2024 年：生成式人工智能将改变制造业格局

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生成式人工智能已成为 2023 年的主要技术驱动力。随着 OpenAI 于 2022 年公开发布 ChatGPT，生成式人工智能创新迅速渗透到消费者和企业领域。根据 Gartner 的研究，生成式人工智能正在成为一种通用技术，其影响将类似于蒸汽机、电力和互联网。

在生成式人工智能中，基础模型在大量未标记数据上进行训练，这些数据可用于不同的任务以生成新内容——文本、图像、视频、音乐、语音、软件代码和产品设计。

虽然制造业已经利用人工智能 (AI)，但生成式人工智能有望改变这一模式。与传统人工智能不同，生成式人工智能不仅使机器能够识别异常检测等模式，而且还可以利用先进的机器学习技术独立创建新的解决方案。

制造业中的人工智能技术综述

人工智能在制造业并非新鲜事物。制造商已经使用人工智能来解决工业问题并提高效率。对制造业中一些现有人工智能应用的综述将为我们理解为什么生成式人工智能将改变游戏规则奠定基础。

机器人增强人类

在工厂中，协作机器人 (cobot) 可以学习新任务，从而增强人类劳动力。协作机器人可以接受训练，提高空间意识，以检测和避开障碍物。

机器人流程自动化 (RPA) 软件是另一种有助于处理订单处理等重复性任务的技术。它通过取代手动数据输入和查找输入错误所花费的时间，提高了效率。

数字孪生提高敏捷性

数字孪生技术利用人工智能和机器学习、物联网 (IoT) 连接和传感器技术方面的创新，创建物理产品或组件的精确实时复制品。制造商使用数字孪生来提高生产力并简化整个产品生命周期：设计、开发和维护。

预测性维护减少停机时间

预测性维护 (PdM) 利用人工智能/机器学习算法，帮助制造商及时预测故障，减少设备停机时间。与传统的纠正和预防性维护模式相比，PdM 帮助公司将正常运行时间提高了 10% 至 20%，同时将维护成本降低了 5% 至 10%，将维护计划时间缩短了 20% 至 50%。

自主制造增强灵活性

与自动化机械和流程不同，自主制造在制造业中相对较新。自主制造利用人工智能、机器人技术和无处不在的物联网连接方面的进步，提高了工厂的运营灵活性。它使制造商能够使用智能、数据驱动的技术来提高产品质量和优化生产。

生成式人工智能如何改变游戏规则

虽然预测性维护、数字孪生和机器人等人工智能技术已被证明在制造业中非常有效，但生成式人工智能首次为这些流程带来了创造性的变化。生成式人工智能的范式转变源于制造商现在可以使用人工智能来创建新的解决方案，从而加速创新和市场准备。

生成式人工智能模型本质上是机器学习模型。当使用给定的数据集进行训练时，这些模型会学习该数据集中固有的模式和结构。经过训练后，该模型可以根据指定参数处理需求，以生成具有相似特征的新数据。

例如，在燃气涡轮发动机数据集上训练的生成模型可以生成满足您特定要求的发动机设计，而不一定复制任何现有机器。该模型将根据指定的标准创建新的输出，让您可以迭代地优化结果。这极大地促进了问题的解决。

系统设计的创造力

生成式 AI 模型可帮助工程师创建多个设计迭代并优化设计，以优化效率、成本和性能。生成式 AI 模型可分析大量数据集并考虑各种设计参数，以生成符合特定标准的创新和优化设计。其结果是高质量、坚固且资源高效的产品，而这些产品不太可能通过传统方法实现。

例如，一家航空航天公司利用生成式人工智能设计了飞机部件，在不影响结构完整性的情况下将总重量减少了 15%。这提高了燃油效率并降低了制造成本。

简化生产流程

生成式人工智能还可以应用于生产流程。在制造业中，生成式人工智能模型可以通过优化工作流程来帮助简化生产流程。它可以通过识别瓶颈并实时提出改进建议来提供创新解决方案。这有助于减少停机时间并提高整体运营效率。

结论

生成式人工智能与制造设计和生产的结合标志着该行业的一次变革性飞跃。它可以彻底改变运营方式并带来许多意想不到的好处。这些好处可能远远超过制造商通过传统人工智能和机器学习解决方案（如预测性维护）所取得的成果。

为了最大限度地发挥生成式人工智能的优势，必须谨慎使用并在专家监督下使用。由于模型根据训练过的数据集生成设计，因此有时输出可能与现实不同。设计师和建筑师应该利用迭代优化参数和标准的选项，直到模型生成实际可行的设计并且不存在任何知识产权问题。

与任何技术一样，如果负责任地使用并清楚了解其局限性，生成式人工智能有可能成为制造业的游戏规则改变者。

两会访谈 加快推进人工智能与制造业深度融合

　　两会访谈 | 加快推进人工智能与制造业深度融合

　　——访全国政协委员，中国国际工程咨询有限公司党委书记、董事长苟护生

　　编者按： 2024年3月5日，习近平总书记参加十四届全国人大二次会议江苏代表团审议时强调，面对新一轮科技革命和产业变革，我们必须抢抓机遇，加大创新力度，培育壮大新兴产业，超前布局建设未来产业，完善现代化产业体系。人工智能是推动新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，人工智能与制造业深度融合，将有力推动制造业高端化、智能化、绿色化、融合化。围绕相关问题，求是网记者专访了全国政协委员，中国国际工程咨询有限公司党委书记、董事长苟护生。

　　图为苟护生委员

　　求是网记者：

　　科技创新能够催生新产业、新模式、新动能，是发展新质生产力的核心要素。在发展新质生产力、助推高质量发展方面，人工智能将发挥怎样的作用？

　　苟护生委员：

　　习近平总书记指出，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。当前，人工智能正加速赋能各行各业，催生新产业、新模式、新业态，成为培育发展新质生产力的重要引擎，我认为人工智能将在以下三个方面发挥重要作用：

　　人工智能催生一批新兴产业，如智能网联汽车、智能机器人、智能家居、虚拟现实等。这些新兴产业创造了大量就业岗位、提升了经济产值，为经济发展注入了新动能，提供了新活力，也是社会进步的重要助推器。

　　人工智能推动传统产业转型升级。传统产业在我国制造业中占比超过80％。大力推进新型工业化，必须加快传统产业的改造升级。人工智能通过对传统产业生产制造全流程、全要素、各环节的赋能改造，能够实现提质增效和降本降耗。

　　人工智能能够进一步提升劳动生产率。一方面，在人工智能技术赋能下，智能机器人走入生产生活之中，成为人类的得力助手。目前，我国在役工业机器人数量突破150万台，占全球总量的比重超1/3，制造业机器人密度达到392台/万人。随着人工智能技术的发展和赋能，工业机器人的工作效率能够得到进一步提升。另一方面，人工智能也在提升劳动者的素质和能力，培养出数字时代所需的复合型人才，推动全社会生产力的提升。

　　求是网记者：

　　我国在助推人工智能与制造业深度融合方面有什么优势？

　　苟护生委员：

　　今年的政府工作报告提出，大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力，深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动。实体经济尤其是制造业是“人工智能+”的主战场。当前，我国制造业规模巨大、信息基础设施完善，这些都为推动“人工智能+制造业”发展创造了良好的基础条件。

　　从数据资源看，我国数据规模大、数据要素市场发展迅猛。据统计，我国数据年产量全球占比超10%，存储量全球占比近15%。2019至2022年，我国数据市场交易规模从285亿元增长至超700亿元，年均增长超30%。

　　从算力资源看，我国算力产业规模快速增长，年增长率近30%。截至2023年，我国提供算力服务的在用机架数达到810万标准机架，算力规模仅次于美国，位列全球第二。

　　从数字基础设施看，我国5G基站数量已超330万个，占移动基站比例已经接近1/3。工业互联网基础设施持续完善，具有一定影响力的工业互联网平台超过240家。

　　从产业基础看，我国人工智能核心产业规模不断增长，企业数量超过4400家。同时，我国拥有全世界最完整的产业体系，制造业总体规模连续14年保持全球第一。目前全国已建设近万家数字化车间和智能工厂。

　　总的看，我国在人工智能应用场景优化及产业化布局方面走在世界前列，通过“人工智能+制造业”深度融合，能够有力推动制造业高端化、智能化、绿色化、融合化，提升新型工业化水平。

　　求是网记者：

　　为更好推动人工智能与制造业深度融合，应在哪些方面着力？

　　苟护生委员：

　　推动人工智能与制造业深度融合是高质量发展的内在要求，是完善现代化产业体系的有力抓手，也能有效推动传统产业、新兴产业与未来产业互促共进。下一步，我认为应该在以下四个方面着力：

　　一是加快科技创新，以高水平科技自立自强支撑新质生产力形成。坚持问题导向，加强机器学习算法、智算芯片、核心软件等关键核心技术攻关。完善产学研结合的创新体系，鼓励科研机构、高校、领军企业组建创新联合体，协同攻关产业共性技术，推动技术成果产业化应用。

　　二是大力推进人工智能产业化，推动其在制造业领域的应用。推动传统产业、重点行业智能化升级，加快制造业全流程智能化，提升研发、中试、生产、服务、管理等环节智能化水平；推进人工智能制造业试点示范，拓展应用场景。

　　三是大力培养创新型复合型人才。聚焦发展需求，加强人工智能领域高层次人才和紧缺人才的培育和引进力度，搭建人才交流平台，畅通引才渠道，完善人才服务。深化高校、职业技术学校和企业间的交流合作，通过卓越工程师计划及产教融合试点相关举措，加强智能制造、机器人、算法设计、工业互联网等领域专业技术人才培育培训，夯实人才基础。

　　四是加快信息基础设施建设，推动资源共享共用。加强5G、数据中心、算力等基础设施建设，加快工业互联网规模化应用，为人工智能与制造业融合发展夯实基础。推动数据中心、智算中心、数据知识资源等的整合与共享，推动通用人工智能大模型在生产制造中的应用，降低人工智能赋能制造业的门槛。

　　（记者：梁佩韵 审核：李艳玲）

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