前两期我们讲了制造业为什么需要人工智能，以及人工智能对制造业生产、服务及商业模式的创新，这期，我们来分析一下“制造业+人工智能”的意义与产业应用。

　　制造业是人工智能应用场景最具潜力的领域。研究发现，人工智能的应用可为制造商降低最高20%的加工成本，而这种减少最高有70%源于更高的劳动生产率。到2030年，因人工智能的应用，全球将新增15.7万亿美元GDP，中国占7万亿美元。到2035年，人工智能将推动劳动生产率提升27%，拉动制造业GDP达27万亿美元。

　　当前主流的制造业生产方式以流水线生产为标志，九游会j9网站首页在这种模式下，企业竞争策略主要是产品多样化策略和成本控制策略。受限于标准化生产过程，消费者日益增长的个性化需求难以被精准满足。随着消费升级，制造业提高供给质量的必要性和迫切性不断增加。

　　在人工智能技术的引领下，刚性生产系统转向可重构的柔性生产系统，客户需求管理能力的重要性不断提升，制造业以产品为中心转向以用户为核心。大规模生产转向规模化定制生产，数据要素的附加值提高，生产者主导的经济模式转向消费者主导的经济模式，满足消费者个性化需求成为企业的重要竞争策略，逐渐替代以往企业依靠规模经济来降低成本的竞争策略。

　　在全球制造业的价值分配链中，中国并未占领技术研发、产品设计、高附加值服务等产业链上的高价值部分，而人工智能可以加速中国向产业价值链高端攀升。在生产制造方面，人工智能可以为制造业提供视觉检测、自动化控制、智能化校准以及问题根源分析等解决方案，推动制造业装备创新、减少制造业自动化对美德日技术和设备的依赖。高附加值服务方面，人工智能可以协助产业实现制造创新、管理创新和商业模式创新，推动制造业企业向集成服务商转变。

　　人工智能与制造业融合，是指将人工智能技术应用到制造业，使制造业在数字化和网络化的基础上，实现机器的自动反馈和自主优化。从“制造业+人工智能”的视角理解，其产业结构包含三层：

　　基础层：人工智能芯片、工业机器人、工业物联网，提供人工智能技术在制造业应用所需的软硬件资源。

　　技术平台层：公有制造云、制造业大数据、制造业人工智能算法，即基于网络和数据，开发设计人工智能算法。

　　人工智能在生产制造的不同阶段都有潜在应用，可以用于产品开发的生成性设计，或用于库存管理的生产预测，还可以用于生产线上执行缺陷检查或生产优化等任务，以及用于机械的预测性维护系统。现阶段中国制造业智能化转型升级的本质就是从解决可见问题到解决和避免不可见问题的过程，工业大数据、人工智能技术的作用就是通过预测生产系统中的不可见问题，实现制造系统生产效率的提升和产品竞争力的突破。

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