（二）什么是“人工智能+制造”

狭义上，“人工智能+制造”是人工智能技术（算法）在制造业中的应用。广义上，由于人工智能技术在应用中并不能单独存在，而必须依赖于其他技术和资源，“人工智能+制造”不仅需要人工智能算法作为处理工具，还需要物联网、云计算、大数据等信息技术提供基础设施和生产资料，因此“人工智能+制造”是指人工智能及相关技术在制造业的融合应用。

1．历史：专家系统辅助制造

1946年，为了满足美军计算弹道需要而研制成的“电子数字积分计算机”（Electronic Numerical And Calculator）在二战期间问世，能够实现自动计算的机器的出现拉开了“人工智能”的序幕。由于人工智能的概念提出和计算机的发明时间几乎重合，早期人工智能在工业领域的应用，实际上也是计算机逐步应用于工业生产领域，实现现代工业自动化的过程。“自动化”即“过程和步骤能够不需要人类参与的技术。”自动化的实现包含了各种手段，包括机械、液压、气动、电气、电子设备和计算机，通常同时结合了这些技术。

人工智能在工业领域早期应用的一个主要方面是专家系统。在20世纪60-80年代，根据“知识库”和“if-then”逻辑推理构建的“专家系统”在矿藏勘测、疾病诊断等得到了初步应用，发挥着类似专业领域咨询师辅助生产制造的作用。重点应用领域如表1-1：

表1-1 专家系统的应用

然而，专家系统虽然被应用于包括制造业在内的多个领域，但还仅仅局限于专业工作中的单一环节或流程。受限于早期计算机存储和计算能力等硬件条件的限制，专家系统实际上只是一定程度上实现了这些环节和流程的分析和自动化。而这种分析是静态的，仅基于已经输入“知识库”中的专家知识和简单的逻辑推理，虽然在一定程度上实现了“人机分工”，提升了生产效率，但只能胜任特定领域的单一任务。而对于错综复杂的现实问题，封装在昂贵的专家系统里缺乏应变的“知识”只能提供有限的辅助参考，实际上发挥不了太大作用。

2．当前：深度学习优化制造

进入21世纪第二个十年，互联网的普及和物联网的兴起，为分散的制造业元素创造了互联互通的可能，由此产品价值创造中的数据成为活数据，对数据的存储、分析和建模也在从本地处理器和工作站向着云端迁移，数据和算力的大幅升级为人工智能在制造业的应用发展创造了新的基础条件。

和早期人工智能专家系统局限在特定领域和单一环节的应用不同，如今的“智能制造”包含了人工智能及相关技术在制造业价值链各个环节的广泛应用。其主要基于运用多层神经网络算法的深度学习技术，尤其善于通过海量非结构化的数据、解决早期无法解决的复杂和不确定性的问题，可以综合运用于产品研发、工程和工艺设计、加工制造、故障诊断、产品状态监测、个性化增值服务等价值链全流程，实现制造业的整体智能化。主要的应用场景有三类：

（1）为用户创造价值的产品型应用

将人工智能嵌入到现有的产品或服务中，使其更加高效、可靠和安全。如机床生产厂家可以通过数据采集和建模对机床自带的刀片寿命进行预测，及时向客户提出使用建议和维护方案，并协助其选择适用设备并延长设备使用寿命。

（2）提高生产效率的流程型应用

将人工智能集成到生产流程的各环节，提高生产效率。包括借助先进传感技术和机器学习，可以改进和优化生产工艺流程的参数；工业机器人能够模仿人类操作员所展示的运动和路径，以极高的效率实现协同操作，仅需人工简单辅助进行物料添加等操作；甚至黑灯工厂、无人工厂等全面流程改造模式，也已开始在多个制造行业出现。

（3）知识挖掘与发现的洞察型应用

将人工智能应用到数据分析中，实现对生产运营的动态预测和优化。通过对制造业大数据的建模和分析，人工智能可以发现被忽视的问题并获得领域内的知识。和静态推理的专家系统不同，基于动态数据的知识洞察可以随时自我修正和自我完善，进一步提升制造业生产的安全性并提高产品质量，降低由于突发异常事件所带来的额外成本投入，如预测性维护。

3．未来：人机融合协同制造

未来在制造业数字化和网络化完成的基础上，人工智能将成为有效连接物理世界与数字世界的核心，也很可能成为制造业的主要生产力。但这并不意味着人工智能会全面替代人，包括在制造业这种传统上拥有大量体力劳动者的行业。单一重复的体力劳动、琐碎耗时的初级脑力劳动都将交由智能机器承担，同时也会出现新的工作、以释放人的自主性和创造力。机器和人将重新磨合成新的相互配合、补充、协同工作的平衡关系，正如汽车替代了马车、但同时创造了驾驶员的工作一样。

为了更好实现人机融合，不仅需要人工智能技术本身的不断精进，更需要在人工智能的处理逻辑中放入人的因素，以达到机器自主配合人类工作的目的。如日本FANUC公司的机器人，就为未来的人机共融做出了成功的尝试。其有两种工作模式，一种是高速工作模式，还有一种是协作工作模式。协作工作模式就是人机共融的体现，不需要专门设置围栏让机器人单独工作，当发现有人在安全区域之内出现时就会自动切换模式。据此进一步设想未来的制造业车间中人和机器各司其职，灵活补充和相互协作的场景。周济等人也提出，未来智能制造将以人为中心，统筹协调人、信息系统、和物理系统的综合集成大系统，即“人-物理系统”（human-physical systems, HPS）。