从工业互联网到AIGC：智能制造如何跃迁？

　　在这个技术爆炸时代，身处传统制造业该如何应对并适当吸纳相关技术，支撑自身转型升级正成为重要命题。

　　近日举行的2023小蛮腰科技大会暨AIGC人工智能峰会期间，中国工业互联网研究院广东分院负责人蒋昕昊接受21世纪经济报道记者专访时指出，“我们认为，不断涌现的新技术，会对制造业带来转型升级的新机会，但层出不穷的新概念也会造成一定影响。就制造业而言，实际上坚持初心比较重要。”

　　他分析道，因为制造业属于传统产业，即便没有外部新技术迭代，这个行业也存在了上百年，有了新技术后，也不会一夜之间变成另外一套生态系统。“所以我们看到很多制造业从业者还是很务实，要穿过一系列新技术概念的雾霾，看到背后本质。”

　　在他看来，经历几代沉淀后，如今进入第四次工业革命时期，工业发展无论从质量、效益、体量等方面，都走到关键瓶颈期。如何利用新一代信息技术实现突破，仍在持续探索。

　　至于其中方法论，蒋昕昊提炼认为，从制造业角度，要循序渐进地应对新技术，找到从需求出发、以价值为导向的突破点。因为制造业强调效益，需要脚踏实地逐个场景寻求突破。

　　对于数字化转型的供给侧，包括网平台、工业软件、智能化设备、边缘计算、工业智能为代表的一系列解决方案平台商和方案商，应该脚踏实地真正触达制造业从业者的痛点，做出有价值有亮点的爆款产品，这方面还有很长一条路要走。

　　比如当前大量中小企业，相比之下更需要订单、资金、人才等资源，如何利用新技术和平台等能力提供帮助很重要；同时中小企业很难付出大量成本部署信息化系统，当前网、云化软件已经有低成本、易部署的解决方案，这就可以分类、分级地解决制造业相关问题。

　　所以实际上，制造业在不断转型，制造业和新技术供应方的两端要不断实现能力磨合。应当坚持以制造业为本、从需求出发，通过信息技术的翅膀，帮助制造业腾飞。

　　近些年来，国内制造业的发展持续面临各类型挑战：一方面，用工荒现象持续；另一方面，上游原材料和库存情况波动不断，时而紧俏时而过剩。这显示出，制造业向高质量发展迫在眉睫。

　　蒋昕昊对记者分析道，的确目前国内制造业面临的内外部环境存在较大压力，尤其是近年来，制造业产业链需要及时调整。

　　面对当前的新形势，国家层面已经在通过出台政策等方式，试图调整和优化用工荒、招工难等人力层面难题。同时备受重视的就是以新技术推动制造业转型升级。

　　“我们认为，当前提到的实体经济高质量发展、制造业数字化转型等相关政策和战略，都是为了服务于提高制造业的效率、质量、韧性和弹性，推动产业链供应链实现更高抗压能力和整体高质量发展。”他进一步指出，有两方面可以助力制造业转型升级。

　　一方面，借助新一代信息技术来加快实现制造业数字化转型，当前已经有大量制造企业在建设新产线、新平台、新系统，以期提升整体产业链的能力分布协同、资源优化配置水平，也增强制造企业内部设计、制造、管理等环节的智能化水平。“我们认为从数字化转型角度，工业互联网平台、高质量网络、中小企业公共服务平台等新型技术能力可以保障制造业的平稳发展。”蒋昕昊续称。

　　另一方面是从制造业本身出发，提升企业相关人才的素质水平、提升生产装备自动化水平；练内功的同时，对外也要以开放心态拥抱工业互联网等新技术。

　　近期以ChatGPT为代表的大模型非常火热，实际上技术此前早就已逐渐落地到制造业乃至实体经济应用中。

　　蒋昕昊表示，“AIGC为代表的技术到来后，我们认为其对制造业的影响短期内不会像在消费领域和对个人的冲击那么大。当然不可否认，以人工智能为代表的一系列新技术，对传统的生产方式、作业方式，特别是在一些场景对人的替代作用在逐步显现。实际上此前大数据等相关偏重分析、计算的技术已经一定程度替代甚至超越了人类智力。”

　　举例来说，在工业场景中，如深度学习、知识图谱、专家系统等相关技术，因其技术特性、功能作用不同，而在具体应用场景中发挥的功能也不尽相同。

　　深度学习相对更侧重于对未知的、以数据科学为代表的相关场景，比如进行设备预测性维护；知识图谱则更侧重于对相关专家知识经验的融合，比如可应用于供应链协同优化。

　　“所以AI技术一定会带来制造业的跃升和进步。”他续称，未来在工业发展转型过程中，实际上底层范式是数据驱动，更深层次是数据+知识融合，也即未来无论是工业本身的数字化转型升级，还是企业改造提升，都要遵循：一方面从工业本体出发，让多年来沉淀的工业知识、机理、模型、经验发挥作用，这也是多年人类工业史以来的宝贵财富，同时以人为代表，通过师傅、专家等进行技术传承；另一方面，数据科学的出现，提供了一种突破认知边界的、通过自主学习训练不断演进的分析范式。二者结合，才是未来工业转型升级的方向。

　　由AI大模型兴起对人类带来的影响，蒋昕昊认为不必太过恐慌，就制造业而言，人在其中的角色是可以被调整的。

　　“就我们观察，特别是在工业和制造业场景，AI目前还很难做到以人的思维来做创新。所以这个角度说，人类可以更侧重向创新、新的研发等相关工作去延伸。”他续称，同时由于制造业下属细分门类繁多，这意味着门槛和应用场景也不尽相同，“实际上我们认为AI在工业中的应用还有很长一条路要走。”

　　当前人类正在迎接一个纷繁复杂、技术不断涌现的时期，对于工业发展来说也是如此。从正在持续融入实际场景的工业互联网，到被希冀的工业元宇宙，都在不断探索、寻求深化落地。

　　蒋昕昊对记者分析，工业互联网和工业元宇宙的不同处在于，工业互联网是最初以网络为代表，到现在发展成为整个新型的制造业生态体系，包括网络、数据、平台、安全等；工业元宇宙作为近期兴起的概念，属于元宇宙概念的延伸，旨在工业场景中实现物理世界和数字世界之间的全面链接融合，甚至可以是制造业中的“赛博朋克”。

　　“工业互联网已经成为国家重视的制造业发展战略，它提供了未来制造业数字化转型的关键路径和支撑，其中也涌现一批新兴企业。”他指出，据工信部预计，2023年国内工业互联网产业规模将突破1.2万亿，工业互联网标识体系建立五大国家节点，覆盖全国31个省市。这意味着工业互联网已经成为当前制造业数字化转型的主要路径抓手。

　　工业元宇宙将是一种远景。从技术角度，其将涵盖工业互联网、智能制造、人工智能、区块链等技术，因为要打通虚拟和现实世界，甚至使之完全融合，需要各类数字技术与实体物理世界进行全方位融合、深化。

　　目前，中国工业互联网研究院也在研究工业元宇宙相关指导意见和办法。蒋昕昊对记者分析，其实早期提出的CPS信息物理系统，也提到过类似理念，即实际生产过程要映射到数字虚拟世界，虚拟世界采集了大量数据进行分析后，形成优化结果反馈给物理世界的实体，然后帮助调整设备、生产线、车间、工厂、甚至整个产业链，达到更优化的效果。

　　“所以工业元宇宙调整了底层装备设备，包括‘人机料法环’、生产关系等。但是其中具体技术、关键组成、涉及产业、未来实际应用场景都还需要进一步明确。”他续称。

　　除了制造业持续在向智能化转型升级，“双碳”目标也是中长期发展进程中的要义。

　　蒋昕昊表示，此前广州相关部门提出过数字化、网络化、智能化、绿色化的“四化”发展路线，很多制造企业也在践行节能环保、绿色化、安全生产等理念，这意味着相关路径其实多年来一脉相承、层层递进，目前汇集成为“双碳”，是因为制造业高质量发展的迫切需求。

　　“近些年来，随着工业互联网为代表的新技术持续赋能，正为实现制造业的提质增效、绿色环保等提供底层支撑，根据企业的不同需求和目标，形成了不同路径和场景。”他对记者分析。

　　比如对于用能，已经有大量能源管理系统，通过自动化数字化检测技术等，实现对能耗、排放的精准掌握，并根据峰谷值调整生产节奏和用能计划，甚至提前预测用能进展。比如在发电场景，也可以借助智能装备提升发电效率。

　　对于固碳端，类似碳计量、碳检测等，也可以借助新一代信息技术，比如通过工业互联网平台等连接设备运转、换算，形成对双碳指标的计量，如此可以实现更为精准地控制。

　　这些都需要制造业、相关信息技术企业共同研究制定，来推动产业和相关应用落地。

　　当然，在走向“双碳”目标进程中，当前还面临一定难题，比如对碳足迹追踪、碳计量检测等。

　　“其实无论能耗、还是污染，要进行追踪检测都比较困难。”蒋昕昊向记者分析，比如目前依然较难追溯到具体哪个原因造成较大的碳排放；希望检测到用能、用碳大户但就对覆盖量有更高要求；倘若采用样本检测方式，也面临样本对象是否具备代表性，这对算法和模型统计要求较高等挑战。

　　“针对这些挑战，目前产业界也在探索各种路线。当然‘双碳’目标很明确，关于追踪、计量、研究等体系都还在制定过程中，”他进一步指出，也在积极探索运用新传感技术、人工智能、等共同完善预测和算法模型。至于最终成效，仍需观察一段时间。