中國社會科學院工業經濟研究所和騰訊研究院共同研究編制的《“人工智能+制造”產業發展研究報告》認為，對于復雜的制造業來說，互聯網的定位更應該在“助力者”而非“顛覆者”，幫助制造企業加快轉型升級的步伐。

“人工智能+制造”本質是追求人機協同

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。

“人工智能+制造”必然走向平臺模式

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增加、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”的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。根據調研公司MarketsandMarkets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%增長為2025年的36%，達到2.6千億美元。

互聯網助力“人工智能+制造”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?；ヂ摼W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?；ヂ摼W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。一是售前營銷，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;二是售后維護，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維護成本。

三是生產注智，增強機器自主生產能力?；ヂ摼W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。(李曉華 作者單位：中國社科院工業經濟研究所)