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“智能+”引領製造業新變革

來源﹕大眾日報2019-07-11 09:42

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  作者﹕中國宏觀經濟研究院 張銘慎﹑張于喆

  十八大以來,習近平總書記在不同場合,多次談及人工智能的重要性和人工智能的發展路徑。

  2016年9月3日,習近平主席在二十國集團工商峰會開幕式主旨演講中強調,人工智能﹑虛擬現實等新技術日新月異,虛擬經濟與實體經濟的結合,將給人們的生產方式和生活方式帶來革命性變化。2018年9月17日,習近平主席向2018世界人工智能大會致賀信指出,中國正致力於實現高質量發展,人工智能發展應用將有力提高經濟社會發展智能化水平。2018年10月31日,中央政治局就人工智能發展現狀和趨勢,進行第九次集體學習,習近平總書記指出,我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段,正處在轉變發展方式﹑優化經濟結構﹑轉換增長動力的攻關期,迫切需要新一代人工智能等重大創新添薪續力。

  “智能+”可以從加快數字轉型﹑促進降本增效﹑拓展業務空間﹑發展服務型製造等多個方面,加快製造業向高端﹑智能﹑綠色﹑服務方向轉型昇級,助推製造業高質量發展

  從世界各國經濟轉型發展規律和我國經濟內外環境的深刻變化來看,能否盡快提昇製造業部門的核心能力和國際競爭力,直接決定著我國能否實現經濟轉型昇級和成為高收入國家的目標。因此,製造業高質量發展,是引領和支撐當前和今後一個時期我國經濟高質量發展的關鍵。

  當前,我國製造業發展的基礎條件﹑約束條件和假設條件都發生了巨大變化,製造業高質量發展面臨著新的機遇和挑戰。

  一方面,我國製造業在研發投入﹑增值﹑利潤﹑人均產出﹑國際化程度和知名品牌數等具體指標上仍與主要發達國家存在明顯差距。此外,製造業高質量發展仍面臨一些亟待破解的難題。例如,成本價格優勢大幅削弱而質量品牌優勢尚未充分形成,導致受產業鏈兩端擠壓﹔創新的後發優勢快速衰減而原始創新能力尚未處於領先,導致產業昇級受制於人﹔傳統動能已現疲態而新興動能尚未有效接續,導致產業轉型昇級後勁不足。

  另一方面,在人工智能大規模應用的前提條件日益具備﹑企業對人工智能重要性的認識逐步加深﹑“智能+”催生智能經濟形態的概率不斷提昇的背景下,積極運用人工智能技術助推製造業高質量發展的機會窗口正在迅速打開。從理論上看,“智能+”可以從加快數字轉型﹑促進降本增效﹑拓展業務空間﹑發展服務型製造等多個方面加快製造業向高端﹑智能﹑綠色﹑服務方向轉型昇級,助推製造業高質量發展。例如,“智能+”將帶來數據驅動型創新,催生製造業的許多新模式新業態,它還能廣泛用於生產環節以大幅提昇良品率並有效管控成本過快上漲。新一代人工智能還將推動自動駕駛﹑語音交互﹑無人機運輸﹑工業互聯網﹑智慧城市等的發展進入新階段。

  今年的《政府工作報告》強調,打造工業互聯網平臺,拓展“智能+”,為製造業轉型昇級賦能。各地要用好這一戰略機遇,關鍵在於聚焦“智能+”助推製造業高質量發展的薄弱環節和制約因素,立足“智能+”催生智能經濟形態的特徵謀劃政策舉措,最大限度挖掘和釋放“智能+”助推製造業高質量發展的潛能。

  當前,製造業利潤低﹑杠杆高﹑融資難等問題十分突出,而“智能+”開發成本和技術壁壘較高﹑應用覆蓋面較窄。如果沒有完善的技術體系﹑基礎設施和政策扶持,單憑製造業企業自身條件,很難推進“智能+”進程

  現實中,“智能+”助推製造業高質量發展仍存在許多薄弱環節和制約因素,它們既與當前人工智能技術自身發展局限有關,也和現有產業政策﹑監管體制﹑產業基礎密切相關。忽視這些環節和因素,不僅將使“智能+”助推製造業高質量發展難以取得預期效果,還會使“智能+”偏離合意方向,貽誤獲取智能時代產業競爭優勢的先機。

  製造業企業普遍面臨數據聯通缺乏基礎﹑數據價值難以變現﹑數據安全面臨風險。這不僅降低了企業數字轉型的意願,還大幅延緩了企業採納人工智能及其相關技術的進程。與農業和服務業不同,製造業的數據採集流程往往相對更長﹑數據的可靠性挑戰較大。以工業互聯網為例,它通過人機物的全面互聯實現對數據的採集﹑傳輸和分析,依托強大的智能反饋和自主預測功能優化整個產業鏈﹑價值鏈和供應鏈。這其中既涵蓋研發設計﹑生產製造﹑運輸銷售等環節的多種類數據,也涉及設備級﹑企業級和供應鏈級的多層次交互。但由於我國大部分製造企業數字化水平不高,信息化建設不足導致各類生產製造數據未被有效獲取,被獲取的數據也可能因為來自不同設備而擁有不同標準和格式而很難兼容,加上處於同一供應鏈上下游的企業數字化水平差距較大,數據的聯通和互操作成為一大難點。此外,儘管數據的重要性被廣泛認知,但一方面現有的交易體系和規則難以滿足企業需求,企業仍然缺乏將數據資產變現的渠道,另一方面,工業生產設備加快實現開放﹑跨域﹑互聯也引發了工業信息安全問題。

  “弱人工智能”階段的技術應用和產業發展還不成熟,高額投入和不確定回報可能使生存本已十分艱難的製造業企業望而卻步。儘管近年來人工智能已經在深度學習等方面進展驚人,但智能技術本身發展還面臨可解釋性及魯棒性等方面的難題,而且主要進展仍然集中在圖像處理﹑語音識別和語義識別等若干技術範疇,其產業化落地也主要集中於安防﹑醫療﹑交通以及自動生產線﹑智能車間等領域。總體來看,人工智能總體上還很難匹配或超過人類,“弱人工智能”意味著許多技術落地應用多需要人力輔助,人機協同的水平還有很大的改善空間。加上人工智能必須根據製造業的具體場景進行定製,一個人工智能系統難以滿足所有制造業的要求,這意味著採用人工智能技術提昇製造業企業效率仍需面臨十分高昂的成本。當前,製造業利潤低﹑杠杆高﹑融資難﹑受擠壓的問題十分突出,而“智能+”開發成本和技術壁壘較高﹑應用覆蓋面較窄的局面短期內難以改變。如果沒有完善的技術體系﹑基礎設施和政策扶持,單憑製造業企業自身的條件恐怕很難推進“智能+”進程。

  現有治理框架還不適應“智能+”助推製造業高質量發展的要求。發揮“智能+”助推製造業高質量的作用,既需要在製造業本身發力,也需要在生產性服務業和城市治理上用功。但目前的治理框架還難以滿足製造業﹑生產性服務業和城市治理大力推進“智能+”的需求。如,在工業領域引入人工智能將可能放大人身安全﹑國家戰略安全及應急響應處置安全方面的風險,目前的法律框架並未對有關問題的性質和處置給予明確界定。再如,智能網聯和自動駕駛技術正在促進車﹑路﹑人的深度一體化,城市大腦整合交通﹑物業﹑應急處置﹑公共服務等各種平臺,使智慧城市擺脫“碎片化”的連接,但現有的體制機制還難以對上述變化給予及時和充分的響應。此外,人工智能涉及的倫理道德問題以及人工智能系統研發的法律標準仍然懸而未決。

  現有製造業平臺體系和製造模式很難匹配“智能+”給製造業帶來的重塑和變革,低共創分享水平將制約“智能+”的潛能發揮。“智能+”具有流動基因﹑平臺性質和賦能特徵,將利用智能技術最大限度提昇資源的戰略協同性,真正裂變出一個廣泛且可持續的價值生態系統。這不僅意味著在個體層面﹑項目層面﹑企業層面都需要有較高共創分享水平的平臺支撐,而且也應該有供應鏈級的協同製造﹑定製生產和服務型製造。目前,我國大多數製造業企業仍遵循傳統制造規模化﹑層級化和標準化的特點,產品的附加值﹑製造的靈活度和供應鏈的協同性都處於較低水平。總體來看,製造業的產業組織結構很難形成較高水平的共創分享水平,這不僅制約了“智能+”利用智能化分析﹑管理﹑網絡化協同﹑個性化定製﹑智能化運維等智能製造新模式提昇製造價值的潛力,也不利於更多群體加入製造業中的“智能+”生態。

  積極推廣共享製造等模式創新,依托人工智能創新應用試點示範,推動工業互聯網平臺建設,實現“建平臺”“用平臺”雙向迭代和互促共進

  結合“智能+”催生智能經濟形態的特徵和我國發展實際,針對“智能+”助推製造業高質量發展的薄弱環節和制約因素,應從強化數據驅動﹑密切人機協同﹑拓展跨界分享和深化共創分享四方面著手,更好釋放“智能+”助推製造業高質量發展的潛能。

  營造數據更充分自由流動的政策與制度環境。處理好流動與安全的關係,讓安全成為激發數據更充分自由流動的重要驅動力。一是完善數據產權保護制度。適當借鑒歐美在數據保護上的做法,形成符合我國實際的數據確權﹑開放﹑流通和交易的相關制度,加大數字版權﹑數字內容產品保護的國際規則對接。二是強化數據流動全流程和全生命周期管理。研究制定數據從產生﹑收集﹑傳輸﹑交易﹑存儲﹑使用到銷毀的管理制度與行為規範。在重點區域探索建立統一有序的數據交易機制,促進數據的互認互通和集成應用。三是統籌推進網絡與信息安全技術手段建設。全面提昇關鍵信息基礎設施﹑網絡數據﹑個人信息等安全保障能力。

  構建人機更緊密協同的技術體系與基礎設施。圍繞更好促進人人﹑人機﹑機機協同,積極推動關鍵配套技術落地,加快部署昇級一批智能基礎設施。一是推動大數據智能﹑跨媒體計算﹑自主無人系統﹑智能建模等基礎領域和核心技術取得新進展。研發更多支撐5G應用的必要性專利,形成有效支撐“萬物互聯”和“萬物智能”的技術體系。二是加強智能軟硬件和標準的配套。提昇智能芯片﹑智能操作系統﹑智能傳感器的自主開發能力,開展移動智能終端軟件﹑網絡化計算平臺與支撐軟件﹑智能海量數據處理相關軟件研發,有序推進智能工廠建設,大力研發智能製造關鍵技術裝備。要利用聯盟﹑協會等組織形式,合作推進行業標準,聯合制定標準化數據結構和應用參考架構。三是推動重點公路﹑鐵路﹑港口﹑邊境等的智能化昇級改造。持續提昇高速寬帶網絡能力,加速部署5G基站﹑海底光纜等通信基礎設施,開展面向車聯網﹑無人機等新技術新裝備的專用試驗場地建設,加快技術成果熟化和產業化進程。

  提昇治理框架的包容性和風險監測的及時性。為“智能+”拓展跨界融合創造寬鬆的政策環境,強化對“智能+”潛在風險的有效監測。一是積極鼓勵在人防安防﹑工業製造﹑交通物流﹑金融服務﹑醫療健康﹑教育培訓﹑生態環保﹑政務司法等重點領域率先實現“智能+”。促進不同領域平臺間的有機融合,支持湧現更多新產業新模式新業態。二是優化監管體制機制並創新監管方式方法。在控制系統性風險的前提下,進一步整合歸口監管責任,並考慮在部分地區和領域設立“監管沙盒”﹔同時,借鑒國際先進經驗充分發揮行業協會﹑專家委員會﹑產業聯盟的作用,積極開展公眾諮詢,著力營造包容創新﹑規範有序的市場環境,完善跨部門協同治理機制﹑探索政府和平臺協同治理機制,更好地利用智能技術推進政府決策科學化和社會治理精細化。三是重點關注對市場競爭和充分就業的潛在衝擊以及人工智能自身的安全風險。研究智能經濟形態下的市場競爭規律,通過技能培訓提昇勞動力市場的韌性,強化人工智能本身的安全風險監測,確保“智能+”按照符合我國發展實際和服務高質量發展的方向邁進。

  打造種類更加多元﹑功能更趨完善的分享平臺。通過推廣建設一批新模式新平臺,優化整體功能,實現更高水平的共創分享。一是培育領先的智能化共享模式。積極推廣共享製造等模式創新,依托人工智能創新應用試點示範,推動工業互聯網平臺建設,實現“建平臺”“用平臺”雙向迭代和互促共進。二是推進人工智能眾創平臺建設。創新基於互聯網大規模協作的知識資源管理方式與開放式共享工具運用,形成面向產學研用創新環節的群智眾創平臺和服務環境。三是在工業和貿易領域實現高水平共創分享。開展新一代信息技術與製造裝備融合的集成創新和工程應用,大力提昇數字貿易服務水平,利用智能技術形成端到端的商務﹑倉儲﹑物流﹑金融﹑信保等配套服務,為資源缺乏的中小企業提供管理﹑研發和融資等企業級服務。

[ 責編﹕秦超 ]
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