2008年爆发国际金融危机以来,各个发达国家纷纷开始了对制造业过度外包的反思。并提出了一系列政策以帮助制造业的回归。
在这样的背景下,以大数据、物联网、人工智能为代表的新一代信息技术迎来黄金发展期,并再度赋能制造业,使其向数字化、网络化、智能化迅速发展。
与此同时,关于人工智能是否会再度取代人类的争论也甚嚣尘上,那么,究竟在制造业,人工智能能否和人类和谐共处,人工智能在制造业中又将如何发展,我们今天就来针对这些问题进行解析。
人机协同,不是机器替人
现如今,将人工智能与制造业结合发展,更多是为了使机器人“达到甚至超过人类技工水平”,以实现企业生产效率的提升。但是,这个使制造业“智能化”的过程,与过去完全寄希望于机器替代人有着本质差异。
传统的“自动化”追求的是机器自动生产,本质是由机器代替人,而现代制造业的“智能化”发展进程,则更多是追求机器的柔性生产,其本质属于人机协同。
在全新理念的引导下,机器人可以更多承担重复简单甚至是危险的工作,而帮助人类从繁杂工作中解放,获得更多从事创造性工作的机会。比起人工智能完全取代人的方式,工厂不必担心人工智能做出错误的决定延误生产,也不用考虑人在做重复劳动时效率降低的问题,双方取长补短,最大化的提升生产效率,从长远角度来看,这样的方式无疑更符合生产的需求,也更符合社会的需求。
没有网络,场景互联无从谈起
有了人工智能的辅助,工作将变得更加轻松,但这仍然不够,对于人工智能来说,还需要一个适合的土壤帮助其生根发芽,这便是新时代下的工业互联网。
在以往,同一个厂房,里面的设备各不相同,彼此之间很难联通。若是不同的工厂或是行业,各设备之间的差异则会更大,很难进行统一工作。
工业互联网的普及和发展将有效解决这个问题。在新时代网络的加持下,工厂设备能够通过云技术获得需要的算力(工业云计算和边缘计算),算据(工业大数据)和算法(工业人工智能),在这样的方式下,人工智能将可以快速应用到生产中的方方面面,之前无法统一调配的设备将处在同一平面,进行协同工作,不同工厂之间也能够根据实际情况进行快速资源调配,实现生产效率最大化。可以看出,有了工业互联网的加持,人工智能将发挥更大的效力。
值得一提的是,为了进一步推广工业互联网,从2017年底国家发布了一些列有关的政策。2017年,国务院出台《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》,1年之后,工信部成立工业互联网专项工作组,又推出了一系列政策,同时启动实施工业互联网三年行动计划。
在多地政府的联动响应下,工业互联网迅速发展。相关示范基地,区域工业云应运而生。
与此同时,随着科研的深入,云技术正在不断趋于成熟,推进整个工业环境的转化。可以预见,随着云技术的发展,很多工厂长期保有的业务模型将不得不面临更新换代的问题。在这之中,对新旧技术换代的节奏把控将显得尤为重要,转换的完成度,将很大程度影响制造业新格局的建立。
近年来,无论是互联网企业还是传统工业的转型,对于云技术的前景和应用,大家都有自己的计划。在制造业,云技术的应用将很大程度颠覆以往模式,但也为未来发展开辟了新的道路。
新型技术渴望与之匹配的技术平台,可以预见,工业互联网的应用最终会让软件的作用被无限放大,而与之相对的,工业生产将不再倚重于硬件力量,向着全新的方向奔驰而去。
随着西门子、通用电气(GE)、施耐德以及霍尼韦尔等企业纷纷在搭建工业云平台方面发力,这一天已经指日可待。
互联网+人工智能服务制造业的三类典型场景
从实际角度出发,互联网+人工智能的应用,最终将服务于以下三种场景。
一、为产品注智,从软件和硬件对制造业进行升级,通过互联网将信息注入,为产品提供人工智能算法,促成制造业新一代产品的智能升级。如谷歌开发出的专用于大规模机器学习的智能芯片TPU,腾讯AI对外提供计算机视觉AI能力的开放平台均是如此。
二、为服务注智,通过人工智能和互联网的结合,为制造企业提供精准增值服务。售前营销阶段通过人工智能对用户需求进行分析,实现精准投放。在售后服务方面,以物联网、大数据和人工智能算法,实现产品检测和管理,同时为可能出现的风险进行预警,进一步加强对售后的管理。在此方面比较好的一个例子就是三一重工结合腾讯云,把分布全球的30万台设备接入平台,利用大数据和智能算法,远程管理庞大设备群,这样的方式大大提升了设备运营效率,同时还降低了运营成本。
三、为生产注智,通过互联网将人工智能技术注入生产流程,使机器能够应对多种复杂情况的生产,进一步提升生产效率。这种场景应用目前比较多的应用于工艺优化,通过使机器学习健康的产品模型,完成质检,视觉识别等功能。
需要指出的是,机器无法代替人的温度,在构建产品的实用性、人性化设置、对生产的全局把控等方面,人工智能还远无法替代人类的作用。但作为人类的辅助,人工智能能够很好的完成任务,在人机协作的模式下,制造业在产品质量、产品创新、售后服务、运营效率等方面仍将有非常大的潜力能够挖掘,相信,随着人工智能的继续发展,制造业还将迎来更大的突破。
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