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制造業(yè)人工智能應(yīng)用興起

點(diǎn)擊次數(shù)：1045 更新時(shí)間：2019-03-15

制造業(yè)人工智能應(yīng)用興起

近年來(lái)，我國(guó)人工智能技術(shù)攻關(guān)和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用發(fā)展勢(shì)頭迅猛，已經(jīng)涉及到國(guó)民經(jīng)濟(jì)39個(gè)行業(yè)大類(lèi)，目前已廣泛應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器人等領(lǐng)域。對(duì)于制造業(yè)而言，加快發(fā)展新一代人工智能被認(rèn)為是智能制造、產(chǎn)業(yè)升級(jí)的重要戰(zhàn)略抓手。繼2017年國(guó)務(wù)院發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，2018年工信部先后發(fā)布了《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃（2018-2020年）》、《新一代人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新重點(diǎn)任務(wù)揭榜工作方案》，旨在全面推動(dòng)人工智能與制造業(yè)的融合，驅(qū)動(dòng)制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)。此外，在工信部發(fā)布的2018年智能制造試點(diǎn)示范項(xiàng)目名單中人工智能應(yīng)用試點(diǎn)示范項(xiàng)目有21個(gè)，涉及到汽車(chē)、鋼鐵、船舶、醫(yī)藥、裝備等行業(yè)企業(yè)。
在試點(diǎn)示范以及重大工程的牽引下，2018年我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)出持續(xù)、高速成長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，不僅在基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層逐步構(gòu)建起完整的產(chǎn)業(yè)鏈條，而且與產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、*各場(chǎng)景融合程度不斷加深，覆蓋了企業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)的全生命周期。隨著人工智能在制造業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的增多，人工智能逐漸成為一種全新的投入要素，為制造業(yè)生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)效益創(chuàng)造新的上升空間。
以產(chǎn)品研發(fā)為例，通過(guò)融入人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)模塊，軟件設(shè)計(jì)平臺(tái)能夠更加理解設(shè)計(jì)師的需求并掌握造型、結(jié)構(gòu)、材料和加工制造等數(shù)字化設(shè)計(jì)生產(chǎn)要素的性能參數(shù)，在系統(tǒng)的智能化指引下，設(shè)計(jì)師只需要設(shè)置期望的尺寸、重量及材料等約束條件即可以由系統(tǒng)自主設(shè)計(jì)出成百上千種可選方案。例如為了在下一代汽車(chē)輕量化設(shè)計(jì)上實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步突破，通用汽車(chē)與歐特克達(dá)成合作，以衍生式設(shè)計(jì)和增材制造為核心技術(shù)開(kāi)發(fā)未來(lái)乘用車(chē)和貨車(chē)，包括開(kāi)發(fā)更、更輕盈的電動(dòng)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)及*車(chē)型。
在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，人工智能在機(jī)器視覺(jué)方面的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)則越發(fā)明顯，借助人工智能可以從視覺(jué)快速判別材料的多種材質(zhì)，偵測(cè)出不合格品并指導(dǎo)生產(chǎn)線(xiàn)進(jìn)行分揀，在降低人工成本的同時(shí)提升出廠產(chǎn)品的合格率。例如日本NEC公司推出了機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)，可以快速判別金屬、人工樹(shù)脂、塑膠等多種材質(zhì)產(chǎn)品的各類(lèi)缺陷。此外，人臉識(shí)別與自動(dòng)跟隨、室內(nèi)定位也成為人工智能技術(shù)取得的成果之一，當(dāng)工人需要人力推車(chē)裝運(yùn)物料并進(jìn)行運(yùn)送分發(fā)，通過(guò)人工智能技術(shù)升級(jí)，可以實(shí)現(xiàn)車(chē)體的自動(dòng)跟隨以及輔助運(yùn)送，融入人工智能的人機(jī)協(xié)作也在更多工作場(chǎng)景和更多復(fù)雜工序中成為主流。
在營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)方面，通過(guò)基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣以及產(chǎn)品的屬性進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，可以形成全面的知識(shí)圖譜，在此基礎(chǔ)上向用戶(hù)進(jìn)行個(gè)性化推薦，也向銷(xiāo)售商提供相關(guān)的生產(chǎn)與營(yíng)銷(xiāo)建議，例如亞馬遜通過(guò)融入人工智能技術(shù)的應(yīng)用使其附加利潤(rùn)增加了10%~30%。
如今，人工智能應(yīng)用不僅涵蓋了3C、紡織、冶金、汽車(chē)等多個(gè)傳統(tǒng)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)，還涉及裝備制造、機(jī)器人、新能源等戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)。信通院預(yù)計(jì)，2019年人工智能市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)500億元，2020年將超過(guò)700億元。值得注意的是，在高速發(fā)展的同時(shí)，制造業(yè)人工智能應(yīng)用也存在著與業(yè)務(wù)脫節(jié)、數(shù)據(jù)孤島和數(shù)據(jù)碎片化等問(wèn)題。對(duì)于國(guó)內(nèi)制造企業(yè)而言，許多企業(yè)的智能化、數(shù)字化程度較低，人工智能對(duì)人才、資源等都有一定的門(mén)檻，不能為了實(shí)施人工智能而生搬硬套，盲目投資。制造業(yè)與人工智能的結(jié)合，其根本目的是提升效率，降低成本，企業(yè)需要因地制宜，結(jié)合現(xiàn)有的軟、硬件基礎(chǔ)設(shè)施、人才儲(chǔ)備以及資金規(guī)劃，找出人工智能與生產(chǎn)業(yè)務(wù)的融合點(diǎn)，讓人工智能真正為企業(yè)服務(wù)，帶來(lái)實(shí)實(shí)在在的價(jià)值。

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