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                    人工智能時代,制造業面臨的機遇與挑戰

                     

                    自國務院《中國制造2025》印發以來,人工智能發展的話題儼然霸占了社會各界的熱門榜首。最新數據統計,隨著人工智能技術在傳統制造業的賦能升級,到2018年年底我國已初步建成了200多個智能化車間,預計2020年國內智能制造市場規模將超2200億元。
                    雖然我國人工智能已大幅滲透各方領域,但在制造業的應用仍是一大短板。據統計,中國人工智能市場規模年均增長率超過40%,其中中國人工智能投資有23.4%集中在商業及零售領域,18.3%專注于無人駕駛汽車行業,但制造業的投入卻不到1%,占比嚴重失調!

                    一、為何人工智能在制造業的投入少
                    當前,人工智能技術的應用場景主要集中于商業領域,因受專用性限制以及數據量的影響,人工智能與制造業的融合主要面臨以下四點難題:
                    1、兩者融合應用成本高
                    在人工智能領域,我國技術尚處“弱人工智能”階段,技術落地應用多需復合型人才輔助,關于人才、技術的引進都會大幅拉升對接成本。此外,購買所需設備、運營維護升級也會相對應提高對接成本。重要的是,制造業融資難,制造企業的投資回報率相對其他高新技術領域相對偏低,短期效益可能很難顯現,資本逐利特性導致資本投入更為謹慎。
                    2、產業總體發展尚不成熟
                    當前人工智能在制造業的融合創新主要是由數據、知識密集型的制造企業與具備人工智能技術優勢的互聯網企業或軟件企業強強推進的,其開發成本、技術壁壘較高,應用覆蓋面也相對較窄,這使得人工智能技術暫時不具備在制造業大范圍推廣的條件。
                    3、制造環節數據難以開發利用
                    人工智能與制造業的深度融合發展需要以大數據作為支撐,與消費環節相比,制造環節數據的可獲得性、可通用性更弱。制造業機器設備生成的數據通常較為復雜,有接近一半的數據是沒有相關性的。與此同時,制造環節的數據需要安裝大量高精度傳感器,這不僅需要投入巨額的資金,而且在后期維護上也會產生檢修及人工成本等。
                    4、無法采用可復制的系統和整體解決方案
                    人工智能必須根據制造業的具體場景進行定制,簡單照搬模版式的制造業人工智能解決方案是不可行的,而且也不存在一個能夠被大多數制造業接受的統一的人工智能系統。此外,不同制造業之間的技術、流程差異巨大,對人工智能有不同需求,一個人工智能系統難以滿足所有制造業的要求。
                    5、產業發展保障體系有待健全
                    人工智能技術作為信息技術的一種,其自身就存在一定的安全風險,引入工業領域后,將與工業系統自身的功能風險疊加放大,這將直接危及到生命安全和國家安全。此外,在面對某些與倫理道德相關的抉擇問題時,人工智能系統的研發也缺乏相關的法律標準。
                    二、發展頻頻受阻,制造業為何還要與人工智能融合?
                    國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》確定了中國新一代人工智能發展的戰略目標:
                    到2020年,人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步,人工智能產業成為新的重要經濟增長點,人工智能核心產業規模超過1500億元,帶動相關產業規模超過1萬億元。
                    到2025年,人工智能基礎理論實現重大突破,人工智能成為帶動我國產業升級和經濟轉型的主要動力。新一代人工智能在智能制造、智能醫療、智慧城市、智能農業等領域得到廣泛應用,人工智能核心產業規模超過4000億元,帶動相關產業規模超過5萬億元。
                    除國家政策導向外,制造業與人工智能的融合,將給制造業帶來以下3點直觀優勢:
                    01重塑制造業
                    有業內專家認為,人工智能對制造業的研發、生產、營銷等方面都會產生不可預期的影響。在研發環節,基于人工智能技術可以實現行業需求發掘、用戶畫像;在生產環節,利用人工智能技術可以發揮其在網絡化制造、智能工廠等方面的優勢;在營銷環節,通過人工智能技術可以提升營銷效率。
                    02人工智能將促使傳統制造業轉型升級
                    統制造業規?;?、標準化等特點,使其在生產個性化、定制化產品方面受到了一定的限制。調整生產線需要花費時間和資金,面對巨額定制成本,許多企業無法為小批量定制化的產品安排合理的生產。人工智能的應用將會極大提升制造企業的柔性化程度,滿足低成本大規模定制的需求。
                    03緩解人力成本上漲壓力
                    制造業一直是國民經濟中就業崗位的大類,同時也是我國就業總人數中比重較高的行業。隨著經濟持續增長和人口老齡化的日益嚴重,勞動力逐漸減少,勞動力成本也在不斷上漲。人工智能技術的發展將使大量的工業機器人在很多崗位和領域代替人類勞動者,這將大大降低制造業的勞動力密度。
                    人工智能應用已成為推進供給側結構性改革的新動能和振興實體經濟的新機遇,而其中人工智能與制造業的融合發展,是新一輪產業變革的核心內容,是制造業高質量發展的必由之路。
                    三、如何解決人工智能與制造業深度融合的難點?
                    因此,我國要在人工智能時代提升制造業的競爭優勢,還需從以下三個方面補齊短板。
                    01 構建制造環節的工業數據庫
                    目前,工業領域主要以企業私有數據庫為主,且數據規模有限。要實現人工智能與制造業的深度融合,就必須要在制造業領域加強數據獲取與整合。
                    02 促進學術交流 
                    推動學術界與產業界之間圍繞人工智能與制造業深度融合進行深入交流,在交流互動過程中形成多學科知識融合、專業知識擴展。
                    03 加強相關領域人才培養 
                    在大學教育中增加智能制造相關課程,完善教材編制,形成教學體系,滿足人工智能時代對技術人才的需求。
                    相關研究表明,人工智能與制造業的深度融合促進經濟增長的效果要遠高于其他行業。據咨詢公司埃森哲發布的《人工智能:助力中國經濟增長》報告指出,到2035年,中國經濟年增長率將在人工智能拉動下從6.3%提速至7.9%。
                    可以說,人工智能技術融入制造領域是制造業發展的必然趨勢。同時,以人工智能技術為代表的新一輪技術的廣泛應用,對于制造業這類傳統產業來說是一個新的機遇。因此,加快人工智能與制造業的深度融合,是促進中國智能制造走向全新時代的一個必要條件。
                     
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