人工智能与制造业的“化合反应”
近年来，人工智能技术和应用发展呈现出新的趋势。人工智能实现了从实验技术向产业化的转变，“深度学习+大数据”成为人工智能发展的主要技术路线，同时人工智能应用从服务业向制造业拓展。这些都使人工智能表现出愈发明显的通用技术和基础技术特征，对制造业的多重影响日渐突显。
作者系邓洲、郭克莎、姚鹏，作者单位系中国社会科学院工业经济研究所、中国社会科学院经济政策研究中心。节选自《把握人工智能对制造业的多重影响》，有删改）
人工智能将如何优化制造业结构？
一方面，人工智能将逐步淘汰某些制造业部门。人工智能会替代某些产品的功能，这类产品所属的行业则会随之不断萎缩直至消失。制造业中一些传统机械装备及与之配套的零部件制造可能面临市场萎缩的风险，不具有人工智能功能的传统电子信息产品也将面临巨大的升级压力。
另一方面，人工智能将彻底改造某些行业。人工智能与传统制造产品融合，短期内体现为提供一些新的功能，但最终会彻底颠覆产品和产业的架构。例如，人工智能驱动的无人驾驶取代传统汽车后，交通系统、法律法规、汽车的销售和使用方式，以及以汽车为核心的商业生态系统都会发生革命性变化。未来，智能化将成为绝大多数产品的标准基础功能之一，几乎所有的制造业产品都将因其改变。同时，人工智能及相关行业将发展为新的支柱产业。作为一项通用目的技术，人工智能在各个产业、各个领域都有巨大的应用空间。许多新技术随着技术成熟和市场需求扩大，最后会演化为新的行业，人工智能及相关支持技术和衍生服务也必将发展成为一个规模庞大的产业体系。
人工智能如何提高制造业生产效率？
一是人工智能可提高制造业智能化水平，延长工厂开工时间。使用更多的智能机器人意味着工厂和车间可以实现更长的作业时间，企业不需要负担多余的加班费用就能够让工厂24小时开工运转，美国、日本、德国等国家都已经出现了不停工的“无人工厂”。二是人工智能可促进生产与需求的匹配，提高生产线的柔性。人工智能通过预测市场趋势，在整个产业链上科学安排生产计划，使各个环节在满足需求的前提下保持最低库存，甚至是“零库存”，同时提高需求与产品的匹配效率。三是人工智能可提升质检水平，提高产品良品率。人工智能在生产线各个环节全面实时监控，与传统方式相比，人工智能对生产过程的监控能大幅度提高企业对产品质量的监管和控制能力，降低产品不良率，提高生产效率。有的企业采用人工智能对产品生产过程进行全面质检，每年可增加上亿元利润。
制造业何以快速响应国际分工新格局？
人工智能将重塑全球制造业价值链，形成一套新的国际分工体系，对传统的制造业国际分工产生重大影响。一方面，人工智能在传统价值链上增加新的环节，这一环节成为价值链上新的制高点，发达国家正在努力抢占这一制高点以强化其制造业对全球分工的主导。另一方面，人工智能也改变了传统价值链形态，发展中国家的劳动力成本优势将继续减弱。与其他发展中国家一样，我国制造业在与发达国家的竞争中，仍然具有劳动力成本优势，但人工智能的更多应用会削弱这一优势；同时，我国劳动力成本不断上涨，用工成本高企已经成为沿海发达地区制造业发展的瓶颈，而人工智能的应用则可以缓解这一压力。
值得注意的是，人工智能对制造业的不同行业会产生不同影响。对家电、消费电子等劳动密集型行业来说，人工智能的作用主要体现在减少用工数量、提高产品质量；对生物医药、航空航天等技术创新驱动发展的行业来说，人工智能在数据挖掘、分析等方面的高效率将改变传统的技术研发模式；对冶金、化工等流程型行业来说，人工智能可帮助实现低成本的定制化生产；对服装、食品等行业来说，人工智能则可帮助企业准确预测市场趋势，形成快速响应能力。
如何突破人工智能与制造业深度融合难点
据研究分析，预计到2035年，制造业因人工智能的应用，其增加值增速可以提高2.0%左右，是所有产业部门中提高幅度最大的。可见，人工智能在制造业领域的大规模应用非常关键。而进一步促进人工智能与制造业深度融合发展，现阶段必须高度重视影响人工智能与制造业深度融合的主要难点，力求突破。
1.制造环节数据难以开发利用
人工智能与制造业深度融合发展需以大数据为基础，而相对于消费环节，制造环节数据的可获得性、可通用性、可开发性明显更弱。制造业机器设备生成的数据通常较为复杂，数据是没有相关性的。此外，制造环节的数据需要安装大量高精度传感器，不仅前期需要投入巨额资金，后期的日常维护也会产生检修成本和人工成本等。
对此，可构建制造环节的工业大数据库。工业领域以企业私有数据库为主，且数据规模有限、数据质量不高，严重制约人工智能在工业领域的“自主学习”。要实现人工智能与制造业深度融合，就必须在制造业领域加强数据获取和整合，以企业私有数据库为基础，打造全球领先和规模最大的制造业大数据库，并逐步形成自主标准体系，提高人工智能的安全性和稳定性。
2.缺乏人工智能核心技术
虽然我国人工智能在商业应用领域的发展走在世界前列，但支撑人工智能与制造业深度融合发展的最关键和核心的技术仍然被发达国家控制，器件、生产装备也多为发达国家研发和生产。
对此，要鼓励优势制造企业以应用技术上的优势、庞大的国内市场、巨大的潜在利润空间与较强大的资本力量为后盾，加强与国际领先人工智能企业在核心技术、关键技术方面的研究开发合作。鼓励领先制造企业通过在海外联合设立人工智能研发机构，加强科技合作与信息交流，以充分利用国际技术、资本、人才等创新资源，提升核心技术、关键技术领域的研发能力。
3.人工智能与制造业深度融合所需复合型人才严重缺乏
一直以来，人工智能高端人才通常集中于软件和互联网行业，而制造业部门负责信息化的人员对人工智能概念的理解、对技术的掌握总体上还很不准确、不全面，难以支撑制造业企业智能化改造升级。从人才供给看，现阶段既了解制造业技术和发展规律，又掌握人工智能关键技术，还能够进行应用开发的复合型人才严重缺乏。虽然国内外一些高校已经开始设立人工智能专业或课程，但是针对制造业的人工智能教学内容还很少。
对此，可在短期内对人工智能与制造业深度融合直接形成冲击的相关学科进行调整，扩大技能型和知识型职业教育的比重。在大学教育中增设智能制造相关的课程和专业，合理设置学科、完善教材编制，尽快形成教学体系。各级教育支出向智能制造相关专业倾斜，同时改革技术教育体系，满足人工智能时代对技术人才的需求。（作者系中国社会科学院工业经济研究所副主任、副研究员、硕士生邓洲，文章有删改）
2019世界互联网大会 互联网“大佬”谈人工智能
百度董事长兼CEO李彦宏：智能经济面临多重变革
在人工智能驱动之下的智能经济，将在三个层面带来重大的变革和影响。首先是人机交互方式的变革。未来智能终端会远远超越手机的范围，应用与服务的形态也会发生相应变化。人们将以更加自然的方式和机器、和工具进行交流。其次是IT基础设施层带来巨大的改变。传统的CPU、操作系统、数据库将不再处于舞台的中央，新型的AI芯片，便捷高效的云服务，各种应用开发平台、开放的深度学习框架、通用的人工智能算法等，将成为这个时代新的基础设施。最后是产生新的业态。交通、医疗、城市安全、教育等等各行各业正在快速的实现智能化，新的消费需求，新的商业模式将层出不穷。
智能经济的这三个层面并不是割裂的，它们会互相影响，并且产生化合反应。变革的过程中，用户会经历从认为自己懂人工智能，到看不懂人工智能，最后再到看懂人工智能的过程。
联想集团董事长、CEO杨元庆：我们正被AI智能环绕
我们正在进入一个由人工智能驱动的新时代。就像蒸汽机之于第一次工业革命，电力之于第二次工业革命，数字化之于第三次工业革命，以人工智能驱动的智能化变革正在引发第四次工业革命，它将深刻地改变我们未来的生活方式、工作方式，乃至整个社会。
我们正在被AI增强智能环绕，在拥有计算机视觉的无人商店购物；与内置了语音引擎的手机做非常自然的对话。在家庭，消费类物联网设备，包括智能摄像头、智能门锁正在变得越来越普及。而在商用领域，越来越多的工业设备和传感器开始实时互联、及时响应。我们生活的世界正在变得更快、更智能、更紧密互联。
YC中国创始人兼CEO陆奇：物理世界和人类社会迎来全面数字化
在人工智能时代，创新和数字化的进程会更快，我们面临的挑战也更大，开放合作的重要性会更高。人工智能的核心在于用感知获得数据，从数据中抽取知识，用知识来解决任务创造价值。人工智能体系因此将越来越基于传感器和传动器，这样物理世界和人类社会将被全面的数字化。任何行业都将数字化转型，信息工业自身将被重构，从芯片，系统软件，到应用。
我们目前面临的重大挑战是数据成为人工智能时代核心产能，正如软件开发是上一时代的核心产能。但是历史上，开源软件和开源社区，通过开放合作为信息工业的高速发展奠定了基础。在今天以数据和机器学习为核心的时代，我们需要共同努力探索，建立新一代像开源软件一样的机制，不但能保护好数据隐私和数据的价值，同时能提供更强的合作机制。（佛山日报见习记者林润栋综合整理）
来源丨《智慧中国》、《经济纵横》、新京报、世界互联网大会官网等