全面分析人工智能对制造业的影响
值得注意的是，人工智能对制造业的不同行业会产生不同影响。对家电、消费电子等劳动密集型行业来说，人工智能的作用主要体现在减少用工数量、提高产品质量；对生物医药、航空航天等技术创新驱动发展的行业来说，人工智能在数据挖掘、分析等方面的高效率将改变传统的技术研发模式；对冶金、化工等流程型行业来说，人工智能可帮助实现低成本的定制化生产；对服装、食品等行业来说，人工智能则可帮助企业准确预测市场趋势，形成快速响应能力。
抓住发展机遇增强制造业竞争力
充分利用优势、制定发展路线、围绕重点突破
一是充分利用综合优势，实施逆向整合战略。我国在制造环节实现人工智能应用场景优化及商业布局方面具有优势，应充分利用这些优势，进一步整合利用全球创新资源，尤其是人工智能基础技术、核心技术及关键零部件、装备领域方面的创新资源。要鼓励龙头制造企业以应用技术上的优势、庞大的国内市场和较强的资本力量为后盾，加强与国际领先企业在核心技术、关键技术方面的研发合作，尽可能地融入发达国家的当地创新网络，逐渐积累能力。应鼓励我国领先制造业企业通过在海外联合设立人工智能研发机构，加强科技合作与信息交流，充分利用国际技术、资本、人才等创新资源，提升核心技术和关键技术领域的研发能力。
二是编制制造业人工智能技术战略（路线）图，并定期修订，帮助各界及时、准确地把握人工智能技术及产业的发展趋势。要更为关注制定技术战略图及研判发展趋势的过程，在这一过程中，不仅要形成对人工智能技术发展趋势的共识，而且要形成学术界与产业界之间的知识交流与互动，推动有关方面围绕人工智能技术发展方向及可能的突破口进行深入交流和探讨，促进知识融合、扩展和深化，为技术创新与应用发展奠定基础。
三是加强人工智能对制造业转型升级的促进作用。在新一轮国际分工格局中，我国需慎重选择人工智能发展的重点领域和方向，着力打造特色，向高端环节发力。应该看到，制造业是我国国际竞争力较强的部门，应审慎把握人工智能的投资重点，牢牢抓住优势制造领域率先发展人工智能应用的战略先机。同时，也需要在图像、语音识别等领域切实发力。
四是重视人工智能发展中出现的法律与道德伦理等社会问题。随着人工智能发展，需要尽快建立适当有效的机制，准确评估人工智能发展带来的伦理道德、法律问题及社会影响。应建立相关机构，比如人工智能委员会，监管不断变化的科技实践，这一机构需包括具有广泛代表性的专家、从业人员、非政府代表等，同时建立明确的规则，确保决策过程的透明性，构建结构合理的责任体系。
附：
“人工智能+制造”的本质是“人机协同”
作者：李晓华、吴朋阳，中国社会科学院工业经济研究所、腾讯研究院
人工智能可以简单地理解为“像人类一样聪明的人造机器”。将这个聪明的“人造机器”应用到制造业，主要的作用就是使机器能够“达到甚至超过人类技工水平”，实现制造企业生产运营效率的提升。
“人工智能+制造”的“智能化”过程，与过去制造业追求“自动化”的过程有本质上的区别。“自动化”追求的是机器自动生产，本质是机器替代人，强调大规模的机器生产；而“智能化”追求的是机器的柔性生产，本质是“人机协同”，强调机器能够自主配合人的工作，自主适应环境变化。
“人工智能+制造”追求的不是简单粗暴的机器换人，而是将工业革命以来极度细化的工人流水线工作，拉回到“以人为本”的组织模式，让机器和人分别从事自己更擅长的事，机器承担更多重复、枯燥和危险的工作，人类承担更多创造性的工作。
制造业是一个高度复杂的产业，一件产品少则有数十种原料投入，多则由数百万零部件构成；生产同一个产品，不同企业具有不同的生产工艺、生产设备和零部件投入。由于生产工艺不同、设备接口不同、数据格式不同，不但会造成供应链上下游的数字化连接困难重重，而且每个企业的数字化改造都要另起炉灶，费时费力。通过建立一个遵循共同标准、通用性更强、即插即用的工业互联网平台，可以解决“人工智能+制造”过程中的上述问题。工业互联网平台为制造业提供通用的算力（工业云计算和边缘计算）、算据（工业大数据）和算法能力（工业人工智能），从而推动整个产业的转型升级。
目前“人工智能+制造”的典型方向主要有三类：一是智能生产，实现生产设备、价值链、供应链的数字化连接和高度协同，使生产系统具备敏捷感知、实时分析、自主决策、精准执行、学习提升等能力，全面提升生产效率。二是智能产品，通过云端连接或将训练好的人工智能系统封装到硬件中等方式，赋予产品智能化响应外界变化和用户需求的能力。三是智能服务，实时监测产品状态和响应用户需求，提供以租代售、按时计费、远程诊断、故障预测、远程维修、一体化解决方案等增值服务，实现制造企业从提供产品向提供“产品+服务”的转变。
总之，通过“人工智能+制造”实现高水平的人机协同，能够推动制造业的质量变革、效率变革、动力变革，为人类创造更美好的生活。
来源：经济日报
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数字孪生在制造业中能发挥什么作用
数字孪生将几何、实时遥测、工程分析、传感器、连接、人工智能、机器学习和软件分析集成到一个统一的空间模型中，以创建一个活生生的数字模拟，该模拟可以随着物理对应物的变化而更新和变化。
数字孪生用于帮助公司改进各种业务流程，从而在部署之前验证产品或系统设计的预期行为，到提高工厂的生产效率或优化产品的性能或维护场。实时监测所需设备的状态、工作条件或位置，整合过去机器使用的历史数据，为趋势分析和诊断提供信息。
在制造业中，可以创建数字孪生以专注于制造过程中的单个组件或专注于生产线中的单个设备。如：生产车间中正在执行生产计划的人、机、料；供应链中正在执行物流配送计划的人、车、货、场等。此外，数字孪生可以在制造现场实施，以监控和改进整个生产线，甚至监控从产品设计和开发到生产的整个制造过程。
在智能制造的语境下，数字孪生可以在不同层级发挥作用：
车间层：它可以通过“物数融合”实现“自适应生产执行”（即黑灯工厂）；
企业层：能够对产品质量、成本、交期和安全环境保障等维度进行过程控制与动态优化；
产业链层：则有助于实现上下游的动态协同。
在此，举一个SMT工厂车间的例子，帮助大家更好地理解数字孪生的作用，案例为Hightopo 数据可视化搭建的场景。通过SMT产线现场所搜集的设备图片、设备布局、厂房布局、厂区CAD等信息资料，将产线进行等比例建模，还原于三维场景中。
通过三维场景用户可以直观的看到厂房内物料区及每一条产线设备，例如：印刷机、SPI检查机、贴片机、回流焊、AOI检测设备等。AGV小车、摄像头、消防设备、空调、电视等所在位置以及对应的设备实时数据、运行状态，均可直观的展示在三维场景之中，通过物联技术实现场景整体联动。
以数字孪生、5G、人工智能等为代表的关键共性技术，为企业数字化转型提供了物理基础，为越来越多企业所重视。而数字孪生技术的快速演化，对产品的设计、制造和服务，有以下推动作用：
1、低成本试错，在虚拟空间上对物理世界的行为进行模拟验证，既降低工厂实际开工发生的停机率，又降低传统物理调试支付的大量开销。
2、智能化决策，当工厂或产品运行突然发生意外状况时，能够将IOT实时数据、大数据分析和仿真模拟充分结合，预测未来可能发生的各种情况，进而做出最佳决策。
3、高效率创新，通过对产品生命周期运行情况的监测，不断积累产品全生命周期运行规律，进而不断提升产品创新水平，缩短产品研发周期。
未来，随着传统制造业转型升级需求的加速，数字孪生势必将会在更多领域发挥更为重要的作用。特别是与物联网、大数据、人工智能技术的进一步融合，数字孪生的价值和作用将会得到更大的体现。