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34811月21日，国家工业信息（xī）安全发展研（yán）究（jiū）中心在（zài）汉发布了《人工智能与制（zhì）造业融合发展白（bái）皮书2020》。白（bái）皮书指出，人工（gōng）智能与制造业融合前景广阔，国内（nèi）已初显成（chéng）效（xiào），但仍面临（lín）不（bú）少挑战。其（qí）中（zhōng），资深复合型人才（cái）年薪可达百万，全国极其匮乏。
各国抢占融合先机
人工智能具（jù）有强大的（de）溢（yì）出带动作用，推动人工智（zhì）能的发展和应用，已逐渐成为全球主（zhǔ）要经济体的共识。制造业作为实体经（jīng）济的主体，迫切需要转型升级。因此，各国大力推（tuī）动（dòng）人（rén）工智能与制造业融合（hé）发展。
2018年，美国提出（chū）打造未来的智能（néng）制造系统。英（yīng）国（guó）旨（zhǐ）在站上人工智（zhì）能和大数（shù）据革（gé）命（mìng）的前沿，2018年（nián）推出人工智能（néng）行（háng）业新政。提出工业4.0的德国（guó），将人工智（zhì）能应用于制造业各个生产（chǎn）环节。日本则将人工（gōng）智能等新技术与机器人深度融合，发展全智能化生（shēng）产。
我国也不甘人后，积极推动人工智能（néng）在制造业的（de）广泛（fàn）应用。广（guǎng）东、北京、山东（dōng）、上海等地相继（jì）出（chū）台政策，人（rén）工智能（néng）与（yǔ）制造业融（róng）合应（yīng）用已具备一定基（jī）础。
三大领域（yù）融合较（jiào）为成（chéng）熟
白皮书分析，目前融（róng）合路径主要为三大方向，包括（kuò）研发设计、生产制造和管（guǎn）理（lǐ）活动（dòng）。从细分（fèn）领域（yù）来看，融（róng）合较为成熟的是质量检测、设备健康管理（lǐ）、计划排程。
在（zài）质量检（jiǎn）测环节（jiē），美的联合英特尔，构建基于（yú）AI技术的工业（yè）视觉检测云平台，物料成本减少30%，人工成（chéng）本减少70%。
在（zài）设备健（jiàn）康管（guǎn）理方面，德国KONUX结合智能传（chuán）感器及机器学习（xí）算法，利用（yòng）天气数据（jù）和维护日志等，构建设（shè）备运行模型（xíng），使机器（qì）维护成本平均降低30%，实际故障（zhàng）率（lǜ）降低70%。
随着柔性生产（chǎn）、大规（guī）模（mó）个性化（huà）定制成为制造业发展趋势，智（zhì）能（néng）化生产排（pái）程计划日渐成熟（shú）。阿里利用（yòng）人工（gōng）智能、云计算（suàn）等技（jì）术，打造犀牛（niú）智造（zào）平台，实现了柔性定（dìng）制（zhì），资（zī）源利用（yòng）率较（jiào）行业（yè）平均提（tí）升了4倍，制造时间缩短了75%。
“三（sān）大梯队”格局形成
人工智能企业和制造业企业作（zuò）为融合主（zhǔ）体，纷纷布（bù）局“人工（gōng）智能+制造业”，两端发力探索融合方式。一方（fāng）面，制（zhì）造业（yè）企业设立专门的AI研发部门，推动人工智能与企业（yè）生产运营各环节融合，实现降本增效。如vivo成（chéng）立AI全（quán）球（qiú）研究院（yuàn），重点开展知识（shí）图谱、自然语言以及机器视（shì）觉等领域研究，推动手机平（píng）台智慧（huì）化转（zhuǎn）变。
另一方面，人工智（zhì）能企（qǐ）业（yè）依托深（shēn）厚（hòu）的技术积（jī）累，面向制造业企业提供算法、算力服务和解（jiě）决方案。如百度建立百（bǎi）度智能云，为企业提供AI服务；腾讯建立腾讯AI平台，打造工（gōng）业生态服务。
从融合特点（diǎn）来看，我（wǒ）国（guó）制（zhì）造（zào）业形成（chéng）领军者（zhě）、追赶者、探索者三大（dà）梯队发展的格局。其（qí）中，领军者（zhě）如计算机通（tōng）信和其（qí）他电（diàn）子设备制（zhì）造业、家电制造业、机械制造业、汽车制造业等；追赶者包括电气机械和器材（cái）制造业、医（yī）药制造业、纺（fǎng）织服装制造业等；探索（suǒ）者包括橡胶和塑料（liào）制品业、造纸包装（zhuāng）及印刷业等。
人才难觅（mì）且成本高昂
白皮书（shū）分析，“人工智能+制造”现（xiàn）阶（jiē）段主要面临四（sì）大挑战——
人（rén）工智能（néng）究竟有多（duō）大价值，其（qí）应（yīng）用风险、收益和成本难以准确核算。因此（cǐ），部分中小（xiǎo）企业应用人工智能的动力不足，一些细分行业人工智能应用路径尚（shàng）不明（míng）晰（xī），部分企（qǐ）业甚至将（jiāng）人工智能（néng）的应（yīng）用价值简单等（děng）同于机器（qì）换人，认（rèn）为其成本过高（gāo）。
制（zhì）造业各场景（jǐng）数据（jù）量巨大，但（dàn）难以直（zhí）接用于分析，还需要进一（yī）步规范。同（tóng）时，各设（shè）备（bèi）数据协（xié）议标准尚未统一，数据互联互通存在困（kùn）难，产业（yè）链上下游的数据也难以统（tǒng）筹整合。
工业（yè）深水区的解决方案仍待（dài）探索。制造业门类多，应用场（chǎng）景复杂多变，目前人工智能应（yīng）用仅集中在少数变（biàn）现能（néng）力强的热门场景，更多应用场景（jǐng）还有待挖掘。同（tóng）时，新一代人工智能技术存（cún）在“算法黑箱”，较难在（zài）流（liú）程控制严格、逻辑要求缜密的工（gōng）业场景中应用（yòng）。
光人（rén）工（gōng）智能人才，我国缺口就达（dá）30万。同时掌（zhǎng）握人工（gōng）智能技术和制造业（yè）细（xì）分行业的生产特点（diǎn）、流程、工艺的复合型人才，更是极其（qí）匮乏。据悉，人工智能相（xiàng）关职位平均年薪（xīn）30万（wàn）元至60万（wàn）元，从业时间较长者可达百（bǎi）万。因此，对于融合发展来（lái）说，不仅（jǐn）人才难觅，普通企（qǐ）业（yè）更难以负担高昂的人力成本。
