智能制造大發展催動智能物流崛起

文/朱 民 黃樂平

在區塊鏈、機器視覺、語音技術、機器學習等技術的助力下，制造業+人工智能將沿著“數字化”、“網絡化”、“智能化”三階段發展，造就一個全新的智能制造產業；將為設備企業、軟件與服務企業、通信與解決方案提供商、工廠生產流程等帶來新的結構性機會。

中國是世界上最大的制造業大國，制造業與人工智能的結合是中國從制造大國走向制造強國的重要一步，是中國直面國內國際挑戰的重要超車機遇。制造業與人工智能的結合，是解決中國人口老齡化，制造業由于裝備和軟硬件平臺依賴進口所面臨的缺乏創新平臺自動化自主程度較低、制造業外移、制造業仍然處于價值鏈低端， 勞動生產率較低等問題的重要手段。

短期內，人工智能與工業機器人在制造業落地迅速發展，人工智能協同機器人將解放大量重復、規則的人類勞動。中長期內，伴隨工業互聯網的成熟，機器之間、工廠之間得以智能化互聯互通，區塊鏈技術的加入更使得制造業“全自動運行”成為可能，“人工智能+機器人+區塊鏈”模式值得期待。長期看，制造業與服務業將深度融合，標準化生產與個性化定制并存，智能制造為人們構筑美好生活提供暢想空間。

人工智能等新興技術在制造業中的應用催生了多種新型硬件設備，如自動光學檢測、自動引導運輸車、協作機器人等，為硬件設備制造企業打開新的產品細分市場

圖1：人工智能如何改變制造業

一、智能制造產業化基本特征

智能制造特征主要有四個方面：以智能工廠為載體、以生產關鍵制造環節智能化為核心、以端到端數據流為基礎、以全面深度互聯為支撐。其中生產智能化、數據交流以及制造本體深度互聯，正是工業互聯網所要解決的核心問題。

隨著多項技術的不斷成熟和實際應用，人工智能應用領域不斷拓展，制造業企業的商業世界將會被實質性地影響和改變，并在以下三個層面得到實質性的提升：

1.自動化達到新高度。隨著機器視覺、語音識別、自然語言理解等感知類技術不斷成熟，各行業已嘗試將其引入標準化程度較高的業務中，提升行業的自動化水平。

圖像識別和語音識別技術的發展提高了身份驗證的自動化程度和準確度，機器可以利用面部和聲音進行身份驗證，效率遠高于人工判斷或詢問驗證問題。

2.智能分析與決策水平提升。人工智能的發展使數據挖掘和分析技術跳出了傳統分析技術的局限，并取得了新的突破，大幅度提高了商業智能的水平，在風險管理、營銷和服務等領域實現真正的“智能化”，具體表現包括基于社交媒體生產信用評分、財務數據分析與評論、從實時復雜交易模式中發現欺詐等。

3.新的商業模式與新產業誕生。在需求端，傳統行業逐漸意識到了人工智能的力量，開始將人工智能作為下一個增長點。

在供給端，逐漸形成供給人工智能技術服務及產品的新產業，市場中出現大量的計算機視覺、語音識別、云計算服務等提供商。基礎層、技術與算法層與應用層均有眾多供給企業誕生，同時，橫跨各層次的綜合性巨頭與機器人、無人駕駛等垂直領域解決方案提供商實力凸顯。

二、智能制造業催生新的未來智能產業

在區塊鏈、機器視覺、語音技術、機器學習等技術的助力下，制造業+人工智能將沿著“數字化”、“網絡化”、“智能化”三階段發展，造就一個全新的產業。為設備企業、軟件與服務企業、通信與解決方案提供商、工廠生產流程等都帶來新的結構性機會。

1.產生新型的設備企業。人工智能等新興技術在制造業中的應用催生了多種新型硬件設備，如自動光學檢測、自動引導運輸車、激光打標機、協作機器人等，為硬件設備制造企業帶來新的產品細分市場：

例如，自動光學檢測(AOI)機器通過攝像頭自動掃描PCB，采集圖像，測試的焊點與數據庫中的合格的參數進行比較，經過圖像處理，檢查缺陷，并通過顯示器或自動標志把缺陷顯示/標示出來，供維修人員修整。

自動導引運輸車(AGV)等倉儲機器人在行進過程中，通過機器視覺來判斷行進路線、物料位置、周圍環境等重要信息，可以跨流程、跨產線、跨區域、跨部門運輸物料、半成品和產品，實現生產流程柔性化，在自動化物流系統中充分地體現其自動性和柔性，實現高效、經濟、靈活的無人化生產。

協作機器人在高速即時的工業通信支持下，結合機器視覺、傳感器、先進伺服電機和安全控制系統，可以準確地判斷人的位置、動作和運動趨勢，感應操作人員的力度、速度、慣性、距離等信息，并針對其狀態調整機器人的狀態和運動。

2.工業軟件與服務企業開始展露。傳感器、工業云、機器學習、區塊鏈技術的彼此配合，需要成熟的軟件、算法與服務企業作為支撐，布局數字雙胞胎、預測性維護、車貨匹配系統等應用的軟件服務公司將受益于AI與制造業的深度結合：

例如，區塊鏈與供應鏈的結合頗受期待，行業領先的區塊鏈服務供應商IBM的區塊鏈服務已經廣泛應用到食品安全、金融、廣告、政府、保險、物聯網等多個行業，與沃爾瑪、馬士基、中國郵政儲蓄銀行、聯合利華等行業領先企業建立合作關系。目前，區塊鏈在供應鏈中的應用主要在高價值產品(如鉆石)和大型物流(如海運)，未來有望向中型單次運輸量的行業滲透，而擁有領先區塊鏈軟件及項目落地能力的企業將優先得益。

例如，語音揀選是語音技術在工業上的代表應用，作業系統將任務指令轉化為語音播報給操作員，并采用電子技術將操作員與系統的信息交流轉化為實際操作。語音揀選是現代化高效分銷物流過程中不可或缺的一部分，可顯著提高工作效率、減少錯誤，且在冷庫運輸、多項作業合并等場景下優勢凸顯。

3.通信和解決方案提供商的新機遇。前述為設備企業、軟件與服務企業帶來發展動能的應用，無一不依托于高速的工業通信技術和高程度系統互通互聯。通信和解決方案提供商扮演提供媒介的角色，其研發與項目進展直接關系到工業互聯網與制造業智能化的落地速度。

如何運用時間敏感網絡(TSN)/ 5G等通信技術、傳感器、云平臺的技術，打破過去工廠內生產系統(OT)和信息系統(IT)之間的壁壘孕育著巨大商機。

三、企業發展智能制造的路徑

制造業智能化實現路徑是：在數字化、網絡化、智能化的相互遞進與配合下，企業轉型智能工廠、跨企業價值鏈延伸、全行業生態構建與優化配置將有望得以實現。

首先，數字化。通過將種類繁多的工業傳感器布置于生產與流通的各個部分，可以將工業過程各主要參數制式數字化，產生大量工業數據，為智能化奠定數據基礎。

圖2：三個維度打通工業企業的數據流（工廠平臺架構，產品生命周期，供應鏈）

其次，網絡化。工業通信將傳感器采集到的工業數據低延遲、低丟包率地傳輸至云端。未來，通信協議標準化、無線通信技術應用將成為趨勢。工業云是工業互聯網最核心的部分，進行海量數據的匯聚、提煉、模型計算等，實現資源優化與預測。

最終，實現智能化。依托區塊鏈和圖像、語音、機器學習等人工智能技術，制造業企業得以在網絡化的基礎上進一步實現智能化，如依托區塊鏈技術進行供應鏈管理、依托圖像技術進行自動光學檢測和倉儲機器人的使用、依托語音技術進行物流語音揀選、依托機器學習進行預測性維護和車貨匹配等。

因此，企業制造業智能化轉型也可以分為數字化、網絡化、智能化三步。在數字化、網絡化、智能化的相互遞進與配合下，企業轉型智能工廠、跨企業價值鏈延伸、全行業生態構建與優化配置將有望得以實現。

1.數字化—“感受”工業過程，采集海量數據

(1)為配合工業智能化、實現智能制造，制造業工廠在進行數字化、網絡化、智能化的軟硬件應用之前，更為基礎的是在生產流程上打通設計、生產、檢測、搬運、倉儲、配送等主要環節，高效、科學的生產流程設計蘊含著巨大的提質增效、降本減存的機會。

(2)工業傳感器：工業數據的“采集感官”，多類別、廣應用為智能化奠基。人工智能的基礎是大量的數據，而工業傳感器是獲得多維工業數據的感官。除了設備狀態信息以外，人工智能平臺需要收集工作環境(如溫度濕度)、原材料的良率、輔料的使用情況等相關信息，用以預測未來的趨勢。這就需要部署更多類別和數量的傳感器。如今，使用數量較多的傳感器包括壓力、位移、加速度、角速度、溫度、濕度和氣體傳感器等。

2.網絡化—高速傳輸、云端計算、互聯互通

(1)工業通信：數據上云的“高速公路”，通信標準化、無線通信技術應用成趨勢

得到大量數據后，如何將數據傳輸至云端呢？這需要依托先進的工業級通信技術。和過去在車間內直接對數據進行簡單響應不同，企業需要把不同車間，不同工廠，不同時間的數據匯聚到同一個地方(云數據中心)，進行復雜的數據計算，以提煉出有用的數學模型。這就對工業通信網絡架構提出新要求，推動標準化通信協議及5G等新的技術在車間里的普及。

(2)工業云：匯聚提煉海量數據，模型計算資源優化的場所

人工智能進行計算的場所—云平臺。工業互聯網最有意義的部分是其云計算平臺。工業生產中產生的海量數據將與工業云平臺相連，采用分布式架構進行分布式數據挖掘，提煉有效生產改進信息，最終將用于預測性維護等領域。

3.智能化—三個維度的整體智能化

(1)融合IT/OT，打通工廠內部的數據流

過去傳統的制造業工廠的內部存在信息系統(IT)和生產管理系統(OT)兩個相對獨立的子系統。IT系統生產規劃，OT負責執行，不需要過多的互動。未來的智能工廠，需要打通設備，數據采集，企業IT系統，云平臺等不同層的信息壁壘，實現從車間到決策層的縱向互聯。

(2)打通供應鏈各個環節數據流

供應鏈各個環節之間的物流會產生大量的數據。這些物流信息的收集能夠幫助物流行業提升效率，降低成本。

未來的智慧物流，通過智能化收集、集成、處理物流的采購、運輸、倉儲、包裝、裝卸搬運、流通、配送等各個環節的信息，實現全面分析，及時處理及自我調整。這需要涉及到將這些數據數字化并累積成足夠的數據庫，需要大量的基礎設施建設。

(3)產品生命周期全過程數字化

工業互聯網要實現產品從設計、制造到服務，再到報廢回收再利用整個生命周期的互聯。未來的工廠會以數字化方式為物理對象創建虛擬模型，來模擬其在現實環境中的行為。通過搭建整合制造流程的數字雙胞胎生產系統，能實現從產品設計、生產計劃到制造執行的全過程數字化，將產品創新、制造效率和有效性水平提升至一個新的高度。

在人工智能、工業機器人、工業互聯網、區塊鏈等多種技術賦能下，未來智能化的制造業值得暢想。相信在數字化、網絡化、智能化的相互遞進與配合下，企業轉型智能工廠、跨企業價值鏈延伸、全行業生態構建與優化配置將有望得以實現，一個自動高效、互聯互通、具備前瞻預測能力的智能制造時代將早日到來。