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制造業(yè)應(yīng)用人工智能可以提高制造業(yè)的生產(chǎn)效率，推動(dòng)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展和競(jìng)爭(zhēng)力提升，促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)的持續(xù)穩(wěn)定增長(zhǎng)。近年來，制造業(yè)人工智能的場(chǎng)景化應(yīng)用落地不斷推進(jìn)，但在落地過程中遇到一些難點(diǎn)。本文對(duì)于制造企業(yè)應(yīng)用人工智能的場(chǎng)景化落地的現(xiàn)狀和難點(diǎn)進(jìn)行分析，提出制造業(yè)人工智能的場(chǎng)景應(yīng)用落地的建議。 制造業(yè)人工智能的場(chǎng)景應(yīng)用落地的現(xiàn)狀 人工智能在中國制造業(yè)應(yīng)用市場(chǎng)規(guī)模逐年增加，但是目前總量不高。根據(jù)德勤數(shù)據(jù)，2023年人工智能在中國制造業(yè)應(yīng)用市場(chǎng)規(guī)模總量?jī)H為56億元。 根據(jù)頭豹研究院數(shù)據(jù)，2022年中國人工智能行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模為3,716億元，預(yù)計(jì)2027年將達(dá)15,372億元。與此相比，制造行業(yè)人工智能應(yīng)用市場(chǎng)規(guī)模目前總量不高。 圖1 數(shù)據(jù)來源：德勤 人工智能在制造業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用普及率目前較低。根據(jù)凱捷統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，截至2023年，歐洲頂級(jí)制造企業(yè)的人工智能應(yīng)用普及率超過30%，日本制造企業(yè)人工智能應(yīng)用普及率接近30%，美國制造企業(yè)為28%，而中國制造企業(yè)的人工智能應(yīng)用普及率尚不足11%，需要通過更多的場(chǎng)景應(yīng)用落地提高應(yīng)用普及率。 人工智能在制造業(yè)的現(xiàn)有落地場(chǎng)景、技術(shù)應(yīng)用的現(xiàn)狀有進(jìn)步但需要優(yōu)化。人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用貫穿于設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理和服務(wù)等各個(gè)環(huán)節(jié)，以下是一些常見的落地場(chǎng)景及技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀： 制造業(yè)人工智能的場(chǎng)景應(yīng)用落地的難點(diǎn) 1.制造業(yè)智能化基礎(chǔ)和智能化需求差異大，難以采用統(tǒng)一的人工智能解決方案，影響規(guī)模化的場(chǎng)景應(yīng)用落地 不同應(yīng)用場(chǎng)景的智能化基礎(chǔ)存在較大差異，有些具備了較為完善的數(shù)字化基礎(chǔ)，有些信息基礎(chǔ)設(shè)施落后。根據(jù)工信部數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，目前我國32%的制造企業(yè)達(dá)到了智能制造能力成熟度一級(jí)水平，21%的企業(yè)達(dá)到了二級(jí)，12%的企業(yè)達(dá)到三級(jí)，四級(jí)及以上是成熟度最高等級(jí)，其企業(yè)占比達(dá)4%，其他31%企業(yè)都尚未達(dá)到最低的一級(jí)成熟度的水平。同時(shí)，不同的應(yīng)用場(chǎng)景有不同的智能化需求，對(duì)人工智能包括算力、算法、數(shù)據(jù)的需求和配置也不同。應(yīng)用場(chǎng)景智能化基礎(chǔ)不同和智能化需求不同，決定了其應(yīng)用人工智能起點(diǎn)不同，場(chǎng)景化落地的條件和實(shí)施方式也會(huì)隨之不同，制造業(yè)人工智能場(chǎng)景應(yīng)用解決方案需要進(jìn)行定制化開發(fā)，以適應(yīng)特定的生產(chǎn)流程、設(shè)備配置、數(shù)據(jù)格式等，導(dǎo)致難以復(fù)制推廣統(tǒng)一的人工智能解決方案實(shí)施規(guī)模化的場(chǎng)景落地。 2.場(chǎng)景應(yīng)用要求的高度實(shí)時(shí)性、可靠性和準(zhǔn)確性，增加了場(chǎng)景應(yīng)用落地的難度 制造業(yè)場(chǎng)景應(yīng)用對(duì)高度實(shí)時(shí)性、可靠性和準(zhǔn)確性的要求，源于制造業(yè)生產(chǎn)流程的連續(xù)性和設(shè)備的精密性以及對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量和安全性的嚴(yán)格標(biāo)準(zhǔn)。制造業(yè)生產(chǎn)需要實(shí)時(shí)控制和響應(yīng)，以確保生產(chǎn)流程的連續(xù)性和穩(wěn)定性。目前有些通用計(jì)算架構(gòu)較難滿足制造業(yè)實(shí)時(shí)性的計(jì)算要求，端側(cè)推理需求迫切。電商平臺(tái)的推薦系統(tǒng)達(dá)到60%-70%的準(zhǔn)確率算是比較高的精準(zhǔn)度，而制造業(yè)部分核心環(huán)節(jié)對(duì)推薦參數(shù)的準(zhǔn)確性要求非常高，一旦參數(shù)出現(xiàn)問題，將對(duì)生產(chǎn)、制造等環(huán)節(jié)產(chǎn)生巨大影響。制造企業(yè)不敢輕易應(yīng)用人工智能技術(shù)于具體的生產(chǎn)場(chǎng)景和生產(chǎn)流程，擔(dān)心應(yīng)用人工智能導(dǎo)致生產(chǎn)流程停頓、生產(chǎn)過程出問題、產(chǎn)品質(zhì)量出問題。場(chǎng)景應(yīng)用要求的高度實(shí)時(shí)性、可靠性和準(zhǔn)確性，增加了場(chǎng)景應(yīng)用落地的難度。 3.制造業(yè)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景的多樣性增加了應(yīng)用落地成本，企業(yè)擔(dān)心應(yīng)用落地的成本效益，影響了場(chǎng)景應(yīng)用落地 一是應(yīng)用場(chǎng)景的多樣性增加了應(yīng)用落地成本，影響了場(chǎng)景應(yīng)用的落地。以大模型為例，很多企業(yè)參與場(chǎng)景應(yīng)用落地基本采用“一個(gè)場(chǎng)景一個(gè)模型”的小作坊模式，需要針對(duì)每個(gè)場(chǎng)景獨(dú)立地完成模型選擇、數(shù)據(jù)處理、模型優(yōu)化、模型迭代等開發(fā)環(huán)節(jié)，導(dǎo)致周期長(zhǎng)、成本高。場(chǎng)景應(yīng)用解決方案需要進(jìn)行定制化開發(fā)，以適應(yīng)特定的生產(chǎn)流程、設(shè)備配置等，這增加了軟件開發(fā)和硬件設(shè)備的成本，這些因素影響了場(chǎng)景應(yīng)用的落地。 二是技術(shù)人員成本、算力成本、維護(hù)和運(yùn)營(yíng)成本支出較高等因素，制約了制造業(yè)人工智能的應(yīng)用落地。在技術(shù)人員成本方面，傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)缺乏對(duì)人工智能技術(shù)精通的技術(shù)人員，從外部招聘面臨高昂的人力成本。算力成本除了硬件設(shè)備的購置和維護(hù)費(fèi)用，硬件設(shè)備和軟件系統(tǒng)需要定期升級(jí)或更換，會(huì)產(chǎn)生較高的成本，電力消耗也是算力成本的重要組成部分。在維護(hù)和運(yùn)營(yíng)成本方面，硬件設(shè)備的維護(hù)、軟件系統(tǒng)的維護(hù)、技術(shù)支持服務(wù)、數(shù)據(jù)的維護(hù)和處理、故障診斷和修復(fù)等都需要投入大量成本，影響制造業(yè)人工智能的應(yīng)用落地。 制造業(yè)人工智能的場(chǎng)景應(yīng)用落地的建議 1.對(duì)于制造企業(yè)：提高場(chǎng)景應(yīng)用解決方案的通用性，促進(jìn)場(chǎng)景應(yīng)用規(guī)模化落地 一是補(bǔ)強(qiáng)智能化基礎(chǔ)薄弱的應(yīng)用場(chǎng)景的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，搭建基本的網(wǎng)絡(luò)設(shè)施和硬件設(shè)備，為人工智能解決方案的實(shí)施打下基礎(chǔ)；二是了解不同制造場(chǎng)景的智能化需求，對(duì)各個(gè)制造環(huán)節(jié)和場(chǎng)景的智能化需求有深入的理解和洞察，將不同場(chǎng)景下的需求進(jìn)行歸納和總結(jié)，提煉出核心功能和需求，基于這些核心功能和需求設(shè)計(jì)人工智能解決方案，提高解決方案的通用性和可擴(kuò)展性。三是提高人工智能解決方案實(shí)施的通用性。定義通用的接口標(biāo)準(zhǔn)和協(xié)議，使不同模塊、系統(tǒng)之間能夠無縫對(duì)接和交互，提高人工智能解決方案的通用性。 2.對(duì)于管理機(jī)構(gòu)：及時(shí)制訂細(xì)分應(yīng)用場(chǎng)景的具體操作指南，指導(dǎo)場(chǎng)景應(yīng)用落地 一是對(duì)制造業(yè)不同細(xì)分行業(yè)的細(xì)分場(chǎng)景進(jìn)行深入調(diào)研，了解具體生產(chǎn)流程、痛點(diǎn)及需求。對(duì)目前典型應(yīng)用場(chǎng)景分類的基礎(chǔ)上進(jìn)行下沉，對(duì)更加細(xì)分的應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行識(shí)別，歸納和提煉出各細(xì)分場(chǎng)景的人工智能解決方案，針對(duì)每個(gè)分類制定具體的操作指南。二是根據(jù)細(xì)分應(yīng)用場(chǎng)景特點(diǎn)，在操作指南里推薦適合的機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)算法，提供模型訓(xùn)練的具體步驟和參數(shù)調(diào)優(yōu)方法，提高模型性能。提供人工智能模型的部署方案，包括硬件要求、軟件環(huán)境配置等。有了應(yīng)用場(chǎng)景分類的系統(tǒng)設(shè)計(jì)和具體的操作指南，可以更加具體地指導(dǎo)場(chǎng)景應(yīng)用的落地。 3.對(duì)于產(chǎn)業(yè)鏈：通過生態(tài)合作降低場(chǎng)景應(yīng)用落地成本，提高場(chǎng)景應(yīng)用落地效率 一是通過產(chǎn)業(yè)鏈的生態(tài)合作產(chǎn)出性價(jià)比高的人工智能硬件和軟件，減少投入成本。在模型方面通過減小模型大小，降低計(jì)算資源和存儲(chǔ)需求從而降低成本。二是通過生態(tài)合作研發(fā)更先進(jìn)、更高效的人工智能算法和模型，降低應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)數(shù)據(jù)處理、分析和決策的需求，減少計(jì)算資源和數(shù)據(jù)處理的成本。通過生態(tài)合作建立數(shù)據(jù)共享機(jī)制，促進(jìn)不同應(yīng)用場(chǎng)景的數(shù)據(jù)共享，提高數(shù)據(jù)資源的利用率，有效解決應(yīng)用場(chǎng)景的多樣化導(dǎo)致的數(shù)據(jù)處理難度，提高數(shù)據(jù)處理的效率和準(zhǔn)確性，降低數(shù)據(jù)處理成本，提高場(chǎng)景應(yīng)用落地的效率。 4.對(duì)于電信運(yùn)營(yíng)商：通過提供穩(wěn)定高速的網(wǎng)絡(luò)、豐富的存儲(chǔ)資源和安全的數(shù)據(jù)服務(wù)，推進(jìn)場(chǎng)景應(yīng)用穩(wěn)步落地 對(duì)于電信運(yùn)營(yíng)商來說，需要提供高速穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)連接，確保制造企業(yè)能夠?qū)崟r(shí)傳輸和處理大量的數(shù)據(jù)，為人工智能應(yīng)用提供堅(jiān)實(shí)的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)。搭建云計(jì)算平臺(tái)，為制造業(yè)提供強(qiáng)大的計(jì)算能力和存儲(chǔ)資源，支持人工智能模型的訓(xùn)練和部署。為制造業(yè)應(yīng)用人工智能提供安全高效的數(shù)據(jù)服務(wù)。如提供數(shù)據(jù)采集、分析服務(wù)，幫助企業(yè)打破數(shù)據(jù)壁壘，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)匯聚和綜合利用，推進(jìn)場(chǎng)景應(yīng)用穩(wěn)步落地。 中服云（www.cserver.com.cn）——長(zhǎng)期致力于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)及工業(yè)APP的研發(fā)和服務(wù)，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)業(yè)界領(lǐng)先。全力打造自動(dòng)數(shù)據(jù)采集獲取技術(shù)+數(shù)據(jù)分析價(jià)值挖掘技術(shù)兩個(gè)核心技術(shù)，基于“平臺(tái)+APPS”的產(chǎn)品架構(gòu)思想。從數(shù)字化底座、到智能化生產(chǎn)、再到生產(chǎn)環(huán)境的智能化，形成了完整的“中服云”數(shù)智化產(chǎn)品品牌。致力于業(yè)務(wù)層和物理層的深度融合，從根本上解決智能化的核心問題。 |
