智能制造的十大方向

德国的工业4.0、中国制造2025、智能制造这三个词想必大家都不陌生，不过对于智能制造的内涵以及十大关键技术并不是每个人都了解，通过阅读本文你将对智能制造有一个更全面的了解。

智能制造是实现整个制造业价值链的智能化和创新，是信息化与工业化深度融合的进一步提升。智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和人工智能技术。智能制造包括开发智能产品；应用智能装备；自底向上建立智能产线，构建智能车间，打造智能工厂；践行智能研发；形成智能物流和供应链体系；开展智能管理；推进智能服务；最终实现智能决策。

目前智能制造的“智能”还处于Smart的层次，智能制造系统具有数据采集、数据处理、数据分析的能力，能够准确执行指令，能够实现闭环反馈；而智能制造的趋势是真正实现“Intelligent”，智能制造系统能够实现自主学习、自主决策，不断优化。

在智能制造的关键技术当中，智能产品与智能服务可以帮助企业带来商业模式的创新；智能装备、智能产线、智能车间到智能工厂，可以帮助企业实现生产模式的创新；智能研发、智能管理、智能物流与供应链则可以帮助企业实现运营模式的创新；而智能决策则可以帮助企业实现科学决策。智能制造的十项技术之间是息息相关的，制造企业应当渐进式、理性地推进这十项智能技术的应用。

1智能产品

智能产品通常包括机械、电气和嵌入式软件，具有记忆、感知、计算和传输功能。典型的智能产品包括智能手机、智能可穿戴设备、无人机、智能汽车、智能家电、智能售货机等，包括很多智能硬件产品。智能装备也是一种智能产品。企业应该思考如何在产品上加入智能化的单元，提升产品的附加值。

2智能服务

基于传感器和物联网（IoT），可以感知产品的状态，从而进行预防性维修维护，及时帮助客户更换备品备件，甚至可以通过了解产品运行的状态，帮助客户带来商业机会。还可以采集产品运营的大数据，辅助企业进行市场营销的决策。此外，企业通过开发面向客户服务的APP，也是一种智能服务的手段，可以针对企业购买的产品提供有针对性的服务，从而锁定用户，开展服务营销。

3智能装备

制造装备经历了机械装备到数控装备，目前正在逐步发展为智能装备。智能装备具有检测功能，可以实现在机检测，从而补偿加工误差，提高加工精度，还可以对热变形进行补偿。以往一些精密装备对环境的要求很高，现在由于有了闭环的检测与补偿，可以降低对环境的要求。

4智能产线

很多行业的企业高度依赖自动化生产线，比如钢铁、化工、制药、食品饮料、烟草、芯片制造、电子组装、汽车整车和零部件制造等，实现自动化的加工、装配和检测，一些机械标准件生产也应用了自动化生产线，比如轴承。但是，装备制造企业目前还是以离散制造为主。很多企业的技术改造重点，就是建立自动化生产线、装配线和检测线。美国波音公司的飞机总装厂已建立了U型的脉动式总装线。自动化生产线可以分为刚性自动化生产线和柔性自动化生产线，柔性自动化生产线一般建立了缓冲。为了提高生产效率，工业机器人、吊挂系统在自动化生产线上应用越来越广泛。

5智能车间

一个车间通常有多条生产线，这些生产线要么生产相似零件或产品，要么有上下游的装配关系。要实现车间的智能化，需要对生产状况、设备状态、能源消耗、生产质量、物料消耗等信息进行实时采集和分析，进行高效排产和合理排班，显着提高设备利用率（OEE）。因此，无论什么制造行业，制造执行系统（MES）成为企业的必然选择。

6智能工厂

一个工厂通常由多个车间组成，大型企业有多个工厂。作为智能工厂，不仅生产过程应实现自动化、透明化、可视化、精益化，同时，产品检测、质量检验和分析、生产物流也应当与生产过程实现闭环集成。一个工厂的多个车间之间要实现信息共享、准时配送、协同作业。一些离散制造企业也建立了类似流程制造企业那样的生产指挥中心，对整个工厂进行指挥和调度，及时发现和解决突发问题，这也是智能工厂的重要标志。智能工厂必须依赖无缝集成的信息系统支撑，主要包括PLM、ERP、CRM、SCM和MES五大核心系统。大型企业的智能工厂需要应用ERP系统制定多个车间的生产计划（ProducTIon planning），并由MES系统根据各个车间的生产计划进行详细排产（producTIon scheduling），MES排产的力度是天、小时，甚至分钟。

7智能研发

离散制造企业在产品研发方面，已经应用了CAD/CAM/CAE/CAPP/EDA等工具软件和PDM/PLM系统，但是很多企业应用这些软件的水平并不高。企业要开发智能产品，需要机电软多学科的协同配合；要缩短产品研发周期，需要深入应用仿真技术，建立虚拟数字化样机，实现多学科仿真，通过仿真减少实物试验；需要贯彻标准化、系列化、模块化的思想，以支持大批量客户定制或产品个性化定制；需要将仿真技术与试验管理结合起来，以提高仿真结果的置信度。流程制造企业已开始应用PLM系统实现工艺管理和配方管理，LIMS（实验室信息管理系统）系统比较广泛。

8智能管理

制造企业核心的运营管理系统还包括人力资产管理系统（HCM）、客户关系管理系统（CRM）、企业资产管理系统（EAM）、能源管理系统（EMS）、供应商关系管理系统（SRM）、企业门户（EP）、业务流程管理系统（BPM）等，国内企业也把办公自动化（OA）作为一个核心信息系统。为了统一管理企业的核心主数据，近年来主数据管理（MDM）也在大型企业开始部署应用。实现智能管理和智能决策，最重要的条件是基础数据准确和主要信息系统无缝集成。

9智能物流与供应链

制造企业内部的采购、生产、销售流程都伴随着物料的流动，因此，越来越多的制造企业在重视生产自动化的同时，也越来越重视物流自动化，自动化立体仓库、无人引导小车（AGV）、智能吊挂系统得到了广泛的应用；而在制造企业和物流企业的物流中心，智能分拣系统、堆垛机器人、自动辊道系统的应用日趋普及。WMS（Warehouse Management System，仓储管理系统）和TMS（Transport Management System，运输管理系统）也受到制造企业和物流企业的普遍关注。

10智能决策

企业在运营过程中，产生了大量的数据。一方面是来自各个业务部门和业务系统产生的核心业务数据，比如与合同、回款、费用、库存、现金、产品、客户、投资、设备、产量、交货期等数据，这些数据一般是结构化的数据，可以进行多维度的分析和预测，这就是BI（Business Intelligence，业务智能）技术的范畴，也被称为管理驾驶舱或决策支持系统。同时，企业可以应用这些数据提炼出企业的KPI，并与预设的目标进行对比，同时，对KPI进行层层分解，来对干部和员工进行考核，这就是EPM（Enterprise Performance Management，企业绩效管理）的范畴。从技术角度来看，内存计算是BI的重要支撑。

中国“人工智能+”主攻方向是智能制造

今年政府工作报告提出，深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。“人工智能+”行动是被首次提出。工业和信息化部近期表示，今年将开展“人工智能+”行动，促进人工智能与实体经济深度融合，推动人工智能赋能新型工业化。

我国为何要开展“人工智能+”行动？“人工智能+”，“+”什么？怎么“+”？近日，云端会客厅邀请北京大学武汉人工智能研究院副院长、北京大学智能学院教授马修军，中国信通院教授级高级工程师、武汉市数字经济发展研究院副院长谭敏和深圳市数字经济产业促进会产业部部长王嘉，围绕上述话题展开探讨。

专家们认为，人工智能已是大国竞争胜负手，也是发展新质生产力的重要引擎。丰富的应用场景和数据资源是我国发展人工智能最大的优势。目前，我国人工智能正与工业制造进行深度融合，智能制造是需要主攻的方向。

北京大学武汉人工智能研究院副院长、北京大学智能学院教授马修军：

大模型虽表现出一定的泛化性，但它究竟是不是拥抱产业的通用人工智能平台，换句话说，未来所有产业是否都需要大模型，无论是在我国还是其他国家，还有待观察和探索。

我国为何要开展“人工智能+”行动？

人工智能是大国竞争胜负手

是新质生产力的代表

长江日报： 从当前国际国内形势来看，各国发展人工智能产业为什么已时不我待？我国为何要开展“人工智能+”行动？

马修军： 从外部环境来说，我国正面临大国竞争关键节点。某种意义上说，人工智能和集成电路是大国竞争的胜负手。从内生需求来说，我国要发展新质生产力，人工智能是赋能各行各业的重要引擎，也是高质量发展的重要手段。

谭敏： 文生视频大模型的出现不是偶然，是算力、模型、应用数据等多种综合能力孕育下的产物，是创新的体现，更是国力的体现。

人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性强的“头雁”效应。加快人工智能全面赋能新型工业化，对我国发展新质生产力起到决定性作用。人工智能赋能生产要素向多元化、融合化和复杂化方向发展，以生成式人工智能为代表的数字化产业正爆发式增长，越来越多面向应用场景的行业大模型不断涌现，表现出产业价值创造的“乘数倍增效应”。人工智能技术作为新质生产力的代表，极大地促进生产力发展，进而对经济发展、科技创新、国际格局等产生深远的影响，由此带来的改变，将影响到我们每一个人。

中国信通院教授级高级工程师、武汉市数字经济发展研究院副院长谭敏：

AI画画、复活逝者等并不是人工智能最前沿的技术，而是让大众更好了解人工智能的场景或工具。人工智能最前沿的技术载体，我首先想到的是人形机器人。

“人工智能+”，“+”的是什么？

它要像水和电一样

渗透到工作和生活的每个角落

长江日报： “人工智能+”，“+”的是什么？

谭敏： “人工智能+”就是人工智能技术将作为最基础的能力融入各行各业和人们的日常生活之中，成为一种新质生产力，驱动人类社会的快速发展。“人工智能+”类似于“互联网+”，它要像水和电一样，渗透到工作和生活的每个角落。

未来产业是颠覆性的，需要颠覆性的技术去驱动。我国为达到2035年基本实现新型工业化的目标，需要充分发挥“人工智能+”的新引擎作用。在自主能力方面，一方面是要有核心的智能芯片，包括推理芯片、训练芯片等等，目前国内厂家如华为、寒武纪等等都在为之努力；另一方面需要有大模型的支撑，目前国内有类似ChatGLM这样在世界范围内都具有竞争力的模型。国内推动“人工智能+”行动应是协作而不是竞争。人工智能需消耗的资源太大，这只能是大国之间的竞争，城市之间只能协作。

王嘉： “人工智能+”，就是人工智能所具有的提效、降本等综合能力，要与社会中的千行百业高效深度融合，让原有行业的效率上升、成本下降，实现快速发展和迭代。总之，就是使存量产业发展得更快、更好、更低成本，从而带动形成增量产业。

深圳市数字经济产业促进会产业部部长王嘉：

在“人工智能+”行动中，要从全国一盘棋的产业布局出发，各地应根据自身的产业特色、科技优势，进行人工智能差异化产业定位。

我国推进“人工智能+”积累哪些优势？

场景和数据是最大优势

智能制造是主攻方向

长江日报： 当前，全球人工智能技术处在什么发展阶段？我国人工智能技术发展现状如何？在这一背景下，我国推进“人工智能+”行动已积累哪些优势？

马修军： 目前，大模型作为人工智能的操作系统，其产业生态的雏形已经出现。我认为，人工智能正处在类似互联网爆发的生态前夜，但人工智能能不能成为类似移动互联网的操作系统、网络协议这样的基础设施，还有待验证。高昂的算力成本、模型的局限性，导致大众对人工智能的使用尚处观望阶段，目前人工智能还处在通用人工智能生态形成的前夜。

我国的优势在于有丰富的人工智能场景。虽然数据质量可能暂时比不上国外，但未来的人工智能数据不光是自然语言，还有图像、视频、音频以及各行业的感知数据。从多模态、多维度的角度来说，我国在数据资源的广度、深度和规模上远超其他国家，这是我们未来发展人工智能最大的优势。整体来看，我国人工智能的发展水平处在国际第一梯队。

谭敏： 生成式人工智能的快速发展，标志着感知型人工智能向认知型人工智能转变，预示着人类社会正在迈进通用人工智能时代。

我国人工智能产业正处在追赶期。人工智能的比拼主要在算力、算法和数据三大领域。根据业内观点，在算法，特别是大模型方面，我国对比国际最先进水平，差距大约在1年左右；在算力，特别是芯片方面，差距可能在5年甚至更长的时间；但在数据方面，不论是短视频还是行业应用，我们都具备一定优势。

特别值得注意的是，国家近期组建成立了国家数据局，各省也成立了省级数据局，相信未来对数据要素的发展能够起到关键的引导和推动作用。

目前，我国人工智能正与工业制造进行深度融合，智能制造正是需要主攻的方向。这是我国人工智能目前对行业或者产业最能带来爆点的应用场景，也是“人工智能+”在产业领域的主要体现，且已积累了一定优势。前两天雷军在小米SU7的发布会上说，他最大的底气在于小米拥有世界上最先进的智能化工厂，也是这个逻辑。

王嘉： 发展数字经济涉及传统行业的技术迭代，以及包括人工智能、大数据、区块链、云计算、边缘计算等在内的新型技术的发展。这些新型技术在过往的发展中此起彼伏，并驾齐驱。

人工智能最新一轮的发展浪潮，从2017年基础大模型被提出开始，到如今2024年新一轮人工智能深度学习浪潮，已经七年。我国国产的月之暗面kimi大模型近期发布，意味着我国在长文本方面有了很大的技术优势。

纵观这一年多的发展历程，我国与世界最先进水平仍有一定差距。随着kimi大模型的出现，国产的大模型算法也走到了世界前列。但我国在通用大模型体系、基础研究建设路径等方面，处在努力追赶的阶段。

与国外的技术差距如何弥补？

不必简单模仿大模型路线

要结合行业场景提高数据质量

长江日报： 我国人工智能技术与国际最先进水平还有一定差距，这是否会对“人工智能+”行动的效果产生影响？我国在推进“人工智能+”行动的过程中，应该注意什么？

王嘉： 推进“人工智能+”行动，要从全国一盘棋的产业布局出发。各地应根据自身的产业特色、科技优势，进行人工智能差异化产业定位。

目前我国人工智能整体仍然处于学习成长阶段，未来会不断走向纵深。需遵从客观规律，各地要走出自己的特色，走差异化定位。各地政府、研究院、投资机构等，在人工智能产业生态上要实现环环相扣，基于国际、国内的最新技术路径，结合资本、产业、招商引资等形成完整的人工智能生态。

马修军： 目前，大模型表现出一定的泛化性，但它究竟是不是拥抱产业的通用人工智能平台，换句话说，未来所有产业是否都需要大模型，无论是在我国还是其他国家，还有待观察和探索。

人工智能的本质是用网络对人类的知识进行压缩，通过给它一个提示，就可以生成想要的东西。各行业在应用人工智能技术的时候，希望不仅具备自然语言的知识，还有各行业模态的知识。因为每个行业都有特定的数据结构和类型。

那么针对这些行业数据，如何用网络进行压缩、表达，以及和应用场景进行结合？我国不能简单模仿国外基于大模型的技术路线，去无限堆叠网络参数的数量，而是要结合行业场景，用行业最高质量的数据，确定行业的小模型、中模型。大模型承载不了的，可以用其他技术来弥补，这才达到了人工智能赋能产业的效果。这才是务实的人工智能产业路线。

大模型是最具颠覆性的人工智能吗？

最前沿的技术载体或是人形机器人

长江日报： 近年来火热的大模型是否等同于人工智能技术？如何理解人工智能技术的颠覆性？大模型是否可以看作是人工智能颠覆性的体现？

谭敏： 人工智能技术的颠覆性集中体现在感知智能到认知智能的转变。这意味着拥有意识的人工智能不仅仅只存在于科幻小说之中，在未来的一二十年可能就会成为现实，而破局的关键技术正是大模型。

相关数据显示，预计2028年国内仅大模型的市场规模就将达到1179亿元。人工智能由来已久，其发展的模式呈螺旋结构。记得上一次人工智能的热点是深度学习，而这一次的热点则是大模型。虽然大模型将人工智能的热度送上了新的高度，但人工智能并不等同于大模型。大模型是从感知智能向认知智能迈进的分水岭，使得AI从“看、听、说”，走向“学、思、研”，大模型或是开启通用人工智能的一把钥匙。

人工智能目前的前沿是认知智能技术，即让机器具备初步的意识。AI画画、复活逝者等并不是人工智能最前沿的技术，而是让大众更好了解人工智能的场景或工具。人工智能最前沿的技术载体，我首先想到的是人形机器人。

王嘉： 把“人工智能”四个字拆开解读，很像一个婴儿从小学到中学、大学、研究生，再到工作的四个阶段。“人”是婴儿从慢慢长大到上小学的基础学科阶段；“工”是初高中到大学的工具型知识阶段；“智”是大学毕业后的研究生、博士阶段，开启自主创新。“能”是工作后，将前三阶段的知识转化成应用场景。每一个阶段，都有属于这个周期的颠覆技术。

在科学的定义中，有革命性科学和常识性科学两类。而在人工智能中的颠覆性科学，整体来看，是近5到10年多模态体系多角林立的竞争。

在整个开发和研究的路径上，如果在全世界范围内再没有类似这样颠覆性路径的改变，就会呈现人工智能在大模型领域的多模态竞争和非多模态竞争两个方面。但这两方面都不是颠覆性技术，因为学术路径并没有发生改变。目前我们看到的一些具体应用场景，都不能称为颠覆性技术。

马修军： 从技术的角度看，人工智能的核心基于深度学习原理，它的突破在于引入了预训练框架，即可以无限堆叠网络的宽度、深度和参数，把看得到的数据当成知识，无限、高效地压缩到一个网络里。看得越多，懂得越多，会的越多，这是和以前的人工智能最大的不同。它不是为某个任务训练一个特定的模型，而是这个模型可以泛化地解决通用任务，这就是颠覆性的体现。

大模型之所以让人震撼，在于它能写文章，能做PPT，能写代码，能画图，有通用能力。它的颠覆性在于，第一次实现了对人类知识高效压缩的表达。

不过，人工智能达到这样就够了吗？还存在一定观望空间。它的上下文窗口、算力成本以及和其他信息系统、业务系统连接的能力，还需要其他技术来补充。目前人工智能有一定的颠覆性，但还不足以成为我们真正想象中的通用人工智能。

（长江日报记者常少华 陈晓彤 吴曈）

【编辑：邓腊秀】

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