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人工智慧如何「+」製造?概念、趨勢與互聯網賦能機會一覽

過去兩年,消費升級、智慧零售、智慧城市等概念成了大眾討論的熱點。

除了這些概念是新經濟的增長點之外,另一個原因是當這些概念落實在我們生活中一個又一個場景的時候,為我們的生活、工作和學習帶來了許多便利和變化。

然而你知道嗎?消費者端的眾多變化其背後是對製造業和供應鏈體系的全新挑戰。已經成熟的製造業體系如何應對全新的消費升級需求?

答案其實很簡單:與消費端一樣,實現與互聯網、人工智慧等新技術的結合,實現製造業的轉型升級。

雖然對於大多數普通消費者來說,這一過程幾乎感覺不到,但實際上它比消費端的產業升級更加重要。

近日,由中國社會科學院工業經濟研究所、騰訊研究院共同研究編製的《「人工智慧+製造」產業發展研究報告》在北京發布。

報告從概念、現狀、影響和對策等方面,對人工智慧與製造業融合發展進行了系統性研究。其中重點分析了互聯網的資源與能力,為更好發揮互聯網的作用指出了方向。

報告中指出,與互聯網在用戶端帶來的翻天覆地變化不同,互聯網在製造業體系中的定位更趨近於「助力者」而非「顛覆者」。

幫助製造企業加快轉型升級的步伐,成為了互聯網+製造業的主要問題。

具體而言,本報告主要探討了以下幾個問題:

互聯網在哪些場景幫助了製造業轉型?

在C端,互聯網經過數十年發展,已成為信息革命的中堅力量,也是當前人工智慧技術發展的領航者。

那麼互聯網如何在製造業中落地呢?其實與在C端發揮的作用相同,無外乎連接、數據、雲、演算法和安全這五個大的方向。

對「人工智慧+製造」而言,目前互聯網助力的典型場景主要有三類:

1)產品注智,從軟體到硬體的智能升級。互聯網可以將其人工智慧演算法,以能力封裝和開放方式嵌入到產品中,從而幫助製造業生產新一代的智能產品。

如谷歌開發出專用於大規模機器學習的智能晶元TPU、騰訊AI開放平台對外提供計算機視覺等AI能力、亞馬遜推出內嵌人工智慧語音助手的智能音箱echo等;

2)服務注智,提高營銷和售後的精準水平。互聯網可將利用其人工智慧演算法,為製造企業提供更精準的增值服務。一是售前營銷,以人工智慧進行用戶側需求數據的多維分析,實現更實時、精準的廣告信息傳遞,如谷歌為製造業專門開發了精準廣告平台;二是售後維護,以物聯網、大數據和人工智慧演算法,實現對製造業產品的實時監測、管理和風險預警。

如三一重工結合騰訊雲,把分布全球的30萬台設備接入平台,實時採集近1萬個運行參數,利用大數據和智能演算法,遠程管理龐大設備群的運行狀況,有效實現故障風險預警,大大提升了排障效率並降低維護成本。

3)生產注智,增強機器自主生產能力。互聯網可幫助製造企業,將人工智慧技術嵌入生產流程環節中,使得機器能夠在更多複雜情況下實現自主生產,從而全面提升生產效率。

目前主要應用在:一是工藝優化,即通過機器學習建立產品的健康模型,識別各製造環節參數對最終產品質量的影響,最終找到最佳生產工藝參數,如騰訊雲幫助億緯鋰能提升1.5%良品率、阿里雲幫助保利協鑫提升1%良品率等;二是智能質檢,即藉助機器視覺識別,快速掃描產品質量,提高質檢效率。如騰訊雲幫助福耀玻璃實現質檢工序替代80%人力、並且不良品檢出率達到90%以上。

「人工智慧+製造」,本質是追求人機協同

製造業在過去很長的一段時間裡,是「勞動密集型」產業。當人工智慧來臨的時候,許多人擔憂——「是不是製造業中的勞動力要被替代了?」

這其實是對人工智慧的一種典型誤解。人工智慧作為一類信息技術,誕生於上世紀50年代,幾乎與計算機同步。60多年來人工智慧涉及的技術和派系眾多,學界並沒有一個明確的定義。

對於大多數公眾而言,從其發展目的的角度,可以簡單將其理解為「與人類一樣聰明的人造機器」。

將這個聰明的「機器」放入製造業中,主要的作用就是使機器能夠「達到甚至超過人類技工水平」,以實現企業生產運營效率的提升。這個放入「人工智慧」的「智能化」過程,與過去製造業追求「自動化」的過程實際上有本質的差異。

工業革命以後的「自動化」概念追求的是機器自動生產,本質是「機器替人」,強調在完全不需要人的情況下進行不間斷的大規模機器生產;而「智能化」追求的是機器的柔性生產,本質是「人機協同」,強調機器能夠自主配合要素變化和人的工作。

舉個最簡單的例子,在過去沒有「人工智慧+製造」的時候,整個產線只有生產和停工兩個狀態。生產者沒有足夠的信息,也無法做出生產什麼、怎麼生產、生產多少這樣的準確預測。在互聯網助力製造業的情境下,企業的決策者能夠通過打通的上下游信息更好的做出生產決策,反而發揮了人在製造業中的主觀能動性。

因此,「人工智慧+製造」未來所追求的,不應是簡單粗暴的「機器替人」,而應是將工業革命以來極度細化、甚至異化的工人流水線工作,重新拉回「以人為本」的組織模式,即讓機器承擔更多簡單重複甚至危險的工作,而人承擔更多管理和創造工作。

「人工智慧+製造」,必然走向平台模式

製造業是一個龐大的產業,複雜而割裂是它的歷史特徵。同一個廠房裡,可能有好幾種來自不同廠家的生產設備,這些設備往往採用各自的技術和數據標準,彼此之間並不能直接連通和交互。不同的工廠、乃至不同的製造業企業,差異就更大了。這樣的差異使得傳統製造業信息化難度大、效率提升有限。

互聯網的普及和發展催生了「平台模式」,平台內信息傳播的速度大大增加、交易成本大大降低,有效促進了經濟效率的提升。近幾年,互聯網的這個模式逐漸擴展到了各行各業。對於製造業而言,這個模式就是「工業互聯網平台」。

未來「人工智慧+製造」的實現的重要基礎就是這個平台,由這個平台為產業提供通用的算力(工業雲計算和邊緣計算)、算據(工業大數據)和演算法(工業人工智慧)能力,從而推動整個產業的轉型升級。

根據調研公司Market sand Markets的數據顯示,這三部分代表的全球工業互聯網平台市場規模佔整體「人工智慧+製造」的比例,將從2016年的24%增長為2025年的36%,達到2.6千億美元。

總之對於複雜的製造業而言,互聯網需要更多從合作者、助力者、服務者的角度看待。正如騰訊董事會主席兼首席執行官馬化騰在2018年騰訊「雲+未來」峰會上所言,騰訊「不會進入各行各業取而代之,而是做好連接、工具和生態三個角色」。在此基礎上,人工智慧等新一代信息技術才能更有效的發揮作用。

《「人工智慧+製造」產業發展研究報告》精簡版

THE END

註:本文來源於騰訊研究院,數據觀轉載該報告只作為信息傳播用途,無商業目的,如涉及版權等事宜請聯繫小編更正。編輯:王婕。欲了解更多大數據丨區塊鏈丨人工智慧行業相關資訊丨乾貨丨報告等,可搜索數據觀微信公眾號(ID:cbdioreview)進入查看。

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