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當(dāng)前我國制造業(yè)正處于從傳統(tǒng)生產(chǎn)模式向數(shù)字化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化的新發(fā)展階段。在我國致力于碳中和的戰(zhàn)略背景下，智能制造的發(fā)展是我國實(shí)現(xiàn)碳中和的關(guān)鍵，也是我們從制造大國走向制造強(qiáng)國的重要一步。一方面，人工智能賦能制造業(yè)能通過提高良率、降低原材料損耗等方式降低生產(chǎn)成本，減少碳排放；另一方面，人工智能可通過全自動(dòng)化、動(dòng)態(tài)監(jiān)控等方式提高各生產(chǎn)環(huán)節(jié)的效率，由此實(shí)現(xiàn)降本增效，雙重發(fā)展。

我們認(rèn)為，AI賦能制造業(yè)，主要體現(xiàn)在五個(gè)環(huán)節(jié)：1）設(shè)計(jì)端，仿真系統(tǒng)提升研發(fā)效率；2）生產(chǎn)端，智能機(jī)器人提高生產(chǎn)效率；3）運(yùn)維端，AI算法智能預(yù)測；4）檢測端，機(jī)器視覺增強(qiáng)檢測精準(zhǔn)度；5）物流端，智慧物流提升運(yùn)輸配送效率。

關(guān)于智能制造發(fā)展的趨勢，有以下八大趨勢：

趨勢一：數(shù)據(jù)將成為核心要素

數(shù)據(jù)是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心要素，數(shù)據(jù)支撐著未來，90%的變革性轉(zhuǎn)變主要依賴于數(shù)據(jù)的流動(dòng)和使用，制造行業(yè)則更需要真正了解數(shù)據(jù)的重要性。很多企業(yè)不愿意將自己的數(shù)據(jù)拿出來，因?yàn)槠髽I(yè)自己并不知道哪些數(shù)據(jù)有用？數(shù)據(jù)拿出來能做什么？對企業(yè)有什么好處？

董凱認(rèn)為，如果把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成資產(chǎn)，企業(yè)就有動(dòng)力拿出數(shù)據(jù)，只有將數(shù)據(jù)資產(chǎn)轉(zhuǎn)化成數(shù)據(jù)資本，數(shù)據(jù)價(jià)值才會得到逐級釋放。同時(shí)要推進(jìn)數(shù)據(jù)的分級分類管理，要確保數(shù)據(jù)共享使用安全并開展數(shù)據(jù)安全管理認(rèn)證，最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素從資源化到資產(chǎn)化再到資本化的進(jìn)程。

趨勢二：工藝數(shù)字化將成為關(guān)鍵突破口

在制造行業(yè)，裝備是執(zhí)行工藝的工具，裝備的底層技術(shù)就是工藝，像開關(guān)機(jī)、生產(chǎn)情況、派單情況，這些都是裝備的重要數(shù)據(jù)，而裝備最核心的是工藝數(shù)據(jù)能做到實(shí)時(shí)優(yōu)化更新。

董凱認(rèn)為，工藝數(shù)據(jù)通過傳感器采集，不斷形成行業(yè)級的數(shù)據(jù)模型，在開源的人工智能算法下不斷訓(xùn)練學(xué)習(xí)，再閉環(huán)反饋到控制系統(tǒng)，邊緣側(cè)不斷做優(yōu)化調(diào)整，這是很有潛力的方向。

趨勢三：裝備有望向具身智能發(fā)展演進(jìn)

董凱認(rèn)為在工業(yè)領(lǐng)域里，工業(yè)裝備最難達(dá)到的是“通用”，工業(yè)裝備演進(jìn)的過程要從單一感知向全域感知提升，從感知智能向認(rèn)知智能升級，從單機(jī)智能向集群智能演進(jìn)，最后達(dá)到從圍欄操作向人機(jī)協(xié)作躍遷。

趨勢四：工業(yè)軟件成為核心引擎

工業(yè)軟件的本質(zhì)其實(shí)是工業(yè)+軟件，是工業(yè)知識的軟件化。董凱認(rèn)為，目前做的好的工業(yè)軟件以及未來工業(yè)軟件的發(fā)展，就像章魚邏輯，40%的智慧在章魚頭部（云端），60%的智慧在章魚爪子（邊緣側(cè)/端側(cè)），未來工業(yè)軟件就一定要向“邊云協(xié)同+邊緣智能”發(fā)展。

趨勢五：融合發(fā)展的新一代工業(yè)網(wǎng)絡(luò)拓展制造邊界

對于制造業(yè)數(shù)字化的主要關(guān)注點(diǎn)，目前更多集中在通過設(shè)備上云，數(shù)據(jù)上云，實(shí)現(xiàn)人和機(jī)器、機(jī)器和機(jī)器的鏈接。工業(yè)行業(yè)因?yàn)槠涮厥庑裕绻獙?shù)字化的價(jià)值落到實(shí)處，需要通過網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施將“數(shù)字指令”在工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場的高效執(zhí)行。董凱提到，聯(lián)想有自己的網(wǎng)絡(luò)解決方案，目前行業(yè)中特別缺少聯(lián)想這種既懂工業(yè)，又懂IT，能組網(wǎng)絡(luò)解方案的企業(yè)，需要像聯(lián)想這樣的企業(yè)來輸出能力。

董凱特別舉例了TSN與工業(yè)5G融合部署的案例，他介紹到，借助5G+TSN協(xié)同傳輸技術(shù)，新型工業(yè)網(wǎng)絡(luò)可以支持各種類型的智能工業(yè)設(shè)備，實(shí)現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)傳輸?shù)牡脱訒r(shí)、高精度、高可靠，原先分布式的感知、執(zhí)行與控制的解耦等功能可以集中到具有更強(qiáng)大計(jì)算能力的控制云中。同時(shí)，5G無線通信還解除了設(shè)備組合的空間限制。

趨勢六：“自下而上”發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺

結(jié)合前面提到的從數(shù)據(jù)到工藝到裝備到軟件再到網(wǎng)絡(luò)，都連接起來之后，就成為了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，平臺的發(fā)展必然是 “自下而上”的。通過積累足夠多的工業(yè)數(shù)據(jù)、機(jī)理模型和邊緣側(cè)解決方案，就形成了良好的“根脈體系”，在此基礎(chǔ)上依托AI大模型等技術(shù)構(gòu)建平臺，依托平臺可以將邊緣側(cè)的技術(shù)方案和能力“低代碼化”，再去“向上”生長出不同的應(yīng)用。這樣基礎(chǔ)扎實(shí)，才能深入應(yīng)用到制造業(yè)，標(biāo)準(zhǔn)化程度夠高，才有持續(xù)性的商業(yè)模式。

趨勢七：供應(yīng)鏈協(xié)同平臺將引領(lǐng)智慧供應(yīng)鏈發(fā)展

供應(yīng)鏈?zhǔn)峭苿?dòng)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重中之重。通過對信息的協(xié)同共享，充分挖掘和利用信息流的最大價(jià)值，助力戰(zhàn)略決策，將是未來數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要方向。董凱建議，平臺、企業(yè)應(yīng)以“交易”為核心，整合供應(yīng)鏈上下游資源，對供應(yīng)鏈做整體支持。

趨勢八：數(shù)字化工業(yè)服務(wù)將開辟新的“藍(lán)?！?/strong>