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“智能+”引领制造业新变革

来源:大众日报2019-07-11 09:42

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  作者:中国宏观经济研究院 张铭慎、张于喆

  十八大以来,习近平总书记在不同场合,多次谈及人工智能的重要性和人工智能的发展路径。

  2016年9月3日,习近平主席在二十国集团工商峰会开幕式主旨演讲中强调,人工智能、虚拟现实等新技术日新月异,虚拟经济与实体经济的结合,将给人们的生产方式和生活方式带来革命性变化。2018年9月17日,习近平主席向2018世界人工智能大会致贺信指出,中国正致力于实现高质量发展,人工智能发展应用将有力提高经济社会发展智能化水平。2018年10月31日,中央政治局就人工智能发展现状和趋势,进行第九次集体学习,习近平总书记指出,我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期,迫切需要新一代人工智能等重大创新添薪续力。

  “智能+”可以从加快数字转型、促进降本增效、拓展业务空间、发展服务型制造等多个方面,加快制造业向高端、智能、绿色、服务方向转型升级,助推制造业高质量发展

  从世界各国经济转型发展规律和我国经济内外环境的深刻变化来看,能否尽快提升制造业部门的核心能力和国际竞争力,直接决定着我国能否实现经济转型升级和成为高收入国家的目标。因此,制造业高质量发展,是引领和支撑当前和今后一个时期我国经济高质量发展的关键。

  当前,我国制造业发展的基础条件、约束条件和假设条件都发生了巨大变化,制造业高质量发展面临着新的机遇和挑战。

  一方面,我国制造业在研发投入、增值、利润、人均产出、国际化程度和知名品牌数等具体指标上仍与主要发达国家存在明显差距。此外,制造业高质量发展仍面临一些亟待破解的难题。例如,成本价格优势大幅削弱而质量品牌优势尚未充分形成,导致受产业链两端挤压;创新的后发优势快速衰减而原始创新能力尚未处于领先,导致产业升级受制于人;传统动能已现疲态而新兴动能尚未有效接续,导致产业转型升级后劲不足。

  另一方面,在人工智能大规模应用的前提条件日益具备、企业对人工智能重要性的认识逐步加深、“智能+”催生智能经济形态的概率不断提升的背景下,积极运用人工智能技术助推制造业高质量发展的机会窗口正在迅速打开。从理论上看,“智能+”可以从加快数字转型、促进降本增效、拓展业务空间、发展服务型制造等多个方面加快制造业向高端、智能、绿色、服务方向转型升级,助推制造业高质量发展。例如,“智能+”将带来数据驱动型创新,催生制造业的许多新模式新业态,它还能广泛用于生产环节以大幅提升良品率并有效管控成本过快上涨。新一代人工智能还将推动自动驾驶、语音交互、无人机运输、工业互联网、智慧城市等的发展进入新阶段。

  今年的《政府工作报告》强调,打造工业互联网平台,拓展“智能+”,为制造业转型升级赋能。各地要用好这一战略机遇,关键在于聚焦“智能+”助推制造业高质量发展的薄弱环节和制约因素,立足“智能+”催生智能经济形态的特征谋划政策举措,最大限度挖掘和释放“智能+”助推制造业高质量发展的潜能。

  当前,制造业利润低、杠杆高、融资难等问题十分突出,而“智能+”开发成本和技术壁垒较高、应用覆盖面较窄。如果没有完善的技术体系、基础设施和政策扶持,单凭制造业企业自身条件,很难推进“智能+”进程

  现实中,“智能+”助推制造业高质量发展仍存在许多薄弱环节和制约因素,它们既与当前人工智能技术自身发展局限有关,也和现有产业政策、监管体制、产业基础密切相关。忽视这些环节和因素,不仅将使“智能+”助推制造业高质量发展难以取得预期效果,还会使“智能+”偏离合意方向,贻误获取智能时代产业竞争优势的先机。

  制造业企业普遍面临数据联通缺乏基础、数据价值难以变现、数据安全面临风险。这不仅降低了企业数字转型的意愿,还大幅延缓了企业采纳人工智能及其相关技术的进程。与农业和服务业不同,制造业的数据采集流程往往相对更长、数据的可靠性挑战较大。以工业互联网为例,它通过人机物的全面互联实现对数据的采集、传输和分析,依托强大的智能反馈和自主预测功能优化整个产业链、价值链和供应链。这其中既涵盖研发设计、生产制造、运输销售等环节的多种类数据,也涉及设备级、企业级和供应链级的多层次交互。但由于我国大部分制造企业数字化水平不高,信息化建设不足导致各类生产制造数据未被有效获取,被获取的数据也可能因为来自不同设备而拥有不同标准和格式而很难兼容,加上处于同一供应链上下游的企业数字化水平差距较大,数据的联通和互操作成为一大难点。此外,尽管数据的重要性被广泛认知,但一方面现有的交易体系和规则难以满足企业需求,企业仍然缺乏将数据资产变现的渠道,另一方面,工业生产设备加快实现开放、跨域、互联也引发了工业信息安全问题。

  “弱人工智能”阶段的技术应用和产业发展还不成熟,高额投入和不确定回报可能使生存本已十分艰难的制造业企业望而却步。尽管近年来人工智能已经在深度学习等方面进展惊人,但智能技术本身发展还面临可解释性及鲁棒性等方面的难题,而且主要进展仍然集中在图像处理、语音识别和语义识别等若干技术范畴,其产业化落地也主要集中于安防、医疗、交通以及自动生产线、智能车间等领域。总体来看,人工智能总体上还很难匹配或超过人类,“弱人工智能”意味着许多技术落地应用多需要人力辅助,人机协同的水平还有很大的改善空间。加上人工智能必须根据制造业的具体场景进行定制,一个人工智能系统难以满足所有制造业的要求,这意味着采用人工智能技术提升制造业企业效率仍需面临十分高昂的成本。当前,制造业利润低、杠杆高、融资难、受挤压的问题十分突出,而“智能+”开发成本和技术壁垒较高、应用覆盖面较窄的局面短期内难以改变。如果没有完善的技术体系、基础设施和政策扶持,单凭制造业企业自身的条件恐怕很难推进“智能+”进程。

  现有治理框架还不适应“智能+”助推制造业高质量发展的要求。发挥“智能+”助推制造业高质量的作用,既需要在制造业本身发力,也需要在生产性服务业和城市治理上用功。但目前的治理框架还难以满足制造业、生产性服务业和城市治理大力推进“智能+”的需求。如,在工业领域引入人工智能将可能放大人身安全、国家战略安全及应急响应处置安全方面的风险,目前的法律框架并未对有关问题的性质和处置给予明确界定。再如,智能网联和自动驾驶技术正在促进车、路、人的深度一体化,城市大脑整合交通、物业、应急处置、公共服务等各种平台,使智慧城市摆脱“碎片化”的连接,但现有的体制机制还难以对上述变化给予及时和充分的响应。此外,人工智能涉及的伦理道德问题以及人工智能系统研发的法律标准仍然悬而未决。

  现有制造业平台体系和制造模式很难匹配“智能+”给制造业带来的重塑和变革,低共创分享水平将制约“智能+”的潜能发挥。“智能+”具有流动基因、平台性质和赋能特征,将利用智能技术最大限度提升资源的战略协同性,真正裂变出一个广泛且可持续的价值生态系统。这不仅意味着在个体层面、项目层面、企业层面都需要有较高共创分享水平的平台支撑,而且也应该有供应链级的协同制造、定制生产和服务型制造。目前,我国大多数制造业企业仍遵循传统制造规模化、层级化和标准化的特点,产品的附加值、制造的灵活度和供应链的协同性都处于较低水平。总体来看,制造业的产业组织结构很难形成较高水平的共创分享水平,这不仅制约了“智能+”利用智能化分析、管理、网络化协同、个性化定制、智能化运维等智能制造新模式提升制造价值的潜力,也不利于更多群体加入制造业中的“智能+”生态。

  积极推广共享制造等模式创新,依托人工智能创新应用试点示范,推动工业互联网平台建设,实现“建平台”“用平台”双向迭代和互促共进

  结合“智能+”催生智能经济形态的特征和我国发展实际,针对“智能+”助推制造业高质量发展的薄弱环节和制约因素,应从强化数据驱动、密切人机协同、拓展跨界分享和深化共创分享四方面着手,更好释放“智能+”助推制造业高质量发展的潜能。

  营造数据更充分自由流动的政策与制度环境。处理好流动与安全的关系,让安全成为激发数据更充分自由流动的重要驱动力。一是完善数据产权保护制度。适当借鉴欧美在数据保护上的做法,形成符合我国实际的数据确权、开放、流通和交易的相关制度,加大数字版权、数字内容产品保护的国际规则对接。二是强化数据流动全流程和全生命周期管理。研究制定数据从产生、收集、传输、交易、存储、使用到销毁的管理制度与行为规范。在重点区域探索建立统一有序的数据交易机制,促进数据的互认互通和集成应用。三是统筹推进网络与信息安全技术手段建设。全面提升关键信息基础设施、网络数据、个人信息等安全保障能力。

  构建人机更紧密协同的技术体系与基础设施。围绕更好促进人人、人机、机机协同,积极推动关键配套技术落地,加快部署升级一批智能基础设施。一是推动大数据智能、跨媒体计算、自主无人系统、智能建模等基础领域和核心技术取得新进展。研发更多支撑5G应用的必要性专利,形成有效支撑“万物互联”和“万物智能”的技术体系。二是加强智能软硬件和标准的配套。提升智能芯片、智能操作系统、智能传感器的自主开发能力,开展移动智能终端软件、网络化计算平台与支撑软件、智能海量数据处理相关软件研发,有序推进智能工厂建设,大力研发智能制造关键技术装备。要利用联盟、协会等组织形式,合作推进行业标准,联合制定标准化数据结构和应用参考架构。三是推动重点公路、铁路、港口、边境等的智能化升级改造。持续提升高速宽带网络能力,加速部署5G基站、海底光缆等通信基础设施,开展面向车联网、无人机等新技术新装备的专用试验场地建设,加快技术成果熟化和产业化进程。

  提升治理框架的包容性和风险监测的及时性。为“智能+”拓展跨界融合创造宽松的政策环境,强化对“智能+”潜在风险的有效监测。一是积极鼓励在人防安防、工业制造、交通物流、金融服务、医疗健康、教育培训、生态环保、政务司法等重点领域率先实现“智能+”。促进不同领域平台间的有机融合,支持涌现更多新产业新模式新业态。二是优化监管体制机制并创新监管方式方法。在控制系统性风险的前提下,进一步整合归口监管责任,并考虑在部分地区和领域设立“监管沙盒”;同时,借鉴国际先进经验充分发挥行业协会、专家委员会、产业联盟的作用,积极开展公众咨询,着力营造包容创新、规范有序的市场环境,完善跨部门协同治理机制、探索政府和平台协同治理机制,更好地利用智能技术推进政府决策科学化和社会治理精细化。三是重点关注对市场竞争和充分就业的潜在冲击以及人工智能自身的安全风险。研究智能经济形态下的市场竞争规律,通过技能培训提升劳动力市场的韧性,强化人工智能本身的安全风险监测,确保“智能+”按照符合我国发展实际和服务高质量发展的方向迈进。

  打造种类更加多元、功能更趋完善的分享平台。通过推广建设一批新模式新平台,优化整体功能,实现更高水平的共创分享。一是培育领先的智能化共享模式。积极推广共享制造等模式创新,依托人工智能创新应用试点示范,推动工业互联网平台建设,实现“建平台”“用平台”双向迭代和互促共进。二是推进人工智能众创平台建设。创新基于互联网大规模协作的知识资源管理方式与开放式共享工具运用,形成面向产学研用创新环节的群智众创平台和服务环境。三是在工业和贸易领域实现高水平共创分享。开展新一代信息技术与制造装备融合的集成创新和工程应用,大力提升数字贸易服务水平,利用智能技术形成端到端的商务、仓储、物流、金融、信保等配套服务,为资源缺乏的中小企业提供管理、研发和融资等企业级服务。

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