人工智能将如何影响智能制造？

雷锋网按：回顾历史，我们发现从18世纪60年代蒸汽机的发明引爆第一次工业革命开始，制造行业经历了以蒸汽机为代表的机械化时代、以电力为代表的电气自动化时代以及以计算机为代表的信息时代。

进入二十一世纪后，随着物联网、云计算、大数据、5G、机器人、人工智能等新技术的不断发展，以智能制造为主导的第四次工业革命正掀起变革浪潮。

图片来源：亿欧智库

 

那么，何谓“智能制造”？

这个概念的提出最早要追溯到1989年日本曾经提出的“智能制造系统”。但我们现在所理解的智能制造，即是由物联网系统支撑的智能产品、智能生产和智能服务。

这事实上包含三部分核心内容：1）数字化；2）网络化；3）智能化。

所谓“数字化”，是指将工业信息转换为数字格式，利用计算机进行管理或控制的过程；而“网络化”则指新的软硬件技术将生产者-机器，机器-机器，消费者-生产者之间的相关内容连接，形成数据、流程互通的基础，即万物互联过程；第三个层面则是“智能化”，指通过人工智能等新技术提高全流程的自主化水平。

前两项内容伴随着计算机的大规模普及以及互联网的发展，目前已经日趋成熟。据雷锋网 (公众号：雷锋网) 了解，潘云鹤院士在2019中国（杭州）工业互联网大会上的报告指出，工业互联网（网络化）从2008年到2016年专利发展很快，但2016年后，专利增长速率开始下降。分析这个趋势的原因，主要在于互联网技术已经成熟，而5G和人工智能的出现开始极大地影响工业的发展。5G发展的本质上还是在“网络化”上影响当代的工业，而人工智能则从“智能化”的层面上全面提升智能制造的水平。

从技术层面来看，当前人工智能主要有八大关键技术在制造业中有广泛应用，分别是深度学习，增强学习，模式识别，机器视觉，数据搜索，知识工程，自然语言理解和类脑交互决策。在这八大技术的支持下，制造业得以做到自感知、自适应、自学习、自决策。

另一方面，自2012年至今，基于算力、算法和数据驱动的人工智能兴起已经7年时间，人工智能逐渐进入了2.0时代。在这一阶段，伴随着智能芯片、云计算以及各种开源算法的发展，算法和计算力已经基本不存在堡垒，而数据则将成为主要驱动力，推动人工智能更迭。在此阶段，大量结构化、可靠的数据被采集、清洗、积累和变现。

在产业革新方面，潘云鹤院士提出，人工智能2.0将与工业进行深度融合，在 5 个层面上对制造业进行革命：

第一，生产的智能化。这包括两个方面，一是生产过程的智能化，在人工智能（例如机器视觉、机器人技术等）的辅助下，工厂中将实现包括部件的分拣、装配、焊接、搬运等完全的自动化和智能化，从而大大地解放劳动力。二是生产管理的智能化，通过对生产的优化，协同制造、柔性制造、员工管理、能源管理、安全管理、工厂优化等，极大程度上降低了生产损耗。这也是目前被谈得最多的智能制造的内容。

第二，企业经营的智能化。这包括对用工需求预测和分析，包括生产成本管理、财务管理、资产管理、情报管理、决策管理等。

第三，产品创新的智能化。包括智能产品的创新，AR/VR+产品、个性化定制等。

第四，供应链的智能化。包括供应链的风险管理，物流管理，零部件管理，供应链金融管理，供应链优化等。

第五，经济调节的智能化。包括产业的市场趋势分析、政策分析、优势的分析、竞争和合作的分析、产业画像、招商辅助决策、引才辅助决策，还包括区域经济分析、经济景气预警、经济协调的辅助决策。

自2015年我国提出“中国制造2025”至今已经4年，其中智能制造作为其中五大关键领域之首，在人工智能的加持下得到了快速发展。然而人工智能仍处于其发展早期，技术突破及商业论证需要更长时间。另外，人工智能应用环境和基础设施的完善程度，信息和安全法规、企业自身的能力都成为企业面临的主要挑战。

为助力“中国制造2025”，加速人工智能对智能制造的推动作用，由中国计算机学会（CCF）主办，江苏省人工智能学会协办，软件新技术与产业化协同创新中心、南京智能制造软件新技术研究院以及江苏唐恩科技有限公司承办的CNCC 2019“ 人工智能应用趋势之变——从制造到智造 ”技术论坛将于 10月17号下午 在苏州金鸡湖国际会议中心举办。

论坛将深入讨论以人工智能为代表的新一代信息技术与制造业的深度融合将如何引发生产方式、产业形态、商业模式等变革，同时也将深度剖析人工智能发展的关键性技术难题、技术及应用未来发展趋势等核心问题。

主要议题包括：

1、人工智能在智能制造领域应用面临的关键性技术问题；

2、机器学习给智能制造行业带来哪些突破性变革；

3、传统的制造业如何利用人工智能技术实现产业升级；

4、人工智能在智能制造中的典型应用分享；

5、智能制造发展过程中可能会面临的社会的问题；

6、智能制造的未来发展。

论坛嘉宾

论坛主席：申富饶

主席简介：

南京智能制造软件新技术研究院首席科学家，南京大学计算机软件新技术国家重点实验室教授、博导，负责南京大学人工智能学院教学和人才培养工作，入选“创业南京”科技顶尖专家集聚计划A类专家。在南京大学数学系获学士、硕士学位，东京工业大学智能系统科学专业获工学博士学位。历任日本科学振兴机构研究员、日本学术振兴会外国人特别研究员等。主持或参加国家自然科学基金、973等国家级项目8项以及教育部、省自然科学基金等省部级项目10余项，在国内外包括IJCAI、AAAI、CVPR、ATC、FSE等顶级国际会议和IEEE TNNLS、Neural Networks等领域内顶级SCI期刊上发表学术论文90余篇，国际引用超过1500次，多次担任顶级国际会议分会主席、程序委员会委员，是多个知名国际期刊的审稿人，拥有13项国家发明专利和4项国际发明专利。

 

报告一题目：《智能制造之当AI遇到工业制造》

报告人：王崇骏 南京大学计算机应用研究所副所长

报告摘要：目前全球正处于第四次工业革命阶段，用户驱动、智能化是第四次工业革命的典型特征，而人工智能赋能实体经济已经成为各国的战略共识，各国从自身特点和痛点出发颁布了不同的战略规划，比如美国AMP、德国工业4.0、日本机器人新战略、中国制造2025等。本报告在极简介绍人工智能发展历史的基础上，尝试从制造系统涉及到的现场层、控制层、操作层、执行层、运营层、分析平台、战略层和协同层等出发，审慎研判其中的难点、挑战、机会和机遇，探究人工智能赋能的可能切入点和技术路径，如工业大数据、柔性制造、预测性制造、无忧虑生产、云制造、自省性制造等等。

报告人简介：

博士、教授、博导，任职于南京大学计算机科学与技术系及南京大学软件新技术国家重点实验室，现任南京大学计算机应用研究所副所长、南京大学中德HPI研究院副院长。研究兴趣是自主智能与群体智能、复杂网络分析、大数据分析及智能系统等，近五年发表论文50余篇、出版专著2部。截至2018年底，主持和参与包括国家重点研发项目、973、发改委4G专项、工信部产业化基金、国家自然科学基金、国家社会科学基金、省自然科学基金及支撑计划在内的国家及省部级基金与企事业资助项目50余项。在教育医疗类惠民行业、优政兴业类政府领域、互联网新经济领域有30余项科研成果获得产品化和商品化推广。

 

报告二题目：《港口智能化发展的实践与前景》

报告人：杨育青 上海振华重工电气有限公司执行总经理

报告摘要：步入21世纪以后，港口集装箱装卸从单纯追求效率扩展到高度安全保障、绿色环保、自动化、人工智能及大数据运用等与当今世界发展潮流契合的内容。传统港口如何搭上当今科技发展的潮流，实现无人化、智能化、低污染成为业内高度关注的焦点。智能化码头是技术进步和创新变革，同时也是港口服务经济的变革。港口和码头的智能化应当包括运营管理智能化、物流便利化、服务普遍化，同时智能化将大大提高港口码头的利用效率。这一切，振华重工是怎么做到的？

报告人简介：

1993年，进入上海振华重工电气有限公司工作，从事起重机设备电气部分设计工作，1997年开始着手起重机电气控制系统的系统集成工作，与团队同事一起，将产品成功打入国际市场，获得马士基、和黄等大客户的认可； 2005年开始，带领团队开始自动化码头自动化系统的研发和设计，从2014年开始，振华的自动化团队先后交付了洋山、青岛、厦门、意大利，泰国等国内外多个自动化码头智能控制系统。

 

报告三题目：《面向个性化定制的智能制造新模式与新技术》

报告人：唐敦兵 南京航空航天大学机电学院副院长

报告摘要：首先讲述生产模式的变革，具体阐述制造业如何从手工制造到大规模流水线制造再到工业自动化制造和个性化定制引发的智能制造进行演变的，工业3.0和工业4.0的区别，以及个性化定制环境下智能制造所遇到的挑战和技术难点。其次对面向个性化定制的智能制造新模式下进行具体解释，以及引发了哪些智能制造新技术进行讲解。最后通过具体视频来讲解南京航空航天大学智能制造团队的最新技术成果。

报告人简介：

南京航空航天大学教授，博士生导师，机电学院副院长，南京航空航天大学无锡研究院院长，江苏省政协委员，国家“万人计划”科技创新领军人才，德国洪堡学者，江苏特聘教授，江苏省杰出青年基金获得者，霍英东教育基金会青年教师基金获得者，教育部新世纪优秀人才。

 

报告四题目：《华为WiFi6加速智能制造进程》

报告人：张蓁 华为制造园区网络解决方案规划总监

报告摘要：主要介绍华为智能制造的新业务及新场景，例如柔性化、生产可视化、AR/VR等技术应用于生产辅助等；智能制造对通讯网络的架构以及性能等带来的众多新的挑战，包括OT与IT的融合，TSN、无线化、物联及定位技术等；华为智能制造数据通信网络创新解决方案等内容。

报告人简介：

致力于打造高可靠、高品质、极简的数据通信网络解决方案，助力全球智能制造快速发展。主导规划六大智能制造网络解决方案，在提供业界领先的高可靠、高性能有线无线网络基础上，创新性的融合AI、物联、定位、云等多种技术，实现了网络与制造业务的深度融合，已在中国区、欧洲、日韩进行创新试点，多地已商用交付。

 

报告五题目：《物联定位，助力智造——精准定位和识别在智能制造中的应用》

报告人：李俊 江苏唐恩科技有限公司总经理

报告摘要：智能制造需要智能自动化和物联网数据的支撑，其中精准的位置和状态数据是自动化的基础，也是制造过程管控的依据。本报告介绍制造中可以应用或即将应用的定位和识别技术，结合人工智能和大数据技术，将精准定位和智能识别技术和产品应用在智能制造中，实现智能制造的支撑和应用系统，提升生产流程可视化、质量管理可控化、设备自动化、物流智能化、生产安全保障等。介绍在港口、物流、生产制造和智慧电厂等方面的应用案例和应用效果。最后提出智能制造软件系统的发展思考。

报告人简介：

从事精准识别和定位研发及应用十余年，拥有十多项专利，20多项软件著作权，获得省市领军人才计划的支持。研发的产品被认定为江苏省“高新技术产品”并获得江苏省软件产品“金慧奖”、国家科技进步二等奖。在全自动港口、智能制造软件等领域有丰富的应用和集成经验。同时长期从事高校成果转化、协同创新和产业研究院等方面的工作，兼任江苏省工控软件新技术与智能监控技术中心主任，江苏软件新技术与产业化协同创新中心主任助理等。

 

报告六题目：《智能机器人的发展与智能制造》

报告人：殷国栋 东南大学机械工程学院副院长

报告摘要：本报告旨在综合分析全球和我国智能机器人产业发展趋势，并围绕区域特色竞争、产业集聚发展、应用场景延伸、多元细分市场、双创服务平台、人才培养瓶颈、智能化新增长等方面归纳具备突出性的发展趋势特征与潜在问题。为加快突破制约机器人产业发展的关键技术和短板环节，准确聚焦行业发展痛点，推动机器人产业的健康发展提供发展方向。从而，更好的推动智能机器人创新融合与成果转化。

报告人简介：

东南大学教授，博士生导师。2011-2012年国家公派美国俄亥俄州立大学机械与航空系、汽车研究中心合作访问研究，2017年7月-8月在俄亥俄州立大学机械与航空系做访问教授，入选江苏省“六大人才高峰”高层次人才、江苏省“青蓝工程”中青年学术带头人。现任美国机械工程学会控制分会汽车和运输系统技术委员会委员、中国机械工程学会成组技术分会委员、江苏省汽车工程学会副理事长、江苏省智能汽车专委会主任、 中国人工智能学会智能驾驶专业委员会委员、中国自动化学会车辆控制与智能化专业委员会委员、中国自动化学会平行智能专业委员会委员、中国机械行业卓越工程师教育联盟理事，中国机械工业教育协会车辆工程学科教学委员会委员等。近五年主要从事智能制造及设计、车辆动力学建模及控制、先进电动汽车、智能网联无人汽车等研究。

 

报告七题目：《智能制造项目实施的挑战和方法》

报告人：毛贤峰 通用电气数字集团中国区项目交付技术总监

报告摘要：在智能制造的项目中遇到的挑战（人员配置，业务沟通，验收条件以及基础设施建设）。着重讲述如何满足智能制造在系统可靠性和实时性上做提升，从而引出如何把互联网的这套技术架构与智能制造的业务特性整合起来。最后介绍基于精益云应用的实际案例。

报告人简介：

毕业于德国乌尔姆大学，获计算机科学硕士学位。曾在IBM担任技术经理，高级顾问等职务。从事智能制造，工业互联网以及企业数字化转型项目的咨询，蓝图规划以及实施落地。专注于研究传统IT技术与工业领域智能制造相关的技术整合以及综合应用。在分布式系统在企业数字化转型中的作用以及实施有的丰富经验。 近几年间，主导了3个大规模的智能制造相关的大型项目的落地与交付。

雷锋网报道

参考资料：

[1] 亿欧-2019中国智能制造研究报告

[2] 潘云鹤：中国工业经济智能化深度发展分5个层次

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