后，下午开启了世界智能制造大会高峰论坛，分“工业智能化的转型战略：路径可复制”、“工业智能化的支撑要素：技术可实现”和“工业智能化的使命愿景：发展可持续”三个话题展开探讨，来自国内外产业学界、知名企业的20多位大咖们进行了一场脑力激荡的思想碰撞。

罗克韦尔自动化大中华区总裁石安（左一，图片来源官方摄影组）

在“工业智能化的转型战略：路径可复制”的讨论中、罗克韦尔自动化大中华区总裁石安认为，不能为了智造而智造，发展过分同质化的智能制造，会导致新的“产能过剩”。他还分析了中国和美国两个制造大国制造业的不同，他认为，中国的中小企业占比很高，达到了95%以上，另外一点是中国制造业中非制造人员虽然有4000万人，但从事精益制造的人不到25000人，占比太小。所以对于要从中国制造成为中国智造，一定要先有精益制造的理念，否则智造也是浪费。

施耐德电气（中国）有限公司战略与发展高级副总裁熊宜（右一，图片来源官方摄影组）

施耐德电气（中国）有限公司战略与发展高级副总裁熊宜对此表示赞同，他还表示，真正把工作效率提高同时降低成本、保障生产过程中的安全、实现绿色可持续发展才是发展智能制造的目标。

菲尼克斯电气中国公司总裁顾建党

菲尼克斯电气中国公司总裁顾建党在对话环节，分享了在探索智能战略与数字化转型中的思考与实践。他认为，要思考如何让技术转化成企业的数字化能力， 只有用数字化赋能企业内部的效率提升和新的商业模式，企业的升级才能成为可能。菲尼克斯过去的五年一直在思考什么是数字化时代的客户价值，回到原点就是质量、成本、交付三个方面。过去五年菲尼克斯着重数字化能力的打造，打破企业内部边界，全面提升在这三方面的竞争力。顾建党先生强调要重塑以技术为核心的数字化能力，以客户价值为核心的商业模式，以人力资源为核心的企业管理，夯实“铁三角”方可实现智能制造。

深圳市汇川技术股份有限公司董事长、总裁朱兴明

“智能制造首先是制造，而制造分为制造什么和怎么制造两部分，智能只是手段，是要为这两个服务的。” 深圳市汇川技术股份有限公司董事长、总裁朱兴明对智能制造进行自己独家的解读，他还强调，“没有单点自动化，就没有智能化。所谓单点自动化，通俗地说，就是通过一套机器代替一个人工，智能化的发展，必须有基础技术的支撑。”

中控科技集团创始人褚健

另外，中控科技集团创始人、宁波工业互联网研究院创始人褚健主持了“工业智能化的使命愿景：发展可持续”话题的讨论，并对参与讨论的嘉宾的观点进行了总结。

2019世界智能制造大会已于今日在南京闭幕，据统计，大会期间，共有来自20多个国家和地区的300余名重要嘉宾参会，其中：中外院士20人，智能制造领域专家（含高校院所专家）124人，机构代表46人，产业界领袖168人，吸引了近2000家企业参会参展。

期待明年的世界智能制造大会更加精彩！

关于人工智能的十二条名人名言

阿兰·图灵(1912至1954)是最早重视人工智能概念的思想家之一。他的开拓性工作，为我们如今熟知的数字计算与AI领域奠定起发展基础。

要从最简单粗暴的角度来理解，人工智能就是一项工程挑战。当前最先进的AI算法，无一例外都基于非常复杂的数学原理。训练这些先进AI模型需要巨大的计算资源量，而AI的发展本身也在推动新一代芯片的研发与创新。

然而，人工智能又远非工程技术所能概括。伴随着关于广泛自动化的坚实承诺，AI技术同时也迫使我们重新考虑经济组织与社会结构设计等根本性问题。对AI的追求让我们不得不面对关于意识、智能与创造力的核心挑战——更具体地讲，人何以为人?

因此，任何希望在二十一世纪真正把握人工智能发展脉搏的朋友，都必须广泛接纳来自工程学、心理学、经济学、社会学以及哲学领域的问题与观点。

下面，我们将援引世界上众多最伟大思想家的名言，了解他们如何看待人工智能这一意义深远的主题。希望这些名言有助于阐明AI主旨、涵盖范围、潜在挑战以及蕴藏于其中的巨大能量。

“真正的问题并不是智能机器能否产生情感，而是机器是否能够在没有情感基础的前提下产生智能。” ——马文·明斯基(Marvin Minsky), 1986

“技术日新月异，人类生活方式正在快速转变，这一切给人类历史带来了一系列不可思议的奇点。我们曾经熟悉的一切，都开始变得陌生。” ——约翰·冯·诺依曼(John von Neumann), 1958 (在技术快速发展的背景下，他首先提出了「奇异性」一词)

“250多年以来，经济增长的基本动力一直是技术创新。其中最重要的，正是经济学家们提出的所谓通用型技术，包括蒸汽机、电力与内燃机等等。而我们这个时代下最重要的通用型技术正是人工智能，特别是机器学习。” ——埃里克·布林约尔松(Erik Brynjolfsson )与安德鲁·麦卡菲(Andrew McAfee), 2018

“虽然还没人提及，但我认为人工智能更像是一门人文学科。其本质，在于尝试理解人类的智能与认知。” ——塞巴斯蒂安·特伦(Sebastian Thrun), 2013

“我们不得不面对的最大难题，并非来自人类大脑是否属于机器的哲学问题。毫无疑问，大脑就是机器，而且是包含大量严格遵循物理定律的零件的机器。众所周知，我们的思想仅仅是一系列复杂处理过程的产物。而最重要的问题是，我们对这样一台复杂的机器并不够了解，因此我们还没有做好应对这台机器的准备。” ——马文·明斯基(Marvin Minsky), 1986

“如果人类的大脑简单到我们可以理解，那么我们就将愚蠢到无法理解大脑。” ——爱默生 W. 皮尤(Emerson M. Pugh,) 1977

“有些人担心人工智能的出现会令人类感到自卑，但任何有头脑的人单是观察花朵就应该能感到自己的渺小。” ——艾伦·凯(Alan Kay)

“人类很容易让自己陷入对机器的依赖，以至于不得不接受一切都交给机器处理的现实。随着整个人类社会及其面临的问题越来越复杂，机器也将变得越来越智能。人们将让机器为自己做出更多决策，这单纯是因为机器做出的决策能带来比人类决策更好的结果。这最终会发现到某个特定阶段——在这一阶段中，保持系统运作所需要的决策将变得极为复杂，导致人类再也无法有效做出决策。届时，机器将在实质上掌控一切。” ——泰德·卡钦斯基(Ted Kaczynski，「大学炸弹客」), 1995

“从表面上看，经过编程的计算机似乎明白什么是汽车、什么是加法器——但事实上，它什么也不明白。” ——约翰·塞尔(John Searle), 1980

“人们总喜欢活在舒适区内，用粗暴的断言安慰自己，例如机器永远无法模仿人类的某些特性。但我给不了这样的安慰，因为我认为并不存在无法模仿的人类特性。” ——Alan Turing, 1951

“在我们交谈时，你怎么能确定我的内心深处正在进行所谓「思考」?图灵测试将成为解决这类问题时的一种重要探针——类似于物理学领域的粒子加速器。如同物理学当中，如果我们希望了解原子或者亚原子层面的情况，由于无法直接观察，我们必须将经过加速的粒子散布到目标周围以观察其行为，最终推断出目标的内部性质。图灵测试将这一基本思路扩展到了意识领域——它把思维视为不可直接观察的「目标」，并通过更为抽象的方式推断其内部结构。通过将问题从目标思维中「分散」出去，我们就能了解其内部工作原理，正如物理学领域的作法一样。” ——道格拉斯·霍夫斯塔特(Douglas Hofstadter), 1981

“人工智能是我们人类正在从事的最为深刻的研究方向之一，甚至要比火与电还更加深刻。” ——桑德尔·皮猜(Sundar Pichai), 2020

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