角逐人工智能 中美制造谁胜出

随着人工智能浪潮席卷全球，「机器人时代」已经到来！对于各行各业而言，制造业受到的冲击尤为显著。制造业正在经历一场前所未有的变革，人工智能的应用正在重塑工厂的生产方式。

每天，我们都能听到关于人工智能如何协助甚至替代人类工作的新例子。消费者所面临的情境是众多讨论的中心话题，从产品到资本，从工厂到全球供应网络，制造业的复杂程序和机器间的相互作用使得其在人工智能浪潮中受到的影响更为深远。随着传感器数据的洪流涌入，工厂有机会融入信息知识界，推动车间生产力的大幅提升。从智能合作机器人到虚拟助手，AI的应用正在颠覆工厂的运作方式。

从生产到销售，大数据和人工智能技术的结合，为企业提供了全链路数据分析的能力，从而实现了生产效率、库存周转率以及设备使用效率的提升。在市场方面，人工智能能够计算并分析海量的交易数据以及传感器采集的流通数据，推动企业的自动化、智能化转型。在制造环节，产品数据和生产设备数据的收集与分析，使得产品的良品率实现自动化诊断，设备远程监测也成为可能。

人工智能在制造业的潜力远超过以往的自动化。例如，在1993年至2007年间，传统自动化系统带来的额外年增长率仅为0.9%，而在发达经济体中则稍有增长。人工智能的引入使得预测性维护和自我监测成为可能。德国制造公司Bosch便是将人工智能置于业务前沿的典范。他们的「思维工厂」项目让人工智能机器能够自我诊断技术故障、自动订购替换部件并预测维修需求。通过机器学习实现的预测性维护以及自我监测，Bosch已经节省了大量的成本开支，并预计会带来额外的收入。

除了Bosch之外，许多其他公司也在利用人工智能进行工厂的自我监测和异常预测。例如，日挥株式会社与日本电气株式会社的合作围绕石油精制、化学等领域提供工厂运转异常预测系统的构建及服务。他们通过分析涵盖整个工厂的广泛运转数据来提高数据的完备性，缩短异常状况预测的分析时间并提高分析速度。基于运转中的工厂整体数据实时测定异常状况发生的因果关系，使得预防性维护成为可能。

在产品质量预测方面，人工智能同样发挥着重要作用。NTT Communications Corporation与三井化学株式会社合作利用人工智能技术对产品质量进行预测。他们使用深度学习算法对数据进行分析，精确预测产生的气体产品的质量。美国通用电气也看到了这一机遇，专门成立人工智能公司利用数据分析、机器人和人工智能技术为多个行业提供先进的检测服务。他们已经开始了对自主无人机和机器人「爬虫」的检测工作，用于炼油厂、工厂、铁路等工业设施的检测。

人工智能在视觉检测领域也发挥着重要作用。通过图像识别技术代替人工检测不仅能够减少工作量、提高效率，还能使产品质量更加均衡。NEC推出的「AI Visual Inspection」视觉检测就是运用机器学习技术检测产品影像中的不良品，提升生产线效率。

人工智能正在为制造业带来革命性的变革。从预测性维护和自我监测到视觉检测技术的运用，人工智能正在改变制造业的面貌并推动其向前发展。随着技术的不断进步和应用领域的扩大人工智能将在制造业中发挥越来越重要的作用为制造业的未来带来无限的可能性。在工厂端，AI技术正以其强大的判别能力助力生产。现场设备内置的AI接收判别模式指令，精确判断产品是否合格。当生产线需要适应新产品的生产时，云端的AI也能自动学习新特征并更新判别模式，从而显著减少设计研发的工作量。值得一提的是，ABB与IBM的强强联手，通过记录实时图像并结合IBM Watson的AI能力，能够发现生产过程中的细微瑕疵，甚至超越人眼的观察能力。人工智能在机器人领域的应用也备受瞩目。随着机器人技术的不断进步，它们已能够感知周围环境并做出快速响应。例如，Universal Logic的Neocortex机器人技术能让机器人执行机器维修、垃圾清理等任务，并具备识别不同物体和适当反应的能力。通用电气等垂直制造商也在内部研发自己的技术，并投资了领先的自动化移动机器人和蛇臂机器人公司。未来，随着机器人触觉敏感度的提升以及传感器与视觉技术的进步，机器人将在制造车间发挥更大的作用，不仅承担体力工作，还能基于经验和程序做出决策。在人工智能与制造业的竞赛中，中美两国都在积极投入。无论是德国的“工业4.0”还是中国的“中国制造2025”，人工智能已成为竞争的关键。麦肯锡的研究显示，美国和中国在AI投资和创新方面领先，并且都建立了AI技术生态系统。中国通过并购等方式积极追赶，而美国在内部研发方面拥有优势。尽管中国在人工智能成熟度评分中领先，但要赶超美国仍需努力。毕竟，除了投资优势外，美国在内部研发方面的实力也是其领先的重要因素。随着人工智能技术的不断发展，制造业的竞争将更加激烈，而中美两国的竞争也将持续下去。