回顧歷史，我們發(fā)現(xiàn)從18世紀(jì)60年代蒸汽機(jī)的發(fā)明引爆第一次工業(yè)革命開(kāi)始，制造行業(yè)經(jīng)歷了以蒸汽機(jī)為代表的機(jī)械化時(shí)代、以電力為代表的電氣自動(dòng)化時(shí)代以及以計(jì)算機(jī)為代表的信息時(shí)代。
進(jìn)入二十一世紀(jì)后，隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、5G、機(jī)器人、人工智能等新技術(shù)的不斷發(fā)展，以智能制造為主導(dǎo)的第四次工業(yè)革命正掀起變革浪潮。
圖片來(lái)源：億歐智庫(kù)
那么，何謂“智能制造”？
這個(gè)概念的提出最早要追溯到1989年日本曾經(jīng)提出的“智能制造系統(tǒng)”。但我們現(xiàn)在所理解的智能制造，即是由物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)支撐的智能產(chǎn)品、智能生產(chǎn)和智能服務(wù)。
這事實(shí)上包含三部分核心內(nèi)容：1）數(shù)字化；2）網(wǎng)絡(luò)化；3）智能化。
所謂“數(shù)字化”，是指將工業(yè)信息轉(zhuǎn)換為數(shù)字格式，利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行管理或控制的過(guò)程；而“網(wǎng)絡(luò)化”則指新的軟硬件技術(shù)將生產(chǎn)者-機(jī)器，機(jī)器-機(jī)器，消費(fèi)者-生產(chǎn)者之間的相關(guān)內(nèi)容連接，形成數(shù)據(jù)、流程互通的基礎(chǔ)，即萬(wàn)物互聯(lián)過(guò)程；第三個(gè)層面則是“智能化”，指通過(guò)人工智能等新技術(shù)提高全流程的自主化水平。
前兩項(xiàng)內(nèi)容伴隨著計(jì)算機(jī)的大規(guī)模普及以及互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，目前已經(jīng)日趨成熟。據(jù)雷鋒網(wǎng)(公眾號(hào)：雷鋒網(wǎng))了解，潘云鶴院士在2019中國(guó)（杭州）工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)上的報(bào)告指出，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)（網(wǎng)絡(luò)化）從2008年到2016年專利發(fā)展很快，但2016年后，專利增長(zhǎng)速率開(kāi)始下降。分析這個(gè)趨勢(shì)的原因，主要在于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)已經(jīng)成熟，而5G和人工智能的出現(xiàn)開(kāi)始極大地影響工業(yè)的發(fā)展。5G發(fā)展的本質(zhì)上還是在“網(wǎng)絡(luò)化”上影響當(dāng)代的工業(yè)，而人工智能則從“智能化”的層面上全面提升智能制造的水平。
從技術(shù)層面來(lái)看，當(dāng)前人工智能主要有八大關(guān)鍵技術(shù)在制造業(yè)中有廣泛應(yīng)用，分別是深度學(xué)習(xí)，增強(qiáng)學(xué)習(xí)，模式識(shí)別，機(jī)器視覺(jué)，數(shù)據(jù)搜索，知識(shí)工程，自然語(yǔ)言理解和類腦交互決策。在這八大技術(shù)的支持下，制造業(yè)得以做到自感知、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)、自決策。
另一方面，自2012年至今，基于算力、算法和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能興起已經(jīng)7年時(shí)間，人工智能逐漸進(jìn)入了2.0時(shí)代。在這一階段，伴隨著智能芯片、云計(jì)算以及各種開(kāi)源算法的發(fā)展，算法和計(jì)算力已經(jīng)基本不存在堡壘，而數(shù)據(jù)則將成為主要驅(qū)動(dòng)力，推動(dòng)人工智能更迭。在此階段，大量結(jié)構(gòu)化、可靠的數(shù)據(jù)被采集、清洗、積累和變現(xiàn)。
在產(chǎn)業(yè)革新方面，潘云鶴院士提出，人工智能2.0將與工業(yè)進(jìn)行深度融合，在5個(gè)層面上對(duì)制造業(yè)進(jìn)行革命：
第一，生產(chǎn)的智能化。這包括兩個(gè)方面，一是生產(chǎn)過(guò)程的智能化，在人工智能（例如機(jī)器視覺(jué)、機(jī)器人技術(shù)等）的輔助下，工廠中將實(shí)現(xiàn)包括部件的分揀、裝配、焊接、搬運(yùn)等完全的自動(dòng)化和智能化，從而大大地解放勞動(dòng)力。二是生產(chǎn)管理的智能化，通過(guò)對(duì)生產(chǎn)的優(yōu)化，協(xié)同制造、柔性制造、員工管理、能源管理、安全管理、工廠優(yōu)化等，極大程度上降低了生產(chǎn)損耗。這也是目前被談得最多的智能制造的內(nèi)容。
第二，企業(yè)經(jīng)營(yíng)的智能化。這包括對(duì)用工需求預(yù)測(cè)和分析，包括生產(chǎn)成本管理、財(cái)務(wù)管理、資產(chǎn)管理、情報(bào)管理、決策管理等。
第三，產(chǎn)品創(chuàng)新的智能化。包括智能產(chǎn)品的創(chuàng)新，AR/VR+產(chǎn)品、個(gè)性化定制等。
第四，供應(yīng)鏈的智能化。包括供應(yīng)鏈的風(fēng)險(xiǎn)管理，物流管理，零部件管理，供應(yīng)鏈金融管理，供應(yīng)鏈優(yōu)化等。
第五，經(jīng)濟(jì)調(diào)節(jié)的智能化。包括產(chǎn)業(yè)的市場(chǎng)趨勢(shì)分析、政策分析、優(yōu)勢(shì)的分析、競(jìng)爭(zhēng)和合作的分析、產(chǎn)業(yè)畫(huà)像、招商輔助決策、引才輔助決策，還包括區(qū)域經(jīng)濟(jì)分析、經(jīng)濟(jì)景氣預(yù)警、經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)的輔助決策。
自2015年我國(guó)提出“中國(guó)制造2025”至今已經(jīng)4年，其中智能制造作為其中五大關(guān)鍵領(lǐng)域之首，在人工智能的加持下得到了快速發(fā)展。然而人工智能仍處于其發(fā)展早期，技術(shù)突破及商業(yè)論證需要更長(zhǎng)時(shí)間。另外，人工智能應(yīng)用環(huán)境和基礎(chǔ)設(shè)施的完善程度，信息和安全法規(guī)、企業(yè)自身的能力都成為企業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)。
