人工智能在未来制造业的发展和应用
2008年爆发国际金融危机以来，各个发达国家纷纷开始了对制造业过度外包的反思。并提出了一系列政策以帮助制造业的回归。
在这样的背景下，以大数据、物联网、人工智能为代表的新一代信息技术迎来黄金发展期，并再度赋能制造业，使其向数字化、网络化、智能化迅速发展。
与此同时，关于人工智能是否会再度取代人类的争论也甚嚣尘上，那么，究竟在制造业，人工智能能否和人类和谐共处，人工智能在制造业中又将如何发展，我们今天就来针对这些问题进行解析。
人机协同，不是机器替人
现如今，将人工智能与制造业结合发展，更多是为了使机器人“达到甚至超过人类技工水平”，以实现企业生产效率的提升。但是，这个使制造业“智能化”的过程，与过去完全寄希望于机器替代人有着本质差异。
传统的“自动化”追求的是机器自动生产，本质是由机器代替人，而现代制造业的“智能化”发展进程，则更多是追求机器的柔性生产，其本质属于人机协同。
在全新理念的引导下，机器人可以更多承担重复简单甚至是危险的工作，而帮助人类从繁杂工作中解放，获得更多从事创造性工作的机会。比起人工智能完全取代人的方式，工厂不必担心人工智能做出错误的决定延误生产，也不用考虑人在做重复劳动时效率降低的问题，双方取长补短，最大化的提升生产效率，从长远角度来看，这样的方式无疑更符合生产的需求，也更符合社会的需求。
没有网络，场景互联无从谈起
有了人工智能的辅助，工作将变得更加轻松，但这仍然不够，对于人工智能来说，还需要一个适合的土壤帮助其生根发芽，这便是新时代下的工业互联网。
在以往，同一个厂房，里面的设备各不相同，彼此之间很难联通。若是不同的工厂或是行业，各设备之间的差异则会更大，很难进行统一工作。
工业互联网的普及和发展将有效解决这个问题。在新时代网络的加持下，工厂设备能够通过云技术获得需要的算力（工业云计算和边缘计算），算据（工业大数据）和算法（工业人工智能），在这样的方式下，人工智能将可以快速应用到生产中的方方面面，之前无法统一调配的设备将处在同一平面，进行协同工作，不同工厂之间也能够根据实际情况进行快速资源调配，实现生产效率最大化。可以看出，有了工业互联网的加持，人工智能将发挥更大的效力。
值得一提的是，为了进一步推广工业互联网，从2017年底国家发布了一些列有关的政策。2017年，国务院出台《关于深化“互联网＋先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，1年之后，工信部成立工业互联网专项工作组，又推出了一系列政策，同时启动实施工业互联网三年行动计划。
在多地政府的联动响应下，工业互联网迅速发展。相关示范基地，区域工业云应运而生。
与此同时，随着科研的深入，云技术正在不断趋于成熟，推进整个工业环境的转化。可以预见，随着云技术的发展，很多工厂长期保有的业务模型将不得不面临更新换代的问题。在这之中，对新旧技术换代的节奏把控将显得尤为重要，转换的完成度，将很大程度影响制造业新格局的建立。
近年来，无论是互联网企业还是传统工业的转型，对于云技术的前景和应用，大家都有自己的计划。在制造业，云技术的应用将很大程度颠覆以往模式，但也为未来发展开辟了新的道路。
新型技术渴望与之匹配的技术平台，可以预见，工业互联网的应用最终会让软件的作用被无限放大，而与之相对的，工业生产将不再倚重于硬件力量，向着全新的方向奔驰而去。
随着西门子、通用电气（GE）、施耐德以及霍尼韦尔等企业纷纷在搭建工业云平台方面发力，这一天已经指日可待。
互联网＋人工智能服务制造业的三类典型场景
从实际角度出发，互联网＋人工智能的应用，最终将服务于以下三种场景。
一、为产品注智，从软件和硬件对制造业进行升级，通过互联网将信息注入，为产品提供人工智能算法，促成制造业新一代产品的智能升级。如谷歌开发出的专用于大规模机器学习的智能芯片TPU，腾讯AI对外提供计算机视觉AI能力的开放平台均是如此。
二、为服务注智，通过人工智能和互联网的结合，为制造企业提供精准增值服务。售前营销阶段通过人工智能对用户需求进行分析，实现精准投放。在售后服务方面，以物联网、大数据和人工智能算法，实现产品检测和管理，同时为可能出现的风险进行预警，进一步加强对售后的管理。在此方面比较好的一个例子就是三一重工结合腾讯云，把分布全球的30万台设备接入平台，利用大数据和智能算法，远程管理庞大设备群，这样的方式大大提升了设备运营效率，同时还降低了运营成本。
三、为生产注智，通过互联网将人工智能技术注入生产流程，使机器能够应对多种复杂情况的生产，进一步提升生产效率。这种场景应用目前比较多的应用于工艺优化，通过使机器学习健康的产品模型，完成质检，视觉识别等功能。
需要指出的是，机器无法代替人的温度，在构建产品的实用性、人性化设置、对生产的全局把控等方面，人工智能还远无法替代人类的作用。但作为人类的辅助，人工智能能够很好的完成任务，在人机协作的模式下，制造业在产品质量、产品创新、售后服务、运营效率等方面仍将有非常大的潜力能够挖掘，相信，随着人工智能的继续发展，制造业还将迎来更大的突破。
