過去兩年，消費升級、智慧零售、智慧城市等概念成了大眾討論的熱點。

除了這些概念是新經濟的增長點之外，另一個原因是當這些概念落實在我們生活中一個又一個場景的時候，為我們的生活、工作和學習帶來了許多便利和變化。

然而你知道嗎？消費者端的眾多變化其背后是對制造業和供應鏈體系的全新挑戰。已經成熟的制造業體系如何應對全新的消費升級需求？

答案其實很簡單：與消費端一樣，實現與互聯網、人工智能等新技術的結合，實現制造業的轉型升級。

雖然對于大多數普通消費者來說，這一過程幾乎感覺不到，但實際上它比消費端的產業升級更加重要。

近日，由中國社會科學院工業經濟研究所、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》在北京發布。

報告從概念、現狀、影響和對策等方面，對人工智能與制造業融合發展進行了系統性研究。其中重點分析了互聯網的資源與能力，為更好發揮互聯網的作用指出了方向。

報告中指出，與互聯網在用戶端帶來的翻天覆地變化不同。互聯網在制造業體系中的定位更趨近于“助力者”而非“顛覆者”。

幫助制造企業加快轉型升級的步伐，成為了互聯網+制造業的主要問題。

具體而言，本報告主要探討了以下幾個問題：

互聯網在哪些場景幫助了制造業轉型？

在C端，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。

那么互聯網如何在制造業中落地呢？其實與在C端發揮的作用相同，無外乎連接、數據、云、算法和安全這五個大的方向。

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：

1）產品注智，從軟件到硬件的智能升級。互聯網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、亞馬遜推出內嵌人工智能語音助手的智能音箱echo等；

2）服務注智，提高營銷和售后的精準水平。互聯網可將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，如谷歌為制造業專門開發了精準廣告平臺；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，實時采集近1萬個運行參數，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。

3）生產注智，增強機器自主生產能力。互聯網可幫助制造企業，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：一是工藝優化，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，如騰訊云幫助億緯鋰能提升1.5%良品率、阿里云幫助保利協鑫提升1%良品率等；二是智能質檢，即借助機器視覺識別，快速掃描產品質量，提高質檢效率。如騰訊云幫助福耀玻璃實現質檢工序替代80%人力、并且不良品檢出率達到90%以上。

“人工智能+制造”，本質是追求人機協同

制造業在過去很長的一段時間里，是“勞動密集型”產業。當人工智能來臨的時候，許多人擔憂——“是不是制造業中的勞動力要被替代了？”

這其實是對人工智能的一種典型誤解。人工智能作為一類信息技術，誕生于上世紀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。

工業革命以后的“自動化”概念追求的是機器自動生產，本質是“機器替人”，強調在完全不需要人的情況下進行不間斷的大規模機器生產；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。

舉個最簡單的例子，在過去沒有“人工智能+制造”的時候，整個產線只有生產和停工兩個狀態。生產者沒有足夠的信息，也無法做出生產什么、怎么生產、生產多少這樣的準確預測。在互聯網助力制造業的情境下，企業的決策者能夠通過打通的上下游信息更好的做出生產決策，反而發揮了人在制造業中的主觀能動性。

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，復雜而割裂是它的歷史特征。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。

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在2018年騰訊“云+未來”峰會上所言，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的發揮作用。