當中國發(fā)展進入新時代，中國也進入由科技和創(chuàng)新驅動的新一輪發(fā)展階段，而人工智能將成為中國新時代科技創(chuàng)新的關鍵和參與全球競爭的重要砝碼。人工智能技術在各行業(yè)已經展現出廣闊的應用前景，不僅能帶來生產效率的提升，還會催生新的產品、模式與公司，推動整個產業(yè)價值鏈的重構。發(fā)展人工智能也已經成為國家之間競爭的制高點之一。

從國家發(fā)展的長遠角度來看，人工智能將對經濟、社會、國防等多個領域帶來深遠影響，成為全球競合中的重要砝碼之一，是不可錯過的重要發(fā)展機遇。人工智能的爭奪是世界未來最主要、最重要的爭奪，將決定世界的未來，也會重新撰寫和定義中華民族5000年的歷史，在這個爭奪中，中國沒有任何的空間和實踐可以猶豫和后退。

中國是世界上最大的制造業(yè)大國，制造業(yè)與人工智能的結合是中國從制造大國走向制造強國的重要一步，是中國直面國內國際挑戰(zhàn)的重要超車機遇。

本文提出“智能制造：中國制造業(yè)和人工智能共享共贏的未來”的命題。我們認為，制造業(yè)與人工智能的結合是解決中國人口老齡化，制造業(yè)由于裝備和軟硬件平臺依賴進口所面臨的缺乏創(chuàng)新平臺自動化自主程度較低、制造業(yè)外移、制造業(yè)仍然處于價值鏈低端，勞動生產率較低等問題的重要手段。特別在中美貿易摩擦挑戰(zhàn)下，制造業(yè)亟待人工智能賦能。人工智能等新技術為制造業(yè)的發(fā)展打開新天地，制造業(yè)為人工智能提供巨大的數據養(yǎng)料和落地舞臺。沿著數字化、網絡化、智能化的智能制造發(fā)展路徑，一個包括設備企業(yè)、軟件與服務企業(yè)、通信和解決方案提供商、制造業(yè)工廠在內的全新產業(yè)即將出現。未來智能化的制造業(yè)將是中國經濟和技術發(fā)展的重中之中。

一、中國制造業(yè)為中國人工智能發(fā)展提供最大的場景

1.中國是世界最大的制造業(yè)大國

今天，中國是世界上最大的制造業(yè)大國。中國之前，全球尚未有任何一個國家能在短短的40年內，實現由農業(yè)經濟向信息經濟的躍遷。改革開放40年來，我國建立了門類齊全的現代工業(yè)體系，工業(yè)經濟的實力迅速壯大并躍升為世界第一制造大國，也是世界上唯一有完整的制造業(yè)體系、產品、和產業(yè)鏈的大國。世界銀行統(tǒng)計數據顯示，2017年中國制造業(yè)增加值為3.59萬億美元，占全世界的28.57%，是美國和德國制造業(yè)增加值的總和，遙遙領先于世界其它國家（圖1），并在2016世界制造業(yè)競爭力指數排名中（圖2）位居榜首。

另一方面，制造業(yè)在中國產業(yè)結構中地位至關重要。2017年美國GDP中第二產業(yè)僅占19%，而同期中國第二產業(yè)占據GDP的41%、制造業(yè)增加值占GDP的29%。相較于世界其他國家，中國制造業(yè)在國民經濟中的地位和重要性都要高，也為人工智能提供了更大的發(fā)展空間。

2.中國制造業(yè)產業(yè)結構特性適于人工智能應用

在制造業(yè)，低技術含量(第二產業(yè)、處理常規(guī)/可預測/可編程任務)的工人將首先面臨被人工智能替代。中國制造業(yè)主要由傳統(tǒng)產業(yè)驅動、從業(yè)者技術要求較低，因此其勞動力可以被自動化的程度整體較高，重復性、規(guī)則性、可編程性較高的工作內容將在未來主要由人工智能協(xié)同智能化工業(yè)機器人完成?；诋a業(yè)結構和勞動力結構的不同，人工智能替代低技術工人對中國的影響將大于美國。MGI(麥肯錫全球研究所)估計中國51％的工作(約3.94億全職員工)可以自動化。由此，未來AI對中國經濟增長的驅動力將達1.3%左右，高于世界平均水平。

3.制造業(yè)海量數據為人工智能發(fā)展提供豐富的“生產資料”

制造業(yè)可源源不斷產生比消費更為豐富的海量數據，為人工智能發(fā)展提供豐富的“生產資料”。根據MonicaRogati的數據科學需求層次，數據的收集是數據分析、測試、機器學習的基礎。僅當擁有足量的數據基礎時，機器學習才能夠最大程度發(fā)揮其效用。三大產業(yè)的數據產生頻率有所不同，第一產業(yè)以一年若干季為周期，服務業(yè)以月和日為周期，制造業(yè)可以在產線運行、檢測、運輸、倉儲等全過程源源不斷產生數據流，為AI時代的計算提供大量的、相對規(guī)則的數據資料，助力機器學習進一步的算法優(yōu)化、提高預測準確度。

4.制造業(yè)與服務業(yè)相融合、構筑新的產業(yè)

今天，產業(yè)互聯(lián)網已經超越ToB、ToG范疇，未來將以獨特的C2B方式連接智能產業(yè)，幫助B端打通生產制造、消費服務的價值鏈，構筑新的“服務產業(yè)、也服務于人”的新型制造業(yè)服務業(yè)。未來將不再有純粹的“制造業(yè)”或純粹的“服務業(yè)”，而是兩者深度融合，制造業(yè)將從現在的標準化、規(guī)?；鎏韨€性化與定制化的服務屬性。伴隨工業(yè)智能化的進一步推進，最終有望實現定制化用戶個性需求。物聯(lián)網擁有“無界、無價、無序”的本質，通過建立自驅動的非線性網絡，有望實現“用戶零距離、流程零簽字、體驗零延誤”。高端智造的核心不止步于生產高端產品，而可進一步延伸至為用戶提供高端服務，滿足用戶的個性化需求。依托智能化與高效率的定制美好生活平臺，或成為全球產業(yè)的下一個風口。

二、人工智能賦能中國制造業(yè)克服挑戰(zhàn)

盡管中國是世界第一制造業(yè)大國和“世界工廠”，但中國制造業(yè)仍然處于國際分工中價值鏈相對低端的位置，面臨著生產率增速下降、技術學習難度加大，人口紅利消失，制造業(yè)外移和國際環(huán)境的外部沖擊的根本性挑戰(zhàn)。隨著我國經濟發(fā)展逐漸步入工業(yè)化后期，需求拉動對制造業(yè)資源配置和效率提升的效應正不斷弱化；從技術層面看，我國傳統(tǒng)產業(yè)中的高端生產裝備和核心零部件技術長期受制于人，技術競爭力差距大；而新興技術和產業(yè)領域全球競爭的制高點掌控不足；在全球產業(yè)結構調整中，我國制造業(yè)增長更多依賴于來自發(fā)達國家的制造業(yè)轉移。在此背景下，在新一輪“制造業(yè)+人工智能”的競爭中把握好機遇，以人工智能技術的連接、融合功能引發(fā)傳統(tǒng)制造業(yè)產業(yè)形態(tài)的平臺化、網絡化和深度服務化，對于我國制造業(yè)的轉型升級和提升國際競爭力有著重要意義。

1.人工智能提升制造業(yè)勞動生產率

從國際比較視角看，中國的單位勞動產出較低。2015年，世界平均單位勞動產出為18,487美元，中國是7,318美元，不及全球平均水平的40%。伴隨中國產業(yè)結構升級、勞動素質提升及對外開放程度的提高，中國單位勞動產出實現過兩位數的增長，縮小了和發(fā)達國家的差距，但2010年至今中國單位勞動產出增長速度下降到6-7%區(qū)間。以高新技術接力賦能增長、提高中國勞動生產率時不我待。

2.人工智能幫助制造業(yè)直面人口老齡化的挑戰(zhàn)

中國正面臨人口老齡化的挑戰(zhàn)，就業(yè)傾向制造業(yè)適齡人口未來快速減少。2011年中國出現“人口紅利”拐點，之后青年勞動力人口占比繼續(xù)下降，已從從2011年的50%，下降到2016年的46%。根據國務院《國家人口發(fā)展規(guī)劃(2016—2030年)》，14-45歲人口占比到2030年將下降到32%，適齡人口減少對未來制造業(yè)的發(fā)展將產生持續(xù)影響。同時，“90后”和“00后”以后的年輕人對從事簡單重復勞動的意愿較低，中國制造業(yè)已經出現員工穩(wěn)定性下降的趨勢。人工智能會為員工創(chuàng)造從普通操作工人向操作機器人的工程師等行業(yè)專家發(fā)展的更大的成長空間，也為企業(yè)的持續(xù)發(fā)展創(chuàng)造動力。

圖3:中國青壯年(20-44)人口占比自2011年下降

數據來源：國家統(tǒng)計局，美國經濟分析局

3.人工智能創(chuàng)新可減少制造業(yè)的海外依賴

我國企業(yè)運用的自動化設備及技術仍然依賴美德日企業(yè)。雖然中國企業(yè)在規(guī)模上超過美德日，但產品設計和生產所需的自動化裝備、方法論和軟硬件平臺上，目前還主要依靠西門子、GE、三菱等美德日企業(yè)。人工智能、大數據等新技術興起，為制造業(yè)自主化的進一步升級提供了可能性。工業(yè)互聯(lián)網提供了大數據信息處理，機器視覺信息獲取，低延遲工業(yè)級信息傳輸等功能，這些功能對生產、運輸、檢測環(huán)節(jié)帶來新的生產力，為先進裝備的創(chuàng)新和發(fā)展提供了新的契機。

4.解決產業(yè)向第三方發(fā)展中國家轉移的挑戰(zhàn)

以人工智能解決中國制造業(yè)因勞動成本上升等引起的產業(yè)向第三方發(fā)展中國家轉移的挑戰(zhàn)。近年來伴隨中國人力、土地、環(huán)保、社保等成本端的提升，以及中美貿易摩擦帶來的挑戰(zhàn)，中國低端制造業(yè)出現向印度、越南等低成本國家的外遷趨勢。以電子產業(yè)鏈為例，近幾十年來，全球化的電子產業(yè)沿歐美→日本→韓國/中國臺灣→中國內地轉移，現在部分開始從中國轉移至印度/越南等低成本國家。采用人工智能自動化、優(yōu)化成本控制的企業(yè)才能能在產業(yè)遷移的過程中勝出。

5.人工智能賦能制造業(yè)全面提升企業(yè)經營效益

中國制造業(yè)普遍面臨利潤空間狹窄的挑戰(zhàn)。人工智能可以從產品、服務和生產三個維度幫助制造業(yè)企業(yè)實現升級，提升企業(yè)營收和利潤。

產品方面：軟件賦能硬件的智能升級。通過內置新操作系統(tǒng)或更新程序，將人工智能算法嵌入產品中，如機械、汽車等，從而幫助制造業(yè)企業(yè)生產全新的智能化產品。如騰訊人工智能開放平臺對外提供計算機視覺，幫助制造業(yè)企業(yè)實現產品升級。

服務方面：提高營銷能力和售后服務水平。利用人工智能算法，幫助制造業(yè)企業(yè)優(yōu)化營銷能力，提升售后服務水平。1）售前營銷，通過人工智能分析用戶畫像，判斷重點需求，從而進行更實時、精準的廣告投放；2）售后服務，以物聯(lián)網、大數據和人工智能算法，對產品進行實時監(jiān)測、管理和風險預警。

生產方面：提升設備自動化生產能力。將人工智能技術嵌入生產過程，提升機器設備的自動化水平，實現在復雜情況下的自主生產，從而全面提升生產效率。通過機器學習建立產品的生產模型，識別各制造環(huán)節(jié)參數，判斷其對最終產品質量的影響，通過深度學習自主判斷最佳參數，從而實現完全機器自主的生產。

三、企業(yè)發(fā)展智能制造的路徑

制造業(yè)智能化實現路徑：在數字化、網絡化、智能化的相互遞進與配合下，企業(yè)轉型智能工廠、跨企業(yè)價值鏈延伸、全行業(yè)生態(tài)構建與優(yōu)化配置將有望得以實現。

首先，數字化。通過將種類繁多的工業(yè)傳感器布置于生產與流通的各個部分，可以將工業(yè)過程各主要參數制式數字化，產生大量工業(yè)數據，為智能化奠定數據基礎。

其次，網絡化。工業(yè)通信將傳感器采集到的工業(yè)數據低延遲、低丟包率地傳輸至云端。未來，通信協(xié)議標準化、無線通信技術應用將成為趨勢。工業(yè)云是工業(yè)互聯(lián)網最核心的部分，進行海量數據的匯聚、提煉、模型計算等，實現資源優(yōu)化與預測。

最終，實現智能化。依托區(qū)塊鏈和圖像、語音、機器學習等人工智能技術，制造業(yè)企業(yè)得以在網絡化的基礎上進一步實現智能化，如依托區(qū)塊鏈技術進行供應鏈管理、依托圖像技術進行自動光學檢測和倉儲機器人的使用、依托語音技術進行物流語音揀選、依托機器學習進行預測性維護和車貨匹配等。

圖4:人工智能如何改變制造業(yè)

資料來源：工信部

因此，企業(yè)制造業(yè)智能化轉型也可以分為數字化、網絡化、智能化三步。在數字化、網絡化、智能化的相互遞進與配合下，企業(yè)轉型智能工廠、跨企業(yè)價值鏈延伸、全行業(yè)生態(tài)構建與優(yōu)化配置將有望得以實現。

1、第一步：數字化——“感受”工業(yè)過程，采集海量數據

(1)為配合工業(yè)智能化、實現智能制造，制造業(yè)工廠在進行數字化、網絡化、智能化的軟硬件應用之前，更為基礎的是在生產流程上打通設計、生產、檢測、搬運、倉儲、配送等主要環(huán)節(jié)，高效、科學的生產流程設計蘊含著巨大的提質增效、降本減存的機會。

(2)工業(yè)傳感器：工業(yè)數據的“采集感官”，多類別、廣應用為智能化奠基

人工智能的基礎是大量的數據，而工業(yè)傳感器是獲得多維工業(yè)數據的感官。除了設備狀態(tài)信息以外，人工智能平臺需要收集工作環(huán)境(如溫度濕度)、原材料的良率、輔料的使用情況等相關信息，用以預測未來的趨勢。這就需要部署更多類別和數量的傳感器。如今，使用數量較多的傳感器包括壓力、位移、加速度、角速度、溫度、濕度和氣體傳感器等。現在的工業(yè)傳感器可以提供監(jiān)視輸出信號、為預測設備故障作出數據支持，可以助于確認庫存中可用的原材料，可代替指示表更精確地讀數以及在環(huán)境惡劣的情況下收集數據、亦可監(jiān)測通過網關和云的數據傳輸、維護數據安全等。

2、第二步：網絡化——高速傳輸、云端計算、互聯(lián)互通

(1)工業(yè)通信：數據上云的“高速公路”，通信標準化、無線通信技術應用成趨勢

得到大量數據后，如何將數據傳輸至云端呢？這需要依托先進的工業(yè)級通信技術。和過去在車間內直接對數據進行簡單響應不同，企業(yè)需要把不同車間，不同工廠，不同時間的數據匯聚到同一個地方(云數據中心)，進行復雜的數據計算，以提煉出有用的數學模型。這就對工業(yè)通信網絡架構提出新要求，推動標準化通信協(xié)議及5G等新的技術在車間里的普及。

(2)工業(yè)云：匯聚提煉海量數據，模型計算資源優(yōu)化的場所

人工智能進行計算的場所——云平臺。工業(yè)互聯(lián)網最有意義的部分是其云計算平臺。工業(yè)生產中產生的海量數據將與工業(yè)云平臺相連，采用分布式架構進行分布式數據挖掘，提煉有效生產改進信息，最終將用于預測性維護等領域。在云平臺上首先打通數據流和物流，在云上匯聚工廠內部的不同維度、產品生命周期不同階段、供應鏈上下游不同行為主體。其次可以通過運用大數據及人工智能技術進行分析，提煉數字分析模型。

制造業(yè)智能化及工業(yè)互聯(lián)網具有不同層面的應用場景。首先，在企業(yè)層面主要是內部的提質增效，降本減存，從傳統(tǒng)制造進化為智能工廠，以數據驅動智能生產能力。其次，可實現跨企業(yè)價值鏈延伸，優(yōu)化跨企業(yè)的制造資源配置，打通企業(yè)外部價值鏈。最后，有望實現全行業(yè)生態(tài)構建，以數據驅動生態(tài)運營能力，匯聚協(xié)作企業(yè)、產品、用戶等產業(yè)鏈資源，不斷沉淀、復用、重構和輸出，實現制造行業(yè)整體的資源優(yōu)化配置。

3、第三步：智能化——三個維度的整體智能化

圖5：三個維度打通工業(yè)企業(yè)的數據流（工廠平臺架構，產品生命周期，供應鏈）

資料來源：工信部

(1)融合IT/OT，打通工廠內部的數據流

過去傳統(tǒng)的制造業(yè)工廠的內部存在信息系統(tǒng)(IT)和生產管理系統(tǒng)(OT)兩個相對獨立的子系統(tǒng)。IT系統(tǒng)生產規(guī)劃，OT負責執(zhí)行，不需要過多的互動。未來的智能工廠，需要打通設備，數據采集，企業(yè)IT系統(tǒng)，云平臺等不同層的信息壁壘，實現從車間到決策層的縱向互聯(lián)。

(2)打通供應鏈各個環(huán)節(jié)數據流

供應鏈各個環(huán)節(jié)之間的物流會產生大量的數據。這些物流信息的收集能夠幫助物流行業(yè)提升效率，降低成本。未來的智慧物流，通過智能化收集、集成、處理物流的采購、運輸、倉儲、包裝、裝卸搬運、流通、配送等各個環(huán)節(jié)的信息，實現全面分析，及時處理及自我調整。這需要涉及到將這些數據數字化并累積成足夠的數據庫，需要大量的基礎設施建設。

(3)產品生命周期全過程數字化

工業(yè)互聯(lián)網要實現產品從設計、制造到服務，再到報廢回收再利用整個生命周期的互聯(lián)。未來的工廠會以數字化方式為物理對象創(chuàng)建虛擬模型，來模擬其在現實環(huán)境中的行為。通過搭建整合制造流程的數字雙胞胎生產系統(tǒng)，能實現從產品設計、生產計劃到制造執(zhí)行的全過程數字化，將產品創(chuàng)新、制造效率和有效性水平提升至一個新的高度。

四、未來智能化的制造業(yè)暢想

在人工智能、工業(yè)機器人、工業(yè)互聯(lián)網、區(qū)塊鏈等多種技術賦能下，未來智能化的制造業(yè)將值得暢想。短期人工智能與工業(yè)機器人的落地將解放大量重復、規(guī)則的人類勞動。工業(yè)互聯(lián)網日益成熟，機器之間、工廠之間得以智能化互聯(lián)互通，區(qū)塊鏈技術的加入更使得制造業(yè)“全自動運行”成為可能，“人工智能+機器人+區(qū)塊鏈”模式值得期待。而伴隨制造業(yè)與服務業(yè)將深度融合，標準化生產與個性化定制并存，智能制造將為人們構筑美好生活。相信在數字化、網絡化、智能化的相互遞進與配合下，企業(yè)轉型智能工廠、跨企業(yè)價值鏈延伸、全行業(yè)生態(tài)構建與優(yōu)化配置將有望得以實現，制造業(yè)的深度智能化將不再僅存在于愿景。

未來10-15年內，50%的制造業(yè)將會被人工智能取代，中國的主導產業(yè)將發(fā)生天翻地覆的變化，并且面臨國內外企業(yè)的新一輪沖擊。面臨人工智能時代全新的競爭環(huán)境，中國必須迎難而上，從當下開始打造人工智能生態(tài)，為未來全方位跟進時代浪潮打下深厚基礎。新時代下，人工智能發(fā)展的規(guī)模之大、速度之快、在國際競合中地位之高，決定了中國需要進一步改革開放，以改革政策帶來的制度創(chuàng)新的力量促進人工智能快速發(fā)展，占據技術制高點，并形成國際競爭力。

制造業(yè)+人工智能已成為中美等國制造業(yè)競爭的主賽道之一。美國擁有人工智能先發(fā)優(yōu)勢、領先工業(yè)制造商基礎以及資金優(yōu)勢。中國需要在人工智能的成熟度和行業(yè)整合上取得突破，這種背景下，能夠率先建立工業(yè)互聯(lián)網技術基礎、并順利將其應用和大規(guī)模鋪設至智能工廠、先進制造裝備等領域的國家，無疑將在全球制造業(yè)競爭中占據優(yōu)勢地位。2018年11月19日美國商務部發(fā)布題目為《ReviewofControlsforCertainEmergingTechnologies》的法規(guī)制定提案預告(Advancenoticeofproposedrulemaking，ANPRM)，如提案落實，眾多高新科技行業(yè)將面臨美國出口與技術封鎖，為已經面臨人口結構、自動化自主程度較低、進口依賴的中國制造業(yè)的進一步升級造成額外阻礙。歷史階段與國際環(huán)境挑戰(zhàn)下，中國的制造業(yè)亟待AI賦能。

但是，人工智能這輪變革是中國和世界第一次站在同一個起點上，在人工智能的競爭中，中國第一次有了資本、人才和技術去把握未來。中國實現“彎道超車”有四大信心和條件。

一是用戶基數與市場潛力。中國有近14億用戶，形成了巨大而多樣化的市場，為人工智能的發(fā)展應用提供了充足的空間。特別是中國今年來互聯(lián)網與移動應用和商業(yè)模式迅速發(fā)展，在很多領域已經超越了美國等發(fā)達市場的發(fā)展水平，結合巨大的用戶基數產生了規(guī)模巨大而差異化的數據集，為人工智能的應用提供了最佳基礎。

二是技術差距逐漸縮小。近年來中國在技術上發(fā)展迅速，國際頂級會議論文中，出現中國作者名字的占三分之一以上。海外科技人員歸國創(chuàng)業(yè)的熱潮明顯，人才回流現象加強。此外，中國在超級計算機方面的潛力巨大，為技術的發(fā)展提供了加速支持。2017年，超級計算機五百強榜單顯示中國已超過美國，成為世界上擁有最快超級計算機、且數量最多的國家。

三是創(chuàng)新能力的提升?！爸袊鴦?chuàng)造”已成大勢所趨，時下流行的商業(yè)模式中有諸多為中國首創(chuàng)，例如共享單車、移動支付、直播、手機短視頻等，成為海外市場研究與效仿的對象。

四是資本力量充裕。一方面政府將創(chuàng)新提升至戰(zhàn)略層面，高科技領域的政府引導基金可達到千億、萬億的級別。另一方面大量民間資本渴望找到成長性高的投資機會。據Pitchbook調查，2018中國人工智能領域的投融資已占到全球所有人工智能投融資總額的12%，且其占比仍保持迅速上升趨勢?；谝陨纤姆矫嬖?，中國有望在智能制造領域，百尺竿頭更進一步，從“世界領先”走向“世界第一”。

中國近年出臺多項政策鼓勵智能制造及互聯(lián)網、新興技術于制造業(yè)的應用結合，然而我們需要清醒認識到政策與制度層面、人才與環(huán)境層面仍存在落地困難。未來，伴隨中國制造業(yè)轉型升級意識的增強，人工智能、新興技術與制造業(yè)應用進展的進一步推進，以及相關行業(yè)、企業(yè)、政府三大層面的政策引領作用的提升，一個自動高效、互聯(lián)互通、具備前瞻預測能力的智能制造時代將早日到來。

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