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人工智能是引領中國制造業發展的關鍵技術，是促進實體經濟發展的重點方向，是制造業數字化、網絡化、智能化轉型發展的關鍵領域。制造技術和人工智能技術深度融合，形成了新一代智能制造。

近幾年，隨著中國人口紅利逐步消失、原材料和人力成本不斷攀升，中國制造業賴以生存的全球競爭優勢正在逐步喪失。同時，傳統落后的生產管理模式也已經無法滿足日益多樣化的市場需求，中國制造業的發展正在面臨著嚴峻的挑戰。人工智能是引領中國制造業發展的關鍵技術，是促進實體經濟發展的重點方向，是制造業數字化、網絡化、智能化轉型發展的關鍵領域。近年來，人工智能加速發展，實現了戰略性突破，先進制造技術和新一代人工智能技術深度融合，形成了新一代智能制造，也可以稱之為數字化網絡化智能化制造。國家政府高度重視這一趨勢，2017年，國務院發布了《新一代人工智能發展規劃》，全面推動人工智能與制造業的融合，解決中國制造業在推進智能化轉型過程中面臨的問題。在政策引導和技術發展的雙重推動下，人工智能正在逐漸融入中國制造業，驅動企業智能化造轉型升級。

新一代智能制造的主要特征表現在制造系統具備了學習能力，通過深度學習、增強學習等技術應用于制造領域，知識產生、獲取、運用和傳承效率發生革命性變化，顯著提高創新與服務能力。

 從應用上講，人工智能技術正在被不斷地被應用到圖像識別、語音識別、智能機器人、智能駕駛/自動駕駛、故障診斷與預測性維護、質量監控等各個領域，覆蓋從研發創新、生產管理、質量控制、故障診斷等多個方面。

 人工智能可以對復雜過程進行智能化指引。以產品研發設計為例，工業設計軟件在集成了人工智能模塊后，可以理解設計師的需求，還可以與區域經濟、社會輿情、社交媒體等多元化數據進行對接，由此形成的數據模型可向設計者智能化推薦相關的產品設計研發方案，甚至自主設計出多個初步的產品方案供設計者選擇。

 人工智能在生產制造管理方面發揮作用，創新生產模式，提高生產效率和產品質量。人工智能技術通過物聯網對生產過程、設備工況、工藝參數等信息進行實時采集；對產品質量、缺陷進行檢測和統計；在離線狀態下，利用機器學習技術挖掘產品缺陷與物聯網歷史數據之間的關系，形成控制規則；在在線狀態下，通過增強學習技術和實時反饋，控制生產過程減少產品缺陷；同時集成專家經驗，不斷改進學習結果。

 在維護服務環節中，系統利用傳感器對設備狀態進行監測，通過機器學習建立設備故障的分析模型，在故障發生前，將可能發生故障的工件替換，從而保障設備的持續無故障運行。以數控機床為例，用機器學習算法模型和智能傳感器等技術手段監測加工過程中的切削刀、主軸和進給電機的功率、電流、電壓等信息，辯識出刀具的受力、磨損、破損狀態及機床加工的穩定性狀態，并根據這些狀態實時調整加工參數（主軸轉速、進給速度）和加工指令，預判何時需要換刀，以提高加工精度、縮短產線停工時間并提高設備運行的安全性。

 從行業來講，人工智能應用不僅涵蓋了3C、紡織、冶金、汽車等多個傳統制造業產業，還涉及高端裝備制造、機器人、新能源等戰略新興產業。人工智能正在從多個方面支撐傳統制造向智能制造邁進，為中國制造業“由大變強”的發展注入新動能。

同時，我們必須清醒地認識到，中國制造業仍面臨錯綜復雜的局面。首先是制造企業數字化程度太低，而數字化又是智能化的基礎，再加上研發能力不強也是中國制造業整體大而不強的主要原因。其次，現在的人工智能技術只能算是弱人工智能，機器學習和深度學習等技術在制造企業的實際應用有待加強；第三，人工智能產業發展環境還不成熟，缺乏行業標準和安全保障制度。

 人工智能融入制造業的根本目的是提質增效、降低成本。但目前來看，中國制造業與人工智能融合有很長的路要走。制造企業需深刻理解，人工智能不是萬能靈藥，它僅僅是一種推動制造業發展的工具或方法，不論外界如何熱捧宣傳，如果無法與實際應用需求結合，必然缺乏發展的動力。在人工智能應用實踐過程中，制造企業不能生搬硬套、急于求成，必須腳踏實地地研發、突破，積累，調研自身實際應用需求，結合現有的軟、硬件基礎設施、人員技術條件以及資金規劃，分析人工智能技術怎么用以及如何用好的問題，只有這樣才能激發出人工智能的真正效能，最終實現智能制造。

摘自《數字化企業網》