在傳統製造業轉移升級需求與人工智能等前沿科技發展綜合影響下,我國智能製造產業正在迅速推開,並取得了一定成果。不過,不可否認的是,智能製造發展過程中還存在著不少短板需要彌補。

人工智能賦能製造業突破

智能製造產業的發展與人工智能密不可分。自深度學習等技術實現突破,引發人工智能全球熱潮以來,人工智能對於各行各業的影響力就在不斷增強。因而,製造業要想實現轉型升級,向智能製造完成蛻變,就必須與人工智能進行深度融合。眼下,智能機器人、智能音箱、智能汽車、智能機床等一係列智能產品相繼麵世,智能製造成果持續湧出,體現了中國在智能製造與人工智能產業化方麵取得的驚人成就。人工智能的多元化應用趨勢,讓智能製造行業得以與更多領域相結合,釋放出新的發展動能。人工智能與製造業的融合,與智能製造的協同發展,正在多個方麵影響未來的生活。智能製造的落地不僅促進了智能工廠、工業自動化的發展,也對眾多電子產品的設計和製造產生了顯著影響。可以說,智能製造已經實現了從工業領域到消費領域的重要跨越,而這些與人工智能技術的成長與轉化應用息息相關。

智能製造的問題還不少

一是需要進一步明確產業發展路徑。數字化、網絡化、智能化技術是工具,智能製造產業發展是目的。伴隨人工智能技術興起,智能製造的技術路線加快演進,從技術轉化成產業,風險因素很多,涉及戰略、資金、管理、人才、市場等,從發明專利到形成強大產業還有很長的路要走。在智能製造發展進程中,需要持續注重產業發展路線和配套政策研究,不斷探索將新技術催生出新產品、新產業的實施路徑。二是需要統籌長遠戰略與近期發展。鑒於我國大部分企業處在工業3.0以下,目前各地實施智能製造的主要方式是集成應用國內外先進技術,推進工廠的智能化改造,建設智能生產線、智能車間、智能工廠,建設工業雲平台。這些設備係統具有“臨時組裝、廠內使用”的特點,企業與企業之間、上下遊產業之間軟硬件係統互不兼容、各成標準,給下一步建設工業互聯網,推進智能製造的深度發展帶來障礙,不利於基於互聯網的產業生態形成。為此,必須從頂層設計角度不斷細化建設標準,統籌好工業雲、工業大數據、標準庫、信息安全等方麵的基礎布局。三是龍頭企業研發投入不夠。一方麵體現在係統集成研發投入不夠。智能製造領域缺乏與世界智能製造巨頭媲美的集成商、服務商,國內像華為、中興一樣重視研發投入,掌握核心技術和產業主導權的龍頭企業不多。另一方麵體現在關鍵共性技術開發投入不夠。智能製造涉及技術領域多、開發難度大,對配套支撐產業要求高,比某項單一技術或產品研發創新投入強度都大大提高,國內大部分企業尚處於技術模仿、跟隨階段,甚至低價同質競爭,缺乏研發關鍵共性技術的動力。

麵向未來如何施策?

由於我國傳統製造業轉型升級正在進行時,許多企業還局限於中低端製造環節,大打價格戰,對產業的健康發展造成了不利影響。因此,要想改變這一現狀,推動智能製造產業迎來真正爆發,還需要針對性施策,標本兼治。首先,要全麵推進智能化改造。政府與行業應通力合作,引導製造企業認同智能製造理念,樹立新時代智能化、數字化發展意識與全新商業觀、價值觀,融合人工智能、物聯網、大數據等前沿科技,在管理、研發、生產、銷售、服務等諸多環節進行升級改造,進而推動整個產業向中高端水平發展。其次,要培育健康產業生態。智能製造產業的發展,離不開科技創新驅動的重要支撐,因此亟需推動產學研深入合作,不斷加大研發投入,攻關關鍵技術,並加快完善相關行業標準規範。同時,還要支持龍頭企業與“高、精、專”骨幹企業的成長,提升品牌競爭力與國際話語權。最後,要重視多元人才培養。目前,我國智能製造領域不僅缺乏高端科研人才,同時也缺乏各類管理人才、專業技術工人和優秀營銷人才,因此應當積極推進學企合作,大力發展職業教育,不斷完善現有教育、培訓體係,為智能製造發展輸入新鮮血液。