「機(jī)器人時(shí)代正在到來！」這是世界各地愈演愈熱的一個(gè)主題。

每天，我們都會(huì)聽到使用人工智能協(xié)助甚至替代人類工作的新例子。許多討論都會(huì)圍繞消費(fèi)者所面對的境況而展開。然而，從產(chǎn)品到資本，從工廠到遍布全球的供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)，制造業(yè)因其復(fù)雜的程序和機(jī)器之間的相互作用，在人工智能的浪潮中可能會(huì)受到更大的影響。

隨著傳感器數(shù)據(jù)洪流的到來，工廠有機(jī)會(huì)加入信息知識界，有效地推動(dòng)車間的產(chǎn)出量。AI的應(yīng)用，從智能合作機(jī)器人到虛擬助手，會(huì)顛覆工廠的運(yùn)作方式。

從生產(chǎn)、流通到銷售，大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)可以協(xié)助企業(yè)分析生產(chǎn)過程中的全鏈路數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率、庫存周轉(zhuǎn)率、設(shè)備使用效率提升等目標(biāo)。

在市場方面，人工智能可以計(jì)算、分析海量的交易數(shù)據(jù)以及大量傳感器采集的流通數(shù)據(jù)，使企業(yè)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化的生產(chǎn)計(jì)劃和市場計(jì)劃。在制造環(huán)節(jié)，可以通過收集、分析產(chǎn)品數(shù)據(jù)、生產(chǎn)設(shè)備數(shù)據(jù)，使產(chǎn)品的良品率實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化診斷，設(shè)備實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)測。

人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用

1.預(yù)測性維護(hù)和自我監(jiān)測

埃森哲的研究顯示，人工智能的潛在好處遠(yuǎn)比過去的自動(dòng)化帶來的影響大得多，舉例來說，在1993年至2007年之間，傳統(tǒng)的自動(dòng)化系統(tǒng)據(jù)估計(jì)已經(jīng)產(chǎn)生了0.9%的額外年增長率，而在發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體中則增長了0.9%。

在利用人工智能進(jìn)行預(yù)測性和自我監(jiān)測方面，根據(jù)埃森哲的報(bào)告顯示，德國制造公司Bosch正在把人工智能放在他們的業(yè)務(wù)的前沿。該公司的「思維工廠」目前在德國汽車工廠中推出，目的是讓人工智能機(jī)器能夠自我診斷技術(shù)故障，自動(dòng)訂購替換部件，并預(yù)測維修需求。

通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)以及自我監(jiān)測，Bosch能夠節(jié)省十億美元的成本開支，并且預(yù)計(jì)會(huì)帶來十億美元的額外收入。

而Bosch并不是唯一一家施展人工智能策略的公司，日揮株式會(huì)社（以下簡稱日揮）與日本電氣株式會(huì)社（以下簡稱NEC）早在2016年就簽署合作，利用人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，圍繞面向石油精制、化學(xué)、液化天然氣、煤氣、發(fā)電、資源開發(fā)等領(lǐng)域提供工廠運(yùn)轉(zhuǎn)異常預(yù)測系統(tǒng)的構(gòu)建及服務(wù)。

日揮與NEC合作共同提供工廠運(yùn)轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)分析服務(wù)，通過分析涵蓋整個(gè)工廠的廣泛運(yùn)轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)，可以提高數(shù)據(jù)的完備性，縮短異常狀況預(yù)測的分析時(shí)間，提高分析速度。另外，再基于運(yùn)轉(zhuǎn)中的工廠整體數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)測定異常狀況發(fā)生的因果關(guān)系，能夠防患于未然。

而NTT集團(tuán)旗下的NTTCommunicationsCorporation與三井化學(xué)株式會(huì)社則合作將人工智能技術(shù)應(yīng)用在產(chǎn)品質(zhì)量的預(yù)測上。他們以來自注入反應(yīng)器的原材料及反應(yīng)器條件的數(shù)據(jù)集與代表氣體產(chǎn)品質(zhì)量的X氣體濃度之間的關(guān)系進(jìn)行建模為基礎(chǔ)，用深度學(xué)習(xí)算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，隨之高度精確地預(yù)測產(chǎn)生的氣體產(chǎn)品的質(zhì)量。

美國通用電氣同樣看到了這樣的機(jī)遇，專門成立人工智能公司，致力于利用數(shù)據(jù)分析、機(jī)器人、人工智能技術(shù)，為油氣、運(yùn)輸和能源行業(yè)等提供先進(jìn)的檢測服務(wù)。目前，GE公司已經(jīng)開始了對用于煉油廠、工廠、鐵路以及其他工業(yè)設(shè)施檢測的自主無人機(jī)和機(jī)器人「爬蟲」的檢測工作。

2.通過視覺檢測技術(shù)提升品檢效率和良品率

在制造過程中，生產(chǎn)線上的產(chǎn)品，最后一關(guān)就是檢查是否良品，而這項(xiàng)工作必須由對產(chǎn)品非常熟悉、經(jīng)驗(yàn)老到的員工進(jìn)行，因而效率比較低下，而人力也不足。

然而，通過人工智能的圖像識別，則可以代替作業(yè)人員的肉眼檢查，不僅能減少作業(yè)人員的工作量，提升效率，而且還能使產(chǎn)品質(zhì)量更為均衡。

NEC就曾經(jīng)推出「AIVisualInspection」視覺檢測，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，檢測金屬、人工樹脂、塑料等產(chǎn)品加工業(yè)的生產(chǎn)線的產(chǎn)品影像，快速找出不良品，提升生產(chǎn)線效率。

NEC在NECIndustrialIoT中，新增AIVisualInspection功能，協(xié)助作業(yè)人員進(jìn)行產(chǎn)品檢測。具體流程則是，NEC將現(xiàn)場品檢時(shí)拍攝的系列產(chǎn)品影像，儲存保管在物聯(lián)網(wǎng)平臺NECtheWISEIotPlatform云端上。當(dāng)影像數(shù)據(jù)達(dá)到一定的量后，云端的AI會(huì)從這些數(shù)據(jù)中抽取并分析良品與不良品的特征，并根據(jù)分析結(jié)果，進(jìn)一步歸納出良品與不良品的判別模式，并將判別模式從云端傳輸?shù)焦S現(xiàn)場裝設(shè)的設(shè)備上。

在工廠端，則會(huì)運(yùn)用現(xiàn)場設(shè)備內(nèi)建的AI，以接收到的判別模式為基礎(chǔ)，判別產(chǎn)品是否為不良品。而當(dāng)生產(chǎn)線要追加制造新的產(chǎn)品時(shí)，云端的AI也會(huì)自動(dòng)學(xué)習(xí)新產(chǎn)品的特征信息，并同步更新判別模式，進(jìn)而有效降低追加設(shè)計(jì)、研發(fā)的工作量。

而abb與IBM合作，可以在生產(chǎn)過程中記錄實(shí)時(shí)圖像，借助ABB系統(tǒng)，并結(jié)合IBMWatson的AI能力和實(shí)時(shí)產(chǎn)品圖像實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)瑕疵，識別人眼無法觀察到的問題，然后再用人工智能系統(tǒng)進(jìn)行分析，由此快速發(fā)現(xiàn)并排除故障。

3.機(jī)器人帶來的自動(dòng)化

而人工智能在工廠中的應(yīng)用，最常被提及的也莫過于機(jī)器人了。而一些公司正在致力于使機(jī)器人更加易于使用以及更加智能。

UniversalLogic的基于人工智能的機(jī)器人技術(shù)Neocortex能使機(jī)器人感知周圍環(huán)境，如機(jī)器維修、垃圾清理，可以實(shí)時(shí)快速進(jìn)行互動(dòng)并對環(huán)境做出回應(yīng)，它的能力包括識別各種形狀材質(zhì)的物體如瓶子、包、箱子等，并適當(dāng)做出反應(yīng)，可靠性達(dá)到99%。

除了第三方機(jī)器人技術(shù)平臺之外，作為垂直制造商，通用電氣正在內(nèi)部研發(fā)自己的技術(shù)，比如進(jìn)入飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)部進(jìn)行檢查的產(chǎn)品。除了構(gòu)建軟硬件平臺，通用電氣還投資了以自動(dòng)化移動(dòng)機(jī)器人著名的ClearpathRobotics和以蛇臂機(jī)器人著名的OCRobotics。

隨著機(jī)器人的觸覺敏感度越來越高，對制造車間的組裝和獨(dú)立行動(dòng)工作，也將會(huì)越來越方便。而隨著傳感器與視覺技術(shù)的提升，機(jī)器人將會(huì)更加智能、輕便和友好，使用機(jī)器人承擔(dān)大部分的組裝、移動(dòng)、包裝、運(yùn)輸或其他體力勞動(dòng)，從而能極大地提升效率，降低成本。而在以后，機(jī)器人不僅能基于其程序進(jìn)行判斷，還能基于經(jīng)驗(yàn)主動(dòng)做出決策。

人工智能+制造業(yè)，中美誰勝出？

無論是德國的「工業(yè)4.0」還是中國的「中國制造2025」，還是美國政府想盡辦法讓制造業(yè)回流，制造業(yè)依然是全球國家競爭的核心戰(zhàn)場。然而，有此前有所不同的是，人工智能將為制造業(yè)的競爭加碼，國家對人工智能的投資和重視程度成為了一個(gè)關(guān)鍵因素。

據(jù)麥肯錫研究稱，大多外部投資都將眼光放在AI技術(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)方面，比如語音識別和機(jī)器人技術(shù)。眾多投資都流向了美國的公司（66%），緊接著是中國公司（17%），據(jù)Infosys調(diào)查發(fā)現(xiàn)，在過去的一年，美國機(jī)構(gòu)很可能增加了對AI技術(shù)的投資，盡管中國獲得的AI投資金額遠(yuǎn)低于美國，但其投資和AI的部署增長迅速。麥肯錫研究稱，「我們的調(diào)查顯示，美國和中國不僅在AI投資和創(chuàng)新方面居于領(lǐng)先水平，在AI的采用方面也遙遙領(lǐng)先?！?/p>

中美兩國都建立了人工智能技術(shù)的生態(tài)系統(tǒng)，且都將AI技術(shù)置于制造業(yè)戰(zhàn)略的中心位置。去年，奧巴馬政府發(fā)布了一份AI研發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃。中國也將AI作為五年計(jì)劃的重要部分，爭取到2020年實(shí)現(xiàn)重大發(fā)展。

「中國制造2025」是中國的最新行動(dòng)計(jì)劃，目的是將中國的制造業(yè)從低勞動(dòng)成本轉(zhuǎn)向高附加值的制造，而AI將在這一行動(dòng)計(jì)劃的成功中發(fā)揮重要作用。為了完成「中國制造2025」的雄心規(guī)劃，按照時(shí)間表完成目標(biāo)，中國可能需要進(jìn)行更多的并購交易。2016年，中國家用電器制造商美的完成了對德國機(jī)器人公司kukaRobotics的收購，就是其中一例。

Infosys調(diào)查報(bào)告稱，中國在人工智能成熟度評分中居于領(lǐng)先地位，可能是因?yàn)槠洹妇哂休^少的法律體制和商業(yè)程序，使得人工智能的采用和整合更加容易?！沟@并不意味著中國能很快趕超美國，畢竟除了近四倍多的外部人工智能投資之外，美國也擁有其它很多優(yōu)勢。比如，根據(jù)麥肯錫研究，進(jìn)行內(nèi)部研發(fā)投資的大型公司大多位于美國。進(jìn)行內(nèi)部研發(fā)的超級工業(yè)制造商，如ABB、Bosch、通用電氣、IBM、西門子以及特斯拉等總部大多位于美國或者歐洲，而不是在中國。