1、人工智能在制造业中的应用现状、诉求和建议前言加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，习近平在中国共产党第十九次全国代表大会上的报告打造工业互联网平台，拓展“智能+”，为制造业转型升级赋能。2019年国务院政府工作报告人工智能在工业的融合应用是促进实体经济发展的重点方向，是工业数字化、网络化、智能化转型发展的关键领域。contents目录政策：四海风向01标杆：先锋智起02现状：中国践行03诉求：场景差异04跨越：产业融望05政策：四海风向英国：先进技术领先，抢夺技术标准话语权美国：信息带动工业，占据价值链上游并向下延伸德国：工业融合信息，从产品向服

2、务扩展日本：发展人机社会，深化产业智能互联政策：四海风向（一）英国：先进技术领先，抢夺技术标准话语权序号序号发布时间发布时间文件名称文件名称发布机构发布机构AI关联度关联度12008年高价值制造战略英国技术战略委员会（TSB，现为创新英国，Innovate UK）42012年5月2012-2015高价值制造战略创新英国52013年1月“八项伟大的科技”计划原英国商业、创新和技能部（BIS）62013年10月英国工业2050战略英国政府科学办公室、BIS72014年7月机器人和自主系统2020创新英国82014年10月高价值制造业项目的行动计划（2014-2015年）创新英国92015年2月“强

3、化英国制造业供应链”行动计划BIS102016年9月机器人和机器系统的伦理设计和应用指南英国标准协会112016年10月机器人和人工智能报告英国议会科学和技术委员会122016年11月人工智能给未来决策带来的机遇及影响报告英国政府科学办公室132017年1月“现代工业战略”绿皮书英国政府首相办公室142017年10月在英国发展人工智能报告英国数字化战略2017的一部分152017年11月工业战略白皮书建设适合未来的英国英国商业、能源和工业战略部（BEIS）162017年11月2017年智能化制造评议英国2030年前成为全球工业数字化先导报告英国商业、能源和工业战略部（BEIS）172018年4

4、月英国人工智能发展的计划、能力与志向英国议会人工智能特别委员会政策：四海风向（二）美国：信息带动工业，占据价值链上游并向下延伸序号序号发布时间发布时间文件名称文件名称发布机构发布机构AI关联度关联度12008年3月信息物理系统概要CPS研究指导小组22009年美国机器人技术路线图美国国家科学基金会32009年12月重振美国制造业框架美国总统行政办公室42010年8月制造业促进法案美国国会52011年国家机器人技术研究计划国家科学基金会、国家航空航天局、农业部、国家卫生研究院62011年先进制造业伙伴关系计划白宫科技政策办公室下属总统科技顾问委员会72012年2月美国先进制造业国家战略计划白宫科

5、技政策办公室下属美国国家科学与技术委员会82013年1月国家制造创新网络的初步设计美国总统行政办公室92013年美国机器人技术路线图2013版美国国家科学基金会102014年10月先进制造业伙伴关系计划2.0版白宫科技政策办公室下属总统科技顾问委员会112014年11月振兴美国制造业和创新法案美国众议院122016年2月国家制造创新网络（NNMI）年度报告美国商务部、总统行政办公室、国家科学与技术委员会、先进制造国家项目办公室联合132016年2月国家制造创新网络计划战略计划美国商务部、总统行政办公室、国家科学与技术委员会、先进制造国家项目办公室联合142016年2月智能制造系统现行标准体系报

6、告美国商务部152016年5月信息物理系统框架美国商务部162016年8月美国机器人技术路线图2016版美国国家科学基金会172016年美国CPS教育规划美国国家科学基金会182016年10月为未来人工智能作好准备报告美国白宫科技政策办公室192016年10月国家人工智能研发战略规划报告美国白宫科技政策办公室202016年11月人工智能、自动化和经济白皮书美国白宫科技政策办公室212017年1月国家机器人技术研究计划2.0美国国家科学基金会联合美国国防部等政府机构222017年12月人工智能未来法案美国国会2018年10月美国先进制造业领导力战略美国白宫政策：四海风向（三）德国：工业融合信息，

7、从产品向服务扩展序号序号发布时间发布时间文件名称文件名称发布机构发布机构AI关联度关联度120世纪70年代改善劳动条件计划21985年向智能机器人领域进军计划32010年7月高科技战略2020联邦教研部42013年4月工业4.0战略实施建议联邦教研部52013年12月德国工业4.0标准化路线图电气电子和信息技术协会62014年8月数字议程（2014-2017）联邦经济和能源部、内政部72014年9月高科技战略3.0联邦教研部82015年4月德国工业4.0实施战略报告教研部倡导建立的工业4.0平台92016年3月德国数字化战略2025联邦经济和能源部102019年2月德国工业2030战略联邦经济

8、和能源部政策：四海风向（四）日本：发展人机社会，深化产业智能互联序号序号发布时间发布时间文件名称文件名称发布部门发布部门AI关联度关联度12014年3月NEDO机器人白皮书2014经济产业省NEDO22015年1月机器人新战略经济产业省32015年6月世界领先IT国家创造宣言内阁府42016年4月日本再兴战略2016经济再生本部52016年4月开拓AI网络化的智连社会（WINS）总务省62016年7月日本下一代人工智能推进战略总务省72016年7月情报通信白皮书2016总务省82017年3月人工智能的研究开发目标和产业化路线图（人工智能产业化路线图）经济产业省NEDO92017年5月面向203

9、0的未来展望经济产业省102017年6月制造业白皮书2017经济产业省112017年6月制造业基础技术振兴施策经济产业省、厚生劳动省文部科学省122017年7月情报通信白皮书2017总务省132017年10月“互联工业”东京倡议2017经济产业省142018年5月制造业白皮书2018经济产业省contents目录政策：四海风向01标杆：先锋智起02现状：中国践行03诉求：场景差异04跨越：产业融望05标杆：先锋智起（一）厂内环节：提质降本增效生产制造智能排产生产过程智能控制机器代人人机协作设备维护精准预测性维护设备集中监控产品质量智能检验控制系统产品质量实时监控仓储物流智能物流系统标杆：先锋智

10、起（二）厂外环节：模式创新，开拓创新营销运营精准营销客户运营设备维护智能设计智能工艺规划智能产品供应网络智慧动态供应网络动态库存管理产品服务智能装备大规模定制服务标杆：先锋智起（三）典型应用案例东方电气智慧风电的CPS应用SCADA?,PLC,CMS?数数据据维维护护记记录录、工工单单、ERPI.智智能能感感知知层层II.智智能能分分析析层层风风机机健健康康建建模模与与性性能能衰衰退退评评估估关关键键子子系系统统健健康康评评估估及及预预警警关关键键部部件件故故障障诊诊断断及及趋趋势势预预测短短期期风风功功率率预预测Opera&ng)Condi&ons:)Wind%Speed%Wind%Dire

11、c,on%Pitch%Angle%Load%etc.%R2 R1 Regime Density Estimation Operating Regime Identification Performance Prediction Turbine Revenue Prediction Performance Assessment Output)Variable:)Actual%Output%Power%GLOBAL HEALTH ESTIMATOR R2 R1 R2 R1 FAULT LOCALIZATION III.网网络络层层建建立立每每台台风风机机在在网网络络空空间间的的对对称称模模型型，能

12、能够够对对当当前前及及过过去去状状态态精精确确同同步步及及透透明明化化管管理理。风风机机集集群群建建模模和和健健康康管管理理，对对风风机机间间的的差差异异性性进进行行评评估估。利利用用大大数数据据挖挖掘掘获获取取新新的的知知识识，并并对对智智能能分分析析层层的的模模型型进进行行更更新新和和校校准准1IV.智智能能认认知知层层以以网网络络层层大大数数据据挖挖掘掘所所获获取取的的知知识识为为基基础础，通通过过逻逻辑辑推推演演分分析析风风机机故故障障风风险险对对发发电电能能力力和和运运行行安安全全性性的的影影响响。在在风风场场环环境境进进行行建建模模的的基基础础上上对对中中短短期期风风功功率率进进行

13、行预预测，结结合合风风机机当当前前状状态态预预测未未来来发发电电量量及及运运行行风风险险。V.智智能能决决策策与与执执行行层层基基于于风风功功率率预预测及及风风机机集集群群健健康康状状态态，进进行行风风机机智智能能负负载载匹匹配配及及运运行行策策略略优优化化。以以故故障障预预测和和环环境境预预测为为基基础础的的动动态态维维护护策策略略优优化化及及资资源源调调配配。Global Health Estimator Selection of Best&Critical Units 2Critical Unit Baseline Units controlled operationfully oper

14、ation实实现现风风场场多多维维异异构构数数据据源源的的整整合合，构构建建统统一一的的数数据据平平台台，并并根根据据分分析析需需求求动动态态优优化化数数据据采采集集的的控控制制策策略略利利用用智智能能算算法法模模型型，对对高高速速数数据据流流进进行行实实时时分分析析，为为构构建建实实体体空空间间与与网网络络空空间间对对称称模模型型提提供供信信息息支支持持，同同时时满满足足部部分分风风机机设设备备端端智智能能控控制制的的需需求求风功率预测系统风场层面运行监测界面智慧风场系统运行结构概念图资料来源：天泽智云标杆：先锋智起（三）典型应用案例中车青岛四方机车在智能轨道交通服务创新动车组轴箱轴承地面P

15、HM开发平台可视化界面轴箱轴承PHM原型系统资料来源：天泽智云contents目录政策：四海风向01标杆：先锋智起02现状：中国践行03诉求：场景差异04跨越：产业融望05现状：中国践行 调研发现，63.69%的受访制造业企业探索性地在产品设计研发、生产制造、供应链管理等不同场景进行了人工智能的应用。这些受访企业代表了我国制造业前19.3%的企业的水平（即已达到两化融合“集成提升”及以上阶段的企业比例），也就是说我国仅有约13%的制造业企业应用人工智能技术数据来源：制造企业智能化评价调查，两化融合服务平台我国制造业企业应用人工智能技术处于探索阶段现状：中国践行数据来源：制造企业智能化评价调查，

16、两化融合服务平台（一）从行业角度来看，电子信息行业对于应用新技术的需求强烈54.10%59.55%56.67%76.43%39.34%56.53%49.32%63.69%原材料行业装备行业消费品行业电子信息行业0%10%20%30%40%50%60%70%80%厂内业务环节厂外业务环节56.83%全部业务环节80.25%66.08%62.48%现状：中国践行数据来源：制造企业智能化评价调查，两化融合服务平台（二）从企业规模角度来看，中型企业具备应用新技术的优势65.50%66.54%53.02%56.14%54.41%47.57%大型企业中型企业小型企业0%10%20%30%40%50%60%

17、70%厂内业务环节厂外业务环节69.59%全部业务环节69.85%59.07%现状：中国践行数据来源：制造企业智能化评价调查，两化融合服务平台（三）从地域分布角度来看，东部沿海地区是新技术应用的试验田60.38%57.14%59.42%57.41%53.85%53.85%64.15%51.45%64.29%47.06%47.06%38.89%华北地区东北地区华东地区中南地区西南地区西北地区0%10%20%30%40%50%60%70%80%厂内业务环节厂外业务环节全部业务环节69.81%59.26%60.18%66.32%60.06%62.29%现状：中国践行数据来源：制造企业智能化评价调查，

18、两化融合服务平台（四）从应用技术角度来看，不同的人工智能技术应用热情和应用程度不同35.63%通用技术35.70%场景技术26.52%22.83%28.84%15.62%15.45%8.58%6.01%增强学习深度学习运动控制机器视觉知识图谱生物特征识别自然语言处理0%5%10%15%20%25%30%35%40%现状：中国践行数据来源：制造企业智能化评价调查，两化融合服务平台高投入、缺人才、低数据开发利用水平成为制造业企业应用人工智能技术的三大瓶颈10.82%16.48%16.48%21.63%26.78%30.99%31.85%54.85%67.90%0%10%20%30%40%50%60

19、%70%其他不清楚能应用的领域有需求但无合适的供应商可靠性存疑信息安全风险行业标准缺乏数据开发利用存在问题相关领域人才缺乏投入成本高 高转型成本成为人工智能落地的掣肘 缺少复合型人才是制造业企业共同面临的问题 较低的数据开发利用水平制约智能技术的应用contents目录政策：四海风向01标杆：先锋智起02现状：中国践行03诉求：场景差异04跨越：产业融望05诉求：场景差异数据来源：制造企业智能化评价调查，两化融合服务平台 各行业企业未来希望使用人工智能的业务环节销售预测与需求管理产品设计与开发生产计划与排程生产流程优化产品质量管理与分析故障诊断与预测供应链分析和优化工业污染与环保检测、预警原材

20、料行业装备行业消费品行业电子信息行业49.70%52.79%61.03%69.44%65.49%58.45%49.10%39.66%诉求：场景差异数据来源：制造企业智能化评价调查，两化融合服务平台（一）原材料行业希望围绕生产过程进行智能管控49.70%52.79%61.03%69.44%65.49%58.45%49.10%39.66%46.45%45.36%53.01%68.31%62.30%61.20%49.18%49.73%销售预测与需求管理产品设计与开发生产计划与排程生产流程优化产品质量管理与分析故障诊断与预测供应链分析和优化工业污染与环保检测、预警制造业平均原材料行业49.73%24.

21、04%15.85%14.75%32.79%36.61%26.78%34.97%59.06%30.56%18.37%17.08%32.96%36.74%23.69%26.61%运动控制机器视觉自然语言处理生物特征识别增强学习深度学习知识图谱其他技术制造业平均原材料行业（a）（b）+8.36%+3.09%-0.13%-0.17%-2.33%-2.52%-6.52%-9.33%（-3.25%）（-8.02%）（-7.43%）（-1.13%）（-3.19%）（+2.75%）（+0.08%）（+10.07%）诉求：场景差异数据来源：制造企业智能化评价调查，两化融合服务平台（二）装备行业希望以智能化实现产

22、品全生命周期服务49.70%52.79%61.03%69.44%65.49%58.45%49.10%39.66%50.75%58.54%64.82%70.10%65.83%63.82%51.51%37.19%销售预测与需求管理产品设计与开发生产计划与排程生产流程优化产品质量管理与分析故障诊断与预测供应链分析和优化工业污染与环保检测、预警制造业平均装备行业22.61%14.07%17.09%24.12%34.17%39.95%34.67%65.83%26.61%17.08%18.37%23.69%32.96%36.74%30.56%59.06%其他技术生物特征识别自然语言处理知识图谱增强学习深度

23、学习机器视觉运动控制制造业平均装备行业（a）（b）+6.77%+4.11%+3.21%+1.21%+0.43%-1.28%-3.01%-4.00%（+1.05%）（+3.79%）（+5.75%）（+0.66%）（+0.34%）（+5.37%）（+2.41%）（-2.47%）诉求：场景差异数据来源：制造企业智能化评价调查，两化融合服务平台（三）消费品行业希望能够借助人工智能技术精准发掘和快速响应用户需求49.70%52.79%61.03%69.44%65.49%58.45%49.10%39.66%49.88%49.90%59.38%69.05%65.57%52.03%46.42%37.52%销售

24、预测与需求管理产品设计与开发生产计划与排程生产流程优化产品质量管理与分析故障诊断与预测供应链分析和优化工业污染与环保检测、预警制造业平均消费品行业33.66%21.66%28.63%57.45%31.53%26.69%18.76%19.92%36.74%23.69%30.56%59.06%32.96%26.61%18.37%17.08%深度学习知识图谱机器视觉运动控制（如机器人）增强学习其他技术自然语言处理生物特征识别制造业平均消费品行业（a）（b）+2.84%+0.39%+0.08%-1.43%-1.61%-1.93%-2.03%-3.08%（+0.18%）（-1.65%）（-2.89%）（

25、-0.39%）（+0.08%）（-6.42%）（-2.68%）（-2.14%）诉求：场景差异数据来源：制造企业智能化评价调查，两化融合服务平台（四）电子信息行业希望以场景定制应用推动产品智能化49.70%52.79%61.03%69.44%65.49%58.45%49.10%39.66%56.05%63.06%75.16%75.16%76.43%68.15%59.24%42.68%销售预测与需求管理产品设计与开发生产计划与排程生产流程优化产品质量管理与分析故障诊断与预测供应链分析和优化工业污染与环保检测、预警制造业平均电子信息行业21.66%35.03%61.15%40.13%30.57%24

26、.84%28.03%43.31%26.61%32.96%59.06%36.74%23.69%17.08%18.37%30.56%其他技术增强学习运动控制深度学习知识图谱生物特征识别自然语言处理机器视觉制造业平均电子信息行业（a）（b）+12.75%+9.66%+7.76%+6.88%+3.39%+2.09%+2.07%-4.00%（+6.35%）（+14.13%）（+10.27%）（+5.72%）（+10.94%）（+9.70%）（+10.14%）（+3.02%）contents目录政策：四海风向01标杆：先锋智起02现状：中国践行03诉求：场景差异04跨越：产业融望05跨越：产业融望 关键技

27、术突破发展 主体结构不断演进（一）发展人工智能技术产业体系，“制”因“智”强 提升制造业创新能力 加快发展先进制造业 加强质量品牌建设 进一步深化制造业对外开放（二）立足于制造业本身发展，“智”从“制”中来跨越：产业融望 用“数据”敲门，释放公共平台价值“云计算”是基础，建立开放共享价值网络“标准化”是必然，为构建平台生态奠定基础（三）打造公共平台 高效共享资源和服务“关键共性技术”是突破口 融合创新“试点基地”“科技工程项目”是重要载体 企业是生态圈核心力量 政府是发挥引导扶持的重要力量（四）推动产学研融合，构建“智能+”生态圈跨越：产业融望“提素养”提升智能时代劳动者整体素养。“促改革”加强本土人才资源积累。“补短板”重在培育高技术、高技能、复合型人才“优服务”重在优化制造业人才发展环境（五）提升智能化时代的劳动者素养 营造有利于高质量发展的政策环境 加快制定行业标准 统筹协调构建保障体系 提升政务服务质量和效率（六）优化产业发展环境，做实做强“人工智能+制造业”谢 谢 聆 听！THANKS!