人工智能在勞動(dòng)密集型行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)分析

金彥

[摘?????????? 要]? 進(jìn)一步加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展，可以進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)未來制造業(yè)的轉(zhuǎn)型，許多發(fā)達(dá)國家都在加強(qiáng)人工智能與傳統(tǒng)勞動(dòng)型制造業(yè)融合應(yīng)用的戰(zhàn)略部署。近年來，國內(nèi)外在人工智能與制造業(yè)融合發(fā)展轉(zhuǎn)型升級(jí)的實(shí)踐過程中取得了較好的效果，進(jìn)一步提升了生產(chǎn)效率的智能化水平，并取得了較為豐厚的經(jīng)濟(jì)效益，有效地彌補(bǔ)了傳統(tǒng)的勞動(dòng)密集型制造業(yè)對(duì)較為有限的勞動(dòng)力的依賴，進(jìn)一步降低了生產(chǎn)成本。我國的有效勞動(dòng)力也開始呈現(xiàn)負(fù)增長的趨勢(shì)，傳統(tǒng)的勞動(dòng)密集型企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)是未來的必然發(fā)展方向，因此我國應(yīng)當(dāng)緊抓機(jī)遇，加速部署，進(jìn)一步融合人工智能方向的學(xué)術(shù)與現(xiàn)實(shí)產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用，并完善相關(guān)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)“走出去，引進(jìn)來”，進(jìn)一步促進(jìn)人工智能與傳統(tǒng)制造業(yè)的深度融合。

[關(guān)??? 鍵?? 詞]? 人工智能;制造業(yè);深度融合;國家戰(zhàn)略

[中圖分類號(hào)]? TP18????????? ?? ??????? [文獻(xiàn)標(biāo)志碼]? A???????? ????????????? [文章編號(hào)]? 2096-0603（2019）08-0224-02

所謂人工智能，是使用計(jì)算機(jī)模擬人的思維方式來實(shí)行智能化的行為。它采用合適的算法模擬人腦的思維方式，使計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)多種多樣的高層應(yīng)用。人工智能涉及多門學(xué)科，應(yīng)用范圍遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇，是思維科學(xué)技術(shù)的一個(gè)重要的應(yīng)用分支，同時(shí)也為下一代技術(shù)革命和經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入了更新更強(qiáng)的動(dòng)力。當(dāng)前人工智能已經(jīng)廣泛地在生產(chǎn)模式、生產(chǎn)流程、生產(chǎn)運(yùn)營等方面產(chǎn)生了重要變革。作為最新的生產(chǎn)因素，人工智能對(duì)勞動(dòng)密集型的傳統(tǒng)制造業(yè)產(chǎn)生了如下幾方面的重要影響：

1.人工智能體系下的生產(chǎn)機(jī)器將很大程度上取代傳統(tǒng)生產(chǎn)體系中人的基本操作，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)的自動(dòng)化和智能化，這可以很大程度上解放人力資源，降低生產(chǎn)成本，彌補(bǔ)勞動(dòng)力短缺等問題。

2.人工智能可以給生產(chǎn)效率帶來數(shù)十倍的提升，進(jìn)一步解放人類繁重繁雜的工作，從而將人力用在更加高級(jí)富有創(chuàng)造性的工作上面。

3.人工智能與傳統(tǒng)勞動(dòng)密集型制造業(yè)進(jìn)行深度的融合與發(fā)展，可以大大加速產(chǎn)品的生產(chǎn)和開發(fā)流程，進(jìn)一步拓展業(yè)務(wù)范圍，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)流程的全自動(dòng)和智能化。

一、人工智能在制造業(yè)的四個(gè)領(lǐng)域中的應(yīng)用

（一）進(jìn)一步提升計(jì)算機(jī)視覺等方面的應(yīng)用能力

傳統(tǒng)的勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)很多領(lǐng)域依賴于視覺方面的檢查，而人工智能產(chǎn)品對(duì)計(jì)算機(jī)視覺等方面的應(yīng)用能力迅速提升，當(dāng)前許多自動(dòng)化的檢測(cè)系統(tǒng)已經(jīng)初具規(guī)模。應(yīng)用在生產(chǎn)一線中，人工智能可以多方面地對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)測(cè)，較之人為的監(jiān)測(cè)更加準(zhǔn)確、更加嚴(yán)格。計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)已經(jīng)廣泛應(yīng)用在制造業(yè)的精確分析上，機(jī)器視覺工具可以在比人類精細(xì)得多的分辨范圍之內(nèi)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品極其微觀的缺陷和誤差，從而有效提升產(chǎn)品的品控。

（二）進(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)品的生產(chǎn)過程

人工智能通過生產(chǎn)流程中的諸多參數(shù)，可以對(duì)生產(chǎn)流程中許多機(jī)器進(jìn)行更加符合實(shí)際情況的參數(shù)設(shè)置。例如在塑料的生產(chǎn)流程中，隨著環(huán)境、溫度、濕度等因素的改變，可能要調(diào)整機(jī)器的冷卻時(shí)間、生產(chǎn)速度等參數(shù)，而人工智能經(jīng)過訓(xùn)練建立正確的模型，可以自動(dòng)化對(duì)這些參數(shù)進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)，進(jìn)一步提升產(chǎn)品質(zhì)量，大大降低了不合格率。

（三）進(jìn)一步提升產(chǎn)品研發(fā)與設(shè)計(jì)效率

在新產(chǎn)品的制造過程中，需要反復(fù)地確認(rèn)需求、參數(shù)調(diào)整和模型改進(jìn)，牽扯了研發(fā)者和設(shè)計(jì)師大量的精力，而人工智能技術(shù)可以自動(dòng)地調(diào)整相關(guān)參數(shù)，顯著地縮短研發(fā)設(shè)計(jì)的流程，進(jìn)一步提高生產(chǎn)上線的效率。

（四）準(zhǔn)確查找產(chǎn)品質(zhì)量問題的根源所在

在產(chǎn)品的制造過程中，往往會(huì)經(jīng)過十幾道甚至數(shù)十道生產(chǎn)步驟，如果最終成品出現(xiàn)質(zhì)量問題，有時(shí)很難確定到底哪個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)了錯(cuò)誤或故障，而人工智能技術(shù)和配套的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，可以進(jìn)一步幫助自動(dòng)識(shí)別生產(chǎn)中所產(chǎn)生的問題。

當(dāng)前許多人工智能的設(shè)備廠家和相關(guān)科研單位都開始將智能化技術(shù)應(yīng)用于視覺檢測(cè)、自動(dòng)控制、智能監(jiān)測(cè)、問題分析等多個(gè)方面，而機(jī)器人工業(yè)的興起也為人工智能的應(yīng)用指明了前進(jìn)的方向。科技的大潮已經(jīng)掀起，時(shí)代發(fā)展不可阻擋，在未來的制造業(yè)中人力密集型制造業(yè)或?qū)⒉粡?fù)存在，取而代之的是智能化的機(jī)器人生產(chǎn)線，以更低的成本、更強(qiáng)的技術(shù)、更嚴(yán)的品控，進(jìn)一步提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

二、人工智能向制造業(yè)的融合滲透仍面臨挑戰(zhàn)

盡管人工智能技術(shù)與傳統(tǒng)制造業(yè)的融合已經(jīng)初步顯現(xiàn)出一些效果，但是從世界整體工業(yè)生產(chǎn)應(yīng)用范圍來看，距離智能技術(shù)全面取代人力密集型，傳統(tǒng)制造業(yè)仍然有一段路程要走，在多方面還存在著一定的發(fā)展瓶頸。

（一）當(dāng)前智能制造產(chǎn)業(yè)的總體發(fā)展還有所限制，理論和應(yīng)用都還不夠成熟

作為一門通用的技術(shù)，人工智能在工業(yè)級(jí)的領(lǐng)域中的應(yīng)用還需要多方展開共同合作，在實(shí)踐過程中進(jìn)行融合性的探索，對(duì)相關(guān)的產(chǎn)品指標(biāo)也具有更加嚴(yán)格的要求，從過往的案例中我們可以看出，當(dāng)前人工智能在勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用，主要是根據(jù)人力裝備較為密集的制造產(chǎn)業(yè)與具備人工智能技術(shù)的科技公司共同合作而聯(lián)合推進(jìn)，它的開發(fā)成本和應(yīng)用成本暫時(shí)還處于一個(gè)較高的水平，應(yīng)用覆蓋也較為狹窄，這對(duì)人工智能技術(shù)的大范圍推廣都造成了一定的阻礙。

（二）行業(yè)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)還有待完善

在工業(yè)級(jí)的人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用中，一般需要大規(guī)模的數(shù)據(jù)和模型搭建，它們通常來源于在制造現(xiàn)場(chǎng)或生產(chǎn)線上所部署的多個(gè)傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，但是由于應(yīng)用范圍較為繁雜，在制造業(yè)上所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)往往不是一個(gè)嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)，很多不同產(chǎn)業(yè)之間的數(shù)據(jù)不能兼容，很難達(dá)成人工智能對(duì)優(yōu)化模型和廣泛應(yīng)用的相關(guān)要求。例如在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)總線控制中，當(dāng)前的相關(guān)控制協(xié)議和通訊協(xié)議達(dá)數(shù)十種之多，他們之間各具特色，互不兼容，從而形成了工業(yè)制造中的信息孤島，無法呈現(xiàn)信息的有效互通。

（三）產(chǎn)業(yè)發(fā)展保障還需要進(jìn)一步健全

人工智能技術(shù)作為一門高新技術(shù)本身就具備一定的風(fēng)險(xiǎn)，在引入傳統(tǒng)制造業(yè)之后，它與制造業(yè)融合所產(chǎn)生的功能風(fēng)險(xiǎn)將進(jìn)一步放大。而隨著人工智能水平越高，這種風(fēng)險(xiǎn)也隨之增加，甚至對(duì)人和社會(huì)自身的安全造成一定的影響。此外，人工智能的研發(fā)應(yīng)用也缺乏一定的法律標(biāo)準(zhǔn)和道德標(biāo)準(zhǔn)，很容易對(duì)人類社會(huì)的倫理道德產(chǎn)生一定沖擊，部分人工智能的健全性不夠，例如在識(shí)別系統(tǒng)中輸入具有欺騙特點(diǎn)的數(shù)據(jù)，則很容易引起系統(tǒng)誤判，而導(dǎo)致系統(tǒng)漏洞。在工業(yè)事故處理過程中，人工智能管理系統(tǒng)在面臨救援人員和沒有財(cái)產(chǎn)無法兼顧的情況下，也沒有相關(guān)的救援標(biāo)準(zhǔn)和道德標(biāo)準(zhǔn)。

三、促進(jìn)我國人工智能與勞動(dòng)密集型制造業(yè)深度融合發(fā)展的政策建議

當(dāng)前許多發(fā)達(dá)國家都開始邁出重要一步，主動(dòng)探索人工智能技術(shù)與傳統(tǒng)勞動(dòng)密集型制造業(yè)之間相互融合發(fā)展的方向和措施。例如美國以機(jī)器人技術(shù)為載體，將人工智能技術(shù)與傳統(tǒng)制造業(yè)有效融合，用來彌補(bǔ)自身勞動(dòng)力不足的問題。而德國提出了工業(yè)4.0計(jì)劃，開始在生產(chǎn)線上全面應(yīng)用智能化產(chǎn)品和智能化數(shù)據(jù)，使生產(chǎn)系統(tǒng)效率更高。日本圍繞著機(jī)器人強(qiáng)國的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，一方面加強(qiáng)了新型機(jī)器人的應(yīng)用，另一方面大量使用工業(yè)機(jī)器人來獲取生產(chǎn)數(shù)據(jù)，形成智能化大數(shù)據(jù)庫。盡管各國的方向不同，但是智能與傳統(tǒng)制造業(yè)的融合已經(jīng)成為大勢(shì)所趨，與其他科學(xué)技術(shù)的融合發(fā)展也是必然的發(fā)展方向。因此我國要進(jìn)一步高瞻遠(yuǎn)矚，在人工智能與制造業(yè)的融合發(fā)展上走在全球的前列，進(jìn)一步提升自身的科學(xué)技術(shù)優(yōu)勢(shì)，充分調(diào)研現(xiàn)實(shí)需求，補(bǔ)齊技術(shù)短板，為實(shí)現(xiàn)工業(yè)4.0奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

（一）編制制造業(yè)人工智能技術(shù)路線圖

首先，國家要有相關(guān)行業(yè)部門進(jìn)行主導(dǎo)，聯(lián)合學(xué)術(shù)界、工業(yè)界多方面的專家共同商討，科學(xué)制訂下一步的人工智能與制造業(yè)融合發(fā)展技術(shù)路線圖，從而為當(dāng)前技術(shù)應(yīng)用和未來發(fā)展趨勢(shì)指明方向。在編制路線圖的過程中，首先要基于現(xiàn)狀，充分調(diào)研現(xiàn)實(shí)需求，了解當(dāng)前存在的問題和相關(guān)短板，同時(shí)也要敏銳地把握未來的科學(xué)發(fā)展方向和人工智能廣泛的應(yīng)用范疇，形成學(xué)術(shù)界和工業(yè)界之間的互動(dòng)與共識(shí)，進(jìn)一步推動(dòng)學(xué)術(shù)與應(yīng)用之間的相互融合和共同發(fā)展。在有可能出現(xiàn)重大突破的領(lǐng)域，開展廣泛的交流和探討，為未來人工智能技術(shù)的發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。同時(shí)，在路線圖完成之后，也要定期維護(hù)與修改，緊緊把握科學(xué)發(fā)展形勢(shì)和工業(yè)應(yīng)用現(xiàn)實(shí)需求，更好地實(shí)現(xiàn)人工智能的工業(yè)應(yīng)用。

（二）構(gòu)建制造環(huán)節(jié)的工業(yè)大數(shù)據(jù)庫

在人工智能應(yīng)用的過程中，需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行信息傳遞和實(shí)時(shí)控制，因此為了進(jìn)一步提高大數(shù)據(jù)與制造業(yè)的融合，要著力構(gòu)造全生產(chǎn)流程范圍內(nèi)的工業(yè)大數(shù)據(jù)庫。一方面，對(duì)已經(jīng)存在的工業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行有效整合，但是當(dāng)前數(shù)據(jù)規(guī)模較有限，質(zhì)量也不是很高，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)過濾與數(shù)據(jù)清洗;另一方面，需要進(jìn)一步整合多個(gè)行業(yè)的共性特點(diǎn)，形成一套更加完整、更加通用的寬范圍標(biāo)準(zhǔn)，使之更加符合現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)流程，逐漸形成自主的數(shù)據(jù)體系，從而打造全球最大的工業(yè)及人工智能信息數(shù)據(jù)庫，進(jìn)一步提升人工智能技術(shù)的應(yīng)用性與穩(wěn)定性。

（三）鼓勵(lì)制造業(yè)企業(yè)利用綜合優(yōu)勢(shì)實(shí)施逆向整合

要充分利用我國工業(yè)體系完整、技術(shù)資源豐富的特點(diǎn)，進(jìn)一步豐富人工智能的應(yīng)用范疇和應(yīng)用場(chǎng)景，加速資源整合和技術(shù)融合應(yīng)用，特別是人工智能的學(xué)術(shù)突破、核心技術(shù)轉(zhuǎn)化及相關(guān)裝備的研制。具體而言，從政策上要支持與鼓勵(lì)優(yōu)秀的傳統(tǒng)制造相關(guān)企業(yè)充分發(fā)揮自身的技術(shù)優(yōu)勢(shì)和市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)，加大資本投入和科技投入，進(jìn)一步加強(qiáng)與國內(nèi)外人工智能實(shí)驗(yàn)室或企業(yè)高效的關(guān)鍵技術(shù)合作，采取“走出去，引進(jìn)來”的方式，最大限度地提升生產(chǎn)流程智能化水平，實(shí)現(xiàn)核心技術(shù)的積累和產(chǎn)業(yè)升級(jí)。同時(shí)，鼓勵(lì)我國較為先進(jìn)的傳統(tǒng)制造企業(yè)在海外設(shè)立相關(guān)的人工智能技術(shù)研發(fā)部門，進(jìn)一步加強(qiáng)科技合作，更加便捷地利用國際上先進(jìn)的技術(shù)與裝備，以進(jìn)一步獲取國際尖端技術(shù)，并在使用中加強(qiáng)學(xué)習(xí)和吸收，以提升自身的關(guān)鍵技術(shù)和研發(fā)能力。

參考文獻(xiàn)：

[1]劉星.人工智能與制造業(yè)融合漸進(jìn)[J].電氣技術(shù)，2018（3）：3.

[2]王立軍.當(dāng)制造業(yè)碰撞人工智能：開辟浙江發(fā)展新路徑[J].杭州科技，2017（2）：23-27.

[3]雷尚君，李勇堅(jiān).推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合[J].經(jīng)濟(jì)研究參考，2018（8）.