在传统制造业转移升级需求与人工智能等前沿科技发展综合影响下,我国智能制造产业正在迅速推开,并取得了一定成果。不过,不可否认的是,智能制造发展过程中还存在着不少短板需要弥补。

人工智能赋能制造业突破

智能制造产业的发展与人工智能密不可分。自深度学习等技术实现突破,引发人工智能全球热潮以来,人工智能对于各行各业的影响力就在不断增强。因而,制造业要想实现转型升级,向智能制造完成蜕变,就必须与人工智能进行深度融合。眼下,智能机器人、智能音箱、智能汽车、智能机床等一系列智能产品相继面世,智能制造成果持续涌出,体现了中国在智能制造与人工智能产业化方面取得的惊人成就。人工智能的多元化应用趋势,让智能制造行业得以与更多领域相结合,释放出新的发展动能。人工智能与制造业的融合,与智能制造的协同发展,正在多个方面影响未来的生活。智能制造的落地不仅促进了智能工厂、工业自动化的发展,也对众多电子产品的设计和制造产生了显著影响。可以说,智能制造已经实现了从工业领域到消费领域的重要跨越,而这些与人工智能技术的成长与转化应用息息相关。

智能制造的问题还不少

一是需要进一步明确产业发展路径。数字化、网络化、智能化技术是工具,智能制造产业发展是目的。伴随人工智能技术兴起,智能制造的技术路线加快演进,从技术转化成产业,风险因素很多,涉及战略、资金、管理、人才、市场等,从发明专利到形成强大产业还有很长的路要走。在智能制造发展进程中,需要持续注重产业发展路线和配套政策研究,不断探索将新技术催生出新产品、新产业的实施路径。二是需要统筹长远战略与近期发展。鉴于我国大部分企业处在工业3.0以下,目前各地实施智能制造的主要方式是集成应用国内外先进技术,推进工厂的智能化改造,建设智能生产线、智能车间、智能工厂,建设工业云平台。这些设备系统具有“临时组装、厂内使用”的特点,企业与企业之间、上下游产业之间软硬件系统互不兼容、各成标准,给下一步建设工业互联网,推进智能制造的深度发展带来障碍,不利于基于互联网的产业生态形成。为此,必须从顶层设计角度不断细化建设标准,统筹好工业云、工业大数据、标准库、信息安全等方面的基础布局。三是龙头企业研发投入不够。一方面体现在系统集成研发投入不够。智能制造领域缺乏与世界智能制造巨头媲美的集成商、服务商,国内像华为、中兴一样重视研发投入,掌握核心技术和产业主导权的龙头企业不多。另一方面体现在关键共性技术开发投入不够。智能制造涉及技术领域多、开发难度大,对配套支撑产业要求高,比某项单一技术或产品研发创新投入强度都大大提高,国内大部分企业尚处于技术模仿、跟随阶段,甚至低价同质竞争,缺乏研发关键共性技术的动力。

面向未来如何施策?

由于我国传统制造业转型升级正在进行时,许多企业还局限于中低端制造环节,大打价格战,对产业的健康发展造成了不利影响。因此,要想改变这一现状,推动智能制造产业迎来真正爆发,还需要针对性施策,标本兼治。首先,要全面推进智能化改造。政府与行业应通力合作,引导制造企业认同智能制造理念,树立新时代智能化、数字化发展意识与全新商业观、价值观,融合人工智能、物联网、大数据等前沿科技,在管理、研发、生产、销售、服务等诸多环节进行升级改造,进而推动整个产业向中高端水平发展。其次,要培育健康产业生态。智能制造产业的发展,离不开科技创新驱动的重要支撑,因此亟需推动产学研深入合作,不断加大研发投入,攻关关键技术,并加快完善相关行业标准规范。同时,还要支持龙头企业与“高、精、专”骨干企业的成长,提升品牌竞争力与国际话语权。最后,要重视多元人才培养。目前,我国智能制造领域不仅缺乏高端科研人才,同时也缺乏各类管理人才、专业技术工人和优秀营销人才,因此应当积极推进学企合作,大力发展职业教育,不断完善现有教育、培训体系,为智能制造发展输入新鲜血液。