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在杭州市余杭區(qū)秒優(yōu)服飾智能工廠，機器人將訂單所需的面料輔料精準送到各個吊掛生產(chǎn)線，每臺機器、每個工人的具體任務、實時進度等都化為大數(shù)據(jù)，顯示在工廠的大屏幕上。作為一家今年3月份才成立的小企業(yè)，他們在短短四個月間就接到了4萬多個訂單，每個訂單最少有100件……在浙江，越來越多的制造行業(yè)正借力人工智能，實現(xiàn)后疫情時代的產(chǎn)業(yè)“突圍”。

近日，在杭州未來科技城舉行的2020全球人工智能技術大會上，來自全球各地的專家圍繞人工智能的行業(yè)賦能問題展開討論。不少專家認為，智能制造行業(yè)主體架構在于寓“智”于“造”，為制造業(yè)安上智能的“大腦”、接上網(wǎng)絡的“云端”，讓生產(chǎn)更“智能”，產(chǎn)品更“智慧”，成為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的大方向。

“柔性”特質(zhì)是智能制造的優(yōu)勢

當前，企業(yè)智能化生產(chǎn)的需求日益強烈。在不少專家看來，智能制造正在推動傳統(tǒng)生產(chǎn)方式、組織形式發(fā)生系統(tǒng)性、整體性變革，為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級和持續(xù)發(fā)展提供了基礎和可能。

“疫情發(fā)生后，企業(yè)的優(yōu)先級發(fā)生了變化，對降本增效提出了更高要求，也強調(diào)要增加供應鏈的透明度、靈活度，對風險安全的管理成為企業(yè)的重中之重。”IBM全球副總裁陳懷宇說，疫情暴發(fā)后，IBM一周所接到的5個企業(yè)咨詢電話都是詢問如何讓企業(yè)生產(chǎn)業(yè)務“上線”，之后包括數(shù)據(jù)如何流轉(zhuǎn)、客戶線上溝通的安全性如何保障等深層次問題也漸次增多。

“高智商”的產(chǎn)品離不開“高智能”的制造。受疫情影響，今年浙江不少傳統(tǒng)企業(yè)和外貿(mào)企業(yè)遇到了訂單荒、庫存高等難題。不少浙企通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等智能化平臺，轉(zhuǎn)變經(jīng)營思路和生產(chǎn)方式，用大數(shù)據(jù)匯聚全球訂單。

今年4月，杭州老板電器股份有限公司茅山基地成功插上“5G翅膀”，浙江首個5G SA（獨立組網(wǎng)）工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應用試點在此建成啟用。7月10日起，老板電器茅山基地內(nèi)1萬平方米的生產(chǎn)工廠封閉實施改造，配備人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、虛擬與現(xiàn)實融合、邊緣計算等前沿技術。

老板電器行政負責人俞佳良說，作為一次新基建在廚電制造領域的探索，廠區(qū)改造完成后，通過5G邊緣計算技術，所有生產(chǎn)數(shù)據(jù)都能就地進行處理和傳輸，不會出現(xiàn)因網(wǎng)絡中斷而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)丟失。

當前，浙江工業(yè)智能化改造正在提速。據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，上半年企業(yè)技術改造投資同比增長6.3%，高于工業(yè)投資增速1.7個百分點；創(chuàng)新投入逆勢增長，今年前5個月，浙江規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)研發(fā)費用同比增長11.8%。

據(jù)《全球人工智能發(fā)展白皮書》預測，到2025年世界人工智能市場規(guī)模將超過6萬億美元，人工智能讓更多普通人和行業(yè)從業(yè)者享受到技術帶來的便捷。“智能制造的一大特點是能實現(xiàn)‘柔性’化生產(chǎn)，這讓企業(yè)能在短期內(nèi)重建個性化生產(chǎn)線，推動產(chǎn)品快速更新迭代。” 中國人工智能學會監(jiān)事、湖南大學教授王耀南院士說。

讓物流機器人在短期內(nèi)改行做起消毒機器人，被多家大型醫(yī)院用以室內(nèi)、室外消毒；讓原有的制藥生產(chǎn)線迅速調(diào)整產(chǎn)品生產(chǎn)，大規(guī)模生產(chǎn)疫苗，從而滿足疫苗研發(fā)的需求……這是疫情發(fā)生以來，王耀南院士團隊利用智能化生產(chǎn)線的“柔性”特質(zhì)而實現(xiàn)的一系列適應疫情防控需要的生產(chǎn)調(diào)整。王耀南院士說，未來，智能制造機器人將繼續(xù)向智能化、柔性化、協(xié)同化方向發(fā)展，以適應網(wǎng)絡化協(xié)同制造、大規(guī)模個性化定制的需求，形成中國制造“硬實力”。

共享協(xié)同是智能化改造的關鍵

因為起步較早，浙江制造行業(yè)在智能化改造上確實有一定的先發(fā)優(yōu)勢；但浙江中小企業(yè)眾多、企業(yè)機聯(lián)網(wǎng)率不高，在智能制造實施上，仍面臨著產(chǎn)業(yè)規(guī)模偏小、改造成本較高等難題。

近日，在紹興市越城區(qū)的明峰醫(yī)療生產(chǎn)車間，兩臺CT機即將裝配完成，接下來它們將漂洋過海運往巴西。疫情發(fā)生以來，明峰醫(yī)療的產(chǎn)品訂單增長近50%，其中20%左右為海外訂單。“人工智能技術研發(fā)和智能化生產(chǎn)線的完善一直是我們關注的重點。但裝備投入、人才引進等都需要高額投入，對企業(yè)來說是不小的壓力。”明峰醫(yī)療董事長王瑤法說，明峰醫(yī)療在醫(yī)療設備研發(fā)上的投入已超過20億元。其中，在CT機智能化生產(chǎn)線改造上，由于沒有現(xiàn)成的生產(chǎn)線，像機械手等智能化生產(chǎn)工具均需重新采購；目前，企業(yè)在CT的零部件生產(chǎn)、產(chǎn)品檢測、驗收、運輸、服務等前后端環(huán)節(jié)均已實現(xiàn)智能化，組裝這一中端環(huán)節(jié)的智能化則尚在推進中。

在浙江，除了像明峰醫(yī)療這樣的高端醫(yī)療裝備企業(yè)，更多傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)在智能化過程中，同樣面臨著資金、人才等方面的壓力。

“動輒上千萬元，甚至上億元的投入，并非是大多數(shù)中小企業(yè)所能承受的。”在王耀南院士看來，智能制造是一個復雜的系統(tǒng)工程，其涵蓋了管理、機器人技術、工程實踐、AI軟件開發(fā)、自動化裝備等諸多內(nèi)容，這些都需要投入大量資金和人力成本。而中小微企業(yè)普遍存在“四缺”的情況，即缺乏信息化技術基礎、信息化人才、懂信息化的經(jīng)營管理團隊、領導信息化的企業(yè)家，進行自上而下的全面改造成本難以控制，自身沒有能力進行智能化改造。其次，不少中小企業(yè)從事低端加工，利潤薄，資金積累少，行業(yè)波動大，企業(yè)擔心投入高回報慢、自動化生產(chǎn)線改造后停機影響交貨等問題，難以大規(guī)模投資智能制造。

此外，王耀南院士認為，企業(yè)、政府、大學等研究機構之間信息的不對稱也是智能制造實施的一大障礙。只有加強產(chǎn)學研用結合，才能在未來發(fā)掘智能制造的更大潛能。

“疫情發(fā)生以來，全球產(chǎn)業(yè)鏈正在發(fā)生一系列變化，不少企業(yè)可能面臨著上下游產(chǎn)業(yè)鏈斷裂的風險，未來如何通過智能化改造，打通產(chǎn)業(yè)鏈，激發(fā)市場活力，是企業(yè)需要解決的重要課題之一。”王耀南院士說。

因此，共享、協(xié)同、需求牽引等成為智能化改造過程中的關鍵詞。

有專家認為，對于中小企業(yè)而言，面對智能化生產(chǎn)線的全面改造帶來的高額成本，借助部分龍頭企業(yè)或研發(fā)機構提供的共享云平臺，將是一種更為實惠的選擇。在浙江，阿里云的ET大腦、之江實驗室的天樞人工智能開源開放平臺等，已廣泛服務于眾多企業(yè)的智能化改造。

“通過人、機、物的全面互聯(lián)，可構建起全要素、全產(chǎn)業(yè)鏈、全價值鏈的新型工業(yè)生產(chǎn)制造和服務體系。”王耀南院士說，智能制造還須緊密結合市場需求建立生產(chǎn)線。“沒有訂單牽引的智能制造生產(chǎn)線，無異于空中樓閣，容易形成資源、人才等的浪費。”王耀南院士說。

此外，企業(yè)的智能化改造還有賴于政府、行業(yè)企業(yè)之間協(xié)同機制的形成。近年來，浙江大力實施數(shù)字經(jīng)濟“一號工程”，以智能制造為主攻方向，以“互聯(lián)網(wǎng)+制造業(yè)”為新手段，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化協(xié)調(diào)推進，智能制造發(fā)展呈現(xiàn)推進加快、效益趨好、動力強勁的態(tài)勢。未來，浙江將進一步發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟先發(fā)優(yōu)勢，瞄準前沿科技領域，加快人工智能前瞻性布局，在技術理論研究、關鍵技術攻關融合、應用創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展、全球開發(fā)合作，以及產(chǎn)業(yè)生態(tài)構建等方面協(xié)同發(fā)展，努力保障產(chǎn)業(yè)鏈、技術鏈穩(wěn)定安全，打造人工智能創(chuàng)新發(fā)展強省。

讓AI學會理解人類是發(fā)展的趨勢

當關注點從智能化生產(chǎn)線轉(zhuǎn)向人工智能技術本身時，復旦大學智能機器人研究院常務副院長張立華教授認為，人工智能技術的“黑盒”式深度學習機制也是其在制造領域推廣中不容忽視的問題。

張立華教授說，當前，人工智能技術領域即便已擁有巨量神經(jīng)元構成的神經(jīng)網(wǎng)絡和專用芯片，研究人員做的仍是一種類似于“曲線擬合”的深度模型訓練，其僅是針對有限的樣本輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)之間找到某種固定的模式，屬于封閉過程，而非“理解”數(shù)據(jù)。“像在自動駕駛領域，路況和場景是在不斷變化的，這就要求AI駕駛者能有隨機應變的能力，簡單地重復以往輸入的數(shù)據(jù)、場景顯然是不夠的。”張立華說，智能制造系統(tǒng)最本質(zhì)的特征是要讓信息系統(tǒng)增加對復雜多變環(huán)境與任務的認知和學習的功能。

正如2003年圖靈獎得主 Alan Kay在近期舉行的北京智源大會上所說，一個足夠復雜的機器學習系統(tǒng)，就像是一只“超級鴿子”，它可以做許多有用的事情。但機器學習領域的研究人員，不能用這個子領域的進展來標榜整個人工智能領域的成功。如果研究人員想要發(fā)明能夠和人類自然交互的AI系統(tǒng)，就必須讓AI學會理解人類的語境和常識。這正是人工智能技術發(fā)展的趨勢所在。

“人工智能只有實現(xiàn)從‘深度學習’向‘深度理解’的轉(zhuǎn)變，未來才能更廣泛、深入地應用于智能制造領域。”張立華教授說，從微觀上來說，讓人工智能更“智能”，使機器像人一樣，具備更聰明靈活的決策力和判斷力，是解決產(chǎn)業(yè)智能化改造的一大關鍵點。

這一觀點得到了現(xiàn)場不少專家學者的認同。東華大學機械工程學院院長張潔教授認為，只有讓深度學習模型具備可解釋性、可靠性，才能真正優(yōu)化智能模型，被工業(yè)界所用。為此，張潔的團隊一直在系統(tǒng)機理與數(shù)據(jù)的融合層面進行研究突破，希望將類腦的認知智能真正賦能給機器，以指導深度學習網(wǎng)絡的重構。她說，對機理的認知和刻畫需要海量數(shù)據(jù)的提煉和分析，而通過對數(shù)據(jù)的關聯(lián)分析，他們的研究試圖對整個結構特征進行挖掘，從功能上去解析其共性、個性，以形成更精簡和類腦的模型——只有整個網(wǎng)絡得以重構，以數(shù)據(jù)驅(qū)動為核心的智能制造才可能真正實現(xiàn)。

借鑒人類的直覺能力，綜合腦科學、認知科學等領域的研究，形成交叉學科的架構方向，是眾多專家的共識。“要真正借鑒人腦處理信息的規(guī)律，就需要理解腦的結構和功能。比如，針對情緒、記憶等特定認知，腦內(nèi)哪些腦區(qū)和環(huán)路支撐這些認知功能等。”中國科學院自動化研究所研究員、歐洲科學院外籍院士蔣田仔說。

參會前，蔣田仔的西湖大學之行給他留下了深刻印象。“西湖大學從分子、細胞等微觀角度對人腦開展研究，與我們團隊的宏觀和介觀研究有著明顯不同，這為我們以后的合作打開了新思路。”蔣田仔說，雙方8月份還將在北京就腦科學和類腦智能作更多溝通交流。（記者 董旭明）