（文章來源：雷鋒網(wǎng)）

回顧歷史，我們發(fā)現(xiàn)從18世紀60年代蒸汽機的發(fā)明引爆第一次工業(yè)革命開始，制造行業(yè)經(jīng)歷了以蒸汽機為代表的機械化時代、以電力為代表的電氣自動化時代以及以計算機為代表的信息時代。進入二十一世紀后，隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、5G、機器人、人工智能等新技術的不斷發(fā)展，以智能制造為主導的第四次工業(yè)革命正掀起變革浪潮。

這個概念的提出最早要追溯到1989年日本曾經(jīng)提出的“智能制造系統(tǒng)”。但我們現(xiàn)在所理解的智能制造，即是由物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)支撐的智能產(chǎn)品、智能生產(chǎn)和智能服務。這事實上包含三部分核心內(nèi)容：1）數(shù)字化；2）網(wǎng)絡化；3）智能化。

所謂“數(shù)字化”，是指將工業(yè)信息轉換為數(shù)字格式，利用計算機進行管理或控制的過程；而“網(wǎng)絡化”則指新的軟硬件技術將生產(chǎn)者-機器，機器-機器，消費者-生產(chǎn)者之間的相關內(nèi)容連接，形成數(shù)據(jù)、流程互通的基礎，即萬物互聯(lián)過程；第三個層面則是“智能化”，指通過人工智能等新技術提高全流程的自主化水平。

前兩項內(nèi)容伴隨著計算機的大規(guī)模普及以及互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，目前已經(jīng)日趨成熟。據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，潘云鶴院士在2019中國（杭州）工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大會上的報告指出，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)（網(wǎng)絡化）從2008年到2016年專利發(fā)展很快，但2016年后，專利增長速率開始下降。分析這個趨勢的原因，主要在于互聯(lián)網(wǎng)技術已經(jīng)成熟，而5G和人工智能的出現(xiàn)開始極大地影響工業(yè)的發(fā)展。5G發(fā)展的本質上還是在“網(wǎng)絡化”上影響當代的工業(yè)，而人工智能則從“智能化”的層面上全面提升智能制造的水平。

從技術層面來看，當前人工智能主要有八大關鍵技術在制造業(yè)中有廣泛應用，分別是深度學習，增強學習，模式識別，機器視覺，數(shù)據(jù)搜索，知識工程，自然語言理解和類腦交互決策。在這八大技術的支持下，制造業(yè)得以做到自感知、自適應、自學習、自決策。

另一方面，自2012年至今，基于算力、算法和數(shù)據(jù)驅動的人工智能興起已經(jīng)7年時間，人工智能逐漸進入了2.0時代。在這一階段，伴隨著智能芯片、云計算以及各種開源算法的發(fā)展，算法和計算力已經(jīng)基本不存在堡壘，而數(shù)據(jù)則將成為主要驅動力，推動人工智能更迭。在此階段，大量結構化、可靠的數(shù)據(jù)被采集、清洗、積累和變現(xiàn)。

在產(chǎn)業(yè)革新方面，潘云鶴院士提出，人工智能2.0將與工業(yè)進行深度融合，在 5 個層面上對制造業(yè)進行革命：

第一，生產(chǎn)的智能化。這包括兩個方面，一是生產(chǎn)過程的智能化，在人工智能（例如機器視覺、機器人技術等）的輔助下，工廠中將實現(xiàn)包括部件的分揀、裝配、焊接、搬運等完全的自動化和智能化，從而大大地解放勞動力。二是生產(chǎn)管理的智能化，通過對生產(chǎn)的優(yōu)化，協(xié)同制造、柔性制造、員工管理、能源管理、安全管理、工廠優(yōu)化等，極大程度上降低了生產(chǎn)損耗。這也是目前被談得最多的智能制造的內(nèi)容。

第二，企業(yè)經(jīng)營的智能化。這包括對用工需求預測和分析，包括生產(chǎn)成本管理、財務管理、資產(chǎn)管理、情報管理、決策管理等。第三，產(chǎn)品創(chuàng)新的智能化。包括智能產(chǎn)品的創(chuàng)新，AR/VR+產(chǎn)品、個性化定制等。第四，供應鏈的智能化。包括供應鏈的風險管理，物流管理，零部件管理，供應鏈金融管理，供應鏈優(yōu)化等。

第五，經(jīng)濟調(diào)節(jié)的智能化。包括產(chǎn)業(yè)的市場趨勢分析、政策分析、優(yōu)勢的分析、競爭和合作的分析、產(chǎn)業(yè)畫像、招商輔助決策、引才輔助決策，還包括區(qū)域經(jīng)濟分析、經(jīng)濟景氣預警、經(jīng)濟協(xié)調(diào)的輔助決策。

自2015年我國提出“中國制造2025”至今已經(jīng)4年，其中智能制造作為其中五大關鍵領域之首，在人工智能的加持下得到了快速發(fā)展。然而人工智能仍處于其發(fā)展早期，技術突破及商業(yè)論證需要更長時間。另外，人工智能應用環(huán)境和基礎設施的完善程度，信息和安全法規(guī)、企業(yè)自身的能力都成為企業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)。