IT时报记者 王昕
中国经过40多年的改革开放，已经形成了全球最大、最完整的工业体系。去年中国工业总产值超过了100万亿规模以上的企业超过了36万家，制造业产出值占到了全球31%，预计在相当长的一段时间，制造业产出的比重还会继续上升。就规模而言，中国在领跑全球。
可以说，中国已经拥有了智能制造的万里沃土，只待人工智能、大数据、5G等技术播种、施肥。在9月23日英特尔举办的“智能制造，‘芯’向未来——智能技术助力工业制造勾画未来蓝图”圆桌论坛上，来自工业互联网行业的合作伙伴和专家，分享了对于智能制造发展的见解与转型的思考。
“AI+制造”势在必行
“互联网经济正在快速发展，对各类传统行业包括工业制造业带来了重大影响，就规模而言，中国的工业制造业已经领跑全球，工业从自动化全面转向数字化、智能化，未来的想象空间是非常巨大的。” 英特尔公司市场营销集团副总裁兼中国区行业解决方案部总经理梁雅莉表示，以前是一个云的时代，未来就是一个边缘的时代。
对智能技术在制造业中发挥的作用，英特尔深有体会。“为了尽可能降低单位成本和提升产品的良率，英特尔会把智能化技术尽可能在系统自检、测量分析、良率预测、生产排期等各个流程，最新产品甚至包括上千道工序，在这样一个复杂过程中，新的数据无时无刻不在产生。”
梁雅莉认为，“AI+制造”势在必行。“‘AI+制造’为工业生产可以带来良性循环，以英特尔大连工厂为例，使用AI技术后良率工程的生产率提升50%以上，良率达标速度提升了25%；实验分析设计速度提升了10倍，晶圆可靠性分析速度提高了20倍，从而加快了技术开发。‘AI+制造’的价值，不只限于良率的改善，甚至也不只限于制造环节的应用，还可以用在供应链管理、市场营销、客户管理等诸多方面。比如以供应链为例，麦肯锡的研究表明，机器学习可以使供应链预测错误减少50%，运输和仓储成本减少5%～10%，供应链管理成本减少25%～40%。”
梁雅莉表示，英特尔希望能够把信息技术创新分享给更多的工业企业，同时英特尔也希望作为一个制造型企业，把在工业生产运营当中的经验分享出来，为更多的工业客户提供参照。
来自“深水区”的挑战
智能制造充满机遇，也充满了挑战。
当中国领先的智能制造产业链企业走进工业互联网的“深水区”时，行业先行者试图从各个行业、角度实现自身突破。
TCL格创东智是领先的高端制造业工业互联网平台，提供从边缘数据采集、工业大数据分析到顶层应用开发一体化集成解决方案。TCL格创东智首席架构师杨晓亮表示，如何真正通过工业互联网技术去实现柔性制造，是面临的比较大的挑战。
面对这样的挑战，杨晓亮表示“我们现在要打造一种工具叫‘工业极客’，打造一些方便企业IT人员以及运营技术人员使用的平台，以低代码的形式将产业中积累的技术和经验融入到平台和工具中，这更加需要智能化。”
美的集团美云智数为大中型企业提供智能制造、大数据、数字营销、移动办公、身份管理、财务与人力、IT咨询等领域的云产品与解决方案。
美的集团美云智数算法专家杨松青认为：“当前中国智造需要换取新的技术红利，建立技术驱动的智能化制造模式是非常重要的。在智能制造的概念下，可能未来制造的场景将会从数字化生产进化到无人工厂，通过机器人去更大的释放人力。”
技术和管理变革要联动
国家工业信息安全发展研究中心信息化所副所长兼产业互联网发展联盟副秘书长李君深度剖析了智能制造行业发展趋势。她认为，最近5-10年，从外部环境上迎来了中国企业数字化转型最好的发展环境。在企业数字化转型过程中，技术引领是一个方面，但是技术变革的同时需要进行管理变革。过去十年是局部环节的数字化转型，现在推动转型需要从战略层面展开，需要解决数据互联和业务集成互联，构建跨企业新模式。
李君表示：“从具体手段上，首先，一定要重视数据作为一种资产的管理，而且要把数据当成跟人员、设备一样的，甚至是更重要的资产去管理。第二，从基础上，要去解决设备数据采集和设备的上云，以及设备里面基于数据的模型的构建和模型的应用问题。未来朝着智能化发展，很多的业务活动都会变成模型驱动的。我们能不能把工业知识积累模块化封装成模型，并且把这些模型有效利用起来，这是在任何业务活动当中都要提前布局的事情。”
“加快制造业的数字化转型，以工业互联网平台为路径，更要注重工业互联网平台跟5G、大数据、人工智能以及网络标识这样的一些新技术的融合应用，让这些新技术在制造业当中找到更加丰富的场景。”李君表示。
英特尔亚洲人工智能销售技术总监伊红卫对此表示，云—边—端协同对于数字化升级是十分关键的，而英特尔具有从云到端的全面的产品组合，“硬件方面，英特尔以内置AI加速的至强可扩展处理器为基础，提供全面的XPU芯片平台，可以提供更强的算力，并针对不同场景给出个性化解决方案；软件方面，英特尔在全球拥有15000名软件工程师，同时也拥有超过1200万个开发者的生态系统，通过软件优化让硬件发挥更大性能，以开源生态让合作伙伴参与其中，形成规模化发展，为企业降本增效”。
战略必选项
智能制造需要战略化的思考与布局，同时更重要的是领先的技术支持以及生态的力量。智能化升级需要强大的算力支持，快速的数据传输和稳定可靠的存储，以及生态系统带来的更广泛的资源和技术的共享，来进一步满足工业制造业的精益生产、制造协同、整合运营等需求。
“狭义的智能制造更多聚焦于制造企业或者工厂级的制造。”李君表示，广义的智能制造除了制造活动，又把我们和制造相关的比如说物流、配送、交易、供应链以及企业的经营管理都慢慢的涵盖进来，工业互联网和智能制造不是从一个切入点和维度去解决问题，“工业互联网更倾向于一种资源泛在连接，去解决资源配置的范围由小变大以及资源配置的场景由封闭变得开放的过程。”
国电南瑞集团子矜技术团队首席架构师徐戟表示，国电南瑞在未来几年的能源转型的目标是依托“大—云—物—移—智—链”的新技术，实现数字化、智能化的转型，把传统的能源企业通过两化融合转型为能源服务型企业。
在转型的过程中，他认为：“未来云边协同是一个十分重要的计算模式。这种云边协同的计算模式和计算平台，目前来说还是比较欠缺的。另外，我们也在探索提高资源的综合使用率，如何评估和提升综合使用率？这需要一个生态，如何建立这样一个合作生态，共同降低整个智能制造技术研发方面的成本？我们很认可英特尔在生态建设方面的工作，英特尔的产品和技术给了我们很大帮助，我们需要一个更加广泛的生态。”
海研自动化总经理苗振海认为，转型应该是从大企业开始的，“第一阶段大企业先做投资，来带动大型工业互联网以及智能制造以及装备商的整体提升；第二个阶段是当技术和产业链完善、模块化之后成本就会降低很多，就会有很多可借鉴的经验直接复制到中小企业里面，他们的投入产出比就会相应提高。”
英特尔的“智能制造生态”
海研自动化科技有限公司是英特尔百佳激励计划的企业之一，致力于机器视觉、人工智能、自动化等技术研发以及推动相关技术在制造业中的落地应用。
苗振海表示：“英特尔在合作过程当中会帮助我们攻克一些加速和融合的技术，使得我们现在的产品效率从原有的基础上提升30%-40%，降低对AI显卡芯片的依赖，整体上会得到比较大的提升。”
TCL格创东智首席架构师杨晓亮还表示：“我们所有的技术都是建立在三大基础技术之上，计算、传输和存储。英特尔至强可扩展处理器提供了稳定的算力，英特尔以太网技术可以通过扩展来满足网络的需求，英特尔傲腾技术也帮助我们构建了一个可靠的云基础设施。”
伊红卫表示，英特尔正在进行以数据为中心的转型，提供从计算、传输、存储等全方位的支持，提供个性化的解决方案。在生态方面，英特尔将充分发挥连接、赋能、融合的作用，搭建平台，连接生态各方参与，“有一句话叫Think big，start small。我们在AI领域先以点带面，带动业界整体转型发展。”
对于未来的工业互联网时代，李君认为，人机料法环的连接不再局限于一个企业，而是实现跨企业，甚至是全社会、全球的制造资源连在一张网上。连在一张网上以后，就可以对连在这个平台上的资源区实现泛在连接和社会化的优化配置，实现了跨区域、跨行业、跨领域的连接的情况下孕育诞生出来的场景就会和原来封闭式连接或者是局部连接时的完全不同。
