如何推动我国工业智能的发展

如何推动我国工业智能的发展

近年来，以制造业强国为目标的国家，对工业智能的关注度越来越高，并采取了一系列措施助推制造业转型。其中，德国依托雄厚的工业基础，积极推进工业4.0进程；美国提出制定先进制造发展战略，强力推进工业互联网。而我国早在2015年，国务院就发布了《中国制造2025》方案，制定了中国从制造大国转变为制造强国的战略。

工业智能顺势崛起

工业是我国经济的根基，伴随着人口红利的消失，工业不再是劳动密集型产业。在“工业互联网”、“工业4.0”、“智慧工厂”等国家方针的推动下，工业智能逐渐被业界推崇，工业界深知只有进行智能化升级转型才能促进企业良性发展。

智能技术可以让工业实现自动化生产，加强人和机器之间的协作，助推智能工厂落地，使工业生产系统变得灵活。智能化的工业生产设备的大幅投入，降低了劳动力的密集度，危险性高的加工过程能够让机器人代替，在保证生产安全的基础上，进一步提高了生产效率。

近年来，我国出现了一批如海得控制、天准科技一样扎根于工业智能的企业，为工业智能化发展注入了新鲜血液。为此，亿欧新制造盘点了50家具有代表性的企业，以期对工业大数据、机器视觉、声纹检测等工业智能有进一步的了解。

数据表明，在盘点的50家企业中，位于北京的企业有14家，广东有12家，江苏有7家，上海和浙江分别为6家，不难看出，工业智能企业主要聚集在北京、广东、长三角三地。北京拥有丰富的人工智能人才资源，在工业智能的发展上占据了极大优势，据中国广播网统计，北京有近4万人工智能领域的人才，占内地人工智能人才总量的60%。

而广东、长三角则在原有的工业基础上，逐渐形成了相对成熟的工业上下游产业链。此外，广东在政策红利的助力下，工业智能发展业迎来了新的征程，其中《粤港澳大湾区发展规划纲要》就明确指出，要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，大力推进制造业转型升级和优化发展。

从融资轮次来看，大多数工业智能企业都已完成了B轮、A轮或Pre-A轮融资，其中已完成B轮融资的企业占17%，A轮融资占31%，Pre-A轮占19%。这也从侧面反映了我国工业智能发展短板，尽管人工智能在1956年就被提出，以工业大数据、机器视觉、声纹检测等为代表的工业智能技术已落地，但其在我国工业领域的发展历程还较为短暂，工业智能的整体应用水平还处于偏低状态。

火眼金睛—机器视觉

在图像采集、深度学习、3D视觉等技术的支持下，机器视觉驶入了发展新赛道。据中国机器视觉产业联盟统计，2015年至2017年，机器视觉行业增长迅速，销售额年均复合增长率达36.4%。

前不久在科创板上市的天准科技，则通过领先产品帮助工业企业实现数字化、智能化发展，是将机器视觉核心技术应用于工业领域的典范。其主要产品为工业视觉设备，旗下的天准UMD-G是一款针对3C产品的玻璃曲面检测设备，通过非接触式检测技术，可对曲面产品实现全尺寸检测。

智能大脑—工业大数据

随着工业智能的应用愈加广泛，工业企业所拥有的数据也日益丰富。通过互联网、移动物联网等技术的连接，工业信息数据和工业系统正在深入融合，企业的研发、生产和管理方式都被冠以“智能”的头衔。

工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业产业链优化等诸多方面。工业大数据能将海量的隐形数据转化为显性数据，并将信息及决策建议实时提供给产线工人、主管部门和企业管理决策层，帮助企业及时了解产线状况。

若不能及时了解产线、设计等数据信息，企业为了保证良品率则需要反复检测、修改设计，容易错过产品的最佳出货期，实际损失将难以预估。据悉，锤子手机之所以“难产”，是因为在设计时生产人员并未实时了解情况，导致实际生产后发现原本的设计会导致良品率低下，最后只能重新设计。从设计到量产花费了大量时间，再到正式发布时，锤子手机已经错过了最佳发布时间。

过往的生产制造中，产线往往需要定期进行设备检测，企业不仅要聘请专业的维修师傅上门检测，还要停工配合检测。在工业大数据的支持下，生产产线则由“定期体检”转换为“预警监测”，提升了企业生产效率，降低了企业的维修成本。

在智能化发展战略的推动下，以机器视觉、工业大数据、深度学习等为代表的技术，正悄然改变我国工业格局。尽管与德国等发达工业大国相比，我国的工业智能应用技术还有很长的路要走，但在政策、技术等各方的大力支持下，我国工业智能正跑步前进，未来工业智能将不局限于机器视觉与工业大数据等技术，更多工业智能应用场景和技术必将应运而生。