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      人工智能與制造業(yè)融合發(fā)展面臨三大挑戰(zhàn)

      2019-12-22 14:09:52賽迪智庫
      網(wǎng)絡(luò)安全和信息化 2019年3期
      關(guān)鍵詞:落地制造業(yè)人工智能

      由于技術(shù)的迅猛發(fā)展、投融資力度的加大以及地方政府和科技界、工業(yè)界的廣泛合作,人工智能應(yīng)用的廣度和深度均大大超出預(yù)期,成為推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的新動(dòng)能和振興實(shí)體經(jīng)濟(jì)的新機(jī)遇。其中,人工智能與制造業(yè)融合發(fā)展是新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心內(nèi)容,是制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路。雖然人工智能加快向各領(lǐng)域滲透,但在制造業(yè)這一最具潛力的場景下應(yīng)用落地困難重重,面臨以下三大挑戰(zhàn):

      1.制造業(yè)與人工智能融合應(yīng)用成本高昂。人力成本方面,人工智能領(lǐng)域基礎(chǔ)人才短缺,直接導(dǎo)致用人成本升高,進(jìn)而大幅提高了制造業(yè)與人工智能對(duì)接成本。目前人工智能人才培養(yǎng)暫時(shí)落后于產(chǎn)業(yè)發(fā)展步伐,人工智能與制造業(yè)的融合型技術(shù)人員數(shù)量滯后于人工智能與制造業(yè)融合發(fā)展的要求,企業(yè)不得不通過提高薪資待遇來搶奪稀缺的人工智能領(lǐng)域人力資源。資源成本方面,人工智能所需設(shè)備購置、運(yùn)營維護(hù)升級(jí)均會(huì)提高制造業(yè)與人工智能對(duì)接成本。人工智能技術(shù)所需的各類高精傳感器價(jià)格昂貴,一系列的技術(shù)應(yīng)用和系統(tǒng)維護(hù)都不是免費(fèi)服務(wù),最終形態(tài)成本將高于傳統(tǒng)的低技術(shù)含量產(chǎn)品。技術(shù)成本方面,人工智能技術(shù)尚處“弱人工智能”階段,技術(shù)落地應(yīng)用多需要人力輔助,形成雙倍成本。目前人工智能技術(shù)很難實(shí)現(xiàn)理想的“無人化”,其定位更像是一種工具,彌補(bǔ)人類在計(jì)算力和操作能力等方面的不足,幫助人類簡化操作,制造企業(yè)即便在已經(jīng)購置人工智能設(shè)備之后,仍需聘用技術(shù)工人予以輔助。

      2.產(chǎn)融學(xué)對(duì)接尚不充分。產(chǎn)融協(xié)同方面,制造業(yè)資本投入不足。制造業(yè)自有資金不足。近年來制造業(yè)利潤普遍不高,只靠企業(yè)自身投入幾乎難以支撐長期所需要的大量資本投入。此外,制造業(yè)融資困難,制造企業(yè)的投資回報(bào)率相對(duì)其他高新技術(shù)領(lǐng)域相對(duì)偏低,短期效益可能很難顯現(xiàn),資本逐利特性導(dǎo)致資本投入更為謹(jǐn)慎,商業(yè)資本的關(guān)注度持續(xù)走低。產(chǎn)學(xué)協(xié)同方面,人工智能前沿技術(shù)在制造業(yè)難以落地。高校以一流期刊論文發(fā)表引用為衡量標(biāo)準(zhǔn)的評(píng)價(jià)導(dǎo)向,導(dǎo)致學(xué)界專注于學(xué)術(shù)研究,對(duì)產(chǎn)品商業(yè)化理解不足,不能及時(shí)針對(duì)市場變化對(duì)研發(fā)重點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整,致使技術(shù)與市場脫節(jié),難以將人工智能研發(fā)成果轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力。

      3.制造業(yè)數(shù)據(jù)孤島問題嚴(yán)重阻礙與人工智能融合應(yīng)用。制造業(yè)信息化建設(shè)尚不完善。目前人工智能技術(shù)主要基于機(jī)器學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)的體量與質(zhì)量將直接決定人工智能技術(shù)效能。然而目前我國大部分制造企業(yè)尚停留在工業(yè)2.0階段,大量數(shù)據(jù)下沉在各條生產(chǎn)線之間,信息化建設(shè)不足導(dǎo)致各類生產(chǎn)制造數(shù)據(jù)極度缺乏。制造業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一。我國制造企業(yè)諸多生產(chǎn)設(shè)備均采購于多家國外廠商,不同制造企業(yè),甚至是同一制造企業(yè)不同生產(chǎn)線之間,數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差異大,各類數(shù)據(jù)之間難以互通共享,極大增加了人工智能頂層設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)的復(fù)雜度,不具備應(yīng)用落地普適性。

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