製造業是一個國家經濟發展的根基。當前，我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段。推動經濟高質量發展，離不開製造業質量效益提升的支撐。眼下，人工智能成為新一輪科技革命和產業變革的標誌性技術，不但自身呈現高速增長的勢頭，而且能夠為其他產業轉型升級賦能。拓展“智能+”，發揮人工智能在製造業轉型升級中的作用，實現製造業質量變革、效率變革和動力變革，是推動中國製造邁向高質量發展的必然要求。

　　“智能+製造”是大勢所趨

　　所謂“智能+製造”，是以人工智能為核心，包括雲計算、大數據、物聯網、5G等新一代信息技術與先進制造技術的集群式創新、融合發展與突破，涵蓋研發、設計、供應鏈、生產、銷售、服務等製造業產業鏈的各個環節。智能製造是“智能+製造”的表現形式，以通信網絡為基礎支撐，以智能工廠為載體，以關鍵製造環節的智能化為核心，以端到端的數據流為基礎，以個性化生產為特徵，實現製造業質量、效率和效益的全面提升。

　　近年來，我國製造業發展面臨要素成本上升、落後產能過剩、全要素生產率提升乏力等一系列問題，同時，傳統的管理模式、生產方式也無法滿足快速的市場變化與日益個性化、多樣化的市場需求。人工智能技術作為繼互聯網之後最具顛覆性的技術，為製造業的新一輪變革提供了新契機。

　　一是人工智能技術的應用不僅可以把工人從重複、繁重的體力勞動中解放出來，還可以替代腦力勞動，以數碼化的形式實現人類知識的傳承和推廣。比如，通過對熟練工人動作的大數據分析，可使其經驗顯性化、標準化、軟件化，實現人類技能的高效復用。

　　二是人工智能系統通過整合分析銷售、售後、用戶評價、潛在用戶對廣告投放的響應以及用戶實時使用等數據，可以判斷用戶偏好、發現潛在需求、精準預測銷售趨勢，更好地指導產品設計和排產。藉助人工智能技術，還可以快速構建產品原型、動態分配資源，大幅縮短產品上市時間並降低研發成本。

　　三是人工智能技術不但使生產線更具柔性，而且將發展出自適應、自感知、自決策、自學習和自主優化的能力，進而實現用戶驅動式的生產，最大限度減少庫存、消除浪費。用戶通過數碼化平台可以自主選擇產品參數或模塊，甚至直接參與產品設計或由人工智能系統給出個性化的推薦設計方案，並通過智能化、柔性化的生產線實現低成本的個性化定製。

　　四是通過對傳感器、物聯網實時採集、傳輸的生產設備進行智能化分析，不僅可以對生產工藝參數進行優化，節約能耗與物耗，提高良品率；還能夠實時監控設備的健康狀況，及時預警故障，實施保養和維護，減少宕機損失。

　　五是打通製造企業與上游供應商、下游服務商等商業生態圈企業的數據連接，實現信息-物理系統中的橫向集成。通過智能化分析，使整個商業生態及時對市場變化作出高效反應，實現供應鏈的最優化。

　　六是通過雲端連接或將訓練好的人工智能系統嵌入到產品中，不但能夠使產品通過自然語言、手勢等方式響應用戶指令，而且可以依託智能化平台提供豐富的增值服務，實現企業從提供產品向提供“產品+服務”的組合轉變。

　　總之，當前全球製造業正在加快邁向智能化時代，人工智能技術對製造業競爭力的影響越來越大，將使製造業產生深刻變革。積極拓展“智能+”，為製造業轉型升級賦能，是智能化時代推動製造業高質量發展的題中應有之義。

　　我國拓展“智能+”具備獨特優勢

　　當前，人工智能已成為國際競爭的新焦點，世界主要國家紛紛圍繞核心技術、頂尖人才、標準規範等強化部署，力圖在新一輪國際科技和產業博弈中掌握主導權。我國人工智能產業雖然起步較晚，但國家高度重視人工智能發展，發佈實施了《新一代人工智能發展規劃》《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃(2018-2020年)》等政策措施，推動人工智能產業快速發展、融合應用不斷深化、產業生態持續完善；今年的《政府工作報告》進一步強調，拓展“智能+”，為製造業轉型升級賦能。目前，我國人工智能總體水平躋身全球第一方陣，科技創新優勢、海量數據優勢、巨大市場優勢、企業積極推動有機結合，形成了我國拓展“智能+”、推進制造業智能化升級的獨特優勢。

　　一是科技創新優勢。在基礎研發層面，我國人工智能科技論文發表量和論文引用數量以及專利申請量都居世界領先地位。在支撐技術層面，算力是人工智能發展的重要支撐，我國超級計算機排名連續多年居世界第一，各地建立了數量眾多的超算中心、雲計算中心，雲計算企業處於世界領先地位。在應用層面，我國計算機視覺、語音識別等人工智能細分領域發展勢頭良好，產業規模和技術水平處於世界第一梯隊。

　　二是海量數據優勢。我國是製造大國和互聯網大國，具有人口眾多、數據量大、數據標註成本低等優勢。近年來，大量先進的、自動化、智能化裝備投入使用，為製造業積累高質量的數據、加速人工智能技術的介入提供了良好的基礎。

　　三是巨大市場優勢。我國具有世界上門類最齊全、規模最龐大、產業配套最完善、企業數量最多的製造業，為人工智能與製造業的深度融合提供了豐富的應用場景和廣闊的應用空間。

　　四是企業積極推動。隨着人工智能應用需求的爆發式增長，以BAT為代表的國內互聯網巨頭搶先佈局，着手打造從基礎技術研發、開源開放平台建設到行業應用的完整生態體系。如雨後春筍般湧現的人工智能創新企業則聚焦重點領域深耕細作。

　　雖然我國人工智能科技研發和產業應用發展迅猛，總體上具備了一定的先發優勢，但也要清醒認識到，目前制約人工智能賦能製造業的因素依然存在。一是科技創新成果的綜合影響力仍然不高。比如，在晶片領域，儘管一批國內晶片設計企業已經嶄露頭角，但是在核心算法、技術框架和開源生態創新等方面仍然薄弱。二是製造業的高複雜度加大了智能化升級的難度。三是投向製造業的人工智能投資不足。隨着人工智能產業化的快速推進，吸引了大量資本湧入。但是，製造業作為人工智能最有潛力的發展領域之一，人工智能資本投入相對較少。此外，缺乏具有跨學科知識的複合型人才，亦限制了製造業智能化水平的提升。這些問題都值得引起我們高度重視。

　　“智能+”如何賦能製造業高質量發展

　　在實際運行中，“智能+”為製造業轉型升級賦能，是以人工智能在製造業的廣泛場景應用為基礎的，推進智能化時代製造業高質量發展，其實質不僅僅是技術應用，而是整個製造業發展模式的根本性轉變，需要政府、產業界乃至學術界多方發力。

　　一是建議由相關部門組織編制製造業人工智能技術路線圖，並建立定期修訂機制，以幫助企業和投資者及時、準確地了解製造業人工智能技術發展動向、產業發展現狀及未來發展趨勢。二是建議積極開展試點示範，促進人工智能在製造領域的技術研發和先進模式推廣。現階段可以首先在人工智能已經落地的工藝優化、質量提升、節能降耗、運行維護等領域提煉一批成熟的解決方案，進行推廣應用。三是建議建立標準規範體系，加速數據的標準化和統一性進程。在確保商業秘密和數據安全的基礎上，實現互聯互通、數據共享。四是儘快研究制定應用規範、開發守則等涉及應用安全、倫理道德的行業準則，防範人工智能發展過程中可能造成的對傳統法律法規體系和道德倫理的衝擊和挑戰。五是完善人才培育體系。在這一過程中，既要鼓勵高校拓寬人工智能專業教育內容，形成“人工智能+X”複合專業培養新模式，還要建立適應智能經濟和智能社會需要的終身學習和就業培訓體系，支持高校、職業學校和社會化培訓機構等開展人工智能技能培訓，提升從業人員對人工智能技術的理解運用能力。（作者方曉霞 李曉華：中國社會科學院工業經濟研究所）