2008年爆發的國際金融危機給各國經濟以重創，發達國家紛紛反思制造業的過度離岸外包對創新、增長和就業的影響，提出一系列政策促進制造業回流。在這一時期，以大數據、物聯網、人工智能為代表的新一代信息技術取得重大突破并加速產業化，推動了制造業向數字化、網絡化、智能化方向發展。世界主要制造業大國都看到新一代信息技術對制造業的顛覆性影響，不約而同地將智能制造作為制造業轉型升級的重點，紛紛出臺發展人工智能的國家戰略和產業政策，產業界也加快在智能制造領域的布局。

當前的人工智能技術是建立在算力、大數據和算法等技術突破基礎之上的。大型互聯網公司在二三十年的發展過程中形成了強大的信息基礎設施，積累了豐富的數據，形成了領先的計算和算法能力，成為制造業與人工智能深度融合發展過程中一支舉足輕重的力量。

人機協同，不是機器替人

人工智能作為一類信息技術，誕生于20世紀50年代，幾乎與計算機同步。60多年來人工智能涉及的技術和派系眾多，學界并沒有一個明確的定義。對于大多數公眾而言，從其發展目的的角度，可以簡單將其理解為“與人類一樣聰明的人造機器”。

將這個聰明的“機器”放入制造業中，主要的作用就是使機器能夠“達到甚至超過人類技工水平”，以實現企業生產運營效率的提升。這個放入“人工智能”的“智能化”過程，與過去制造業追求“自動化”的過程實際上有本質的差異。“自動化”追求的是機器自動生產，本質是“機器替人”，強調大規模的機器生產；而“智能化”追求的是機器的柔性生產，本質是“人機協同”，強調機器能夠自主配合要素變化和人的工作。

因此，“人工智能+制造”未來所追求的，不應是簡單粗暴的“機器替人”，而應是將工業革命以來極度細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，即讓機器承擔更多簡單重復甚至危險的工作，而人承擔更多管理和創造工作。

走向“工業互聯網平臺”模式

制造業是一個龐大的產業，同一個廠房里，可能有好幾種來自不同廠家的生產設備，這些設備往往采用各自的技術和數據標準，彼此之間并不能直接連通和交互。不同的工廠乃至不同的制造業企業，差異就更大了。這樣的差異使得傳統制造業信息化難度大、效率提升有限。

互聯網的普及和發展催生了“平臺模式”，平臺內信息傳播的速度大大加快、交易成本大大降低，有效促進了經濟效率的提升。近幾年，互聯網的這個模式逐漸擴展到了各行各業。對于制造業而言，這個模式就是“工業互聯網平臺”。

未來“人工智能+制造”實現的重要基礎就是這個平臺，由這個平臺為產業提供通用的算力（工業云計算和邊緣計算）、算據（工業大數據）和算法（工業人工智能）能力，從而推動整個產業的轉型升級。調研公司Markets and Markets的數據顯示，這三部分代表的全球工業互聯網平臺市場規模占整體“人工智能+制造”的比例，將從2016年的24%增至2025年的36%，達到2600億美元。

互聯網助力的三類典型場景

互聯網經過數十年發展，已成為信息革命的中堅力量，也是當前人工智能技術發展的領航者。其連接、數據、云、算法和安全等五方面的經驗與積累，能夠有效支持其推動人工智能與各產業結合落地。對“人工智能+制造”而言，目前互聯網助力的典型場景主要有三類：

一是產品注智，從軟件到硬件的智能升級。互聯網可以將其人工智能算法，以能力封裝和開放方式嵌入到產品中，從而幫助制造業生產新一代的智能產品。如谷歌開發出專用于大規模機器學習的智能芯片TPU、騰訊AI開放平臺對外提供計算機視覺等AI能力等。

二是服務注智，提高營銷和售后的精準水平。互聯網可利用其人工智能算法，為制造企業提供更精準的增值服務。第一，售前營銷，以人工智能進行用戶側需求數據的多維分析，實現更實時、精準的廣告信息傳遞；第二，售后維護，以物聯網、大數據和人工智能算法，實現對制造業產品的實時監測、管理和風險預警。如三一重工結合騰訊云，把分布全球的30萬臺設備接入平臺，利用大數據和智能算法，遠程管理龐大設備群的運行狀況，有效實現故障風險預警，大大提升了排障效率并降低了維護成本。

三是生產注智，增強機器自主生產能力。互聯網可幫助制造企業將人工智能技術嵌入生產流程環節中，使得機器能夠在更多復雜情況下實現自主生產，從而全面提升生產效率。目前主要應用在工藝優化，即通過機器學習建立產品的健康模型，識別各制造環節參數對最終產品質量的影響，最終找到最佳生產工藝參數；智能質檢，即借助機器視覺識別，快速掃描產品質量，提高質檢效率。

總之對于復雜的制造業而言，互聯網需要更多從合作者、助力者、服務者的角度看待。正如騰訊董事會主席兼首席執行官馬化騰所言，騰訊“不會進入各行各業取而代之，而是做好連接、工具和生態三個角色”。在此基礎上，人工智能等新一代信息技術才能更有效地發揮作用。通過“人工智能+制造”實現高水平的人機協同，推動制造業的質量變革、效率變革、動力變革，為人類創造更美好的生活。