人工智能與杭州制造業融合發展的難題與對策

陳明鑫 馮利斐

摘? 要? 人工智能是推動傳統制造業變革升級的重要引擎，是實現經濟高質量發展的核心驅動。本文對人工智能與杭州制造業融合發展進行調查研究，分析了數據壁壘、改造成本、核心技術缺失和復合人才匱乏等方面的現實難題，并從大數據庫、技術路線、雙輪驅動、逆向整合、要素統籌和人才建設六個方面提出對策思考。

關鍵詞? 人工智能；杭州制造業；融合發展

人工智能與制造業融合發展是實現制造業高質量發展的重要路徑。近年來，杭州提出“新制造業”發展戰略，相繼實施了“新工廠計劃”“機器換人”“企業上云”等一系列專項行動，定期遴選人工智能應用場景，促使人工智能深度服務杭州制造業轉型，并初步取得了一些成效。如蕭山的兆豐機電，通過“工廠大腦”調配控制，提升輪轂軸承生產效率，人均年產值翻了三倍；臨平的春風動力、西奧電梯等一批企業在人工制造改造升級方面起到了示范帶頭作用。據《2020中國人工智能產業白皮書》分析，杭州人工智能產業處于我國第一梯隊。2021年，杭州獲批建設國家人工智能創新應用先導區，為人工智能發展提供了新的契機。

盡管人工智能在杭州具有良好的基礎和廣闊的前景，尤其在城市管理和商業應用領域處于國內領先水平，但在制造業場景融合應用中卻遇到一些瓶頸。筆者在調研杭州制造業的基礎上，分析了人工智能與杭州制造業融合發展的主要難題，并提出相應的對策建議。

一、人工智能與杭州制造業融合發展的主要難題

人工智能具有廣闊的發展前景，但在杭州制造業應用場景方面面臨不少難題，如數據壁壘、改造成本高昂、核心技術缺失以及復合人才匱乏等，大大阻礙了人工智能與制造業的融合發展。

（一）制造業生產環節數據難以開發利用

大數據是實現人工智能廣泛應用制造業的重要基礎。在淘寶、京東等消費流通平臺，各類數據容易獲得且可開發性較強，而在制造業領域，數據的獲取和開發利用則較為困難。一方面，制造業企業自身信息化建設不完善，導致企業內部數據難以互通。數據質量的優劣，直接影響人工智能技術在制造業中是否可以深度加工應用。目前，杭州大部分制造業企業仍處于工業2.0發展階段，生產各環節的數據難以歸集，分散在各生產線之間，導致數據的質量不高，機器學習的效果并不樂觀。另一方面，生產設備數據標準難以統一，導致企業之間數據無法共享。不少制造業企業使用的大量生產設備往往來自國內外不同的生產商，參數標準存在一定差異。不僅企業之間采購不同產地的設備，企業內部各生產線的設備也往往來自不同國家，這給人工智能的廣泛應用增加了難度。如蕭山某紡織龍頭企業幾年前從德國采購了一套ERP軟件，因在使用中適應性較差，最終選擇放棄。

（二）制造業企業的人工智能改造成本高昂

在投入方面，安裝大量高精度的傳感器是企業有效獲取制造環節數據的必要投入，但這些器件往往成本高昂，且日常維護費用不低。當前，杭州制造業數字化改造總體仍處于裝備升級階段，企業和政府都需要大量的資金投入。但在當前疫情防控壓力下，中小企業以生存為主要目標，不愿或不敢在人工智能改造方面過多支出。在技術方面，當前的人工智能應用仍難以實現理想中的“無人化”操作，流程管理中依舊需要人力參與協同操作，導致企業購買人工智能裝備的同時，仍需要聘用一定的相關技術人員。在效益方面，受中美經貿摩擦及疫情的持續影響，制造業收益普遍下滑，尤其對杭州等外向型經濟城市的影響更為明顯，經濟效益下降直接影響企業智能化改造速度。同時，商業資本對制造業的投資也變得更為謹慎，僅靠企業投入和當地政府出臺的一些幫扶政策，較難支撐人工智能改造所需要的大量資金投入。

（三）人工智能滲透制造業缺乏核心技術

杭州擁有阿里巴巴、網易等互聯網領頭企業，以及海康威視、大華等安防業巨頭，也是我國現代快遞物流業的發源地，在互聯網消費、金融、安防和物流等領域已走在世界前列。人工智能技術在上述領域的應用比較成熟，但在杭州制造業領域的應用方面卻面臨瓶頸。技術問題尤其是行業共性技術問題阻礙了人工智能與制造業深度融合。當前，杭州仍缺乏支撐人工智能應用的關鍵核心技術，一些精密傳感器、人工智能處理器、智能數控系統等組成部分仍主要依靠進口。另外，杭州數字化工程綜合集成能力仍然不足。雖然全市已有中控、和利時、哲達等一批優秀的信息工程服務機構，但集成型企業較少。如杭州某家電龍頭企業，在智能化改造中共有18個供應商提供相關設備和服務，導致系統集成面臨巨大困難。又如，一些服裝企業雖然在研發、銷售和物流等環節都進行了數字化升級，但缺乏系統集成，數據仍然下沉在各環節之間，需用人工手段進一步整合分析。

（四）人工智能應用型復合人才嚴重缺乏

杭州互聯網經濟發達，現階段人工智能專注的細分領域主要在互聯網行業，人工智能專業人才也大量分布在互聯網和商貿領域。而那些既懂制造業流程又懂人工智能技術的復合型人才極為匱乏，尤其是擅長應用開發的高層次人才更為稀缺。調研發現，在制造業企業內部，負責信息化的員工多數對人工智能的理解及技術掌握不夠準確、不全面，難以精確把控企業的智能化改造路徑。盡管越來越多的制造業企業已意識到人工智能專業人才儲備的重要性，并不斷完善人才培育機制，但高昂的培育成本及人才的流動風險也給企業帶來了不小的負擔。同時，大部分中小制造業企業對復合型人才缺乏吸引力，在智能化改造中往往“心有余而人力不足”。另外，有些企業雖把智能化項目委托高校開發，但由于不少高校老師并不非常了解企業的生產經營狀況，對生產流程缺乏切身體會，對產品商業化理解不足，導致項目如期完成了，效果卻很難體現。為加大專業人才供給，浙江大學、杭州電子科技大學和浙江工業大學等在杭高校陸續增設了人工智能專業，但針對制造業人工智能的教學和研究，內容比重仍然偏少。

二、推進人工智能與杭州制造業融合發展的建議

為緩解人工智能在杭州制造業場景應用過程中的難題，促進兩者快速融合，筆者將從大數據庫、技術路線、雙輪驅動、逆向整合、要素統籌和人才建設六個方面提出對策建議。

（一）構建杭州制造業大數據庫

充足的數據是實現機器有效學習的基礎。要形成足夠有效的制造業數據資源，就有必要構建杭州制造業大數據庫，進一步破解制造業數據孤島難題。尤其是杭州民營企業眾多，各個企業的數據規模較小，碎片化較為突出。構建制造業數據庫，首先要制定數據開放政策，鼓勵企業特別是龍頭制造業企業逐步開放數據，從非涉密的常用數據開始，向特定機構或相關部門開放，形成一個“大數據池”作為數據訓練基地，并在里面進行一些試驗性的機器學習。通過試驗，對各類收集上來的數據進行反饋，不斷改進企業數據的采集、傳送、分析和加工利用過程。在產業層面，將產業鏈數據、要素資源數據逐步納入數據池，提升配置效率；在微觀層面，引導企業在裝備購置和技術使用上做到標準統一，破解制造業企業之間及企業內部生產標準不一致的問題。這是一項長期的工作，現階段仍比較困難，需逐步推進。

（二）繪制產業生態技術路線圖

目前，杭州已繪制《2020杭州人工智能企業圖譜》，收錄的企業覆蓋底層硬件、人工智能技術及各類行業應用全產業鏈，相關企業和研究人員對杭州人工智能產業發展有了更直觀的了解和展望。由此，相關部門可聯合產業協會和高校、科研院所共同繪制《杭州制造業人工智能生態技術路線圖》，通過直觀、形象的圖形展示，引導和幫助企業及時、準確了解和掌握行業發展現狀及未來發展趨勢。技術路線圖不僅要展示技術發展和衍生脈絡，還應把企業圖譜融合進來，讓各個節點的技術找到相應的企業。這樣不僅可以活躍整個產業鏈信息，增強企業間的交流合作，而且使地方政府的產業政策更具有針對性。此外，要定期調整技術路線圖，及時更新各個技術節點上的企業名單并向行業發布。在條件允許的情況下，每年圍繞制造業人工智能技術路線圖，調整邀請社會各界舉辦相關主題研討會，準確掌握行業發展趨勢，發揮戰略引導作用。

（三）鼓勵技術和場景雙輪驅動

人工智能的技術開發和場景應用是相輔相成，相互驅動。一個初創期的人工智能企業，光有技術難以發展壯大，還需要有及時落地的場景應用，并得到市場的真正認可。一方面，人工智能技術會推動行業的更新發展；另一方面，行業的快速發展也將提供更豐富的場景來支持技術更新迭代。要鼓勵人工智能企業更多關注杭州的制造業動態，多走訪調研傳統制造業企業，與企業家和技術骨干深入交流，了解和掌握企業的人工智能需求，有針對性地開發人工智能技術，解決企業的人工智能升級問題。通過與制造業企業的長期合作，不僅能有效解決企業的人工智能融合升級問題，也可以為人工智能企業提供更多的應用場景，從而促進技術更新迭代。

（四）鼓勵制造業企業逆向整合

要支持阿里云等杭州數字化龍頭企業利用技術優勢、市場優勢和資本優勢，加強與通用、西門子、商湯科技等國際人工智能龍頭企業，在關鍵技術領域開展合作。充分利用杭州在人工智能商業應用和布局方面的獨特優勢，大力吸引和利用國內外人工智能資源，以補齊人工智能在杭州制造業應用過程中出現的共性技術、核心技術和關鍵部件方面的短板。對一些難以引進的技術和裝備，鼓勵制造業龍頭企業“走出去”，與一些擁有專項技術的海外中小科技企業合作，可采取參與聯合組建人工智能技術研發中心等模式，加強技術聯合開發，積極融入海外的制造業創新網絡體系，消化吸收國際領先的人工智能技術。積極培育人工智能細分領域小微企業，加強知識產權保護，組建互助聯盟、戰略聯盟，支持抱團發展，實現優勢互補，培育產業集群。

（五）統籌政產學研各類要素

一是設置人工智能跨界融合發展的協調機構。杭州市在2019年底發布的《杭州市建設國家新一代人工智能創新發展試驗區行動方案》中提出，要成立領導小組，加強統籌協調人工智能各項工作推進。因此，可以在此框架內設立“人工智能+制造業”融合發展協調機構，引領人工智能與杭州高端裝備制造、生物醫藥、智能家電等行業融合發展，并開展統計監測和績效評價。二是聯合在杭高校和科研院所攻克技術難題。由杭州市政府篩選立項一些產業共性、關鍵性技術攻關課題，聯合浙江大學、浙江工業大學、杭州電子科技大學等在杭高校，以及之江實驗室、阿里達摩院等科研院所合力開展攻關，充分挖掘發揮地方科研資源優勢。三是加強政產學研對話。大力支持各類人工智能科技論壇、學術年會來杭舉辦，加強與長三角城市在人工智能領域的戰略協作，共建產業戰略聯盟，加強與國內外在平臺建設、技術攻關和人才培育方面的密切交流。

（六）建設高水準綜合人才梯隊

人才是核心競爭力。要用好杭州國家人工智能發展試驗區建設等系列政策，以培養和引進并舉的方式，推進制造業領域人工智能人才梯隊建設。一方面，接軌行業發展現狀，完善高校人才培育計劃。在杭高校是培育杭州人工智能人才的主陣地，可對照《杭州制造業人工智能生態技術路線圖》，在一些人才需求旺盛的技術環節，增設細分研究專業，吸納更多師生進入本領域研究學習。引導和支持高校創新人才培養模式，開展“定制式”技術人才的培育，主動聯合杭州制造業企業培育一批既懂制造業又懂人工智能的復合型人才。另一方面，健全人才發展機制，加大國內外高層次人才引進力度。通過龍頭企業、工信部門等平臺，積極向國內外引進杭州制造業人工智能升級所需的領軍人才和創新團隊，并完善高端人才管理，完善人才激勵機制，引導企業落實國家關于技術入股等相關政策。

參考文獻：

[1]鄧洲.促進人工智能與制造業深度融合發展的難點及政策建議[J].經濟縱橫，2018（08）：41-49.

[2]陳明鑫.數字經濟增長效率評價與改善研究——基于長三角“一核五圈”城市的比較分析[J].中共杭州市委黨校學報，2021（02）：80-88.

[3]賽迪智庫.人工智能與制造業融合發展面臨三大挑戰[J].網絡安全和信息化，2019（03）：7.

[4]白蓮.人工智能與制造業深度融合發展探討[J].中國中小企業，2020（03）：170-171.

[5]嚴紅霞，李紅，張一持.杭州未來產業緊缺人才研究及展望[J].杭州科技，2019（05）：54-61.

（陳明鑫 杭州市社科院副研究員、浙江工商大學博士生；馮利斐 中共杭州市委黨校余杭區分校高級講師）

【責任編輯：江知】