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    王 鵬  >>  正文
    AI與制造業(yè)的融合:創(chuàng)新、挑戰(zhàn)與未來
    王 鵬
    2024年09月23日

    2024年初,華為發(fā)布了最新一代的“昇騰”AI芯片,宣稱該技術(shù)將大規(guī)模應(yīng)用于制造業(yè)的智能生產(chǎn)系統(tǒng)中。華為表示,這款A(yù)I芯片將通過更強(qiáng)大的計(jì)算能力加速制造過程中的智能化升級(jí),尤其是在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、智能巡檢和供應(yīng)鏈優(yōu)化等方面的應(yīng)用。業(yè)內(nèi)專家指出,隨著AI芯片的進(jìn)步,制造業(yè)的創(chuàng)新空間被進(jìn)一步打開,但與此同時(shí),AI技術(shù)落地的挑戰(zhàn)也愈發(fā)突出,如數(shù)據(jù)資源整合、技術(shù)落地成本和人才短缺等問題依舊嚴(yán)峻。

    在這個(gè)背景下,AI技術(shù)在制造業(yè)中的融合正面臨前所未有的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。AI推動(dòng)制造業(yè)創(chuàng)新的多維度探索、技術(shù)應(yīng)用的局限性以及未來制造業(yè)與AI深度融合的前景將推動(dòng)AI引領(lǐng)全球制造業(yè)的新一輪革命,并為行業(yè)提供新的發(fā)展思路。

    一、AI推動(dòng)制造業(yè)創(chuàng)新的多維度探索

    (一) 從局部到整體的技術(shù)創(chuàng)新

    AI技術(shù)在制造業(yè)中的創(chuàng)新應(yīng)用已經(jīng)取得了顯著成果。智能巡檢機(jī)器人、無人智能廚房等應(yīng)用,展示了AI技術(shù)在特定場(chǎng)景中的成功實(shí)踐。然而,整體來看,制造業(yè)中的AI應(yīng)用仍存在不均衡現(xiàn)象,某些領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展較為成熟,而其他領(lǐng)域仍處于探索階段。這種局部成功和整體挑戰(zhàn)的并存,促使制造企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新時(shí)更加注重差異化應(yīng)用,確保AI技術(shù)能夠更好地適應(yīng)各類制造場(chǎng)景。這一過程需要企業(yè)根據(jù)自身需求,靈活調(diào)整AI技術(shù)的應(yīng)用方向,推動(dòng)多維度的技術(shù)創(chuàng)新。

    (二)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的深度創(chuàng)新

    AI技術(shù)的核心在于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新。在制造業(yè)中,數(shù)據(jù)成為了企業(yè)提升生產(chǎn)效率和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的重要資源。通過收集和分析海量生產(chǎn)數(shù)據(jù),企業(yè)能夠優(yōu)化生產(chǎn)流程,預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求,做出更明智的商業(yè)決策。例如,某些制造企業(yè)通過AI技術(shù)對(duì)生產(chǎn)線進(jìn)行智能化調(diào)整,實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)流程的優(yōu)化,并減少了資源的浪費(fèi)。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新,不僅幫助企業(yè)提升了生產(chǎn)效率,還增強(qiáng)了市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

    (三)智能化設(shè)備的創(chuàng)新應(yīng)用

    AI在制造業(yè)的另一個(gè)重要?jiǎng)?chuàng)新應(yīng)用是智能化設(shè)備。通過將AI技術(shù)嵌入到生產(chǎn)設(shè)備中,企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)化操作和智能維護(hù)。某些企業(yè)已經(jīng)通過智能設(shè)備實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)線的全自動(dòng)化,設(shè)備能夠根據(jù)生產(chǎn)需求自動(dòng)調(diào)整運(yùn)行狀態(tài),減少人工干預(yù)。這種智能化設(shè)備的廣泛應(yīng)用,將進(jìn)一步推動(dòng)制造業(yè)的自動(dòng)化轉(zhuǎn)型,提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

    二、AI在制造業(yè)中的挑戰(zhàn)與限制

    (一) 數(shù)據(jù)獲取與整合的挑戰(zhàn)

    雖然AI技術(shù)在制造業(yè)中的應(yīng)用前景廣闊,但數(shù)據(jù)獲取和整合的挑戰(zhàn)依然存在。不同制造企業(yè)的數(shù)據(jù)格式、標(biāo)準(zhǔn)和質(zhì)量差異較大,給AI算法的應(yīng)用帶來了巨大的適應(yīng)性難題。為了克服這一挑戰(zhàn),制造企業(yè)需要在數(shù)據(jù)收集和管理方面進(jìn)行深度調(diào)整,確保AI系統(tǒng)能夠獲得高質(zhì)量、標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)。這不僅需要企業(yè)內(nèi)部的技術(shù)改進(jìn),也需要與外部數(shù)據(jù)資源的緊密協(xié)作。

    (二)技術(shù)落地的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)

    AI技術(shù)的應(yīng)用在某些制造場(chǎng)景中仍然面臨著技術(shù)落地的難題。雖然智能設(shè)備和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策系統(tǒng)能夠顯著提升生產(chǎn)效率,但這些技術(shù)的成本高昂,且實(shí)施復(fù)雜,給許多中小型制造企業(yè)帶來了巨大的財(cái)務(wù)壓力。此外,不同行業(yè)和企業(yè)的需求各異,AI技術(shù)需要根據(jù)不同應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行個(gè)性化調(diào)整,這進(jìn)一步增加了技術(shù)實(shí)施的難度。

    (三)人才短缺與技術(shù)支持的挑戰(zhàn)

    制造業(yè)中AI技術(shù)的應(yīng)用離不開高素質(zhì)的人才支持。然而,當(dāng)前市場(chǎng)上具備AI與制造業(yè)交叉學(xué)科背景的人才供不應(yīng)求,導(dǎo)致許多企業(yè)在引入AI技術(shù)時(shí)面臨著技術(shù)支持不足的困境。為了解決這一問題,企業(yè)需要加強(qiáng)人才培養(yǎng),引進(jìn)更多AI領(lǐng)域的專業(yè)人才,確保技術(shù)實(shí)施的順利推進(jìn)。

    三、未來制造業(yè)與AI的深度融合

    (一)新舊融合與產(chǎn)業(yè)升級(jí)

    未來,制造業(yè)將面臨新舊技術(shù)的深度融合。AI技術(shù)不僅將在現(xiàn)代制造業(yè)中發(fā)揮關(guān)鍵作用,還將與傳統(tǒng)工業(yè)相結(jié)合,推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。例如,在汽車制造業(yè)中,AI技術(shù)能夠通過優(yōu)化生產(chǎn)流程、提升供應(yīng)鏈管理效率,實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。這種新舊融合的模式,將為制造業(yè)注入新的動(dòng)力,幫助企業(yè)應(yīng)對(duì)快速變化的市場(chǎng)環(huán)境。

    (二)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能決策與個(gè)性化服務(wù)

    隨著AI技術(shù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能決策將成為制造業(yè)的主流模式。企業(yè)將通過大數(shù)據(jù)分析,提供更加個(gè)性化的產(chǎn)品和服務(wù)。這種智能決策不僅能夠提高客戶滿意度,還能夠幫助企業(yè)更好地把握市場(chǎng)機(jī)遇。例如,未來的家電制造企業(yè)將能夠通過AI技術(shù),根據(jù)客戶的實(shí)時(shí)需求提供定制化產(chǎn)品,提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

    (三) 可持續(xù)發(fā)展與綠色制造

    在全球可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的推動(dòng)下,AI技術(shù)將在制造業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型中發(fā)揮重要作用。通過優(yōu)化能源管理、減少?gòu)U物排放,AI技術(shù)能夠幫助企業(yè)降低對(duì)環(huán)境的影響,推動(dòng)綠色制造的實(shí)現(xiàn)。未來,更多的制造企業(yè)將通過AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)能源利用的優(yōu)化,在降低成本的同時(shí),達(dá)到環(huán)保目標(biāo),為全球制造業(yè)的可持續(xù)發(fā)展貢獻(xiàn)力量。

    【責(zé)任編輯:嚴(yán)玉潔】
    北京社科院研究員,北京習(xí)近平新時(shí)代中國(guó)特色社會(huì)主義思想研究中心特約研究員,數(shù)據(jù)資產(chǎn)化研究院執(zhí)行院長(zhǎng),南昌理工學(xué)院數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究院院長(zhǎng)、特聘教授。
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