摘要

人工智能赋能制造业的时代已经到来。尽管实现“通用人工智能”（AGI，执行各种拟人任务的智能机器）或“具有自我意识的人工智能”（基于软件产生意识的智能机器）尚需时日，但“早期人工智能”已蓬勃兴起。迄今为止的人工智能系统基本都属于早期人工智能，通常由模仿人类行为的特定软件和参数组成。早期人工智能具备机器学习的能力，根据新的数据重新调整软件算法，是目前人工智能领域的投资热点。其在制造领域的应用，将有力地增强工业自动化系统的能力。

在全球范围内，大量资本涌入人工智能领域。渐趋复杂的算法、日益强大的计算机、激增的数据及提升的数据存储性能，预示着在不久的将来，人工智能系统的能力将实现质的飞越。互联网企业，如谷歌和百度等，正大步推进人工智能技术的开发，其它行业的进展却相对滞后，对于如何获取、整合和部署人工智能这项复杂的新技术的途径尚不明确。虽然人工智能应用于生产制造的前景广阔，但要从概念到落地，产生规模效益，还需要研究清晰可行的方法。人工智能在制造业的应用充满挑战，但潜在收益巨大，它能帮助企业寻求最优的解决方案，应对积弊，创造价值。

1974年，ABB发明了全球首台由软件操作的商用电动机器人。现在，在工业生产领域，ABB正积极开发工业互联网及人工智能解决方案。为继续保持自动化领域领先的竞争力，ABB不断加快在机器学习、智能架构、增强现实和自动驾驶技术等领域的创新步伐。2017年，ABB与IBM启动开创性的合作，进一步开发具有机器学习功能的工业人工智能解决方案，超越当前只具备单一数据收集功能的互联系统，从此迈向工业设备实现自主认知的新时代。人工智擅长处理大量数据并应用于基于算法的解决方案中，但目前还缺乏人类的直觉和创造力，因此，ABB当前的目标侧重于利用人工智能的优势，补充并增强人类的专业能力。

过去几年，中国政府积极部署先进制造业与人工智能技术，大力推动产业升级。人工智能以及其他颠覆性技术主要还是集中于消费领域，要真正实现以科技创新重塑中国经济，人工智能技术在工业领域和企业间的大规模应用则更为关键。随着人工智能带来的生产力提高，中国的劳动力市场将产生巨大的结构性变革，中国预计约有51%的工作岗位可以实现自动化，高于其他任何国家。但这并不意味着大量劳动人口会失业，经济学家们证明，自动化会积极地促进就业，而非冲击就业。

仅仅依靠人工智能并不能为工厂的生产效率带来翻天覆地的变化。企业必须首先实现运营的全面数字化，集成为“智能工厂”，在价值链的各个环节生成、传输高质量、结构化的数据。所谓智能工厂，必须能够自动优化自身的制造过程。将这样的智能工厂与人工智能系统相连，才能充分释放新技术的全部潜力。现在，越来越多的企业都开始安装能够联网的智能传感器、启用基于云计算的算法提升运行时间、提高速度和产量，为构建智能工厂打下基础。大型制造企业如何做好准备，应用人工智能技术实现突破，富士康提供了一个有益的案例。

尽管智能制造尚未完全成型，但在新的生产模式下，自主学习、独立决策、自我修正乃至自我感知终将得以实现。智能制造对人工智能的需求重点集中于三个层面，即智能装备、智能工厂及物流、智能服务及维护。文中列举了ABB参与的若干中国和国际的企业案例，以展示和探讨不同工业领域的应用进展。

人工智能潜力巨大，未来将在重塑中国制造业的征程中发挥重要作用，但实现转型还需要创造积极的发展环境，比如1）强化《中国制造2025》中“智能制造”相关内容；2）制定有效的跨行业标准，确保所有数据可以被机器读取和解释；3）促进人工智能技术在政府管理领域的应用； 4）改革教育体系，加强对高科技创新人才的培养，鼓励终身学习，在人工智能时代寻求更广阔的职业发展。