过去数十年间，人们利用自动化技术代替人力劳动和提升生产效率，并获得了更高的价值回报。而今天，这种自动化的提升空间越来越少，面对市场需求新的变化，制造商需要融合机器人、大数据、人工智能等多项技术，以创造一个更灵活，能够快速响应市场需求的制造系统，这样才能获得优势竞争力。
从当前的制造业环境来看，市场需求在不断的变化，企业追求快速创新以寻求更多的机遇，工厂的生产计划可能随时会被打断。随着个性化需求和服务开始增长，传统的制造模式将无法满足多样化生产的需求，所以必需升级到具有个性化定制能力的智能制造模式。
未来，人工智能将在提升企业优势竞争力方面变得越来越重要，制造企业的下一个重要任务将是思考如何利用人工智能提升机器效率，以及怎样改善业务的整体运营效率。设备和生产系统加入了人工智能后将变得更自主化，这样就可以自动处理一些变化的生产任务需求。
例如在一些工业集团，管理者使用人工智能加强设备的维护流程，分析和预测设备的使用寿命，合理制定停机维护的时间，以减少生产资源的损耗。在汽车产业，制造商正在利用人工智能解决驾驶车辆的诸多挑战，从绘制最佳路线到保证乘客安全。这些应用完全可以创造一个全新的市场，为企业创造更多的收益
制造业重新思考业务流程
对于未来制造业，人工智能将带来许多变化，首先是业务流程上，可能使得整个业务和运营流程得到重塑。通过使用更多的传感器和人工智能算法进行数据分析和决策，生产系统获得自适应的能力，可以自我优化生产流程，从而改善生产效率。
人工智能的使用将颠覆性整个业务环境，使得制造系统变得更敏捷，能够满足快速变化的市场需求。在此变革过程中，机器人将充当一个重要的角色，未来制造业将是人类和机器一起工作，彻底解放低端劳动力，转化为更高的效率和产能，同时使公司获得比同行更好的竞争力。
此外，大量的数据从生产系统中采集和存储，企业将可以最大限度利用这些数据，来创造新的价值增长。数据是驱动智能生产的关键，利用机器学习从数据是找到隐藏的价值，从未使用的信息找到更好的解决方案，做出更好的决策并能为客户提供新的产品和服务。
在智能制造系统中，人工智能将是不可缺少的角色，采用机器学习算法可以帮助企业挖掘数据，以前无法解决的问题将得到解决。企业可以针对市场的需求，灵活制定最优的生产计划，并能适应不断变化的需求，为用户提供定制化服务等。
工厂里人的角色在发生转变
不管是机器人还是人工智能，实际上都是在取代人，从体力劳动到脑力劳动，生产系统将变得越来越智能，使人管理起工厂的时候变得越来越轻松。但在未来制造业中，人还是一个重要的角色，只是这个角色可能发生一些转变。
首先，人工智能的成功与人们的投资密不可分，企业需要愿意为人工智能做出改变，包括对工人进行转型升级培训，让他们能最大限度发挥出创造性技能和判断力，从而在当今的数字世界中发挥其全部潜力。
其次，在智能制造的时代，无论是销售主管还是维护问题，都在发生变化，数据驱动的流程中发挥不可或缺的作用，从而有助于提高绩效和增长。工人必需快速应对机器实时发现的机遇，为企业创造价值增长，这些对于运营改进将是至关重要。
小结
数字化机遇带来的冲击是巨大的，制造业将发生前所未有的变化，而工业企业也将面临着一个选择的窗口，无论是追求全自动化还是提升人工智能、人力和机器协作的方式，对于在高速变化的工业市场中，更加个性化的数字产品将是客户的期望，最终制造业要走向绿色节能、高效和智能化，而带来人们的将是更高品质的服务。
没有工业互联网强大的计算与通信能力做支撑，智能制造的生产体系也将无法建立。
在全球共享制造经济的新格局中，如果工业互联网缺乏核心技术，制造业难以“上网”，其有可能成为“中国制造”向“中国智造”迈进的“拦路虎”。
前些日子，工信部公布了《工业互联网发展行动计划（
2018—2020年
）》和《工业互联网专项工作组2018年工作计划》。其行动目标是，到2020年底初步建成工业互联网基础设施和产业体系。在3年内，我国将初步建成适用于工业互联网高可靠、广覆盖、大带宽、可定制的企业外网络基础设施，支持工业企业建设改造工业互联网企业内网。还将初步构建工业互联网标识解析体系，建成5个左右标识解析国家顶级节点，标识注册量超过20亿。
“如果没有工业互联网强大的计算与通信能力做支撑，智能制造的生产体系也就无法建立。”近日，中国工程院院士、合肥工业大学杨善林教授接受科技日报记者采访时这样说。
在杨善林看来，通过新一代信息技术与制造业的深度融合，催生了以工业互联网为纽带，以云端服务、边缘计算、人工智能为特征的数字化、网络化、智能化制造生态系统，将来一定会“一网天下”，形成全球共享制造经济的新格局。但工业互联网缺乏核心技术，制造业难以“上网”，有可能成为“中国制造”向“中国智造”迈进的“拦路虎”。
制造业“上网”核心技术不可或缺
“工业互联网是寄生在互联网上的新型互联网络，标识解析体系、云端服务体系、边缘计算体系、安全保障体系等是其中的关键技术。”杨善林说。
“这些关键核心技术，是亟待突破掌握的。”杨善林说，
工业互联网核心技术并非哪一项单项技术，重要的也非互联网本身，与制造业的深度融合才是最为关键的。
长期以来，我国在发展高端装备制造过程中，往往是重技术、轻管理，重单项技术、轻系统集成。很多企业仅仅从工具性需求出发，购买了国外大量的工具软件，或者开发了一些类似的工具软件，这些来自不同厂商的工具软件，缺乏统一的管理技术标准，很难形成具有统领性的智能制造的系统化信息平台。
杨善林告诉记者，在核心技术层面，我国与国外尚有很大差距，且有进一步拉大的风险。技术研究零星分散、没能形成统一的规模。“不突破掌握这些核心技术，我国制造业就很难‘上网’，就像商业互联网所遭遇的那样，应用市场世界第一，但很少有话语权。”他显得忧心忡忡，“不可想象，我们这样一个制造业大国，制造业的数据任由国外掌握。”
我国应主动争取工业互联网“话语权”
“工业互联网不仅需要单项技术的突破与应用，更重要的是，需要建立跨行业、跨领域的工业互联网平台架构与技术标准体系，解决数据集成、互联互通等基础瓶颈问题。”杨善林说，企业家应抛弃快速弯道超车的简单愿望，“
没有这些核心技术和基础工作，实现真正意义上的工业互联是不可能的，光靠花钱是买不来工业互联网的。
”
美国依托其互联网和ICT技术的绝对优势，欲占领未来产业链的最高端，力图在生产系统最基础的原料端（
能源和材料
）、工业产品的使用服务端（
互联网技术和ICT服务
），以及不断由创新驱动的商业模式端，牢牢掌握住工业价值链当中价值含量最高的几部分，“这样即便德国的制造设备再先进、中国的制造系统再高效，都可以从源头和价值的投放上确保其竞争力的核心优势。”杨善林说。
2016年1月，海尔与GE电气达成协议，作价54亿美元收购通用电气旗下的家电资产。海尔采用了GE-PREDIX的云—网—端结合的工业互联网架构，连接海尔内部员工、外部合作方、资源提供方及平台每位用户，形成海尔创新生态圈。
“工业互联网标准领域是激烈的竞争和博弈，从国家层面、企业层面都在做着积极的布局，我国企业一定不能置身事外，必须要介入其中。” 杨善林说，我国企业要在核心技术与规范标准方面找到自己的位置，拥有足够的影响和话语权，力争“你中有我，我中有你”“三分天下有其一”。
“
未来3年是工业互联网至关重要的起步阶段，国家刚颁布的行动计划为工业互联网的‘三步走’制定了详细的路线图。
”杨善林表示，
我国工业互联网尽管仍面临不少挑战，但正在走向发展的“快车道”。
来源：科技日报
近日，一起收购案引起了人工智能领域的广泛关注，那就是自适应和智能计算的全球领导企业赛灵思（
Xilinx
）宣布完成了对国内AI芯片初创企业深鉴科技的并购。
深鉴科技作为国内首家被收购的AI芯片公司，通过本次并购，不仅可以获得资金支持，在产品、技术以及战略方面都将获益，实力推动其技术的落地；而对于赛灵思来说，收购深鉴科技之后，将进一步巩固其在工程技术研发领域的优势，更有利于进一步中国化。
但这次并购案似乎并不是“双赢”那么简单，公告发布过后，一方面引起了很多人对国产芯片成长的担忧，一方面也预示着整个人工智能领域将要进入优胜劣汰期。
人工智能领域或将迎来洗牌？
人工智能浪潮的席卷，再加上中美贸易战中显著暴露的芯片短板，AI芯片的发展迅速升温，但是浪越高，泡沫越多，优胜劣汰来得也比以往更快。
其实这次并购并不是IT巨头牵手AI“萌新”的个例，早前，据外媒报道，硅谷90%的AI初创企业均已被IT巨头收购，包括微软、亚马逊、苹果等，在AI浪潮来袭时，都纷纷抓住一切机会，通过并购来建设人才团队，快速打造核心技术。
但是雷声大，雨点小，在一波又一波的收购过后，并没有相应的核心产品推出，AI的工程化或者说“落地”，成为AI企业生存的关键。
很多人认为AI只是IT行业的热门赛道，但其实不然，AI技术需要背靠庞大的数据基础，而制造业刚好符合这一要求，是AI技术应用前景较为广阔的市场，目前已经有很多企业正着手进军制造领域。
工业领域的人工智能
虽然工业领域市场广阔，但由于应用场景丰富，大规模应用的道路还很遥远，尽管如此，国内目前已经有企业将AI技术融入到了产品应用当中。
例如在此前的AMTS上，科大智能就携创新产品跟随AGV精彩亮相，该产品将人工智能技术和视觉系统完美的结合在一起，可以不借助外部轨道或者标记点，在确认跟随目标人物之后，进行即时跟随。
反观，AI技术进军工业的似乎更多，例如加速云科技就基于FPGA推出了工业自动化解决方案，解决工业现场智能化、联网化、数字化、灵活化过程中的瓶颈问题。
此前，通过与人工智能领域企业的交流，工控小编了解到：目前，国内人工智能企业都十分看好工业市场，而随着技术的渐趋成熟，很多企业都表示会推出更具颠覆性的产品，让人十分期待。
而传统自动化厂商除了有致力于AI技术落地的，也有人认为，即便不依赖AI，很多工业应用的智能化也能实现，而且由于AI的工程化难度和投资都不小，有很大一部分企业对其依旧持观望态度。
来源：中国工控网
