人工智能与浙江传统制造业融合发展的思考

□ 文／吴吉义 浙江省人工智能学会

传统制造业的转型升级是浙江打造制造强省的基本内容。近年来，浙江省制造业着力于调结构、促转型，不断向价值链高端延伸，转型升级取得积极成效，但依然任重道远。针对当前人工智能与传统制造业融合发展过程中面临的瓶颈，我们应从基础设施、政策支持、公共服务、产业集群、人才资源、协同创新等方面着手创新。

人工智能与制造业深度融合是“浙江制造”的发展方向

近年来，以人工智能、区块链、大数据、云计算和物联网等为代表的新一代信息技术高速发展，人类社会正逐步从传统的信息化社会向智能化社会发展，人工智能技术创新和行业应用呈现出新的发展趋势。

党的十九大报告提出：“加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能。”目前，人工智能已实现从实验技术向通用技术转变，“云计算+大数据+深度学习”成为人工智能发展的主要技术路线。人工智能基础技术和通用技术特征越来越明显，技术应用也从服务业向制造业、农业拓展，对浙江传统制造业的影响日渐突显。

浙江一直是制造大省，传统制造业生产总值占GDP 的40%左右。浙江必须不断推进传统制造业智能化进程，实现从制造大省到制造强省的转变，紧紧抓住人工智能与制造业融合发展机遇，认清智能制造发展阶段，解决发展中的瓶颈问题，加快推动人工智能与传统制造业的深度融合，为制造强国、质量强省持续注入发展动能。

2015 年 10 月发布的《浙江省加快推进智能制造发展行动方案（2015-2017）》要求浙江省将以智能制造创新工程、智能制造模式推广工程、智能制造试点示范工程、智能制造标准支撑工程等四大工程为抓手，实现推进智能产品和装备的发展、推进制造业智能化改造、开展智能制造试点示范、完善智能制造支撑体系的四大任务。

2018 年2 月发布的《浙江省智能制造行动计划（2018-2020 年）》启动了智能制造关键技术装备研发推广工程、重点领域智能制造试点示范工程、智能制造标准体系引领工程、智能制造发展载体培育工程、智能制造应用模式和机制创新工程、智能制造融合推进工程、智能制造协同发展工程等七大行动工程。

人工智能与浙江传统制造业融合发展面临的瓶颈

现阶段必须高度重视影响人工智能与浙江制造业融合发展中面临的主要难点和问题。

制造业智能化认识不深。人工智能与浙江传统制造业融合潜在需求很大，大多数传统制造业企业都支持智能制造改革，但不清楚企业如何改造升级环节，缺少统领全局的改革领军人才。由于改造的时间和预算成本问题，大多数企业也未能将智能制造提到战略层面。广大企业对制造业智能化的本质认识不深，只知道智能制造是大趋势，却不知为什么要升级，更不知道如何升级，找不到抓手和切入点。没有智能化战略，没有明确的价值方向引导，使得浙江制造企业在智能升级时困难重重。

制造业整体基础仍较薄弱。浙江虽是制造业大省，但整体工业基础仍较薄弱，关键环节突破仍面临较多困难。如智能装备中部分关键零部件、MES 生产信息化管理系统、CAD/CAE 工业设计软件等均被国外垄断，自主开发能力弱。

制造业互联网络基础较差。运营技术（OT）层和信息技术（IT）层的互联互通是发展趋势，但是目前浙江大部分工厂的网络现状仍是网络割裂、能力单一。需要进行企业内网改造升级以实现企业内网的IT化、扁平化和柔性化，打通各种信息孤岛，消除数据烟囱，为制造业万物互联打下良好基础。需要尽快推进宽带网络基础设施建设与改造，扩大网络的覆盖范围，为实现制造业产业链各环节的泛在互联与数据顺畅流通提供保障。同时，有序推进工业领域IPv6 的发展，以满足智能制造对大量地址的实际需求。

制造环节数据难以开发利用。人工智能与浙江传统制造业的深度融合需要大数据为基础，与消费互联网相比，制造环节中数据的可获得性、可通用性更弱。浙江制造业企业信息化水平参差不齐，对数据资源建设不够重视，数据质量普遍较差，物联网、工业互联网等领域的标准规范不统一，企业间和企业部门间缺乏数据互通的有效机制，数据价值难以有效挖掘利用。

智能制造复合型人才严重缺乏。虽然浙江制造业人力资源较丰富，但结构性失衡问题突出，普通劳动力相对丰富，高端人才尤其是科研型、高技术型等复合型人才则严重短缺。智能制造高端人力资源储备不足，使得浙江制造业整体发展后劲不够。目前，浙江“智造”人才建设正面临着人才结构性过剩与短缺并存、人才培养与实际需求严重脱节的尴尬局面。从经营管理层面看，制造业企业缺乏具有前瞻能力的领军人才，高水平技术研发、市场开发、业务管理等专门人才。一方面，制造业人才结构性过剩与结构性短缺并存；另一方面，制造业人才培养与实际需求严重脱节。

浙江促进人工智能与传统制造业融合发展的建议

推进数字化基础设施建设。积极推动4 G、5 G 移动通信网络基础设施建设，进一步完善浙江网络基础设施和物联网基础设施，提供快速高质的传输能力。通过构建通信网络基础设施，为浙江制造业企业提供安全、高速、便捷的网络环境，实现企业内的仪器仪表、设施设备、移动终端等随时随地接入互联网，架构万物感知互联的泛在网络基础。

综上来看，在地铁的网络控制系统设计和应用过程当中，不同环节和部分的科学含量以及使用效率都影响到整体系统的质量，同时关键技术的掌握也代表着一个国家和地区交通事业发展的水平。在我国的地铁建设当中，不断研发具有高新技术的地铁车辆网络系统，是应对城市化进程加快和交通运输压力增大的重要工作。

加大政策支持力度及成效。各级政府在产业政策制定和贯彻落实方面要有战略性和前瞻性，合理布局并调整产业结构，使产业政策更加符合制造业智能化升级的趋势方向，通过政策积极引导扶持战略性新兴产业。为浙江民营企业提供广阔的发展空间，增强市场活力，降低交易成本，提高市场效率。积极发挥高等院校、科研机构、行业协会等市场主体的中介服务作用，有效助力浙江省制造业智能化升级。

积极支持公共服务平台发展。通过强化政策扶持、供需对接活动、分类引导转型等方式，支持一批综合型和细分行业智能制造供应商发展。建设一批智能制造公共服务平台，为企业提供咨询诊断、资源对接、技术转移、检测认证和市场推广等系列服务，有效降低浙江传统制造企业导入智能制造的门槛和成本，助力企业加速完成智能化改造，带动全省各区域、各行业制造业智能化发展。

打造智能制造创新产业集群。随着人工智能与传统制造业的加速融合，浙江涌现出一批新产业、新业态，给传统制造企业带来了新的生机，需要打造一批人工智能与智能制造产业集群，可以为推动经济发展提供新动能。

高度重视智能制造标准化工作。必须基于浙江制造业实际发展水平，尽快建立智能工厂建设、信息安全、互联互通、智能服务等多个领域的标准。对于浙江制造业来说，标准不仅意味着有序、规范的智能制造生态，同时与技术研发、专利发明也有着密切关系，而且掌握了标准制定主导权也就意味着掌握了产业未来话语权，因而标准化体系的建设至关重要。

加强智能制造专业人才引进与培养。积极引进和培育智能制造专业人才。结合浙江智能制造示范工程，有效解决人才缺口问题，储备一批智能制造相关的工业互联网、工业软件、制造系统集成等IT 技术人才。持续深化与高等院校的合作，大力培养未来卓越工程师，建设一流水平的工程创新与训练中心，持续培养面向浙江智能制造发展未来需求的复合型、创新型、应用型专业人才。

建立产学研用协同创新机制。大力推进产学研用各创新主体共创共享，促进产业链之间以及人工智能跨界的融合发展。通过产学研联合，特别是合作共建研发平台，加快科研成果转化和用智能技术改造传统制造业的步伐，增强浙江制造业企业自主技术创新能力，推动制造业技术进步。高等院校必须持续深化改革，大力破除制约科技创新的体制机制障碍，建立健全科学的人才评价和激励机制；聚焦创新是第一动力，主动对接国家和省重大科技项目，提升科技创新能力，大力推进产学研合作，在浙江制造业升级发展中发挥主力军作用。