在這個(gè)技術(shù)爆炸時(shí)代，身處傳統(tǒng)制造業(yè)該如何應(yīng)對(duì)并適當(dāng)吸納相關(guān)技術(shù)，支撐自身轉(zhuǎn)型升級(jí)正成為重要命題。

近日舉行的2023小蠻腰科技大會(huì)暨AIGC人工智能峰會(huì)期間，中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院廣東分院負(fù)責(zé)人蔣昕昊接受21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者專訪時(shí)指出，“我們認(rèn)為，不斷涌現(xiàn)的新技術(shù)，會(huì)對(duì)制造業(yè)帶來轉(zhuǎn)型升級(jí)的新機(jī)會(huì)，但層出不窮的新概念也會(huì)造成一定影響。就制造業(yè)而言，實(shí)際上堅(jiān)持初心比較重要?！?/p>

他分析道，因?yàn)橹圃鞓I(yè)屬于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，即便沒有外部新技術(shù)迭代，這個(gè)行業(yè)也存在了上百年，有了新技術(shù)后，也不會(huì)一夜之間變成另外一套生態(tài)系統(tǒng)?！八晕覀兛吹胶芏嘀圃鞓I(yè)從業(yè)者還是很務(wù)實(shí)，要穿過一系列新技術(shù)概念的霧霾，看到背后本質(zhì)?！?/p>

在他看來，經(jīng)歷幾代沉淀后，如今進(jìn)入第四次工業(yè)革命時(shí)期，工業(yè)發(fā)展無論從質(zhì)量、效益、體量等方面，都走到關(guān)鍵瓶頸期。如何利用新一代信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)突破，仍在持續(xù)探索。

至于其中方法論，蔣昕昊提煉認(rèn)為，從制造業(yè)角度，要循序漸進(jìn)地應(yīng)對(duì)新技術(shù)，找到從需求出發(fā)、以價(jià)值為導(dǎo)向的突破點(diǎn)。因?yàn)橹圃鞓I(yè)強(qiáng)調(diào)效益，需要腳踏實(shí)地逐個(gè)場(chǎng)景尋求突破。

對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的供給側(cè)，包括工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、工業(yè)軟件、智能化設(shè)備、邊緣計(jì)算、工業(yè)智能為代表的一系列解決方案平臺(tái)商和方案商，應(yīng)該腳踏實(shí)地真正觸達(dá)制造業(yè)從業(yè)者的痛點(diǎn)，做出有價(jià)值有亮點(diǎn)的爆款產(chǎn)品，這方面還有很長(zhǎng)一條路要走。

比如當(dāng)前大量中小企業(yè)，相比之下更需要訂單、資金、人才等資源，如何利用新技術(shù)和平臺(tái)等能力提供幫助很重要；同時(shí)中小企業(yè)很難付出大量成本部署信息化系統(tǒng)，當(dāng)前工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、云化軟件已經(jīng)有低成本、易部署的解決方案，這就可以分類、分級(jí)地解決制造業(yè)相關(guān)問題。

所以實(shí)際上，制造業(yè)在不斷轉(zhuǎn)型，制造業(yè)和新技術(shù)供應(yīng)方的兩端要不斷實(shí)現(xiàn)能力磨合。應(yīng)當(dāng)堅(jiān)持以制造業(yè)為本、從需求出發(fā)，通過信息技術(shù)的翅膀，幫助制造業(yè)騰飛。

尋路轉(zhuǎn)型升級(jí)

近些年來，國內(nèi)制造業(yè)的發(fā)展持續(xù)面臨各類型挑戰(zhàn)：一方面，用工荒現(xiàn)象持續(xù)；另一方面，上游原材料和庫存情況波動(dòng)不斷，時(shí)而緊俏時(shí)而過剩。這顯示出，制造業(yè)向高質(zhì)量發(fā)展迫在眉睫。

蔣昕昊對(duì)記者分析道，的確目前國內(nèi)制造業(yè)面臨的內(nèi)外部環(huán)境存在較大壓力，尤其是近年來，制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈需要及時(shí)調(diào)整。

面對(duì)當(dāng)前的新形勢(shì)，國家層面已經(jīng)在通過出臺(tái)政策等方式，試圖調(diào)整和優(yōu)化用工荒、招工難等人力層面難題。同時(shí)備受重視的就是以新技術(shù)推動(dòng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

“我們認(rèn)為，當(dāng)前提到的實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展、制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型等相關(guān)政策和戰(zhàn)略，都是為了服務(wù)于提高制造業(yè)的效率、質(zhì)量、韌性和彈性，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈實(shí)現(xiàn)更高抗壓能力和整體高質(zhì)量發(fā)展。”他進(jìn)一步指出，有兩方面可以助力制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

一方面，借助新一代信息技術(shù)來加快實(shí)現(xiàn)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，當(dāng)前已經(jīng)有大量制造企業(yè)在建設(shè)新產(chǎn)線、新平臺(tái)、新系統(tǒng)，以期提升整體產(chǎn)業(yè)鏈的能力分布協(xié)同、資源優(yōu)化配置水平，也增強(qiáng)制造企業(yè)內(nèi)部設(shè)計(jì)、制造、管理等環(huán)節(jié)的智能化水平。“我們認(rèn)為從數(shù)字化轉(zhuǎn)型角度，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、高質(zhì)量網(wǎng)絡(luò)、中小企業(yè)公共服務(wù)平臺(tái)等新型技術(shù)能力可以保障制造業(yè)的平穩(wěn)發(fā)展?！笔Y昕昊續(xù)稱。

另一方面是從制造業(yè)本身出發(fā)，提升企業(yè)相關(guān)人才的素質(zhì)水平、提升生產(chǎn)裝備自動(dòng)化水平；練內(nèi)功的同時(shí)，對(duì)外也要以開放心態(tài)擁抱工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)。

近期以ChatGPT為代表的人工智能大模型非?；馃幔瑢?shí)際上人工智能技術(shù)此前早就已逐漸落地到制造業(yè)乃至實(shí)體經(jīng)濟(jì)應(yīng)用中。

蔣昕昊表示，“AIGC為代表的技術(shù)到來后，我們認(rèn)為其對(duì)制造業(yè)的影響短期內(nèi)不會(huì)像在消費(fèi)領(lǐng)域和對(duì)個(gè)人的沖擊那么大。當(dāng)然不可否認(rèn)，以人工智能為代表的一系列新技術(shù)，對(duì)傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式、作業(yè)方式，特別是在一些場(chǎng)景對(duì)人的替代作用在逐步顯現(xiàn)。實(shí)際上此前大數(shù)據(jù)等相關(guān)偏重分析、計(jì)算的技術(shù)已經(jīng)一定程度替代甚至超越了人類智力。”

舉例來說，在工業(yè)場(chǎng)景中，如深度學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、專家系統(tǒng)等相關(guān)技術(shù)，因其技術(shù)特性、功能作用不同，而在具體應(yīng)用場(chǎng)景中發(fā)揮的功能也不盡相同。

深度學(xué)習(xí)相對(duì)更側(cè)重于對(duì)未知的、以數(shù)據(jù)科學(xué)為代表的相關(guān)場(chǎng)景，比如進(jìn)行設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)；知識(shí)圖譜則更側(cè)重于對(duì)相關(guān)專家知識(shí)經(jīng)驗(yàn)的融合，比如可應(yīng)用于供應(yīng)鏈協(xié)同優(yōu)化。

“所以AI技術(shù)一定會(huì)帶來制造業(yè)的躍升和進(jìn)步。”他續(xù)稱，未來在工業(yè)發(fā)展轉(zhuǎn)型過程中，實(shí)際上底層范式是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，更深層次是數(shù)據(jù)+知識(shí)融合，也即未來無論是工業(yè)本身的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)，還是企業(yè)改造提升，都要遵循：一方面從工業(yè)本體出發(fā)，讓多年來沉淀的工業(yè)知識(shí)、機(jī)理、模型、經(jīng)驗(yàn)發(fā)揮作用，這也是多年人類工業(yè)史以來的寶貴財(cái)富，同時(shí)以人為代表，通過師傅、專家等進(jìn)行技術(shù)傳承；另一方面，數(shù)據(jù)科學(xué)的出現(xiàn)，提供了一種突破認(rèn)知邊界的、通過自主學(xué)習(xí)訓(xùn)練不斷演進(jìn)的分析范式。二者結(jié)合，才是未來工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的方向。

由AI大模型興起對(duì)人類帶來的影響，蔣昕昊認(rèn)為不必太過恐慌，就制造業(yè)而言，人在其中的角色是可以被調(diào)整的。

“就我們觀察，特別是在工業(yè)和制造業(yè)場(chǎng)景，AI目前還很難做到以人的思維來做創(chuàng)新。所以這個(gè)角度說，人類可以更側(cè)重向創(chuàng)新、新的研發(fā)等相關(guān)工作去延伸?！彼m(xù)稱，同時(shí)由于制造業(yè)下屬細(xì)分門類繁多，這意味著門檻和應(yīng)用場(chǎng)景也不盡相同，“實(shí)際上我們認(rèn)為AI在工業(yè)中的應(yīng)用還有很長(zhǎng)一條路要走?！?/p>

厘清技術(shù)霧霾

當(dāng)前人類正在迎接一個(gè)紛繁復(fù)雜、技術(shù)不斷涌現(xiàn)的時(shí)期，對(duì)于工業(yè)發(fā)展來說也是如此。從正在持續(xù)融入實(shí)際場(chǎng)景的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，到被希冀的工業(yè)元宇宙，都在不斷探索、尋求深化落地。

蔣昕昊對(duì)記者分析，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)元宇宙的不同處在于，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是最初以網(wǎng)絡(luò)為代表，到現(xiàn)在發(fā)展成為整個(gè)新型的制造業(yè)生態(tài)體系，包括網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)、平臺(tái)、安全等；工業(yè)元宇宙作為近期興起的概念，屬于元宇宙概念的延伸，旨在工業(yè)場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)物理世界和數(shù)字世界之間的全面鏈接融合，甚至可以是制造業(yè)中的“賽博朋克”。

“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為國家重視的制造業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略，它提供了未來制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵路徑和支撐，其中也涌現(xiàn)一批新興企業(yè)?！彼赋觯瑩?jù)工信部預(yù)計(jì)，2023年國內(nèi)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模將突破1.2萬億，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)體系建立五大國家節(jié)點(diǎn)，覆蓋全國31個(gè)省份。這意味著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為當(dāng)前制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要路徑抓手。

工業(yè)元宇宙將是一種遠(yuǎn)景。從技術(shù)角度，其將涵蓋工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能制造、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)，因?yàn)橐蛲ㄌ摂M和現(xiàn)實(shí)世界，甚至使之完全融合，需要各類數(shù)字技術(shù)與實(shí)體物理世界進(jìn)行全方位融合、深化。

目前，中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院也在研究工業(yè)元宇宙相關(guān)指導(dǎo)意見和辦法。蔣昕昊對(duì)記者分析，其實(shí)早期提出的CPS信息物理系統(tǒng)，也提到過類似理念，即實(shí)際生產(chǎn)過程要映射到數(shù)字虛擬世界，虛擬世界采集了大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后，形成優(yōu)化結(jié)果反饋給物理世界的實(shí)體，然后幫助調(diào)整設(shè)備、生產(chǎn)線、車間、工廠甚至整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈，達(dá)到更優(yōu)化的效果。

“所以工業(yè)元宇宙調(diào)整了底層裝備設(shè)備，包括‘人機(jī)料法環(huán)’、生產(chǎn)關(guān)系等。但是其中具體技術(shù)、關(guān)鍵組成、涉及產(chǎn)業(yè)、未來實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景都還需要進(jìn)一步明確。”他續(xù)稱。

除了制造業(yè)持續(xù)在向智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)，“雙碳”目標(biāo)也是中長(zhǎng)期發(fā)展進(jìn)程中的要義。

蔣昕昊表示，此前廣州相關(guān)部門提出過數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化、綠色化的“四化”發(fā)展路線，很多制造企業(yè)也在踐行節(jié)能環(huán)保、綠色化、安全生產(chǎn)等理念，這意味著相關(guān)路徑其實(shí)多年來一脈相承、層層遞進(jìn)，目前匯集成為“雙碳”，是因?yàn)橹圃鞓I(yè)高質(zhì)量發(fā)展的迫切需求。

“近些年來，隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為代表的新技術(shù)持續(xù)賦能，正為實(shí)現(xiàn)制造業(yè)的提質(zhì)增效、綠色環(huán)保等提供底層支撐，根據(jù)企業(yè)的不同需求和目標(biāo)，形成了不同路徑和場(chǎng)景?！彼麑?duì)記者分析。

比如對(duì)于用能，已經(jīng)有大量能源管理系統(tǒng)，通過自動(dòng)化數(shù)字化檢測(cè)技術(shù)等，實(shí)現(xiàn)對(duì)能耗、排放的精準(zhǔn)掌握，并根據(jù)峰谷值調(diào)整生產(chǎn)節(jié)奏和用能計(jì)劃，甚至提前預(yù)測(cè)用能進(jìn)展。比如在發(fā)電場(chǎng)景，也可以借助智能裝備提升發(fā)電效率。

對(duì)于固碳端，類似碳計(jì)量、碳檢測(cè)等，也可以借助新一代信息技術(shù)，比如通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)等連接設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)、換算，形成對(duì)“雙碳”指標(biāo)的計(jì)量，如此可以實(shí)現(xiàn)更為精準(zhǔn)地控制。

這些都需要制造業(yè)、相關(guān)信息技術(shù)企業(yè)共同研究制定，來推動(dòng)產(chǎn)業(yè)和相關(guān)應(yīng)用落地。

當(dāng)然，在走向“雙碳”目標(biāo)進(jìn)程中，當(dāng)前還面臨一定難題，比如對(duì)碳足跡追蹤、碳計(jì)量檢測(cè)等。

“其實(shí)無論能耗、還是污染，要進(jìn)行追蹤檢測(cè)都比較困難?！笔Y昕昊向記者分析，比如目前依然較難追溯到具體哪個(gè)原因造成較大的碳排放；希望檢測(cè)到用能、用碳大戶但就對(duì)覆蓋量有更高要求；倘若采用樣本檢測(cè)方式，也面臨樣本對(duì)象是否具備代表性，這對(duì)算法和模型統(tǒng)計(jì)要求較高等挑戰(zhàn)。

“針對(duì)這些挑戰(zhàn)，目前產(chǎn)業(yè)界也在探索各種路線。當(dāng)然‘雙碳’目標(biāo)很明確，關(guān)于追蹤、計(jì)量、研究等體系都還在制定過程中?！彼M(jìn)一步指出，也在積極探索運(yùn)用新傳感技術(shù)、人工智能、大數(shù)據(jù)等共同完善預(yù)測(cè)和算法模型。至于最終成效，仍需觀察一段時(shí)間。