人工智能与制造业白皮书发布形成三大特色发展格局
11月21日，2020中国5g+工业互联网大会期间，中国5g+工业互联网成果发布会在湖北武汉举行，国家工业信息安全发展研究中心发布《2020人工智能与制造业融合发展白皮书》（以下简称《白皮书》）。《白皮书》指出，我国制造业各细分行业已形成领军者、追赶者、探索者三大梯队特色发展格局。
“当前，人工智能与制造业融合应用已具备一定的基矗”国家工业信息安全发展研究中心党委副书记吕坚在会上介绍《白皮书》相关成果时表示。
《白皮书》指出，从融合路径看，人工智能与制造业融合主要从研发设计、生产制造、管理活动三大方向切入，涵盖研发设计、计划排程、生产过程、质量检测、园区物流、设备健康管理、营销服务、供应链管理八大领域。
从融合主体看，制造业企业与人工智能企业两大主体两端发力，共同推进人工智能与制造业融合发展。一方面，制造业企业发挥品牌、渠道、市场占有率等优势，设立专门的人工智能研发部门，推动人工智能与企业生产运营各环节融合，实现降本增效。另一方面，人工智能企业依托深厚的技术积累，面向制造业企业提供算法、算力服务和解决方案。
从融合特点看，我国制造业各细分行业形成领军者、追赶者、探索者三大梯队特色发展的格局。吕坚表示，领军者行业网络化、数字化程度较高，具备良好的人工智能技术应用基础与契合点，“一方面已经在研发、生产制造等环节应用计算机视觉、自然语言处理等人工智能技术，另一方面，这些行业靠近消费者，产品更新快，具有较高的深化应用潜力。”领军者行业主要包括计算机通信和其他电子设备制造业、家电制造业、机械制造业、汽车制造业等细分行业。
此外，追赶者融合基础较好，融合潜力巨大，包括电气机械和器材制造业、医药制造业、纺织服装制造业等细分行业；探索者包括橡胶和塑料制品业、造纸包装及印刷业等行业，正积极探索人工智能应用发展路径。
《白皮书》提出，现阶段“人工智能+制造”依然面临一些挑战。首先，人工智能的价值难以被准确衡量，部分企业尤其是中小企业应用人工智能的动力不足。一些细分行业人工智能应用路径尚不明晰，应用风险、收益和成本难以准确核算。同时，部分领域数据资产管理能力有待提升，制造业各场景数据量巨大，各设备数据协议标准尚未统一，数据互联互通存在困难。
工业深水区的解决方案仍待探索。目前人工智能应用仅集中在少数变现能力强的热门场景，更多应用场景还有待挖掘。此外，复合型人才缺口较大也是面临的挑战之一，“同时掌握人工智能技术和制造业细分行业的生产特点、流程、工艺的复合型人才极其匮乏，对企业来说人力成本较高。”吕坚说。
吕坚表示，未来，随着深度学习、知识图谱等新兴人工智能技术的逐步应用，以及制造业自动化和信息化水平的提高，“人工智能+制造”将面临新的发展趋势，融合发展将向更深层次迈进，制造业智能化升级将呈现多技术融合的态势，提升安全保障能力将成为人工智能与制造业融合的重要发力方向。
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《白皮书》指出，从融合路径看，人工智能与制造业融合主要从研发设计、生产制造、管理活动三大方向切入，涵盖研发设计、计划排程、生产过程、质量检测、园区物流、设备健康管理、营销服务、供应链管理八大领域。
从融合主体看，制造业企业与人工智能企业两大主体两端发力，共同推进人工智能与制造业融合发展。一方面，制造业企业发挥品牌、渠道、市场占有率等优势，设立专门的人工智能研发部门，推动人工智能与企业生产运营各环节融合，实现降本增效。另一方面，人工智能企业依托深厚的技术积累，面向制造业企业提供算法、算力服务和解决方案。
从融合特点看，我国制造业各细分行业形成领军者、追赶者、探索者三大梯队特色发展的格局。吕坚表示，领军者行业网络化、数字化程度较高，具备良好的人工智能技术应用基础与契合点，“一方面已经在研发、生产制造等环节应用计算机视觉、自然语言处理等人工智能技术，另一方面，这些行业靠近消费者，产品更新快，具有较高的深化应用潜力。”领军者行业主要包括计算机通信和其他电子设备制造业、家电制造业、机械制造业、汽车制造业等细分行业。
此外，追赶者融合基础较好，融合潜力巨大，包括电气机械和器材制造业、医药制造业、纺织服装制造业等细分行业；探索者包括橡胶和塑料制品业、造纸包装及印刷业等行业，正积极探索人工智能应用发展路径。
《白皮书》提出，现阶段“人工智能+制造”依然面临一些挑战。首先，人工智能的价值难以被准确衡量，部分企业尤其是中小企业应用人工智能的动力不足。一些细分行业人工智能应用路径尚不明晰，应用风险、收益和成本难以准确核算。同时，部分领域数据资产管理能力有待提升，制造业各场景数据量巨大，各设备数据协议标准尚未统一，数据互联互通存在困难。
工业深水区的解决方案仍待探索。目前人工智能应用仅集中在少数变现能力强的热门场景，更多应用场景还有待挖掘。此外，复合型人才缺口较大也是面临的挑战之一，“同时掌握人工智能技术和制造业细分行业的生产特点、流程、工艺的复合型人才极其匮乏，对企业来说人力成本较高。”吕坚说。
吕坚表示，未来，随着深度学习、知识图谱等新兴人工智能技术的逐步应用，以及制造业自动化和信息化水平的提高，“人工智能+制造”将面临新的发展趋势，融合发展将向更深层次迈进，制造业智能化升级将呈现多技术融合的态势，提升安全保障能力将成为人工智能与制造业融合的重要发力方向。
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