推動(dòng)人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合 促進(jìn)工業(yè)智能發(fā)展

******在黨的十九大、全國(guó)網(wǎng)絡(luò)安全和信息化工作會(huì)議等多個(gè)場(chǎng)合反復(fù)強(qiáng)調(diào)要推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，既從側(cè)面凸顯了信息化在培育新動(dòng)能促進(jìn)新發(fā)展中的重要作用，也彰顯了黨中央貫徹新發(fā)展理念、建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的堅(jiān)定決心。在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革同我國(guó)轉(zhuǎn)變發(fā)展方式形成歷史性交匯的背景下，如何理解軟件定義、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、平臺(tái)支撐、服務(wù)增值、智能主導(dǎo)的融合發(fā)展新特征，如何繼續(xù)做好信息化和工業(yè)化深度融合這篇大文章?中國(guó)電子報(bào)推出“深化融合發(fā)展，推動(dòng)制造強(qiáng)國(guó)和網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)建設(shè)”專欄，邀請(qǐng)行業(yè)主管部門、研究咨詢機(jī)構(gòu)、業(yè)界專家撰文，闡述新時(shí)代兩化融合的新內(nèi)涵和新特征，為創(chuàng)新推進(jìn)兩化融合、促進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展?fàn)I造良好氛圍。

人工智能具有顯著的溢出效應(yīng)，能夠嵌入到更多的軟件和終端設(shè)備中，推動(dòng)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)總體突破，正在成為推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的新動(dòng)能、振興實(shí)體經(jīng)濟(jì)的新機(jī)遇、建設(shè)制造強(qiáng)國(guó)和網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)的新引擎。******在黨的十九大報(bào)告中指出，要“加快建設(shè)制造強(qiáng)國(guó)，加快發(fā)展先進(jìn)制造業(yè)，推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合”。在此背景下，我們需抓住此次產(chǎn)業(yè)變革機(jī)遇，促進(jìn)工業(yè)智能發(fā)展，提升制造業(yè)智能化水平，推動(dòng)人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。

一、人工智能正步入應(yīng)用拉動(dòng)的快速增長(zhǎng)階段

(一)人工智能快速發(fā)展

隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)的興起，人機(jī)物互聯(lián)互通成為發(fā)展趨勢(shì)，數(shù)據(jù)量以及數(shù)據(jù)處理能力呈現(xiàn)爆炸性增長(zhǎng)，人工智能不斷取得突破性進(jìn)展。一是得益于社交媒體、移動(dòng)設(shè)備和傳感器的大量普及，全球數(shù)據(jù)總量爆發(fā)性增長(zhǎng)，這為以數(shù)據(jù)運(yùn)算為核心的機(jī)器學(xué)習(xí)方法獲得了巨大的發(fā)展空間。二是數(shù)據(jù)處理技術(shù)加速演進(jìn)、運(yùn)算能力快速提升。以GPU為代表的新一代計(jì)算芯片能夠滿足高強(qiáng)度、高頻次、低功耗的處理需求，提升了機(jī)器學(xué)習(xí)算法的迭代速度，極大促進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。三是開源推動(dòng)人工智能普及化，谷歌、Facebook、IBM、Amazon、百度等巨頭扎堆開源旗下深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，發(fā)揮生態(tài)力量實(shí)現(xiàn)人工智能數(shù)據(jù)、應(yīng)用和場(chǎng)景的閉環(huán)。

(二)工業(yè)智能解決方案正在形成

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)帶來工業(yè)數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長(zhǎng)，傳統(tǒng)數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)與擬合方法難以滿足海量數(shù)據(jù)的深度挖掘，人工智能技術(shù)正成為工業(yè)軟件、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)解決各領(lǐng)域診斷、預(yù)測(cè)與優(yōu)化問題的得力工具。

在設(shè)備層面，基于機(jī)器學(xué)習(xí)，通過工業(yè)物品特征值的識(shí)別，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的生產(chǎn)動(dòng)作，如智能分揀機(jī)器人，智能檢測(cè)機(jī)器人。在產(chǎn)線層面，基于機(jī)器學(xué)習(xí)，通過工業(yè)系統(tǒng)特征值的識(shí)別，提供工業(yè)流程和生產(chǎn)參數(shù)優(yōu)化建議，如流程工業(yè)的生產(chǎn)工藝參數(shù)優(yōu)化，離散工業(yè)的機(jī)床斷刀保護(hù)等。在企業(yè)層面，基于知識(shí)圖譜，通過對(duì)工業(yè)問題的有效推理和仿真，實(shí)現(xiàn)智能業(yè)務(wù)決策和風(fēng)險(xiǎn)管理，如華為供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)、零部件選型系統(tǒng)。在行業(yè)層面，基于知識(shí)圖譜，通過對(duì)工業(yè)知識(shí)的有效索引和搜索，實(shí)現(xiàn)工業(yè)知識(shí)的沉淀和復(fù)用。

工業(yè)智能的部署目前體現(xiàn)幾個(gè)特點(diǎn)，一是云端部署，提供面向復(fù)雜場(chǎng)景的智能化應(yīng)用，包括基于圖像識(shí)別的生產(chǎn)質(zhì)量檢測(cè)、設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)及健康管理、基于智能數(shù)據(jù)模型分析的工藝參數(shù)優(yōu)化等。二是邊緣部署，面向有限資源條件的輕量級(jí)算法，提升設(shè)備的處理和分析能力，實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)作、智能分撿、自主導(dǎo)航等。三是與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)結(jié)合，包括在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中直接嵌入人工智能引擎和框架，以及在平臺(tái)中封裝機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)的分析建模優(yōu)化。

(三)人工智能在制造業(yè)應(yīng)用價(jià)值初現(xiàn)端倪

人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用探索正形成三類典型應(yīng)用模式。一是提高制造效率。例如日本NEC公司推出的機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)可以逐一檢測(cè)生產(chǎn)線上的產(chǎn)品，在降低人工成本的同時(shí)提升出廠產(chǎn)品的合格率。華為、海爾合作的生產(chǎn)質(zhì)量測(cè)試床，通過機(jī)器學(xué)習(xí)方法解決空調(diào)噪聲檢測(cè)問題，使人力下降55%、成本下降 27%。二是優(yōu)化生產(chǎn)工藝。特別是流程行業(yè)中通過數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)原料配比優(yōu)化(石化行業(yè)原油配比、鋼鐵礦石的配比、電力配煤摻燒等)、工藝參數(shù)優(yōu)化、裝備裝置健康管理等。如阿里“工業(yè)大腦”在中策橡膠中實(shí)現(xiàn)工藝參數(shù)優(yōu)化，使穩(wěn)定性提升10%，煉膠時(shí)間縮短10%，煉膠溫度降低6%。三是優(yōu)化供應(yīng)鏈管理效率。例如美國(guó)多聯(lián)式運(yùn)輸公司C.H. Robinson基于知識(shí)圖譜技術(shù)，結(jié)合天氣、交通以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)挑戰(zhàn)等實(shí)時(shí)參數(shù)，基于模型優(yōu)化運(yùn)輸路線提高企業(yè)利潤(rùn)，實(shí)現(xiàn)智能業(yè)務(wù)決策和風(fēng)險(xiǎn)管理。四是提高售后運(yùn)維價(jià)值。例如微軟Azure IoT平臺(tái)為Rolls-Royce發(fā)動(dòng)機(jī)提供基于機(jī)器學(xué)習(xí)的海量數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建，能夠在部件即將發(fā)生故障時(shí)準(zhǔn)確預(yù)報(bào)異常，并提前介入主動(dòng)幫助Rolls-Royce規(guī)劃解決方案。中國(guó)信息通信研究院2017年組織了工業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新競(jìng)賽，全國(guó)有1460個(gè)團(tuán)隊(duì)利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法解決風(fēng)電設(shè)備故障預(yù)測(cè)和健康管理問題，取得了良好效果。

二、把握好人工智能與制造業(yè)融合發(fā)展的趨勢(shì)和挑戰(zhàn)

2017年政府加大對(duì)人工智能與制造業(yè)融合的政策引導(dǎo)。一方面7月印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，在培育智能經(jīng)濟(jì)的工作中明確提出推動(dòng)人工智能與制造業(yè)融合，12月印發(fā)《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)》，把“智能制造深化發(fā)展”作為四大目標(biāo)之一。同時(shí)上海、北京、浙江、安徽、貴州、江西等省市結(jié)合自身產(chǎn)業(yè)發(fā)展實(shí)際和比較優(yōu)勢(shì)，發(fā)布專門針對(duì)人工智能的相關(guān)實(shí)施意見，鼓勵(lì)和支持人工智能與制造業(yè)融合發(fā)展的政策體系不斷完善。另一方面加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)指導(dǎo)，由相關(guān)部委指導(dǎo)成立中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟、建立人工智能領(lǐng)域重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，牽引和指導(dǎo)相關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、技術(shù)研發(fā)、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證、應(yīng)用推廣等工作全面展開。

盡管當(dāng)前人工智能與制造業(yè)的融合發(fā)展已經(jīng)顯露出一些成效，但該領(lǐng)域仍然較為前沿，我國(guó)在技術(shù)架構(gòu)、實(shí)施路徑、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)及產(chǎn)業(yè)生態(tài)等方面均存在一定的發(fā)展瓶頸。技術(shù)方面看，一是現(xiàn)有人工智能的計(jì)算架構(gòu)還無法滿足工業(yè)實(shí)時(shí)性所帶來的計(jì)算要求。二是現(xiàn)有人工智能算法和框架對(duì)算法輸出可靠性的考慮不夠，不能滿足制造業(yè)高可靠性的要求。三是目前以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)主流算法還不能提供工業(yè)智能所需要的明確語義解釋。產(chǎn)業(yè)方面看，一是工業(yè)人工智能主要是由數(shù)據(jù)、知識(shí)密集型的部分領(lǐng)先制造企業(yè)與具備人工智能技術(shù)優(yōu)勢(shì)的ICT企業(yè)強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合推進(jìn)的，尚不具備在制造業(yè)大范圍推廣的條件。二是行業(yè)應(yīng)用基礎(chǔ)較弱。我國(guó)制造業(yè)自動(dòng)化數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化水平參差不齊，產(chǎn)業(yè)界還缺乏成熟可推廣的標(biāo)桿應(yīng)用。三是產(chǎn)業(yè)發(fā)展保障體系有待健全。如工業(yè)智能的標(biāo)準(zhǔn)化、工業(yè)智能的安全保障體系、工業(yè)智能應(yīng)用中面臨的倫理和規(guī)律挑戰(zhàn)等。

三、以融合創(chuàng)新為主線，協(xié)同推進(jìn)人工智能與制造業(yè)發(fā)展

立足當(dāng)前工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展變革的關(guān)鍵時(shí)點(diǎn)與歷史性機(jī)遇，有效聚合各領(lǐng)域企業(yè)、高校與科研機(jī)構(gòu)并形成合力，以融合創(chuàng)新為主線，共同推進(jìn)關(guān)鍵技術(shù)和產(chǎn)品的創(chuàng)新、部署與應(yīng)用，推動(dòng)深化開源開放的創(chuàng)新模式，以應(yīng)用引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)鏈整體性突破，實(shí)現(xiàn)向價(jià)值鏈高端水平躍升。

把握好人工智能與制造業(yè)融合發(fā)展的關(guān)鍵路徑，做好頂層設(shè)計(jì)。依托國(guó)家新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃制定與制造業(yè)融合發(fā)展的行動(dòng)指南，確定產(chǎn)業(yè)突破方向。面向工業(yè)設(shè)備自動(dòng)控制、工業(yè)產(chǎn)線柔性自組織、設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)等人工智能應(yīng)用場(chǎng)景，結(jié)合模式識(shí)別、智能語音處理、自然語言理解、人機(jī)交互技術(shù)，開發(fā)專用芯片，提升工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備側(cè)、邊緣側(cè)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的智能化水平。推動(dòng)人工智能在制造業(yè)領(lǐng)域的專用算法的開發(fā)，發(fā)展新型工業(yè)軟件，推動(dòng)物理、化學(xué)、機(jī)械、控制多學(xué)科知識(shí)與大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等智能化分析技術(shù)的有機(jī)融合，鼓勵(lì)軟件企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)面向工藝優(yōu)化、車間調(diào)度、物流管理等典型應(yīng)用場(chǎng)景開發(fā)專用算法，提高工業(yè)軟件智能化水平。

培育產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境，逐步形成多向貫通、利益共享的產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系。綜合運(yùn)用規(guī)劃、政策等手段，引導(dǎo)企業(yè)組建產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，并以其為主體，制定統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、協(xié)商共識(shí)性的演進(jìn)路線，實(shí)現(xiàn)各環(huán)節(jié)企業(yè)間的協(xié)同共進(jìn)，加速技術(shù)研發(fā)，并配套以相應(yīng)的成果轉(zhuǎn)化機(jī)制，引導(dǎo)人工智能技術(shù)在ICT、互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的應(yīng)用成果向制造業(yè)輸出。建立中國(guó)的開源化發(fā)展體系，培育、組織和支持在工業(yè)大數(shù)據(jù)等重點(diǎn)領(lǐng)域的開源社區(qū)建設(shè)，鼓勵(lì)和支持開源化軟件、產(chǎn)品和服務(wù)的研發(fā)及推廣應(yīng)用。同時(shí)開展分類型、分等級(jí)推進(jìn)人工智能階梯形人才隊(duì)伍的培育工作，加強(qiáng)企業(yè)員工的再培訓(xùn)，做好工業(yè)智能化變革下新舊動(dòng)能的承接工作。

完善資本市場(chǎng)支撐環(huán)境，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與金融資本之間的良性互動(dòng)。引導(dǎo)整合社會(huì)各類資金，通過創(chuàng)投模式培育發(fā)展人工智能與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)融合創(chuàng)新催生的大量新技術(shù)、新業(yè)態(tài)、新模式，既要壯“大”，培育在工業(yè)智能產(chǎn)業(yè)中具有國(guó)際影響力的領(lǐng)袖企業(yè)，又要扶“小”，扶持初創(chuàng)、中小企業(yè)發(fā)展和應(yīng)用工業(yè)智能。進(jìn)一步建設(shè)相對(duì)寬松的融資環(huán)境，鼓勵(lì)商業(yè)銀行、股票發(fā)行機(jī)構(gòu)等加大對(duì)有能力提供行業(yè)解決方案的人工智能企業(yè)的支持力度，適當(dāng)降低準(zhǔn)入門檻。

統(tǒng)籌協(xié)調(diào)構(gòu)建保障體系，為工業(yè)智能提供一個(gè)安全可靠的發(fā)展環(huán)境。加強(qiáng)制度建設(shè)，面向人工智能技術(shù)在未來可能大范圍覆蓋的工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景，由立法部門及行業(yè)協(xié)會(huì)共同研究制定應(yīng)用規(guī)范、開發(fā)守則等涉及到應(yīng)用安全、倫理道德的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，盡可能規(guī)避未來可能出現(xiàn)的相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)。加強(qiáng)能力建設(shè)，建立工業(yè)智能公共評(píng)測(cè)服務(wù)平臺(tái)，開展工業(yè)智能產(chǎn)品和解決方案檢驗(yàn)測(cè)試、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、認(rèn)定驗(yàn)證，制定并完善相關(guān)裝備、軟件和平臺(tái)在工業(yè)生產(chǎn)應(yīng)用場(chǎng)景中的安全操作規(guī)范守則。