AI助推智能制造迈入新阶段

科普时报记者 陈杰

随着新一代信息网络技术与制造业深度融合，先进的传感技术、数字化设计制造、机器人与智能控制系统等日趋广泛应用，促进制造业各环节呈现智能化发展趋势。传统制造企业想要解决毛利率低、附加值低、劳动力成本高等发展问题，只有通过数字化向上打通生产制造环节，向下拓展运营服务，才能实现整个工厂的智能化改造，从而进一步提高制造业的附加值。

“现阶段，我国制造业数字化程度还并不高，虽然也有一些智能化改造，但对数据价值的挖掘也并不深，究其原因主要是制造业企业转型本身是一个系统化工程，加上企业本身少人才、缺技术，导致转型较为困难。”文渊智库研究员王超告诉记者，AI技术的广泛介入将是一个变数，它能为制造企业数字化转型提供全方位的支持，帮助企业提高生产效率、优化供应链管理、改善产品质量、创新商业模式、应对市场竞争等方面的能力。

制造企业的转型之痛

在面对数字化洪流之时，相当多的制造企业其实并非不想转型，只是不会转，甚至不敢转。

王超表示，制造业企业本身擅长生产制造，掌握着先进的商品生产工艺，但却不懂人工智能、大数据、云计算等新技术，很难把数据利用起来，反哺生产经营；制造业要做很多“脏活累活”，并且劳动报酬相较于互联网、科技公司，差距非常明显，这使得懂技术的人才并不愿意从事制造业，制造业行业面临着人才荒；此外，由于缺少数字化技术的“基因”和人才，制造业企业在推动数字化改造时阻力重重，内部难以形成合力。“多重因素加持之下，使得很多企业在面对数字化转型大潮时，想转但又不知道怎么转。”

但在不可逆的大潮下，不少制造企业只能硬着头皮随波逐流。

制造企业数字化转型过程纷繁复杂，而企业的产品质检往往都是率先被数字化解构的生产环节。相关数据统计，质检成本会占到销售额的20%到25%，全国总体市场规模大约每年1400亿，但已经采用智能化工业质检机的市场规模大约每年100亿，市场占比仅7%。

过去的质检以人力为主，严重依赖于质检员的视力和经验。人工智能等数字技术的广泛介入下，AI质检成为当前的主流。不过，一般的AI质检方案要先做产线改造，然后积累数据、训练模型、调优，最后应用到产线，整体部署成本极高、训练周期长、柔性差，很难满足制造业企业弹性生产的需求。

目前，市场上已经存在不少AI质检方案，但大多局限于单一技术，无法融合跨领域技术真正满足应用点上的需求。“AI技术全面赋能制造业数字化转型，显然还有不少问题亟待解决。”王超坦言。

柔性生产的最后一公里

AI技术全面赋能制造企业数字化转型或许还需要假以时日，但在其赋能下的智能制造，已经由基于局部智能能力的升级逐步演变成面向全局智能的系统工程，企业的需求也逐步从产品需求转化为整体解决方案的需求。

日前，微亿智造以“工业人工智能+机器视觉”为主线，推出的“眼、手、脑、云”全栈式解决方案在产业界引发广泛关注。

微亿智造创新系统部负责人马元巍博士告诉记者，微亿智造的全栈式解决方案中，“眼”指的是微亿智造自研的图像感知技术与可组合光学成像系统；“手”即是机器人智能控制，所有的技术都要通过“手”来实现工程化落地；“脑”是更贴合离散制造需求的多任务学习和小样本训练技术；“云”则是一个既能为“脑”提供算力支撑，又能链接政府与企业的云平台。“这一旨在打通‘工厂智能化柔性生产的最后一公里’解决方案，通过云端灵活算力的调用，可实现对质检的统一工程化，以满足工厂现场应用点上的需求，并进一步为企业转型及政府管理提供有力支撑。”

业界普遍认为，以视觉AI为切入点的解决方案，具备柔性化部署、成本低、效率高等特点，显然更符合制造业企业的数字化转型需求。

马元巍表示，如何用技术把数据运用起来，优化流程、提高效率乃至产生新的价值点，是制造业企业数字化转型的关键。“以AI技术为基础，能快速落地的解决方案完全可以从前端到后端、基础硬件到算法平台，实现对制造业企业的统一工程化赋能，促进企业的全流程智能化发展。”