《“人工智能+制造”产业发展研究报告》发布
近日，由中国社会科学院工业经济研究所、腾讯研究院共同研究编制的《“人工智能+制造”产业发展研究报告》在北京发布。
报告从概念、现状、影响和对策等方面，对人工智能与制造业融合发展进行了系统性研究。其中重点分析了互联网的资源与能力，为更好发挥互联网的作用指出了方向。报告认为，对于复杂的制造业来说，互联网的定位更应该在“助力者”而非“颠覆者”，帮助制造企业加快转型升级的步伐。具体而言，本报告主要探讨了以下几个问题：
“人工智能+制造”，本质是追求人机协同
人工智能作为一类信息技术，诞生于上世纪50年代，几乎与计算机同步。60多年来人工智能涉及的技术和派系众多，学界并没有一个明确的定义。对于大多数公众而言，从其发展目的的角度，可以简单将其理解为“与人类一样聪明的人造机器”。
将这个聪明的“机器”放入制造业中，主要的作用就是使机器能够“达到甚至超过人类技工水平”，以实现企业生产运营效率的提升。这个放入“人工智能”的“智能化”过程，与过去制造业追求“自动化”的过程实际上有本质的差异。“自动化”追求的是机器自动生产，本质是“机器替人”，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要素变化和人的工作。
因此，“人工智能+制造”未来所追求的，不应是简单粗暴的“机器替人”，而应是将工业革命以来极度细化、甚至异化的工人流水线工作，重新拉回“以人为本”的组织模式，即让机器承担更多简单重复甚至危险的工作，而人承担更多管理和创造工作。
“人工智能+制造”，必然走向平台模式
制造业是一个庞大的产业，复杂而割裂是它的历史特征。同一个厂房里，可能有好几种来自不同厂家的生产设备，这些设备往往采用各自的技术和数据标准，彼此之间并不能直接连通和交互。不同的工厂、乃至不同的制造业企业，差异就更大了。这样的差异使得传统制造业信息化难度大、效率提升有限。
互联网的普及和发展催生了“平台模式”，平台内信息传播的速度大大增加、交易成本大大降低，有效促进了经济效率的提升。近几年，互联网的这个模式逐渐扩展到了各行各业。对于制造业而言，这个模式就是“工业互联网平台”。
未来“人工智能+制造”的实现的重要基础就是这个平台，由这个平台为产业提供通用的算力（工业云计算和边缘计算）、算据（工业大数据）和算法（工业人工智能）能力，从而推动整个产业的转型升级。根据调研公司MarketsandMarkets的数据显示，这三部分代表的全球工业互联网平台市场规模占整体“人工智能+制造”的比例，将从2016年的24%增长为2025年的36%，达到2.6千亿美元。
互联网助力“人工智能+制造”的三类典型场景
互联网经过数十年发展，已成为信息革命的中坚力量，也是当前人工智能技术发展的领航者。其连接、数据、云、算法和安全等五方面的经验与积累，能够有效支持其推动人工智能与各产业结合落地。对“人工智能+制造”而言，目前互联网助力的典型场景主要有三类：
1）产品注智，从软件到硬件的智能升级。互联网可以将其人工智能算法，以能力封装和开放方式嵌入到产品中，从而帮助制造业生产新一代的智能产品。如谷歌开发出专用于大规模机器学习的智能芯片TPU、腾讯AI开放平台对外提供计算机视觉等AI能力、亚马逊推出内嵌人工智能语音助手的智能音箱echo等；
2）服务注智，提高营销和售后的精准水平。互联网可将利用其人工智能算法，为制造企业提供更精准的增值服务。一是售前营销，以人工智能进行用户侧需求数据的多维分析，实现更实时、精准的广告信息传递，如谷歌为制造业专门开发了精准广告平台；二是售后维护，以物联网、大数据和人工智能算法，实现对制造业产品的实时监测、管理和风险预警。如三一重工结合腾讯云，把分布全球的30万台设备接入平台，实时采集近1万个运行参数，利用大数据和智能算法，远程管理庞大设备群的运行状况，有效实现故障风险预警，大大提升了排障效率并降低维护成本。
3）生产注智，增强机器自主生产能力。互联网可帮助制造企业，将人工智能技术嵌入生产流程环节中，使得机器能够在更多复杂情况下实现自主生产，从而全面提升生产效率。目前主要应用在：一是工艺优化，即通过机器学习建立产品的健康模型，识别各制造环节参数对最终产品质量的影响，最终找到最佳生产工艺参数，如腾讯云帮助亿纬锂能提升1.5%良品率、阿里云帮助保利协鑫提升1%良品率等；二是智能质检，即借助机器视觉识别，快速扫描产品质量，提高质检效率。如腾讯云帮助福耀玻璃实现质检工序替代80%人力、并且不良品检出率达到90%以上。
总之对于复杂的制造业而言，互联网需要更多从合作者、助力者、服务者的角度看待。正如腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾在2018年腾讯“云+未来”峰会上所言，腾讯“不会进入各行各业取而代之，而是做好连接、工具和生态三个角色”。在此基础上，人工智能等新一代信息技术才能更有效的发挥作用。
目录
一、“人工智能+制造”的概念
（一）什么是人工智能
1．历史：理论+专家系统
2．当前：大数据+深度学习
3．未来：小数据+大任务
（二）什么是“人工智能+制造”
1．历史：专家系统辅助制造
2．当前：深度学习优化制造
3．未来：人机融合协同制造
（三）人工智能如何“+”制造
1．技术范式
2．价值形态
3．生产组织
二、“人工智能+制造”的现状
（一）市场规模
1．产业结构变化
2．整体规模组成
3．六大细分领域
（二）典型案例
1．研发设计
2．生产制造
3．质量控制
4．供应管理
5．运营维护
（三）面临挑战
1．缺理论体系标准
2．缺关键自主技术
3．缺新型管理模式
4．缺产业资本支持
三、“人工智能+制造”的影响
（一）整体产业影响
1．优化产业结构
2．提高生产效率
3．重构国际分工
4．改变就业市场
（二）分类行业影响
1．劳动密集型
2．资本密集型
3．技术引领型
4．市场变动型
四、互联网助力“人工智能+制造”
（一）互联网助力的基础
1．连接
2．数据
3．云
4．算法
5．安全
（二）互联网助力的对象
1．信息化水平
2．经营状况
3．行业特征
4．价值链位置
（三）互联网助力的模式
1．人工智能+产品
2．人工智能+服务
3．人工智能+生产
五、“人工智能+制造”政策借鉴
（一）顶层设计与战略指引
（二）构建智能制造平台
（三）推动技术标准制定
（四）支持共性技术研发
（五）重视中小企业发展
（六）完善人才保障体系
六、加快推进我国“人工智能+制造”的对策建议
（一）建立多渠道投融资机制
（二）重点突破关键共性技术
（三）布局重大科技工程项目
（四）搭建多方协作服务平台
（五）建立融合创新试点基地
（六）健全复合人才培养机制
（七）加强技术标准体系建设
（八）构建信息安全保障体系
报告简介
2018年3月23日，美国总统特朗普公布对华“301调查”报告，指令对从中国进口约600亿美元商品大规模加征关税，中美新一轮贸易战爆发。美国的加征税清单，直指《中国制造2025》，制造业成为大国竞争与摩擦的焦点。
实际上早在十年前的经济危机后，各国就已开始反思经济发展模式的问题，纷纷将制造业改革和发展作为提振经济的重要手段。尤其随着近年来大数据、物联网、人工智能为代表的新一代信息技术加速发展，美国的先进制造、德国的工业4.0、日本的机器人革命等国家战略先后推出，均反映出主要大国重拾对制造业的重视、以科技带动制造业升级发展的雄心。
众所周知，中国制造这些年取得了突飞猛进的发展和进步，我国也早已被美誉为“世界工厂”。然而我们的制造业仍面临大量核心生产技术和设备非自主的问题，仍未能摆脱在国际分工中处于价值链相对低端的位置。而在这新一轮高科技+制造业的竞争中，我国的制造业究竟何去何从？
我国互联网大发展所获得新科技与商业经验积累，尤其在人工智能等新兴技术发展情况下，很可能给我们制造业提供了一个“弯道追赶”的机会。本报告意在对“人工智能+制造”相关概念进行界定的基础上，剖析其发展情况及中国面临的现实问题，研究我国互联网在其中所能发挥的特殊价值，并基于对主要国家相关政策与发展特点的总结，提出我国未来“人工智能+制造”发展建议，以期促进制造业与互联网的携手共进。
↓下载附件阅读报告精简版↓
以智能化转型推动制造业高质量发展
【学习贯彻党的十九届五中全会精神】
作者：南京大学长江产业经济研究院特约研究员、东南大学经济管理学院研究员王茂祥
近日，十九届五中全会审议通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》（以下简称“建议”）提出，要“保持制造业比重基本稳定，巩固壮大实体经济根基”，同时强调要“推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合，推动先进制造业集群发展”。当今世界正经历百年未有之大变局，新一轮产业变革正在孕育兴起。新一轮产业变革是信息化与工业化的深度融合，是以制造业数字化、网络化、智能化为核心的产业变革。我国越来越多的制造业企业开始加快实现智能化转型，并加快促进物联网与制造业的融合发展。传统制造型企业的生产及运作方式也在不断向智能化和自动化转变。智能化，正在成为制造业转型升级的新动能。
智能化是指利用数字技术，将分散或孤立的设备、产品、生产者、企业等以产业链、价值链等方式连接起来，形成联动发展。党的十八大以来，我国大力发展高技术产业和先进制造业，工业和信息化加速融合，制造业智能化水平持续提升。正如建议提出的，推动传统产业高端化、智能化、绿色化，发展服务型制造。制造业的智能化，不仅要注重“制造”环节的智能化，更要注重研发、生产、供应、销售、服务等制造业全链条串联起来的全面智能化。尤其是，要注重以智能化为载体，加快制造业生产方式和企业形态的根本性变革。
第一，要充分认识制造业智能化转型的重要意义。近年来，以欧美日为代表的发达国家及地区纷纷出台了基于智能制造业为核心的“再工业化”国家战略。这其中德国的工业4.0受到了全球学界、业界以及政界的广泛关注，其主旨体现为依靠智能制造逐步提振制造业竞争力。我国也出台了相关政策，明确提出了智能制造对于我国发展成为工业强国的重要战略意义。智能制造有助于促进制造业整体质量、效率和效益的全面提升。在全球产业结构新一轮调整中，谁能在智能制造方面走在前面，谁就能拥有更强的竞争力，从而在未来竞争中占据优势。
第二，要加快培育具有本地特色优势的智能制造业。“智能+制造”是智能制造的表现形式，个性化生产是智能制造的基本特征。各地要对照国家智能制造的相关标准，着眼于抢占智能制造发展的制高点，深入推进“智能+”，推进智能车间、智能工厂的培育建设，促进传统制造业转型升级。要培育一定数量的具有本地特色的人工智能领军企业及相关高新技术企业，建立一批标杆性的智能制造企业，实现传统制造向智能制造转变，以智能化推动现代产业体系建设。
第三，要强化智能制造业的关键技术攻关。目前我国大多数制造业企业还处于机械化与电气化阶段，信息技术的储备与能力不足，尤其缺乏自主可控的关键核心技术，仍面临关键装备与核心零部件受制于人的问题。为此，要强化核心智能技术的研发，大力研发智能制造软件、硬件系统以及相应的集成产品。在针对智能制造产业的关键性技术攻关方面，尤其要注重智能机器人技术的研发，加快研发一批具有自主知识产权的智能装备新产品，不断提高生产智能化及自动化程度。要结合智能技术研发,制订智能行业的技术标准，提高对行业发展的控制力。
第四，要注重发挥网络技术在智能制造业发展中的基础作用。要加快区域5G网络建设覆盖，推进企业“5G工业互联网”先导应用，实现新一代信息技术与制造业深度融合，更好地支撑企业实施智能制造。要结合物联网的应用，构建以物理系统与信息系统高度融合为核心特征的智能生产系统，建立与生产线、产品、设备、工艺有关的数字化模型，以此优化生产工艺与生产流程。要利用物联网技术，逐步完善企业智能制造相关的基础信息设施，推进智能制造系统中人与人、人与设备、设备与设备之间的互联互通。
第五，要强化制造业各环节的智能技术应用。智能化制造并非简单利用机器替代人工，而是涉及整个供应链的协同。要以人工智能为核心，涵盖设计、研发、生产、销售及服务等制造业各环节，将云计算、大数据、物联网、5G等新一代信息技术与先进制造技术相结合，实现智能制造业的融合发展与创新突破。在此基础上，创新智能技术的应用，使其服务于生产制造、供应链管理、产品营销、售后服务等各环节，提高企业生产与经营管理效率。
制造业是实体经济的根基，是强国之本、立国之基。制造业的提质增效是高质量发展的关键。从全球范围看，制造业的生产方式正快速向“智能制造模式”转变。智能制造代表着制造业的发展方向，为产业转型升级和持续发展提供了基础和可能。站在新起点上，要把握数字化、网络化、智能化融合发展的契机，加速制造业与智能技术的深度融合，不断提高制造业智能化水平。由此，中国制造必将不断突破发展瓶颈，在实现高质量发展的路上行稳致远。
相关阅读：
【学习贯彻党的十九届五中全会精神】准确全面把握“十四五”规划建议的重大意义和亮点
【学习贯彻党的十九届五中全会精神】以创新为引领，加快建设科技强国
【学习贯彻党的十九届五中全会精神】坚定不移构建开放型世界经济
【学习贯彻党的十九届五中全会精神】推动经济在实现高质量发展上取得新进展
【学习贯彻党的十九届五中全会精神】把握趋势，高质量完成地方“十四五”规划编制工作
【学习贯彻党的十九届五中全会精神】以民生建设扎实推动共同富裕
【学习贯彻党的十九届五中全会精神】打通国内经济大循环，重在释放内需潜力
【学习贯彻党的十九届五中全会精神】破题“十四五”，以国内大市场促进大循环
[责编：郑芳芳]造有道 智万物——德勤人工智能制造业应用调查
二、应用场景
人工智能在制造业的应用场景众多，大致可以分为智能生产、产品和服务、企业运营管理、供应链以及业务模式决策五个领域。智能生产相关场景应用是目前制造企业部署人工智能的首要选择，其次为产品和服务相关场景。但未来两年，人工智能在工业领域的热点应用将从智能生产转向更加注重产品服务和供应链管理。
在智能生产领域，目前应用比较多的场景是自动化生产工厂与订单管理和自动化排程；未来两年内将有更多人工智能技术用于产品质量监控和缺陷管理。计算机视觉技术的进步推动人工智能在质量监控和缺陷管理方面的应用。
在产品与服务领域，目前已经在应用人工智能技术的企业较少，但计划在两年内优先部署的企业数量明显增加，特别是在缩短产品设计周期、个性化客户体验以及提升营销效率的应用场景。
三、现实与预期的差距
通过企业调查我们发现，不论是从企业获益角度，还是从预算及时间投入角度衡量，91%的人工智能项目未能达到企业预期。人工智能项目结果与预期差距较大是全球普遍存在的现象。这种落差往往是由以下几方面的问题造成：
既有经验及组织架构障碍;基础设施条件制约；数据采集方法及数据质量问题；缺乏工程经验；项目规模过大、过于复杂。四、未来已来
德勤调查显示，83%的企业认为人工智能已经或将在未来五年内对企业产生实际可见的影响，其中27%的受访者认为人工智能项目已经为企业带来价值；56%的受访者认为人工智能将在未来2-5年为企业带来回报。
从技术倾向性来看，更多企业将投资于复合性技术体系，从而优化生产、成本、库存或质量控制等方面，或用于销量、价格预见性维护的预测。对单一技术类别，如视觉监测、机器人定位、专家系统等技术的投资热情相对较小。
图表：最受企业关注的技术
智能制造推动我国制造业全面创新升级
[1] 周济.全力推动传统制造业优化升级坚定不移建设制造强国[J].中国工业和信息化,2020(1):28–33.ZhouJ.Fullypromotetheoptimizationandupgradingoftraditionalmanufacturingindustryandunswervinglybuildastrongmanufacturingcountry[J].ChinaIndustryandInformationTechnology,2020(1):28–33.链接1
[2] 周济.智能制造——“中国制造2025”的主攻方向[J].中国机械工程,2015,26(17):2273–2284.ZhouJ.Intelligentmanufacturing——Maindirectionof“MadeinChina2025”[J].ChinaMechanicalEngineering,2015,26(17):2273–2284.链接1
[3] 朱高峰.从制造大国到制造强国[J].清华管理评论,2020(3):6–14.ZhuGF.Fromalargemanufacturingcountrytoaworldmanufacturingpower[J].TsinghuaBusinessReview,2020(3):6–14.链接1
[4] ZhouJ,LiPG,ZhouYH,etal.Towardnew-generationintelligentmanufacturing[J].Engineering,2018,4(1):11–20.链接1
[5] ZhouY,ZangJY,MiaoZZ,etal.UpgradingpathwaysofintelligentmanufacturinginChina:Transitioningacrosstechnologicalparadigms[J].Engineering,2019,5(4):691–701.链接1
[6] “新一代人工智能引领下的智能制造研究”课题组.中国智能制造发展战略研究[J].中国工程科学,2018,20(4):1–8.TheResearchGroupforResearchonIntelligentManufacturingDevelopmentStrategy.ResearchonintelligentmanufacturingdevelopmentstrategyinChina[J].StrategicStudyofCAE,2018,20(4):1–8.链接1
[7] 周济.以创新为第一动力以智能制造为主攻方向扎实推进制造强国战略[J].中国工业和信息化,2018(9):16–25.ZhouJ.Promotingthemanufacturingpowerstrategyusinginnovationastheprimarydrivingforceandintelligentmanufacturingasthemaindirection[J].ChinaIndustry&InformationTechnology,2018(9):16–25.链接1
[8] ZhouJ,ZhouYH,WangBC,etal.Human-cyber-physicalsystems(HCPSs)inthecontextofnew-generationintelligentmanufacturing[J].Engineering,2019,5(4):624–636.链接1
[9] 臧冀原,王柏村,孟柳,等.智能制造的三个基本范式：从数字化制造、“互联网+”制造到新一代智能制造[J].中国工程科学,2018,20(4):13–18.ZangJY,WangBC,MengL,etal.Briefanalysisonthreebasicparadigmsofintelligentmanufacturing[J].StrategicStudyofCAE,2018,20(4):13–18.链接1
[10] 宁振波,刘泽.智能制造基础——数字化[J].金属加工:冷加工,2020(7):6–8.NingZB,LiuZ.Thebasisofintelligentmanufacturing:Digitalization[J].MetalWorking,2020(7):6–8.链接1
[11] 贺东东.三一重工:制造即服务，数据即价值[J].互联网天地,2017(1):23–25.HeDD.SanyHeavyIndustry:Manufacturingasaservice,dataasvalue[J].ChinaInternet,2017(1):23–25.链接1
[12] 《智慧工厂》编辑部.数字孪生——信息化智造应用的新翘楚[J].智慧工厂,2020(4):27–28.EditorialDepartmentofSmartFactory.Digitaltwin:Anewleaderininformation&intelligentmanufacturingapplication[J].SmartFactory,2020(4):27–28.链接1
[13] 王同军.智能铁路总体架构与发展展望[J].铁路计算机应用,2018,27(7):1–8.WangTJ.Overallframeworkanddevelopmentprospectofintelligentrailway[J].RailwayComputerApplication,2018,27(7):1–8.链接1
[14] 王海龙.九江石化:流程型智能制造样本[J].中国工业评论,2016(6):72–77.WangHL.SINOPECJiujiangcompany:Asampleofprocessintelligentmanufacturing[J].ChinaIndustryReview,2016(6):72–77.链接1
[15] 吴义爽,盛亚,蔡宁.基于互联网+的大规模智能定制研究——青岛红领服饰与佛山维尚家具案例[J].中国工业经济,2016(4):127–143.WuYS,ShengY,CaiN.StudyonmassintelligentcustomizationbasedonInternetPlus——CasesofQingdaoRedcollarandFoshanWeishangFurniture[J].ChinaIndustrialEconomics,2016(4):127–143.链接1
[16] 付向核.陕鼓:砥砺创新凝聚发展动能[J].中国工业和信息化,2020(5):62–68.FuXH.ShaanGu:Forginginnovationandgatheringdevelopmentmomentum[J].ChinaIndustryandInformationTechnology,2020(5):62–68.链接1
[17] 李飞,乔晗.数字技术驱动的工业品服务商业模式演进研究——以金风科技为例[J].管理评论,2019,31(8):295–304.LiF,QiaoH.Researchonthebusinessmodelevolutionofdigitaltechnologydrivenindustrialservice——AcasestudyofGoldwind[J].ManagementReview,2019,31(8):295–304.链接1
[18] 《宁波经济》编辑部.智能制造是培育经济发展新动能的关键——国家工业和信息化部部长苗圩访谈[J].宁波经济,2017(10):3–5.EditorialDepartmentofNingboEconomy.Intelligentmanufacturingisthekeytocultivatingnewmomentumforeconomicdevelopment:InterviewwithMiaoWei,MinisteroftheMinistryofIndustryandInformationTechnology[J].NingboEconomy,2017(10):3–5.链接1
[19] 吕文晶,陈劲,刘进.工业互联网的智能制造模式与企业平台建设——基于海尔集团的案例研究[J].中国软科学,2019(7):1–13.LyuWJ,ChenJ,LiuJ.Intelligentmanufacturingandfirm-levelplatformbuildinginindustrialInternet:AcasestudyofHaier[J].ChinaSoftScience,2019(7):1–13.链接1