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[资料] 工业智能白皮书(2020年)

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发表于 2021-8-26 18:04:23 | 显示全部楼层 |阅读模式 来自 广东省深圳市
工业智能是工业互联网充分释放赋能价值的关键要素
工业互联网的核心是数据驱动的智能分析与决策优化。工业互联网从发展之初,就将数据作为核心要素,将数据驱动的优化闭环作为实现工业互联网赋能价值的关键。在工业互联网体系架构1.0中,明确提出工业互联网核心是基于全面互联而形成数据驱动的智能,即通过数据采集交换、集成处理、建模分析、优化决策与反馈控制等实现机器设备、运营管理到商业活动的智能与优化。工业互联网架构2.0则进一步强调数据闭环的作用,明确了工业互联网基于感知控制、数字模型、决策优化三个基本层次,以及由自下而上的信息流和自上而下的决策流构成的工业数字化应用优化闭环实现核心功能。
工业智能是实现工业互联网数据优化闭环的关键。在全面感知、泛在连接、深度集成和高效处理的基础上,工业智能基于计算与算法,将以人为主的决策和反馈转变为基于机器或系统自主建模、决策、反馈的模式,为工业互联网实现精准决策和动态优化提供更大的可能性。工业智能实现了从数据到信息、知识、决策的转化,挖掘数据潜藏的意义,摆脱传统认知和知识边界的限制,为决策支持和协同优化提供可量化依据,最大化发挥利用工业数据隐含价值,成为工业互联网发挥使能作用的重要支撑。
工业智能的创新突破不断拓宽工业互联网的赋能价值。工业智能技术正迎来多方面创新与突破,为支撑工互联网的数据优化闭环,进一步拓展和丰富工业互联网的能力边界与作用发挥关键作用。一是以深度学习、知识图谱为代表的工业智能技术及相应的新理论新方法百花齐放并相互融合,从根本上提高系统建模和处理复杂性、不确定性、常识性等问题的能力。二是自动化机器学习,聚焦特定功能、采用特殊架构的芯片等工程技术不断突破。三是工业智能技术与领域知识融合不断加深,更加贴近行业实际需求。工业智能通过技术的持续创新与动态迭代,使工业互联网具备了复杂计算和推理能力,降低了工业互联网应用的开发门槛与成本,增强了行业应用赋能的价值与潜力,成为释放并拓宽工业互联网赋能价值的关键。

工业智能的内涵
(一)工业智能发展背景
1. 提升工业智能化水平成为全球共识与趋势
当前,以智能化为核心的新一轮科技产业变革兴起,人工智能技术与社会各领域不断融合已经是大势所趋,正逐步改变现有产业形态、商业模式和生活方式,并成为助推工业智能化转型升级的关键燃料。据 Markets 报告预计,2025 年人工智能制造市场规模将达 172 亿美元,预测期 (2018-2025 年 ) 内的年复合增长率为 49.5%。Automation Technology 预计到 2035年,人工智能对制造业增值占比可达 2.2%,排名社会 16 个主要行业之首。根据麦肯锡报告,人工智能可以使德国工业部门的生产率每年提高 0.8% 至 1.4%。埃森哲则比较了人工智能对我国各个行业部门增加值增速的影响,预计到 2035 年,制造业因人工智能的应用其增加值增速可以提高 2.0% 左右,是所有产业部门中提高幅度最大的。
世界主要发达国家政府及组织高度重视,积极出台相关战略政策,提升工业智能化水平成为全球共识与趋势。经统计,截止到2019年底,在全球20多个经济体近三年发布的100份人工智能方面的战略规划或政策文件中,涉及与工业结合的超过一半以上。美、日、德、欧盟分别发布《国家人工智能研究和发展战略规划》《新机器人战略》《国家工业战略2030》《欧盟人工智能》等一系列政策战略,重点提及产品全生命周期优化、先进机器人、自动驾驶、大数据挖掘等在工业领域应用。
工业是我国国民经济的主导,我国积极抢抓以人工智能为驱动的新一轮科技产业变革的机遇,工业智能成为了国家及业界高度重视的领域方向。我国政府双侧发力,推动人工智能与制造业的融合发展。一方面,将人工智能 技术作为制造业创新发展的重要驱动力,在制造业相关政策文件中提及人工智能技术应用的有20余篇。另一方面,将工业制造领域作为人工智能落地应用的重点行业,在《互联网+人工智能三年行动实施方案》《新一代人工智能发展规划》《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》等10余份文件中均提出将制造业作为开展人工智能应用试点示范的重要领域之一。同时,各省市地区积极响应,形成了“国-省-市-区”多级协同的政策体系。各地关于工业智能发展的政策文件超过30篇,上海、四川、青岛、中关村等多个省市及区域已经出台或正在布局人工智能与工业融合创新的政策方案,为工业智能的发展奠定了完善有力的政策保障。

2. 人工智能技术加速渗透,构建制造业智能化基础
制造业智能化升级需求是工业智能发展的根本驱动。制造业升级的最终目的,是从数字化、网络化转而最终实现智能化。当前制造业正处在由数字化、网络向智能发展的重要阶段,核心是要实现基于海量工业数据的全面感知,和通过端到端的数据深度集成与建模分析,实现智能化决策与控制指令。工业智能通过1.固化熟练工人和专家的经验,模拟判断决策过程,解决过去工业领域中需要人工处理的点状问题;2.基于知识汇聚实现大规模推理,实现更广流程更可靠的管理与决策;3.通过构建算法模型,强化制造企业的数据洞察能力,解决工业中机理或经验复杂不明的问题。成为企业转型升级的有效手段,也是打通智能制造最后一公里的关键环节。
人工智能技术体系逐步完善,推动工业智能快速发展。一方面是技术实现纵向升级,为工业智能的落地应用奠定基础。算法、算力和数据的爆发推动人工智能技术不断深化,使采用多种路径解决复杂工业问题成为可能。传感技术的发展、传感器产品的规模化应用及采集过程自动化水平的不断提升,推动海量工业数据快速积累。工业网络技术发展保证了数据传输的高效性、实时性与高可靠性。云服务为数据管理和计算能力外包提供途径。另一方面是技术实现横向融合。人工智能具有显著的溢出效应,泛在化人工智能产业体系正在快速成型,工业是其涵盖的重点领域之一。

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