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

核心内容概述

本报告聚焦“人工智能+制造”产业的融合趋势，探讨其概念、现状、影响及发展对策。报告指出，人工智能正从单一技术向制造领域渗透，推动制造业向智能制造转型。通过互联网技术的赋能，人工智能在制造领域的应用将更加广泛和深入。

主要观点

人工智能概念

• 狭义：对人脑的模拟和应用
• 广义：对所有智能的模拟和应用，包括计算机视觉、自然语言理解、语音识别、机器人学、机器学习等
• 人工智能的三大范式：符号主义（逻辑）、联结主义（仿生）、行为主义（控制）

人工智能+制造概念

• 智能制造：强调机器的自动化功能，是数字化和自动化的结合
• 互联网+制造：强调供需对接，通过工业互联网实现制造与互联网的融合
• 人工智能+制造：在数字化、网络化基础上，实现自主化，核心在于机器是否能自动反馈和调整

技术发展趋势

• 当前：以“大数据、小任务”为主，依赖深度学习处理局部问题
• 未来：向“小数据、大任务”发展，实现对全局问题的精确处理

关键信息

产业现状

• 全球市场规模：2016年约为1.2千亿美元，预计2025年将超过7.2千亿美元，复合年均增长率超过25%
• 技术应用：
  • 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：连接数量从50亿增长到500亿，推动数据积累
  • 制造云：IaaS/PaaS成为主要增长点
  • 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增长强劲
  • 制造业人工智能：预测性维护、机械检查等应用最为广泛

典型案例

1. Atomwise：基于深度学习优化新药研发流程，提高效率和成功率
2. adidas Speed Factory：通过3D打印和机器人实现个性化定制生产
3. IBM视觉洞察：利用机器视觉和Watson算法实现质量检测自动化
4. Tools Group：通过端-端供应链优化组件实现库存动态调整
5. Microsoft预测性维护：基于物联网和机器学习实现设备健康监测和预警
6. 三一重工+腾讯云：通过工业互联网平台实现设备互联与状态预测
7. 华龙讯达：通过工业应用软件实现智能制造，提升生产效率和质量

面临挑战

1. 技术缺口：缺乏关键自主技术，如芯片、核心装备部件和软件/算法
2. 标准难落地：不同标准之间存在差异，软硬件兼容性差
3. 管理模式旧：传统金字塔式管理难以适应快速变化的市场
4. 资本投入少：制造业利润不高，投资回报周期长，资本关注度低

互联网赋能机会

• 连接：通过海量用户和设备连接，实现数据的实时采集与处理
• 用户->产品：用户数据可用于产品设计和优化
• 信息->物理：利用信息安全经验保障制造流程安全
• 数据：通过数据洞察趋势，提升生产与服务的精准性
• 公有->私有：云计算提供低成本、高效率的算力支持
• 通用->专用：数据挖掘推动专用智能算法的发展

未来影响

1. 提高生产效率：实现柔性生产、全天候生产，降低人为错误和成本
2. 改变就业市场：50%现有工作可能被替代，但将创造新岗位
3. 优化产业结构：淘汰传统非智能产品，孕育新的智能产业
4. 重构国际分工：工业强国争夺下游价值，工业大国向中上游发展

对策建议

1. 建立多渠道投融资机制：融合财政、金融和社会资源，支持制造业转型
2. 健全复合人才培养机制：完善教育体系，推动STEAM教育和产学研结合
3. 搭建多方协作服务平台：促进资源共享、信息沟通和创新服务
4. 加强技术标准体系建设：推动技术联盟和国际标准接轨
5. 构建信息安全保障体系：完善工业信息安全政策和认证机制
6. 布局重大科技工程项目：支持基础理论研究和专项应用研发
7. 重点突破关键共性技术：鼓励技术整合与国际化发展

政策借鉴

结论

“人工智能+制造”是新一轮工业革命的重要方向，其发展将深刻影响制造业的生产、组织和价值形态。通过互联网技术的赋能，人工智能在制造领域的应用将更加广泛，推动产业智能化升级。然而，实现这一转型仍需克服技术、标准、管理、资本等多方面的挑战，需通过政策引导和多方协作来加快进程。