11月21日，2020中國5G+工業互聯網大會期間，中國5G+工業互聯網成果發布會在湖北武漢舉行，國家工業信息安全發展研究中心發布《2020人工智能與制造業融合發展白皮書》（以下簡稱《白皮書》）。《白皮書》指出，我國制造業各細分行業已形成領軍者、追趕者、探索者三大梯隊特色發展格局。

國家工業信息安全發展研究中心發布《2020人工智能與制造業融合發展白皮書》

“當前，人工智能與制造業融合應用已具備一定的基礎。”國家工業信息安全發展研究中心黨委副書記呂堅在會上介紹《白皮書》相關成果時表示。

《白皮書》指出，從融合路徑看，人工智能與制造業融合主要從研發設計、生產制造、管理活動三大方向切入，涵蓋研發設計、計劃排程、生產過程、質量檢測、園區物流、設備健康管理、營銷服務、供應鏈管理八大領域。

從融合主體看，制造業企業與人工智能企業兩大主體兩端發力，共同推進人工智能與制造業融合發展。一方面，制造業企業發揮品牌、渠道、市場占有率等優勢，設立專門的人工智能研發部門，推動人工智能與企業生產運營各環節融合，實現降本增效。另一方面，人工智能企業依托深厚的技術積累，面向制造業企業提供算法、算力服務和解決方案。

從融合特點看，我國制造業各細分行業形成領軍者、追趕者、探索者三大梯隊特色發展的格局。呂堅表示，領軍者行業網絡化、數字化程度較高，具備良好的人工智能技術應用基礎與契合點，“一方面已經在研發、生產制造等環節應用計算機視覺、自然語言處理等人工智能技術，另一方面，這些行業靠近消費者，產品更新快，具有較高的深化應用潛力。”領軍者行業主要包括計算機通信和其他電子設備制造業、家電制造業、機械制造業、汽車制造業等細分行業。

此外，追趕者融合基礎較好，融合潛力巨大，包括電氣機械和器材制造業、醫藥制造業、紡織服裝制造業等細分行業；探索者包括橡膠和塑料制品業、造紙包裝及印刷業等行業，正積極探索人工智能應用發展路徑。

《白皮書》提出，現階段“人工智能+制造”依然面臨一些挑戰。首先，人工智能的價值難以被準確衡量，部分企業尤其是中小企業應用人工智能的動力不足。一些細分行業人工智能應用路徑尚不明晰，應用風險、收益和成本難以準確核算。同時，部分領域數據資產管理能力有待提升，制造業各場景數據量巨大，各設備數據協議標準尚未統一，數據互聯互通存在困難。

工業深水區的解決方案仍待探索。目前人工智能應用僅集中在少數變現能力強的熱門場景，更多應用場景還有待挖掘。此外，復合型人才缺口較大也是面臨的挑戰之一，“同時掌握人工智能技術和制造業細分行業的生產特點、流程、工藝的復合型人才極其匱乏，對企業來說人力成本較高。”呂堅說。

呂堅表示，未來，隨著深度學習、知識圖譜等新興人工智能技術的逐步應用，以及制造業自動化和信息化水平的提高，“人工智能+制造”將面臨新的發展趨勢，融合發展將向更深層次邁進，制造業智能化升級將呈現多技術融合的態勢，提升安全保障能力將成為人工智能與制造業融合的重要發力方向。