“在戰疫的初始階段，智能(néng)制造不辱使命，确保了(le)關鍵物資的及時(shí)保供；在戰疫的攻堅階段，智能(néng)制造再顯張力，助力制造業快(kuài)速複工(gōng)複産，成爲經濟保增長的‘助推器’。經‘疫’考驗，智能(néng)制造再一次颠覆了(le)人們的認知(zhī)，作(zuò)爲傳統産業改造升級的利器，必将成爲更多人的共識，在多領域應用(yòng)中更進一步。”中國工(gōng)業和(hé)信息化部裝備司在日前發布的《智能(néng)制造爲戰疫賦能(néng)》系列文(wén)章中指出。

自(zì)新冠肺炎疫情發生以來(lái)，各國在應急治療、疫情防控和(hé)生産複工(gōng)方面經曆了(le)全方位的考驗。在海外(wài)疫情持續蔓延、全球産業鏈面臨斷鏈風(fēng)險的當下(xià)，制造業尤其是出口型制造企業面臨嚴峻的考驗。

一些(xiē)業内人士認爲，在當前和(hé)疫情結束後，更多的企業會(huì)把降本、提質、增效、高(gāo)效安排現(xiàn)金(jīn)流等基礎策略擺在更重要的位置，而智能(néng)化、信息化的落地和(hé)改造則是重要的手段和(hé)選項。工(gōng)業智能(néng)給社會(huì)帶來(lái)的進步及效率的提升得到(dào)更多認可和(hé)理(lǐ)解，戰略發展方向也(yě)越來(lái)越清晰。

疫情加速企業智能(néng)化轉型

智能(néng)制造的上(shàng)中下(xià)遊産業鏈涉及衆多領域，上(shàng)遊包括原材料和(hé)核心部件制作(zuò)，涉及3D打印、激光設備等領域；中遊包括自(zì)動化加工(gōng)設備，涉及儀器儀表、專用(yòng)設備等領域；下(xià)遊包括自(zì)動化集成，涉及汽車、家電、3C消費電子（計(jì)算(suàn)機類、通信類和(hé)消費類電子産品三者的統稱）、食品飲料、化工(gōng)等領域。

智能(néng)制造的實現(xiàn)需要多層面的技術産品支持，包括工(gōng)業機器人、工(gōng)業互聯網、雲計(jì)算(suàn)、人工(gōng)智能(néng)（AI）等。其中工(gōng)業互聯網是實現(xiàn)智能(néng)制造的關鍵基礎，也(yě)是新基建的重要組成部分，在政策、資本的加持下(xià)，将迎來(lái)一波更大(dà)的發展機遇。

比如，騰訊很(hěn)早就開(kāi)始布局産業互聯網，實現(xiàn)人工(gōng)智能(néng)技術在産業領域的應用(yòng)落地，其中數字新基建的打造正是其中重要的工(gōng)作(zuò)内容。自(zì)2018年起騰訊全面擁抱産業互聯網，最關鍵的有“兩步”：先是整合騰訊雲、AI、5G、大(dà)數據、安全、物聯網等關鍵技術能(néng)力；然後将整合後的能(néng)力打包成“工(gōng)具箱”開(kāi)放(fàng)給各行業，目前在智慧城(chéng)市、智能(néng)制造、AI醫(yī)療等多方面都有了(le)實踐案例。

騰訊雲還與三一重工(gōng)集團旗下(xià)的樹根互聯，一起打造了(le)工(gōng)業互聯網“根雲”平台，爲中國商飛(fēi)打造AI檢測殘次品方案。飛(fēi)機複合材料的缺陷檢測過程，類似于我們給病人做B超。以往，一個飛(fēi)機核心部件，比如尾翼的複材檢測，需要耗費幾個老(lǎo)師傅數十小(xiǎo)時(shí)、幾十萬元的成本，制作(zuò)大(dà)量檢測樣本才能(néng)完成。現(xiàn)在，騰訊AI輔助檢測系統讓檢測過程更加自(zì)動化，隻需要一個普通檢測人員，花(huā)幾分鐘(zhōng)就能(néng)完成。同時(shí)，通過這(zhè)個系統，還可以檢測出人眼無法發現(xiàn)的細微缺陷，整體檢出率提升到(dào)99%。

疫情不可避免地使企業生産經營受到(dào)沖擊，産業鏈循環受到(dào)阻礙，對(duì)工(gōng)業經濟産生負面影響。中小(xiǎo)企業在産業鏈中占據關鍵位置，但(dàn)抗風(fēng)險能(néng)力普遍較弱，在疫情中受到(dào)影響也(yě)較大(dà)。尤其是部分勞動密集型傳統企業，在人員因疫情隔離、工(gōng)人停工(gōng)的狀況下(xià)倍感壓力。

因此智能(néng)制造被進一步提上(shàng)日程，在一二線城(chéng)市，企業加大(dà)機器對(duì)人的替代，一批無人工(gōng)廠(chǎng)、無人車間逐漸湧現(xiàn)，通過智能(néng)制造緩解人工(gōng)短缺，應對(duì)疫情期間的生産工(gōng)作(zuò)。無人零售、無人餐飲、智能(néng)物流、無人機配送、無人機巡檢等高(gāo)科技行業也(yě)強勢崛起。

事(shì)實表明(míng)，人工(gōng)智能(néng)在工(gōng)業制造領域可以真正幫到(dào)企業，尤其是在降本增效方面，能(néng)給企業帶來(lái)實實在在的收益。

“疫情會(huì)‘逼迫’一些(xiē)企業提升風(fēng)險意識，更加注重練内功。”聯想集團董事(shì)長兼CEO楊元慶說，建立科學的決策機制與流程，加大(dà)企業運營的信息化與數字化，堅定走智能(néng)制造路線是不二選擇。

疫情期間，社會(huì)、企業和(hé)用(yòng)戶向一些(xiē)智能(néng)化方案研發團隊提出了(le)很(hěn)多新需求，比如線上(shàng)銷售、遠程辦公、遠程上(shàng)學等。現(xiàn)在國内疫情走向緩和(hé)，但(dàn)這(zhè)些(xiē)新培養出的用(yòng)戶習慣卻會(huì)保留下(xià)來(lái)。

智能(néng)化轉型的挑戰

疫情大(dà)考中，工(gōng)業互聯網作(zuò)爲工(gōng)業全要素、全價值鏈、全産業鏈的新型基礎設施，充分發揮了(le)其在萬物互聯、信息彙聚、優化調度、異地協同、遠程服務等方面的優勢。疫情發生後，工(gōng)業互聯網企業迅速開(kāi)展基于平台的集成服務，在醫(yī)療資源精準對(duì)接、産業鏈協同支撐重大(dà)項目建設、助力企業複工(gōng)複産等方面，交出了(le)合格的答(dá)卷。

疫情倒逼工(gōng)業智能(néng)發展，主要體現(xiàn)在四大(dà)方面。

第一，技術代替人力繁複的工(gōng)作(zuò)，在一些(xiē)生産線上(shàng)會(huì)慢慢減少人力的參與。與此同時(shí)，管理(lǐ)效率和(hé)産品檢測合格率等也(yě)會(huì)有所提升。

第二，數據協同優化。原來(lái)一些(xiē)工(gōng)程數據不集中在一起，所有的調配隻能(néng)依賴于本地生産企業，但(dàn)基于上(shàng)下(xià)遊企業數據的集中優化，才是更好(hǎo)的協調生産的方式。尤其是對(duì)大(dà)型企業内部調控來(lái)說，調配是建立在對(duì)産能(néng)完全認知(zhī)，以及對(duì)上(shàng)下(xià)遊供應鏈數據完全掌握之上(shàng)，再用(yòng)人或AI的方式調配，最終找到(dào)最優解。

第三，信息化和(hé)數字化建設。疫情結束後，企業導入人工(gōng)智能(néng)技術的時(shí)候考慮就更長遠了(le)。原來(lái)可能(néng)隻考慮短期投資回報(bào)率，現(xiàn)在很(hěn)多制造廠(chǎng)商會(huì)考慮未來(lái)的競争力，如果現(xiàn)在不發展這(zhè)一能(néng)力，可能(néng)後面就招不到(dào)工(gōng)人了(le)，競争力也(yě)會(huì)下(xià)降。

第四，平台化建設。疫情結束後基于大(dà)平台的發展方式可能(néng)更受關注，比如用(yòng)視(shì)頻會(huì)議(yì)、基于“雲”的方式做管理(lǐ)。

這(zhè)次疫情既是對(duì)工(gōng)業互聯網應對(duì)能(néng)力的一次大(dà)考，也(yě)是對(duì)多國制造業的一次全面體檢。就中國自(zì)身而言，毋庸諱言，疫情暴露出我們諸多層面的不足，對(duì)制造業數字化、網絡化、智能(néng)化建設提出了(le)更高(gāo)的要求。

疫情防控中，口罩、防護服等應急醫(yī)療物資頻頻告急，除了(le)需求瞬間暴增、産能(néng)總體不足的客觀原因之外(wài)，生産原料、産能(néng)不能(néng)精準匹配，缺乏信息彙聚和(hé)分發的有效手段，關鍵物資生産各要素無法得到(dào)有效打通等，也(yě)是不可忽視(shì)的内因。

中國工(gōng)業互聯網研究院院長徐曉蘭指出，通過疫情的檢驗可以看(kàn)出，現(xiàn)有關鍵物資生産調配管理(lǐ)模式相對(duì)粗放(fàng)，缺乏精準實時(shí)掌握關鍵物資供需數據的有效手段，數據孤島、數據割裂問題較爲嚴重。

同時(shí)，疫情也(yě)顯示出一些(xiē)制造企業還不具備柔性化快(kuài)速轉産能(néng)力，訂單交付延誤、供應鏈受阻等問題讓企業陷入困境。中小(xiǎo)企業是工(gōng)業互聯網應用(yòng)的薄弱環節，這(zhè)次疫情也(yě)暴露出其數字化程度較低(dī)、“上(shàng)雲”未成規模、抗風(fēng)險能(néng)力不足的問題。

中國作(zuò)爲全球最大(dà)、增長最快(kuài)同時(shí)也(yě)最複雜(zá)的市場，制造業智能(néng)化轉型的需求就擺在面前。當前最突出的問題是，工(gōng)業互聯網平台的供給能(néng)力有待提高(gāo)，目前尚難滿足制造業智能(néng)化轉型的需要。

今後，制造業智能(néng)化轉型亟待在以下(xià)方面發力：設備連接能(néng)力、工(gōng)業機理(lǐ)模型、數據分析能(néng)力、雲化工(gōng)業軟件、解決方案能(néng)力、生态構建能(néng)力和(hé)安全保障能(néng)力。

轉型策略

作(zuò)爲全球貨物貿易第一大(dà)國和(hé)服務貿易第二大(dà)國，中國已深度融入全球産業鏈和(hé)供應鏈，疫情不僅影響到(dào)各地外(wài)貿發展，也(yě)影響到(dào)外(wài)貿企業的正常運轉。這(zhè)也(yě)意味着對(duì)于出口導向型制造業企業來(lái)說，必須保證自(zì)己的實力，才能(néng)保持對(duì)外(wài)貿易的優勢。在後疫情時(shí)代，必須要向智能(néng)化和(hé)數字化轉型。同時(shí)，要積極參與産業鏈固鏈行動，維護國際供應鏈穩定，保障在全球産業鏈和(hé)關鍵環節産品生産供應的穩定。

智能(néng)制造是一種可以讓企業在研發、生産、管理(lǐ)、服務等方面變得更“聰明(míng)”的生産方法，制造業企業要從(cóng)自(zì)身發展的核心痛點出發，在合理(lǐ)的整體規劃和(hé)頂層設計(jì)基礎上(shàng)，沿着智能(néng)制造要素→智能(néng)制造能(néng)力→智能(néng)制造系統的發展方向，分階段且持續性地獲取智能(néng)制造要素。建立、完善、擴展企業在研發設計(jì)、生産制造、物流倉儲、訂單獲取、産品服務等各個環節的智能(néng)制造能(néng)力，最終形成完整、高(gāo)效、科學的智能(néng)制造系統。

對(duì)于中小(xiǎo)企業和(hé)民營企業，建議(yì)從(cóng)點開(kāi)始，不要從(cóng)面鋪開(kāi)。智能(néng)化方案的最終實施效果，與企業的工(gōng)藝、數據質量及存儲周期、傳感器的精度等都有關系。沒有具體實施前，難以很(hěn)好(hǎo)地評估，也(yě)無法确保可以在1.5到(dào)2年内收回投資成本。所以建議(yì)這(zhè)類企業從(cóng)具體的點入手，而不是全面鋪開(kāi)，大(dà)規模投資。

大(dà)型企業則不可着急動手，而是要先做規劃，理(lǐ)清企業自(zì)身問題、現(xiàn)狀、将來(lái)的發展方向，以及智能(néng)化、數字化項目如何落地等。

總體而言，工(gōng)業企業在進行智能(néng)化轉型上(shàng)，可參考以下(xià)三大(dà)策略。

一是人工(gōng)和(hé)自(zì)動化相結合。重視(shì)方案的效率和(hé)成本，不斷優化設計(jì)，特别是自(zì)動标注工(gōng)具、自(zì)動訓練平台等。

二是通用(yòng)性和(hé)定制化相結合。工(gōng)業場景解決方案的特點是高(gāo)度定制化，不同的細分領域都有其業務特點，很(hěn)難找到(dào)大(dà)而全的通用(yòng)解決方案。如何在保障方案通用(yòng)性的同時(shí)，又能(néng)靈活地适配不同業務場景，是一個非常有挑戰性的問題。

三是實現(xiàn)數據私有化與公有化部署相結合。企業的數據有較高(gāo)的保密性，因此大(dà)多數工(gōng)業項目以私有化部署爲主。但(dàn)私有化部署的弊端在于設備成本不具備彈性、人員辦公有地理(lǐ)限制等，所以業務“上(shàng)雲”是不可避免的趨勢，即運用(yòng)公有雲技術。比如，在當前疫情下(xià)，如果工(gōng)廠(chǎng)的業務可以在“雲”上(shàng)開(kāi)展，就可以實現(xiàn)通過遠程辦公保持運營，也(yě)可以靈活調整生産周期，降低(dī)設備的使用(yòng)成本，這(zhè)些(xiē)非常具有吸引力和(hé)想象空(kōng)間。

（黃亮(liàng)系騰訊優圖實驗室工(gōng)業AI項目負責人，王晨系清華大(dà)學大(dà)數據系統軟件國家工(gōng)程實驗室總工(gōng)程師、工(gōng)業互聯網産業聯盟副秘書長）

來(lái)源：2020年4月29日出版的《環球》雜(zá)志 第9期