人工智能“增智”制造业 切不可急功近利

前些时候，有条新闻在人工智能领域刷了屏：曾服务于谷歌大脑与百度大脑的AI大牛吴恩达宣布成立AI初创公司Landing.AI。“AI将变革制造业。这是一个无法改变的事实。”在接受媒体采访时，吴恩达这样说。日前，在一次人工智能峰会上，阿里云总裁胡晓明也表示，AI企业只有与产业深度融合，才是正确发展方向。

现状：技术研发需一步一脚印

在新松机器人的一个车间里，生产线上的机器手臂正在上下挥舞，完成程序指令的焊接工作。与传统机器人的区别是：程序指令不再由人下达，而是智能焊接系统自主完成编程并执行的。

新松机器人公司多年来一直致力于推动人工智能在机器人领域的研究及应用，并于2017年设立了人工智能研究院。

“通过机器视觉系统的进步，人工智能技术已经在工厂中得到了应用。”新松机器人公司技术总监徐方说，“这套智能焊接系统，就是首先感知工件并对其进行测量，自主生成程序，根据不同的焊接工艺调取不同的焊接技术。”

徐方还介绍，新松机器人在智能焊接系统、智能打磨系统、协作机器人、复合机器人等多个领域积极推动人工智能技术的应用。

“人工智能技术研发要一步一个脚印地走。”新松机器人自动化股份有限公司中央研究院院长助理王晓东博士对科技日报记者说，“我们目前在视觉、室内定位、语音等方面的人工智能技术有所收获，预计还需要一年左右实现技术模块的成熟。”

“比如研发的机器人视觉定位系统，通过视觉算法让机器人拥有了自主判断、精确定位、位姿调整等功能；除此以外，正在研发中的人工智能技术还体现在机器人对复杂配料的挑选、整理方面，用以提升生产效率，降低人工成本。”王晓东说。

王晓东还介绍，除了视觉定位系统外，人脸识别与自动跟随、室内定位也是该公司人工智能技术取得的成果。“比方说，在一定的工作环境中，工人需要人力推车装运物料并进行运送分发，通过人工智能技术升级，可以实现车体的自动跟随以便辅助运送。”王晓东说。

难点：仍要夯实技术基础

政策的红利、资本的涌入，人工智能在60年发展历程中还是头一次受到如此热烈的关注。相较于其他领域，AI+制造业拥有巨大潜力，被认为是智能制造、产业升级的主战场。而制造业与人工智能的结合，其根本目的是提升效率，降低成本。但目前来看，人工智能进入制造业的最后一公里仍有许多问题亟待解决。

徐方告诉科技日报记者，一个显著难点是数据不足。“数量众多、需要升级的中小型制造业企业的需求比较碎片化。人工智能需要在大数据的基础上深度挖掘、深度学习，但每一个工厂的环境、生产过程都不尽相同，更重要的是积累的数据相对比较少。”徐方说。

另一方面，如果根据每一个工厂的不同环境进行“量身定制”，经济成本是否能被厂家接受也是一个问题。“还有一个值得关注的问题是安全，与入侵一台手机不同，智能化工厂具有执行能力，在大数据环境下，如何保障信息安全、生产安全也值得思考。”徐方说。

从全球角度来看，制造业毫无疑问是国家竞争的核心战场。无论是美国的工业互联网、德国的工业4.0、日本的工业智能化还是英国的工业2050计划，西方国家已将人工智能作为“再工业化”的战略核心内容。

“人工智能的道路会很长，技术进步需要一定的时间来完善、规避风险，才能实现人们对美好生活的向往，我也希望社会对于人工智能领域的支持是长期的，最终实现智能制造的升级和发展。”徐方说。

展望：融合是大势所趋

“目前我们还没有人工智能技术的运用，但已经处于准备阶段了。”沈阳机床集团技术部副部长杨锐说，“经过大数据的积累、采集，未来人工智能技术或许是一个可行的选项。”

据沈机股份1月9日发布的公告称，沈阳机床集团与腾讯云签署了《战略合作框架协议》，拟共同打造工业云平台，在工业物联网、智能制造、AI大数据、互联网金融结算等方面开展深度合作。公告中还表示，合作内容是深化智能制造领域合作，提供云端服务及安全支持，充分挖掘工业大数据潜在价值，开展工业物联网领域合作，并且提供互联网金融、结算服务。

杨锐告诉记者，作为智能装备制造企业，如果自身建立云平台进行数据的处理和运算，成本过高不说，也并非其专长。借助互联网巨头的数据处理、数据存储、云计算能力，不但成本低、效率高，对未来发展的路径也是明晰的。

那么，AI与制造业，究竟能擦出怎样的火花？中国信息通信研究院政策与经济研究所主任工程师秦业认为，虽然目前人工智能的解决方案尚不能满足制造业的要求，但作为一项通用性技术，人工智能与制造业融合是大势所趋。

“首先，对于制造业而言，知识经验的固化与传承很重要。在一些流程制造行业中，物料的配比、参数的设置，都需要有老专家根据多年的行业经验来操作。AI可以将这些历史经验数据进行学习与建模，从而在一定程度上取代专家，为制造过程提供决策支撑。”秦业说。

其次，他认为，人工智能可以进一步接管复杂工序。以往，被机器取代的往往是简单重复的工作。未来，一些需要在现场由人脑进行复杂情况判断的工序也会被人工智能技术逐步渗透。与此同时，随着机器视觉、手势识别等技术与工业机器人的深入融合，人机协作也将在更多工作场景和更多复杂工序中成为主流。

另外，人工智能可以对复杂过程进行智能化指引。以产品研发设计为例，工业设计软件在集成了人工智能模块后，可以理解设计师的需求，还可以与区域经济、社会舆情、社交媒体等多元化数据进行对接，由此形成的数据模型可向工程师智能化推荐相关的产品设计研发方案，甚至自主设计出多个初步的产品方案供工程师选择。这样可以极大地释放出创新活力，工程师不再拘泥于计算、制图过程，而是用更多的时间来思考产品创新的突破。

“总之，人工智能是一种方法，一个工具，在我们发展制造业的过程中会起到助推器的作用。”秦业说，“但是也不要过分夸大人工智能在短期内对制造业的作用，技术还要脚踏实地的研发、突破，积累才是最终实现‘超车’的关键。”