【直击】院士(专家)与智能制造企业对话 解疑释惑 启示未来

浙江是制造业大省,随着“机器换人”工程的不断深入,以及人工智能技术的飞快突破,浙江省智能制造业正呈现快速发展的势头。在全国率先探索智能制造弯道超车路径的同时,一些企业也遇到了典型的共性问题,阻碍着浙商们推进智能制造的步伐。第五届中国机器人峰会日益凸显实效化,搭建政产学研用的交流平台,专门举办了以“聚焦AI 共享发展”为主题的院士(专家)与企业家对话活动。

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现场,今飞控股集团有限公司、舜宇集团有限公司、浙江厚达智能科技股份有限公司、嘉兴博雅君机器人有限公司、宁波神通模塑有限公司等13家企业重点围绕人工智能技术、大数据等如何推动智能制造良性发展等方面提出困惑,来自各领域的院士(专家)现场把脉,解疑释惑,同时,他们还透露了很多新的产业发展方向。本文摘录了院士(专家)的精彩回答,以飨读者。

院士(专家)与企业家对话

杨华勇深度解读“智能制造”

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中国工程院院士、浙江大学教授杨华勇:“中国制造2025”有六大工程,现在都说智能制造热、强基工程冷、创新工程难,那么怎么理解智能制造?杨华勇认为智能制造有三个部分,一是产品的智能化、二是生产过程的智能化、三是产品运营过程的智能化。产品的智能化是与研发联系,以提高产品性能、差异化来实现产品的高端化。但现在社会各界,包括一些企业和政府一理解智能制造就解读为生产过程的智能化。生产过程的智能化的投入是很大的,产品端一旦压价,就会造成高投入低回报的现象,投入产出很难找到平衡点。产品全过程的智能化就是使用的智能化,这就跟管理、跟数据息息相关。现在最热的企业上云,就是云端的问题。有些人说公有云不安全,最好做个私有云,就会造成企业不断扩充硬件设备,就像发电自己建电站一样。

杨华勇说,近年来跟阿里云接触,发现工业类产品,尤其是离散型制造业的产品与消费类产品的需求不一致,造成阿里云他们不大能理解工业产品,其实每个企业每个行业的需求都不一样,行业里的老大、老二、老三的需求也不一样。所以,面对企业上云的问题,应该由搞研发的人跟搞工业的一起结合起来做,目前,他也在做一些相关尝试。

张建伟:未来几年生产效率将普遍提升30%—40%

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德国汉堡科学院院士、汉堡大学教授张建伟:随着人工智能与机器人的深度融合,预计今后几年,制造业工厂生产效率将普遍提升30%—40%,其中,人工智能的贡献率约占70%。为助力我国智能制造工程,目前,他正在协调一个中德之间人工智能的最大研究项目,以人工智能的可预测性、自适应性、动态建模和可靠性等关键技术为研究方向,设立离岸创新中心,探索科技国际合作新模式。他还邀请现场企业共同加入合作,加快企业与先进技术的对接。同时,还正在与一家杭州企业合作,通过多传感器融合激光和视觉融合,尝试单点技术的研究。他预测,通过基金的方法把世界先进的智能制造技术与国内需求对接,进行融合,将是一种很好的趋势。

对于怎么评估自动化程度问题,张建伟说评估过程不是一个软件的过程,而是一个交叉学科,需要自动化专家、机器人专家、过程的专家等共同协作,找到一个最好的平衡,目前正在尝试借助人工智能技术形成一种通用方法,评估全自动化、半自动化、或者是人工这几种形式。

张建伟还透露,他正在编写一本关于供应链的著作,介绍如何以人工智能技术打通制造业内部外部大数据。

刘进长:服务机器人市场巨大

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科技部高技术研究发展中心研究员刘进长:今年,国家重新组建科技部,统筹推进国家创新体系建设和科技体制改革,智能制造是大的方向。

智能制造企业要以更高的站位,以跨越式思维,放眼未来10年的市场,根据用户需求,研发产品一定要能解决社会痛点,同时要克服困难培育新兴市场,确保占领前端市场。未来的服务机器人市场一定是巨大的,老百姓对机器人非常渴求,未来,后勤补给、助老助残的穿戴式机器人一定是重要方向。

孙立宁:产学研合作是重要出路

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苏州大学机电学院院长、教授孙立宁:智能制造是一个理念,是个长期的过程,不能为了做智能制造而智能制造。科学推进智能制造,产学研合作是重要出路。

他说,企业在做顶层设计上,要密切参与方案制定,结合自身实际、行业特点和技术水平,不要为了买设备而买设备,在合作过程培养人才的技术水平和创新能力,这点非常重要。另一方面,教授在制订方案时一定要接地气、要现实,能够以帮助企业在两三年内得到快速发展为出发点。他举了个例子,在做一项马桶智能化改造项目中,他没有把人工全部用机器代替,因为技术难度特别大,而且成本高,他在方案设计时留下两个人工岗位,最终实现了最佳匹配。还有一个例子,是在喷涂工作站上,留下一个熟练的操作工,其他工位全部由机器人取代的方式,成功完成智能化改造,这家企业在第一批工信部智能制造示范工程就拿到了1.2亿元。

傅盛:从用户的关注反向打通产业供应链

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猎豹移动董事长兼CEO傅盛:今年3月份刚宣布了几款机器人产品,从互联网领域进入制造和机器人行业。

他说人工智能技术与机器人融合是一个弯道超车的机会,要高度重视人工智能,应该开展跨行业的合作。在服务机器人方面,用户体验极度重要,是核心。可以从用户的关注反向打通产业供应链,我们在产业上最大的优势就是国内庞大的市场空间,我们要用好这个优势和经营互联网产品的经验,实现用户端和生产端的更短路径的接触。

丁昊:大数据不一定适合智能制造

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ABB德国研究院首席研究员丁昊:大数据不一定适合智能制造,国内的智能制造完全可以基于小数据做分析。因为智能制造企业都懂工艺,可以重复利用,做成“专家系统”。就跟懂机器人模型可以控制机器人一样,也可以基于模型把盒子变成一个灰盒子,甚至变成一个白盒子,来操作下面的事情。其实就是把大脑中人的东西变成机器能动的东西,这个程序其实不一定非得要基于大数据。

工业4.0的转型归宗就是数字化的转型。其实很多公司在重新建厂时,都要求直接建设一个工业4.0的厂,这概念是可以的,但其实目前很多企业是在做工业3.0,两个不同的概念不能把它混在一块来说。他强调智能制造要做细分,在一个工厂生产过程中有很多不同维度,要细分很多不同场景,要让专业人去做专业的事情。