2018年-腾讯研究院_互联网如何“升级”制造业《“人工智能制造”产业发展研究报告》发布_48页_4mb

“人工智能+制造”产业发展研究报告总结

核心内容

“人工智能+制造”是指将人工智能技术深度应用于制造业，实现生产流程的智能化、自动化和优化。它不仅是数字化和网络化的延续，更是实现自主决策和智能反馈的关键环节。本报告从概念、趋势、互联网赋能机会、政策借鉴和对策建议等方面，系统分析了“人工智能+制造”的发展现状、挑战与机遇。

主要观点

• 人工智能的定义：人工智能不仅是对人脑的模拟，还涵盖所有智能的模拟，包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别、机器人学、机器学习等。
• “人工智能+制造”的意义：通过将人工智能技术与制造流程融合，实现从“人-信息-物理系统”（HCPS）的全面智能化，提升效率、降低成本、优化产业结构。
• “人工智能+制造”的发展趋势：从早期的专家系统辅助制造，到当前的深度学习优化制造，再到未来的“人机融合协同制造”，人工智能正逐步成为制造业的核心驱动力。
• 互联网的赋能作用：互联网为“人工智能+制造”提供了连接、数据、安全、平台和工具等五大基础，推动了智能制造的发展。

关键信息

1. 人工智能与制造的结合

• 技术范式：包括数字化、网络化和智能化，强调制造系统从可编程到可协同再到可自主的演进。
• 生产组织：从工厂的自主生产到企业部门的协同，再到供应链与客群的连接，形成全面的智能生产体系。
• 价值形态：从产品的人性化功能，到制造的人机协同，再到服务的个性化，实现制造业的全面升级。

2. 产业现状与趋势

• 产业规模：2016年约为1.2千亿美元，预计2025年将超过7.2千亿美元，复合年均增长率预计超过25%。
• 典型应用领域：
  • 工业机器人：传统机器人仍占主流，协作机器人将高速增长。
  • 制造业物联网：广泛适用于各子行业，实现设备与数据的融合。
  • 制造云：未来增长主要来自IaaS和PaaS，成为制造业智能化的重要基础设施。
  • 制造业大数据及商业分析：非关系型数据存储和认知软件平台发展迅速，适用于资产型、品牌型和技术型制造。
  • 制造业人工智能：技术以计算机视觉为主，产品以预测性维护和机械检查为主。
  • 智能工厂应用/解决方案：DCS和MES是当前和未来的重点，适用于汽车、石油天然气等行业。

3. 典型案例分析

• 案例1：Atomwise新药研发
  利用深度学习优化药物研发流程，节省时间与成本。
• 案例2：adidas个性化定制
  借助3D打印、机器人手臂和电脑针织技术，实现小批量、个性化生产。
• 案例3：IBM智能质检
  通过图像识别和深度学习，提高质检效率和准确性。
• 案例4：Tools Group库存动态调整
  利用人工智能预测需求，优化供应链管理。
• 案例5：Microsoft预测性维护
  基于物联网和云计算，实现设备状态监测与预测性维护，降低维护成本和停机时间。

4. 面临的挑战

• 技术缺口：关键自主技术如芯片、核心装备部件和软件/算法仍需长期投入。
• 标准难落地：不同标准间存在差异，且多为国外设备，导致软硬件不兼容。
• 管理模式旧：金字塔式管理难以适应人工智能带来的灵活性和智能化需求。
• 资本投入少：制造业投资回报率低，资本关注度不高。

5. 人工智能对制造业的影响

• 提高生产效率：实现柔性生产、全天候生产，降低人为错误，提升成品率。
• 改变就业市场：结构性失业可能加剧，但也将创造新的岗位。
• 优化产业结构：淘汰传统非智能产品，改造为智能产品，孕育新的智能产业。
• 重构国际分工：工业强国向下游发展，工业大国向上游发展，争夺更多价值空间。

6. 互联网助力“人工智能+制造”

• 五大基石：连接、用户->产品、安全、数据->生产、公有->私有。
• 模式：
  • 智能+产品：将人工智能嵌入产品，提升产品功能。
  • 智能+服务：从卖产品转向卖服务，实现智能运营。
  • 智能+生产：构建工业云平台，实现虚拟仿真与智能监控。

7. 政策借鉴

• 顶层设计与战略指引：各国均有智能制造相关战略，如美国的工业4.0、德国的工业4.0、日本的社会5.0、中国的制造2025。
• 具体策略：
  • 构建智能制造平台
  • 推动技术标准制定
  • 支持共性技术研发
  • 重视中小企业发展
  • 完善人才保障体系

8. 对策建议

• 多渠道投融资机制：通过财政、金融和社会资源，支持制造业发展。
• 复合人才培养机制：建立从幼儿到高等的教育体系，推动产学研结合。
• 多方协作服务平台：实现资源共享和便利协作，服务聚合。
• 技术标准体系建设：鼓励技术联盟，推动国际标准制定。
• 信息安全保障体系：完善工业信息安全政策法规，推动测试与认证。

互联网赋能机会

• 连接：实现设备与数据的融合，提升数据采集与处理能力。
• 用户->产品：通过用户数据洞察，实现产品智能化。
• 安全：保障企业运营与数据安全。
• 数据：基于海量数据实现精准预测与分析。
• 平台：推动云平台发展，实现资源共享与服务聚合。

结论

“人工智能+制造”是制造业智能化的重要方向，通过人工智能与互联网的深度融合，将推动制造业效率提升、结构优化和全球竞争力增强。然而，技术、标准、管理与资本等方面的挑战仍需克服，需通过政策引导、人才培养、平台建设等手段，推动该产业健康可持续发展。