小盟科普丨工業(yè)智能在國內(nèi)外的應用進展
近一年來，以ChatGPT為代表的大模型技術引發(fā)通用人工智能新一輪發(fā)展熱潮，成為改變世界競爭格局的重要力量。圍繞人工智能治理的議題探討顯著增多，全球人工智能治理體系加速構(gòu)建。與此同時，人工智能加速向各產(chǎn)業(yè)滲透，已成為促進新興產(chǎn)業(yè)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)、技術與社會跨界融合發(fā)展不可忽視的動力。
伴隨第四次工業(yè)革命以及工業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化發(fā)展的大浪潮，工業(yè)制造業(yè)持續(xù)深化探索人工智能融合創(chuàng)新及應用：深度學習、大模型等技術創(chuàng)新、組合賦能和工程化落地不斷加速；產(chǎn)業(yè)爆發(fā)期臨近，老玩家不斷推陳出新、新玩家入局積極活躍；一批新應用場景涌現(xiàn)，并不斷向研發(fā)、生產(chǎn)等核心環(huán)節(jié)滲透賦能，在更大范圍內(nèi)發(fā)揮更核心的作用。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟組織產(chǎn)業(yè)界系統(tǒng)梳理了相關內(nèi)容，展開工業(yè)智能系列科普活動。
Q1：國外工業(yè)智能的應用模式是什么？
國外已進入核心環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)+機理智能優(yōu)化階段。
一是數(shù)據(jù)+機理融合應用成為主要模式。由于國外掌握研發(fā)、生產(chǎn)及設備等環(huán)節(jié)的關鍵機理，進入制造核心環(huán)節(jié)AI深度應用階段，數(shù)據(jù)建模優(yōu)化占比告于識別類應用，且四個領域的數(shù)據(jù)優(yōu)化類應用均高于國內(nèi)。
二是需求推動場景向多樣化綜合化演進。經(jīng)統(tǒng)計，國外生產(chǎn)經(jīng)營環(huán)節(jié)占比Top5的場景依次為預測性維護、表面檢測、生產(chǎn)過程優(yōu)化、設備系統(tǒng)故障診斷、基于知識的工廠決策。三類應用模式均有涵蓋，并開展綜合決策等相對集成化的場景探索，如日本某企業(yè)制造商構(gòu)建知識圖譜，集成整個產(chǎn)品驗證生命周期數(shù)據(jù)，通過統(tǒng)一測試數(shù)據(jù)縮短產(chǎn)品上市時間。
*基于中國信通院273個工業(yè)AI案例統(tǒng)計
圖1：國外人工智能應用在各細分場景的占比
Q2 國內(nèi)工業(yè)智能在哪些方面還有待提升？
我國在核心環(huán)節(jié)的深度+創(chuàng)新應用方面有待提升。
一是識別類應用仍占據(jù)一定比重。國內(nèi)生產(chǎn)經(jīng)營環(huán)節(jié)占比Top5的應用場景為表面檢測、質(zhì)量關聯(lián)分析、安全管理與巡檢、生產(chǎn)過程優(yōu)化、設備系統(tǒng)故障診斷。
二是智能研發(fā)仿真、產(chǎn)品智能化、智能增值服務創(chuàng)新探索不足。當前企業(yè)應用AI仍以解放人力、 提高效率為核心，在工藝數(shù)據(jù)沉淀、產(chǎn)品理解等方面還不足。
*基于中國信通院234個工業(yè)AI案例統(tǒng)計
圖2：國內(nèi)人工智能應用在各細分場景的占比
Q3 國內(nèi)國外的的工業(yè)智能應用有什么不同？
國外聚焦價值增值與場景創(chuàng)新，我國更注重利用AI解決生產(chǎn)實際需求痛點。
一是生產(chǎn)管理環(huán)節(jié)成為共同關注的重點領域。國內(nèi)外應用占比均達到60%以上，其中質(zhì)量、制造和設備均是占比最高的環(huán)節(jié)（國外40%，國內(nèi)51%）。
二是國內(nèi)安全、質(zhì)量需求更加緊迫突出。總體來看，國外的場景總體分布相對均衡，受限于自動化、工藝及管理水平等不足，國內(nèi)企業(yè)面臨的生產(chǎn) 安全、質(zhì)量問題更為嚴峻，企業(yè)重點探索基于AI實現(xiàn)安全巡檢、人/車/環(huán)境識別、質(zhì)量缺陷識別與影響因素分析等，質(zhì)量和安全領域與國外相比差距最大，均大于8%。
三是國外更注重圍繞產(chǎn)品和服務的AI應用。國外基于AI進行新產(chǎn)品創(chuàng)新、智能設計、智能產(chǎn)品占比超30%，達到國內(nèi)2倍。
*基于中國信通院507個工業(yè)AI案例統(tǒng)計
圖3：國內(nèi)外工業(yè)智能各細分場景應用率對比
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