图灵汇官网

2018年6月1日，中国信息通信研究院携手智能云科、宝信软件、徐工信息、阿里云工业互联网、安徽合力股份等企业，共同签署了战略合作框架协议，旨在构建区域性工业互联网平台集群，推动长三角地区的数字经济与实体经济融合发展。

如何在不同利益主体之间找到合作的交汇点，形成价值创造与利益共享的最大公约数，是一个值得深入探讨的话题。为此，需要建立一种“差异化定位、优势互补、共同创造价值、共享利益”的协作机制，在产业资源、技术能力、政策互通、数据共享等方面取得实质性进展。

“2018年长三角工业互联网峰会暨G60科创走廊工业互联网协同创新工程启动大会”将于9月1日在上海市松江区的国家工业互联网新型工业化示范基地举行。届时，工信部领导、中科院院士、中国信通院专家及长三角地区的领军企业家将就关键议题发表重要见解。

参会名额有限，赶快报名！ 详情请访问报名页面。

作者：余晓晖，中国信息通信研究院总工程师 来源：中国电子报

人工智能具有显著的溢出效应，能够嵌入更多软件和终端设备中，推动战略性新兴产业的发展。在此背景下，我们需要抓住产业变革的机遇，促进工业智能发展，提升制造业智能化水平，推动人工智能与实体经济的深度融合。

一、人工智能步入应用拉动的快速增长阶段

（一）人工智能快速发展

随着互联网、移动互联网、物联网的兴起，人机物互联互通成为发展趋势，数据量和数据处理能力呈现爆炸性增长，人工智能不断取得突破性进展。

• 社交媒体、移动设备和传感器的普及，推动了全球数据总量的爆发性增长，为机器学习方法提供了广阔的发展空间。
• 数据处理技术加速演进，运算能力快速提升。以GPU为代表的计算芯片能够满足高强度、高频次、低功耗的需求，极大地促进了人工智能产业的发展。
• 开源平台的普及，使得谷歌、Facebook、IBM、Amazon、百度等巨头纷纷开源其深度学习平台，推动了人工智能的普及。

（二）工业智能解决方案正在形成

工业互联网带来了工业数据的爆发式增长，传统统计方法难以满足海量数据的深度挖掘，人工智能技术正成为解决各领域诊断、预测与优化问题的重要工具。

• 设备层面，基于机器学习，实现自动化生产动作，如智能分拣机器人和智能检测机器人。
• 生产线层面，基于机器学习，提供优化建议，如流程工业的生产工艺参数优化和离散工业的机床断刀保护。
• 企业层面，基于知识图谱，实现智能业务决策和风险管理。
• 行业层面，基于知识图谱，实现工业知识的沉淀和复用。

工业智能的部署特点包括： - 云端部署，提供复杂场景下的智能化应用。 - 边缘部署，面向有限资源条件的轻量级算法。 - 结合工业互联网平台，嵌入人工智能引擎和框架。

（三）人工智能在制造业的应用价值初现端倪

人工智能在制造业的应用探索形成了三种典型模式：

• 提高制造效率：如日本NEC公司的机器视觉检测系统和华为、海尔的合作项目。
• 优化生产工艺：如阿里“工业大脑”在中策橡胶中的应用。
• 优化供应链管理：如C.H. Robinson基于知识图谱技术的运输路线优化。
• 提高售后运维价值：如微软Azure IoT平台为Rolls-Royce提供的服务。

二、把握人工智能与制造业融合发展的趋势和挑战

2017年，政府加大对人工智能与制造业融合的政策引导。一方面出台了相关政策文件，另一方面鼓励和支持人工智能与制造业融合发展的政策体系不断完善。然而，这一领域仍处于前沿阶段，存在技术架构、实施路径、行业标准及产业生态等方面的瓶颈。

三、以融合创新为主线，协同推进人工智能与制造业发展

立足于当前工业大数据产业融合发展变革的关键时点，有效聚合各领域企业、高校与科研机构，以融合创新为主线，共同推进关键技术与产品的创新、部署与应用，推动深化开源开放的创新模式，实现向价值链高端水平跃升。

通过制定行动指南，确定产业突破方向，开发专用芯片，提升工业互联网设备侧、边缘侧和平台的智能化水平。推动人工智能在制造业领域的专用算法开发，发展新型工业软件，鼓励软件企业、互联网企业开发专用算法，提高工业软件的智能化水平。

培育产业发展环境，逐步形成多向贯通、利益共享的产业生态体系。综合运用规划、政策等手段，引导企业组建产业联盟，制定统一的技术标准，加速技术研发，并配套相应的成果转化机制。建立中国的开源化发展体系，鼓励和支持开源化软件、产品和服务的研发及推广应用。同时，培育人工智能人才梯队，加强企业员工的再培训。

完善资本市场支撑环境，实现产业发展与金融资本之间的良性互动。引导整合社会各类资金，通过创投模式培育发展新技术、新业态、新模式，扶持初创、中小企业发展和应用工业智能。进一步建设相对宽松的融资环境，鼓励商业银行、股票发行机构等加大对人工智能企业的支持力度。

统筹协调构建保障体系，为工业智能提供一个安全可靠的发展环境。加强制度建设，制定应用规范、开发守则等涉及应用安全、伦理道德的行业标准，规避潜在风险。加强能力建设，建立工业智能公共评测服务平台，制定和完善相关装备、软件和平台在工业生产应用场景中的安全操作规范。