1995年，國(guó)際象棋大神卡斯帕羅夫敗給了體重1.4噸的人工智能電腦“深藍(lán)”，這是人工智能(AI)第一次打得人類(lèi)猝不及防地滿地找牙，2016年世界圍棋冠軍李世石在與Alpha Go的比賽中投子認(rèn)輸，人們開(kāi)始驚覺(jué)到人工智能的力量已不容忽視。時(shí)隔二十余年，浪潮迭起，未來(lái)已至，人工智能正在全球引領(lǐng)一場(chǎng)比互聯(lián)網(wǎng)影響更為深遠(yuǎn)的科技革命，顛覆現(xiàn)有的商業(yè)模式，重塑產(chǎn)業(yè)的思維方式。
創(chuàng)新工場(chǎng)創(chuàng)始人、人工智能AI科學(xué)院院長(zhǎng)李開(kāi)復(fù)在9月推出的名為《AI·未來(lái)》的新書(shū)中將這次的人工智能復(fù)興稱(chēng)之為“第三次AI熱潮”，這一次熱潮最大的不一樣在于，AI真正從學(xué)術(shù)界走到工業(yè)界和人們所處的應(yīng)用場(chǎng)景中，AI技術(shù)革新賦能產(chǎn)業(yè)升級(jí)正成為現(xiàn)實(shí)。
AI賦能制造業(yè) 本質(zhì)是「人機(jī)協(xié)同」
2017年，“人工智能”第一次出現(xiàn)在兩會(huì)政府工作報(bào)告上，同年7月，國(guó)務(wù)院首次印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)則》即明確指出，2020年，中國(guó)要跟上全球領(lǐng)先國(guó)家的AI技術(shù)與應(yīng)用，2030年更要成為全球頂級(jí)的AI創(chuàng)新中心，有數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，到2030年中國(guó)GDP中AI將有高達(dá)20%的貢獻(xiàn)。
在中國(guó)，伴隨著人臉識(shí)別、無(wú)人零售等新技術(shù)帶來(lái)的消費(fèi)升級(jí)，人工智能已幫助零售業(yè)圍繞消費(fèi)者，在時(shí)間碎片化、信息獲取社交化的大背景下，建立更加靈活便捷的零售場(chǎng)景，提升用戶體驗(yàn)。
那么，人工智能究竟能為龐大的制造產(chǎn)業(yè)群帶來(lái)什么？制造業(yè)在過(guò)去很長(zhǎng)的一段時(shí)間里，是“勞動(dòng)密集型”產(chǎn)業(yè)的代名詞。當(dāng)人工智能來(lái)臨的時(shí)候，許多人不禁擔(dān)憂：“是不是制造業(yè)中的勞動(dòng)力要被替代了？”李開(kāi)復(fù)甚至斷言，十年后50%的人類(lèi)工作將被AI取代。誠(chéng)然，人工智能經(jīng)常被通俗的解讀為“與人類(lèi)一樣聰明的人造機(jī)器”，將這個(gè)“聰明的機(jī)器”放進(jìn)制造現(xiàn)場(chǎng)，主要的作用就是使機(jī)器能夠“達(dá)到甚至超過(guò)人類(lèi)技工水平”，以實(shí)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)效率的提升。而這個(gè)AI介入的“智能化”過(guò)程，與過(guò)往制造業(yè)追求“自動(dòng)化”的過(guò)程有本質(zhì)上的差異。
“自動(dòng)化”追求的是機(jī)器自動(dòng)生產(chǎn)，本質(zhì)是「機(jī)器換人」，強(qiáng)調(diào)在完全不需要人的情況下進(jìn)行不間斷的大規(guī)模機(jī)器生產(chǎn)；而“智能化”追求的是機(jī)器的柔性生產(chǎn)，本質(zhì)是「人機(jī)協(xié)同」，強(qiáng)調(diào)機(jī)器能夠自主配合要素變化和人的工作。
因此，“人工智能+制造”未來(lái)所追求的，不應(yīng)是簡(jiǎn)單粗暴的“機(jī)器替人”，而應(yīng)是將工業(yè)革命以來(lái)極度細(xì)化、甚至異化的工人流水線工作，重新拉回“以人為本”的組織模式，讓機(jī)器承擔(dān)更多簡(jiǎn)單重復(fù)甚至危險(xiǎn)的工作，而人承擔(dān)更多管理和創(chuàng)造工作。
未來(lái)已至 還原人工智能+制造應(yīng)用場(chǎng)景
即便在未來(lái)，想以人工智能全面取代制造過(guò)程中人類(lèi)專(zhuān)家的智能，獨(dú)立承擔(dān)起分析、判斷、決策等任務(wù)是不現(xiàn)實(shí)的。“人工智能+制造”實(shí)現(xiàn)的人機(jī)一體化高度協(xié)同可以在智能機(jī)器的配合下，更好地發(fā)揮出人的潛能，使人機(jī)之間形成一種平等共事、相互理解、相互協(xié)作的關(guān)系，讓設(shè)備、軟件、數(shù)據(jù)、人都在擁有智慧的基礎(chǔ)上，把自己在生產(chǎn)制造場(chǎng)景中的價(jià)值發(fā)揮到極致。
由中國(guó)社會(huì)科學(xué)院工業(yè)經(jīng)濟(jì)研究所、騰訊研究院共同編制的《“人工智能+制造”產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究報(bào)告》中將AI作用于制造業(yè)的典型應(yīng)用場(chǎng)景分為以下三類(lèi)：
實(shí)現(xiàn)從軟件到硬件的智能升級(jí)。
人工智能算法將以能力封裝和開(kāi)放方式嵌入到產(chǎn)品中，從而幫助制造業(yè)生產(chǎn)出新一代的智能產(chǎn)品。如谷歌開(kāi)發(fā)出專(zhuān)用于大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)的智能芯片TPU、騰訊AI開(kāi)放平臺(tái)對(duì)外提供計(jì)算機(jī)視覺(jué)等AI能力、亞馬遜推出內(nèi)嵌人工智能語(yǔ)音助手的智能音箱echo等。
提高營(yíng)銷(xiāo)和售后的精準(zhǔn)水平。
在售前營(yíng)銷(xiāo)，以人工智能進(jìn)行用戶側(cè)需求數(shù)據(jù)的多維分析，將能實(shí)現(xiàn)更實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)的廣告信息傳遞，如谷歌為制造業(yè)專(zhuān)門(mén)開(kāi)發(fā)了精準(zhǔn)廣告平臺(tái)；在售后維護(hù)，人工智能將有機(jī)會(huì)和物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)一起，實(shí)現(xiàn)對(duì)制造業(yè)產(chǎn)品的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、管理和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。如三一重工把分布全球的30萬(wàn)臺(tái)設(shè)備接入平臺(tái)，實(shí)時(shí)采集近1萬(wàn)個(gè)運(yùn)行參數(shù)，利用大數(shù)據(jù)和智能算法，遠(yuǎn)程管理龐大設(shè)備群的運(yùn)行狀況，有效實(shí)現(xiàn)故障風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，大大提升了排障效率并降低維護(hù)成本。
增強(qiáng)機(jī)器自主生產(chǎn)能力。
人工智能技術(shù)可以使得機(jī)器在更多復(fù)雜情況下實(shí)現(xiàn)自主生產(chǎn)，從而全面提升生產(chǎn)效率。應(yīng)用場(chǎng)景包含：工藝優(yōu)化，即通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)建立產(chǎn)品的健康模型，識(shí)別各制造環(huán)節(jié)參數(shù)對(duì)最終產(chǎn)品質(zhì)量的影響，最終找到最佳生產(chǎn)工藝參數(shù)；智能質(zhì)檢，即借助機(jī)器視覺(jué)識(shí)別，快速掃描產(chǎn)品質(zhì)量，提高質(zhì)檢效率。
而其中，視覺(jué)缺陷檢測(cè)、機(jī)器人視覺(jué)定位分揀和設(shè)備故障預(yù)測(cè)報(bào)警等應(yīng)用場(chǎng)景得益于深度學(xué)習(xí)和人工智能的加速成熟，已在制造現(xiàn)場(chǎng)實(shí)現(xiàn)落地。例如通過(guò)集成3D掃描儀和協(xié)作機(jī)器人、視覺(jué)系統(tǒng)、吸盤(pán)/智能夾爪，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)物品的視覺(jué)定位、抓取、搬運(yùn)、旋轉(zhuǎn)、擺放等操作，并對(duì)自動(dòng)化流水生產(chǎn)線中無(wú)序或任意擺放的物品進(jìn)行抓取和分揀。這既可應(yīng)用于機(jī)床無(wú)序上下料、激光標(biāo)刻無(wú)序上下料，也可用于物品檢測(cè)、物品分揀和產(chǎn)品分揀包裝等。目前在應(yīng)用場(chǎng)景案例中已能實(shí)現(xiàn)規(guī)則條形工件100%的拾取成功率。
在設(shè)備故障語(yǔ)境應(yīng)用場(chǎng)景中，基于人工智能和IOT技術(shù)，通過(guò)在工廠各個(gè)設(shè)備加裝傳感器，對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立設(shè)備故障的模型，從而在故障發(fā)生前提前預(yù)測(cè)故障，并將可能發(fā)生故障的工件替換，從而保障設(shè)備的持續(xù)無(wú)故障運(yùn)行。這樣的應(yīng)用可以將產(chǎn)線停工時(shí)間從幾十分鐘壓縮至幾分鐘。
總之，消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃興起讓軟件成功定義了我們的生活，而且這種發(fā)展趨勢(shì)必然會(huì)蔓延到制造業(yè)來(lái)。工業(yè)4.0理念下的制造，是將一切的人、事、物都連接起來(lái)，形成萬(wàn)物互聯(lián)，形成與整合為由智能機(jī)器與人類(lèi)專(zhuān)家共同組成的人機(jī)一體化智能系統(tǒng)，在制造過(guò)程能進(jìn)行智能活動(dòng)，注入分析、推理、判斷、構(gòu)思和決策等融合成為一套智能制造系統(tǒng)。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)支撐 深挖大數(shù)據(jù)「AI+制造」場(chǎng)景價(jià)值
隨著物聯(lián)網(wǎng)向制造領(lǐng)域的加速滲透，工業(yè)OT層數(shù)據(jù)采集范圍不斷擴(kuò)大，在制造數(shù)據(jù)的規(guī)模、類(lèi)型和速度正在呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的同時(shí)，企業(yè)對(duì)于信息化軟件的依賴程度也越來(lái)越高，PLM/PDM、ERP、MES、APS、CRM、SCM、SPC等各式軟件不僅需要協(xié)調(diào)管理好企業(yè)內(nèi)部資源，還需要良好支撐不同企業(yè)間資源與業(yè)務(wù)的交互，并實(shí)現(xiàn)不同主體、不同系統(tǒng)間的高效集成。
為解決由多個(gè)功能模塊聚合而成的應(yīng)用軟件復(fù)雜度高,且難以拓展等問(wèn)題，越來(lái)越多的工業(yè)軟件將在新的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上，以微服務(wù)的方式實(shí)現(xiàn)小而精、易于敏捷開(kāi)發(fā)和獨(dú)立更新和與管理。在制造業(yè)這個(gè)龐大的產(chǎn)業(yè)，數(shù)據(jù)的連通與交互更為復(fù)雜，要讓「人工智能+制造」的夢(mèng)幻般應(yīng)用場(chǎng)景盡快成為現(xiàn)實(shí)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)成為關(guān)鍵的基礎(chǔ)平臺(tái)，借助工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，打破傳統(tǒng)企業(yè)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)工業(yè)4.0所強(qiáng)調(diào)的橫向集成、縱向集成和端到端集成，進(jìn)入「人工智能+制造」關(guān)鍵應(yīng)用場(chǎng)景。
面對(duì)越來(lái)越龐大的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，以及日益復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析任務(wù)，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上，通過(guò)全產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化互聯(lián)與資產(chǎn)的實(shí)時(shí)監(jiān)控，綜合利用分析數(shù)據(jù)與預(yù)見(jiàn)分析，以此來(lái)建立智能的工業(yè)化運(yùn)營(yíng)模式是必然趨勢(shì)。因此，要加快實(shí)現(xiàn)「人工智能+制造」應(yīng)用場(chǎng)景，制造業(yè)需要有能力借助先進(jìn)的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)工具，高效實(shí)現(xiàn)監(jiān)控、報(bào)警、預(yù)測(cè)及優(yōu)化等生產(chǎn)過(guò)程的全面數(shù)字化，而這些，都依托于匯集所有工業(yè)數(shù)據(jù)，構(gòu)成端到端的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化整體解決方案的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的支撐。
「沒(méi)有數(shù)據(jù)便無(wú)法學(xué)習(xí)」 企業(yè)需要AI Thinking 思維
“人工智能發(fā)展一定是從數(shù)據(jù)最大、最快能產(chǎn)生價(jià)值的領(lǐng)域開(kāi)始，決定AI商業(yè)化的關(guān)鍵在于應(yīng)用行業(yè)本身收集數(shù)據(jù)的情況。”被稱(chēng)為國(guó)內(nèi)人工智能之父的李開(kāi)復(fù)曾不止一次在公開(kāi)場(chǎng)合這樣喊話。誠(chéng)然，沒(méi)有大數(shù)據(jù)就無(wú)法深度學(xué)習(xí)，因?yàn)樵趩我活I(lǐng)域，經(jīng)過(guò)大量的數(shù)據(jù)，能夠達(dá)到比人遠(yuǎn)更精確的判斷。可以說(shuō)，有了大數(shù)據(jù)就有了人工智能的機(jī)會(huì)。
人工智能時(shí)代，深度學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)密不可分。深度學(xué)習(xí)可以從大數(shù)據(jù)中挖掘出以往難以想象的有價(jià)值的數(shù)據(jù)、知識(shí)或規(guī)律，然后再將這些概念或知識(shí)應(yīng)用到之前從來(lái)沒(méi)有看見(jiàn)過(guò)的新數(shù)據(jù)上。任何擁有大數(shù)據(jù)的領(lǐng)域，都可以找到深度學(xué)習(xí)一展身手的空間，從而尋找人工智能應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)的可能性。但是，在導(dǎo)入人工智能技術(shù)前，我們必須清楚：人工智能要靠數(shù)據(jù)才能發(fā)揮作用，唯有透過(guò)海量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)后，才能讓人工智能達(dá)到自行調(diào)適與優(yōu)化的效果，因此數(shù)據(jù)可以說(shuō)是人工智能的必要前提。
于此，AI企業(yè)級(jí)應(yīng)用遇到顯著的難點(diǎn)，就是企業(yè)常常面臨數(shù)據(jù)不足的情況，因?yàn)閷?duì)很多企業(yè)來(lái)說(shuō)實(shí)際的情況可能是連結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)收集都沒(méi)做到，或者有儲(chǔ)存了數(shù)據(jù)但是散落在各系統(tǒng)上仍然無(wú)法整合利用起來(lái)。對(duì)此，很多專(zhuān)家都建議應(yīng)該回頭來(lái)先做好基礎(chǔ)的軟件系統(tǒng)導(dǎo)入和先做好數(shù)據(jù)的積累。因?yàn)槿斯ぶ悄艿膶?shí)現(xiàn)需要過(guò)程，缺乏對(duì)數(shù)據(jù)的重視，AI離企業(yè)還很遠(yuǎn)。
臺(tái)灣東海大學(xué)軟件工程與技術(shù)中心主任周忠信教授強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)搜集的重要性，他表示目前市面上的AI訓(xùn)練，大多數(shù)是由下往上學(xué)習(xí)AI技術(shù)，例如深度學(xué)習(xí)等開(kāi)發(fā)，但對(duì)于企業(yè)管理階層而言，鉆入AI技術(shù)小宇宙不僅在時(shí)間、成本上不符效益，更可能偏離企業(yè)運(yùn)用AI的初衷。因此，周忠信教授提出「AI Thinking 人工智能思維」認(rèn)為，技術(shù)和數(shù)據(jù)都很重要，但是企業(yè)也決不可能等到萬(wàn)事具備才能使用AI，關(guān)鍵要從Model based轉(zhuǎn)換到Learning based上，盡早讓既有數(shù)據(jù)展開(kāi)學(xué)習(xí)，才能讓數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成決策訊息。
所謂AI思維不是強(qiáng)調(diào)人工智能技術(shù)，而是強(qiáng)調(diào)具備對(duì)人工智能抽象概念的理解。人工智能技術(shù)的范圍頗廣，從計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言理解、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)到強(qiáng)化學(xué)習(xí)等，若要先懂得這些技術(shù)才能將之運(yùn)用在企業(yè)上，那么企業(yè)將很難順利轉(zhuǎn)型成功。如何跨越AI技術(shù)議題，仍能具備人工智能的運(yùn)用能力，對(duì)于企業(yè)而言才最為關(guān)鍵。
周教授定義AI思維的四個(gè)「自」構(gòu)面，分別為自動(dòng)、自學(xué)、自主與自覺(jué)。對(duì)于企業(yè)運(yùn)用AI思維而言，便是自動(dòng)掌握變化例如運(yùn)用人工智能的視覺(jué)辨識(shí)，自動(dòng)檢視產(chǎn)品掌握產(chǎn)品的瑕疵變化；自學(xué)擬預(yù)測(cè)，深入企業(yè)數(shù)據(jù)中，擬定預(yù)測(cè)模型，協(xié)助企業(yè)預(yù)見(jiàn)趨勢(shì)；自主佐決策，運(yùn)用人工智能擷取職能的關(guān)鍵知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，主動(dòng)輔佐管理者做好決策；自覺(jué)重體驗(yàn)，人工智能不是取代人，而是以人為中心，來(lái)滿足使用者的應(yīng)用與互動(dòng)體驗(yàn)。
AI+ERP 深度學(xué)習(xí)融合大數(shù)據(jù)的應(yīng)用典范
人工智能時(shí)代，深度學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)密不可分。深度學(xué)習(xí)可以從大數(shù)據(jù)中挖掘出以往難以想象的有價(jià)值的數(shù)據(jù)、知識(shí)或規(guī)律，然后再將這些概念或知識(shí)應(yīng)用到之前從來(lái)沒(méi)有看見(jiàn)過(guò)的新數(shù)據(jù)上。任何擁有大數(shù)據(jù)的領(lǐng)域，都可以找到深度學(xué)習(xí)一展身手的空間，從而尋找人工智能應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)的可能性。
除AI于制造業(yè)的應(yīng)用外，AI的觸手也伸入軟件開(kāi)發(fā)中。ERP智能化便是人工智能領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)結(jié)合的典型應(yīng)用方向。作為制造業(yè)最為核心的智能運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，如何實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互的企業(yè)級(jí)ERP智能化用戶體驗(yàn)成為被熱烈討論的議題。智能語(yǔ)音助理可以聽(tīng)懂用戶講的話，進(jìn)而在龐大的企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中，快速獲取用戶所需的信息。從此讓ERP系統(tǒng)可以通過(guò)自然對(duì)話與系統(tǒng)溝通，使用戶得以擺脫面對(duì)各種不同系統(tǒng)的復(fù)雜和困擾，讓工作變得簡(jiǎn)單、高效。
在AI技術(shù)助力下，未來(lái)ERP軟件應(yīng)用不僅加速邁入智能化階段，更能在大數(shù)據(jù)分析的支持下，通過(guò)學(xué)習(xí)用戶行為習(xí)慣，實(shí)現(xiàn)整個(gè)制造業(yè)基礎(chǔ)改造及應(yīng)用職能智能化，從基礎(chǔ)數(shù)據(jù)取得的智能化、流程執(zhí)行的智能化、數(shù)據(jù)監(jiān)控的智能化到后期數(shù)據(jù)分析的智能化、日常實(shí)施維護(hù)的智能化…可以說(shuō)智能化的ERP將充分發(fā)揮出職能助理的作用，在銷(xiāo)售、采購(gòu)、生產(chǎn)、財(cái)務(wù)等多方面幫助制造企業(yè)智能化運(yùn)轉(zhuǎn)，借助ERP延展到企業(yè)的人、事、物，通過(guò)AI+ERP加速企業(yè)智能運(yùn)營(yíng)效能提升。
結(jié)合大數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，圍繞“自我學(xué)習(xí)”這一AI重要特性，智能的ERP將能以語(yǔ)音對(duì)話的形式與用戶隨時(shí)隨地快捷交互，完成自我需求、自我分析、自我決策、自我執(zhí)行循環(huán)，既可簡(jiǎn)單高效完成日常工作任務(wù)和精準(zhǔn)數(shù)據(jù)查詢，更能提供智能化的決策建議與異常警示，給出更合理的行動(dòng)建議。這也能將用戶從日常操作的重復(fù)性工作中徹底解放出來(lái)，投入到更具價(jià)值的業(yè)務(wù)和決策層面。
掘金數(shù)據(jù)紅利 逐夢(mèng)人工智能
如果說(shuō)，農(nóng)耕社會(huì)和工業(yè)社會(huì)，人類(lèi)基于物質(zhì)和能量的動(dòng)力工具得到極大的發(fā)展；今天，勞動(dòng)工具則轉(zhuǎn)向了基于數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)、價(jià)值和智能的智力工具。當(dāng)人口紅利、勞動(dòng)力紅利消失，數(shù)據(jù)紅利也就來(lái)了。
已走過(guò)60年的人工智能，如今正奔跑在快車(chē)道上。在大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)的“喂養(yǎng)”下，人工智能已展現(xiàn)出前所未有的數(shù)據(jù)紅利，這些如金礦般的數(shù)據(jù)紅利也正在為各產(chǎn)業(yè)帶來(lái)不可預(yù)測(cè)的爆發(fā)點(diǎn)。讓我們一起站在數(shù)據(jù)巨人的肩膀上，掘金數(shù)據(jù)紅利，逐夢(mèng)人工智能。「人工智能掌握著通往更美好的未來(lái)的鑰匙，愿你我都能拿到這把鑰匙?！?/span>
第三十四屆CIO班招生
國(guó)際CIO認(rèn)證培訓(xùn)
首席數(shù)據(jù)官（CDO）認(rèn)證培訓(xùn)
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