智能制造要遵循行业特性 没有普适方法

从全球发展格局及国家战略导向上来看，智能制造已成为推动制造业发展与新型工业化建设的核心主攻方向。其中，智能制造是核心定位，数字化转型是核心推进策略，人工智能、工业软件、工业大数据、工业自动化等属于交叉融合技术，工业机器人、工业互联网、增强现实、虚拟现实等则是核心支撑技术。智能制造落地需要遵循“三年一规划，一年一滚动”原则，制定实施方案。

近日，围绕智能制造、工业AI等相关话题，国家智能制造专家委员会委员黄培进行采访时，黄培做出上述表示。

智能工厂建设需要经过“五级修炼”

智能制造不仅是制造业高质量发展的关键引擎，更是提升国家核心竞争力、抢占未来产业制高点、实现从制造大国向制造强国跨越的重要支撑。

目前，我国智能制造已进入规模化落地的关键阶段，正从单点应用迈向全域智能，从自动化走向自主化。黄培表示，从行业属性来看，制造业可以分为离散制造、流程制造，以及混合制造。推进智能制造首先要强调行业特性，并不存在一套可以照搬的普适方法。

黄培认为，智能制造快速落地的核心路径主要分为四步：第一步开展现状评估，依托智能制造成熟度国家标准或行业细化标准，明确企业智能制造推进现状和成熟度水平；第二步进行需求分析，结合企业管理特色、现存问题、集团管控模式、行业合规要求、供需双方需求等维度梳理核心需求；第三步制定整体规划，搭建企业的业务、数据、应用、技术等完整的系统架构，避免重硬轻软、盲目投入；第四步遵循“三年一规划，一年一滚动”原则，制定实施方案。后续还需完成系统选型、项目监理、系统验收和效果评测全流程管控，确保每个系统落地见效。

黄培进一步强调，智能工厂是智能制造的核心载体。在智能工厂的具体建设上，应采取“五级修炼”法：一是建设精益工厂，夯实精益生产基础，减少生产浪费；二是建设互联工厂，实现设备联网与数据采集，打通自动化基础环节；三是建设透明工厂，通过可视化实现生产全流程透明化管理；四是建设数字化工厂，应用MES、工厂仿真等技术，实现数字化管控与数字洞察；五是建设智能工厂，融合人工智能、数字孪生等技术，实现柔性化、智能化生产。

在此基础上，各类装备制造企业还应积极推进服务化转型。当前，中国企业面临的一大挑战是许多企业仍停留在“一锤子买卖”模式，产品售出后便难以再从客户身上持续获得收益。如何通过备品备件、金融服务、设备维修等环节持续创造利润，是值得探索的方向。

“未来智能工厂建设的主流形态并非完全无人化的黑灯工厂，而是面向小批量、多品种生产的人机协同少人化工厂，实现人与机器、机器与机器的高效协同，构建柔性自动化生产体系。”黄培如是说。

工业AI推进应是场景驱动

黄培表示，当前人工智能技术受到广大工业企业广泛关注。不过，目前行业内还存在一些认知误区：由于生成式AI发展成为热潮，很多人认为生成式AI是分析式AI的下一代，而以往基于机器视觉、机器学习和深度学习的应用，似乎被贴上了“老一代传统技术”的标签，现在应当转向生成式AI。

事实上，分析式AI仍是当前制造企业人工智能应用的主流，例如设备故障诊断、产品质量检测和节能降耗等场景。该类应用的核心是通过视觉、听觉、振动传感器等采集数据，构建算法模型，并依托数据分析质量缺陷、设备故障隐患、能耗异常等问题。生成式AI则依托知识库与互联网信息，生成文本、数控代码、声音、图像、程序等内容，在生成投标文件、数控代码、PLC代码或机器人代码等方面存在独特的应用价值。此外，客服机器人这类基于知识库的场景也是生成式AI应用的一个重要方向。

在黄培看来，尽管分析式AI与生成式AI属于并存和互补关系，但由于生成式AI本质上是基于已有信息，根据用户提问重新组合生成答案，难免存在“幻觉”问题。因此，从精确性和消除幻觉的角度来看，分析式AI的应用场景会更加广泛。

除了一些潜在的认知误区之外，黄培认为，当前工业AI领域交付模式仍然存在痛点，多数企业采用交钥匙工程模式，委托厂商解决单一问题，厂商交付软硬件集成系统，企业后续面临新需求时仍需重复合作，该模式与企业资源计划（ERP）普及前的管理信息系统（MIS）时代类似。那时，企业往往自行开发各类系统，而系统彼此之间互不关联，易形成烟囱式、竖井式系统架构。

对此，黄培表示，工业企业应引入通用人工智能引擎，培育自主技术团队，在此基础上与AI专业厂商合作，或者推进工业AI应用，实现从“授人以鱼”向“授人以渔”的转变，能够举一反三。同时，工业AI推进还有一个关键环节，即“业务+AI”，而非“AI+业务”。对于制造企业而言，应是场景驱动，根据具体业务场景的需求，决定采用大模型还是小模型，亦或是部署在边缘端还是云端。

“此外，在推进工业AI快速应用的情况下，通用大模型企业和工业自动化与软件企业具备显著互补性：通用大模型厂商提供底层技术支撑，工业垂直厂商具备行业know-how与场景落地能力，二者只有加强交流与协作，才能够找到更好的AI实施范式，以及能够真正取得实效的应用场景。”黄培如此说道。

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