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資訊頻道受到2020年初暴發的新冠肺炎疫情影響，傳統制造業紛紛開始轉型升級，以人工智能為代表的新一代信息技術與傳統產業加速融合，“制造”開始向“智造”邁進。中央全面深化改革委員會第十四次會議強調，“以智能制造為主攻方向，加快工業互聯網創新發展，加快制造業生產方式和企業形態根本性變革”。由此可見，智能制造是制造業升級的必經之路。而實現智能制造離不開工業互聯網、人工智能、大數據、云計算、邊緣計算、5G等新一代信息技術的應用。
2020年7月15日，工業和信息化部黨組成員、副部長辛國斌主持召開《5G、AI等新技術在智能制造領域中的拓展應用研究》部重大軟課題專家研討會。辛國斌深入分析了5G、AI、區塊鏈技術與智能制造融合的發展脈絡、應用場景和技術趨勢，并強調應發揮智能制造強大成長潛力，充分利用5G、AI、區塊鏈技術后發優勢，不斷增強制造業產業鏈韌性。
當前，人工智能產業各生態層不斷豐富成熟，“AI+”技術正在賦能制造業發展。
AI助力機器視覺技術更加細致化。在制造業中，質量檢查、質量控制等重要環節直接影響工業制品的國際競爭力，AI視覺在其中最常見的應用便是工業相機等精密光學儀器。機器視覺中融入AI技術，使得制造流程完成得更高效、更精確，避免了一些人工發現不了的誤差和瑕疵，比如汽車制造過程中，通過AI視覺對產品外觀和質量進行檢測，能發現沖壓件上肉眼難以識別的裂痕，還能發現車身上可能影響涂裝質量的細微灰塵等。
AI助力機器學習技術更加智能化。AI與機器學習融合，提升了機器對人類思維及行為的學習能力，從而提高制造流程效率和產品的優品率，同時一些危險系數高的工作可代替人工完成，降低了制造過程中的風險。比如在飲料食品生過程中，AI與機器學習技術結合，機器的神經網絡能從歷史生產數據中，獲得優質產品對應的生產參數，并結合當前生產環境參數指導甚至自主設置參數；AI機器學習技術的應用還可以監督檢測操作員的異常行為，有效分析操作人員的操作誤點。
AI助力機器行為技術更加自動化。AI技術優化對機器行為的控制，使機器學習并自主完成人類的行為，從而使制造工藝更加先進、穩定、可靠，降低了制造成本，縮短了制造工期。比如在自動化生產線，機器人能輔助操作員完成焊接等工作，并且通過AI視覺技術，攝像頭能對產品進行自動檢測，實現了自動生產；自動分揀機器人能自動識別、分揀、配送物料，對不同車間的物流進行智能調度。
人工智能與傳統制造業的技術深度融合，促進了新型生產方式的實現，提升了制造業數字化、網絡化、智能化的水平，從而推動制造業發展步入“智”造時代。雖然當前人工智能在智能制造領域的應用并沒有得到完全發揮，但在“新基建”的背景下，人工智能必將迎來新機遇，正如騰訊集團副總裁、騰訊研究院院長司曉在7月10日世界人工智能大會騰訊論壇上所說：“未來，智能技術會是一個滲入到生活、無所不在的狀態，可以說它很重要，因為萬物都會依賴于它；也可以說它不起眼，因為智能技術化為無形，融于萬物其中了。”
北京市公安局海淀分局備案號：11010802023656號