新型工業化，是中國制造業的新機遇。它將利用新一代信息技術，實現智能制造、數字化轉型，構建工業互聯網平臺，實現工業智能化發展。從世界范圍看，發達國家紛紛在人工智能領域發力。人工智能已經成為國家經濟社會發展的重要戰略。未來的智能時代，人類的生活方式和生產方式將發生巨變，人工智能技術將改變人類社會發展模式。AI如何為新型工業化賦能，加快中國新型工業化進程，是值得重點關注并研究的問題，其重要性不言而喻。
一、AI對現代工業生產的變革性影響
“智能化”是人工智能的重要特征，而人工智能將重塑人類的生產和生活方式，也會深刻改變現代工業生產。
首先，智能化的生產方式會重塑傳統工業生產模式。人工智能技術的發展將為現代工業生產帶來新的技術、新的產品、新的模式、新的組織方式和新的競爭方式。從人工智能重構傳統工業生產技術體系的角度來看，現代工業生產必須在數據和算法的支撐下進行，這就要求工業生產必須具備自動化、數字化和智能化三大特征，而這些特征都離不開人工智能技術。其次，智能制造將成為未來工業發展的核心方向。傳統工業是按照產品設計、工藝流程以及質量控制等多個環節構成完整流程進行生產，而在智能制造時代，人們將改變傳統流水線式的生產方式，轉而按照需求定制和實時服務等方式進行產品生產，實現全流程數字化和智能化。
再次，智能制造將催生大量新產品和新服務。傳統工業產品是根據設計圖紙生產出來的，而在智能制造時代，不僅是新產品的設計和制造需要通過數字化、智能化手段來實現，而且產品生命周期管理等更多環節都將在數字化環境下運行。
最后，智能制造將塑造企業的競爭優勢。隨著工業互聯網平臺和人工智能技術的普及應用，企業可以通過工業互聯網平臺開展設備聯網、數據采集、預測性維護等工作。同時通過工業互聯網平臺與用戶互動，企業可以獲取市場需求信息、優化產品設計、改進生產工藝、提升服務水平等。在此基礎上，企業還可以構建基于人工智能技術的智能制造系統。
未來十年是中國工業化進程中至關重要的一段時期。人工智能技術在推動傳統工業變革方面將發揮重要作用，新型工業化將催生大量新產業和新業態，其中最具代表性的是“智能制造”和“數字經濟”。
1.智能制造
智能制造是人工智能技術與制造技術深度融合的產物，是未來制造業發展的核心方向。
智能制造是以網絡信息技術為基礎，以先進感知技術為手段，以決策規劃、控制執行等生產過程的管理與控制為核心，融合機器人、計算機、傳感器、控制技術、軟件及網絡通信技術等形成的一種新型的智能制造模式。
智能制造主要通過融合計算機和網絡信息技術實現對整個生產過程的智能化控制與管理，它將人與機器有機地結合起來，使人從繁瑣重復的體力與腦力勞動中解放出來，從而使得生產效率得到提高。
智能制造將傳統制造業的生產模式、組織模式和管理模式通過數字化、網絡化等方式進行改造升級，使其能夠實現優化配置和動態運行，最終提升企業產品質量和核心競爭力的新型生產模式。智能制造包括感知與決策兩個方面。感知是指通過傳感器獲取數據，利用各種信息處理技術對其進行分析，最終實現對生產過程進行實時監測；決策是指根據對數據的分析結果作出相應決策，確定是否對生產過程進行調整。
2.數字經濟
數字經濟是以數據為關鍵要素，以現代信息網絡為主要載體，以信息通信技術融合應用、全要素數字化轉型為重要推動力，促進公平與效率更加統一的新經濟形態，它不同于傳統的政府管理方式和治理手段，主要包括以下三方面內容：
一是基于互聯網思維和數據要素進行政府管理和服務；
二是依托互聯網平臺和技術推動社會治理模式創新；
三是利用人工智能等新技術推動政府服務向精細化、精準化方向發展。
其中重要的一個方面是數字產業化。數字產業化是指以互聯網、物聯網、云計算、大數據、人工智能等為代表的信息通信技術加速創新應用，與實體經濟深度融合，不斷催生新產業、新業態和新模式，形成數字技術和實體經濟深度融合、國民經濟各行業廣泛應用、貫穿于一二三產業的新發展格局。
隨著云計算、物聯網、大數據等新一代信息技術與實體經濟深度融合，推動產業數字化轉型發展，實現數字資源要素價值化和價值增值。其核心在于以信息網絡技術為基礎設施和創新引擎，推動產業結構優化升級。
3.工業互聯網
2023年，我國工業互聯網平臺數量已經突破1000家，有影響力的工業互聯網平臺在270家左右，多層次工業互聯網平臺體系基本形成，預計未來兩年還將保持30%以上的增速。
在工業互聯網平臺企業中，頭部企業已經在規模、技術和應用等方面具備了一定優勢，市場集中度逐步提升。同時，頭部企業還將繼續通過技術創新與模式創新，不斷拓展產品和服務范圍，搶占更大市場份額。
工業互聯網平臺作為支撐工業經濟全要素、全產業鏈、全價值鏈全面連接的新型基礎設施，為工業企業數字化轉型提供了重要支撐。
在新基建戰略的支持下，未來幾年將迎來更多資金投入、政策支持和產業落地的機遇。
隨著工業互聯網平臺的規?？焖贁U張，平臺企業之間的競爭也將日益激烈。因此，平臺企業必須要不斷提升自身技術水平和業務能力，持續挖掘行業數據價值、做好產業生態賦能。
一方面要大力發展面向垂直行業的工業軟件、技術解決方案等業務，開發定制化產品和服務，不斷拓展市場空間；另一方面要建立開放共贏的產業生態體系，培育壯大應用生態，引導行業內中小企業開展技術創新和應用推廣。
4.智能城市
智能城市是城市信息化建設的高級階段，也是未來城市發展的方向，以“互聯網+”、人工智能為代表的新一代信息技術與實體經濟深度融合，推動產業結構升級，帶動了新型工業化發展。
在智能城市建設中，人工智能技術與大數據、云計算、物聯網等新興信息技術結合，推動了城市基礎設施、城市運行和公共服務的智能化，提升了城市治理能力，使居民獲得更加便捷、高效和安全的公共服務。
目前，我國智能城市建設仍處于起步階段，只有部分地區實現了“智慧社區”“智慧安防”等智能城市試點建設。
未來五年，中國智能城市將進入快速發展階段。
智能城市是一個系統，也稱為網絡城市、數字化城市、信息城市。不但包括人腦智慧、電腦網絡、物理設備這些基本的要素，還會形成新的經濟結構、增長方式和社會形態。
AI將在一下方面助推智能城市建設：
智慧交通：AI技術可以優化交通流量，減少交通擁堵和碳排放。通過分析大量的實時交通數據，AI可以提供準確的實時交通信息和路線規劃，幫助駕駛員更高效地選擇路線和避開擁堵。同時，AI還可以應用于交通信號燈控制，根據交通流量進行動態調整，提高道路的通行效率。
智能能源管理：AI技術可以提高能源利用效率和可再生能源的應用，主要是通過監測和預測能源需求，并根據需求智能調整能源的供應和分配。此外，AI還可以分析和優化能源系統的運行，提供能源消耗監控和建議，幫助城市實現能源的智能化管理和可持續發展。
智慧環境監測：通過使用傳感器和監測設備，AI可以實時監測和分析城市的空氣質量、噪音水平、水質、溫度等環境參數?；谶@些數據，AI可以提供準確的環境信息和預警，幫助城市采取相應的措施來改善環境質量。
智慧安防：通過圖像識別和分析，AI可以監測城市中的人流、車流和異常行為，并及時發現和報警。AI還可以與物聯網設備相結合，形成智能化的安防系統，如智能攝像頭、智能門鎖等，進一步提升城市的安全水平。
智能公共服務：AI技術可以改進城市的公共服務，提供更高效、便捷的服務體驗。例如，通過語音助手和智能機器人，AI可以與市民進行互動交流，提供各種服務，如城市信息查詢、公共交通導航、公共設施預約等。
二、AI在推進新型工業化中的重要角色及其優勢
我國數字經濟規模已經躍居世界第二。這一進程表明，AI技術在推動新型工業化過程中具有重要作用。它不僅可以加速傳統工業轉型升級步伐，還能夠與數字經濟緊密融合、創新發展，從而為我國新型工業化奠定堅實基礎。
AI與數字經濟的深度融合是新型工業化發展的重要方向。它不僅能夠提高企業生產效率、優化產品質量和服務水平，還可以提升企業創新能力、助力企業降本增效、推動產業轉型升級。
1.提升生產效率，推動產業轉型升級
目前，我國已經初步形成以“數字產業化”為引領，以“產業數字化”為支撐，以“數據價值化”為基礎，以“經濟生態化”為保障的新型工業化格局。
AI技術在數字經濟的產業數字化中具有重要作用，它能夠通過提升產業生產效率，助力傳統工業實現轉型升級。
首先， AI技術可以幫助企業從海量數據中挖掘出潛在價值，從而幫助企業降低生產成本、提高生產效率。傳統的制造業大多是勞動密集型企業，這些企業通常缺乏完善的數字化基礎設施和信息資源管理能力，從而無法及時、準確地獲取外部市場信息。在這樣的背景下，企業只能通過不斷調整生產計劃和庫存管理來維持正常的生產秩序。但是在產能過剩、市場疲軟的背景下，企業無法通過擴大生產規模來對沖成本上升壓力，只能被迫縮減生產規模。
其次， AI技術還可以通過自動化生產線實現產業鏈協同。在傳統制造業中，產業鏈上下游之間通常存在著“信息不對稱”問題。上游供應商向下游供應商提供原材料和零部件后難以及時掌握下游需求信息，而下游供應商也難以掌握上游原材料和零部件的市場價格和需求變化情況。通過 AI技術可以實現產業鏈上下游的協同合作、相互監督和相互預測，從而打破傳統產業鏈中“信息不對稱”的問題。這不僅可以提升產業鏈上下游之間的效率，還可以降低整個產業鏈的成本。
2.優化產品質量，推動產品提質增效
傳統工業化時代，我國制造業存在著低質、同質化現象，隨著競爭不斷加劇，這一問題將會日益突出。由于傳統工業化時代的產品大多是靠“大而全”“小而全”的方式生產出來的，所以這些產品往往是在生產線上“組裝”出來的。在生產過程中，由于缺少對產品質量的檢測和控制手段，很難保證每一件產品都符合設計要求。同時，由于技術水平的限制，這一時期制造出來的產品往往質量不穩定、容易發生故障。這極大地降低了消費者對于產品質量的滿意度。
隨著 AI技術的發展和應用，越來越多的企業開始利用 AI技術對產品進行質量檢測和控制。它通過在生產線上部署可穿戴設備、機器視覺等設備，實現對生產線上制造過程的實時監控、質量檢測和控制；通過機器學習等技術，實現對生產過程中數據的自動采集和處理，為企業提供從原材料采購、生產制造到售后服務整個流程中產品質量控制服務；通過數據分析等技術手段，實現對生產過程中各種工藝參數以及其他數據指標的監測、分析和優化，提高產品質量和生產效率。
3.強化安全保障，推動安全生產
隨著我國新型工業化進程的不斷推進，各行各業的安全生產壓力不斷增大。由于工業生產過程中存在大量危險因素，如高溫、高壓、易燃易爆、有毒有害等，因此工業生產的安全隱患往往是非常突出的。傳統安全保障手段主要是依靠人工管理和巡查，由于存在諸多弊端，其效果并不理想。
在傳統安全保障體系下，企業需要投入大量的人力物力進行現場管理和巡查工作，存在效率低下、成本高昂、缺乏技術支持等問題。而 AI技術通過對生產數據進行處理和分析，可以在大幅降低人力成本的同時，大幅度提升工作效率和精準度。
在一些危險因素較多的行業， AI技術可以幫助企業及時發現安全隱患并及時采取有效措施消除隱患。比如在化工行業，利用 AI技術可以通過對工藝參數進行監測和分析，實現自動化控制；在鋼鐵行業，利用 AI技術可以通過對生產數據的處理和分析實現智能化決策，減少人工操作。同時， AI技術還可以在多個環節中實現自動化控制和智能化決策，從而為企業生產帶來更多的安全保障。
4.優化服務水平，提升服務能力
通過 AI技術，可以將傳統制造業中的經驗知識數字化、系統化、可視化，幫助企業提高決策效率，優化服務水平。例如，在鋼鐵行業，AI可以通過對數據的分析和挖掘，幫助企業識別生產中存在的問題；通過對溫度、壓力等數據的分析和預測，幫助企業優化產品結構、控制生產成本；通過對員工工作狀態的監控和分析，幫助企業優化人力資源配置。在汽車行業，AI技術可以利用數據分析、數據挖掘等方法為汽車制造企業提供決策支持。例如，通過對海量的汽車大數據進行分析和挖掘，可以幫助企業優化生產計劃、提高生產效率；通過對客戶歷史消費行為數據進行分析和挖掘，可以幫助企業優化產品結構和客戶服務體系。
三、實際案例：AI如何賦能新型工業化
汽車制造是我國制造業中的傳統優勢產業之一。在汽車制造過程中，生產環節繁多且復雜，不僅包括供應鏈體系，還涉及到不同領域之間的協調管理等問題。傳統的人工經驗式生產已經無法滿足復雜多變的市場需求，智能制造成為了提升汽車制造水平和效率的重要途徑。
在實際應用中，多個企業通過引入AI技術，成功實現了生產智能化和數字化轉型。
1.比亞迪電池管理系統（BMS）平臺
比亞迪在汽車生產過程中充分利用 AI技術對生產環節進行智能化的調整與優化。通過大數據分析對全流程進行監控，通過 AI技術對設備進行預測性維護等。在電池制造領域，比亞迪打造了一個電池管理系統（BMS）平臺，這個平臺可以通過物聯網和大數據技術實現電池全生命周期的管理。在這個平臺上，電池廠家可以獲得電池全生命周期的數據、智能分析、預測性維護等服務。
2.中國中車智能制造平臺在軌道交通領域，中國中車通過
AI技術打造了一個智能制造平臺。該平臺通過3D模型管理、AI設計、智能排產等技術，實現了從產品設計到制造的全流程智能化管理。這個平臺不僅可以降低生產成本、提高生產效率和質量，還能促進企業轉型升級和可持續發展。
3.“信智AI平臺”智造工廠解決方案
海信日立通過“信智AI平臺”智造工廠解決方案，不僅實現了制造過程的智能化和自動化，還提升了制造費用的效率，實現了單臺制造費用同比降低13%。此解決方案集成了數據分析、AI視覺檢測、機器學習模型等技術，通過將人員知識技能軟件化，實現對關鍵業務環節的有效預測和支持決策。
4. 東風嵐圖汽車5G全連接工廠
東風嵐圖汽車5G全連接工廠通過5G+AI技術對質量檢測進行了優化，大大提高了生產效率和質量控制水平。利用5G網絡的高帶寬和低延遲，結合AI技術進行實時質量檢測，提高了檢測速度和準確度。AI算法能夠識別復雜的產品缺陷，減少了對人工經驗的依賴。5G和AI技術的融合使得生產線的調整更加靈活，能夠快速響應市場變化，提高了生產效率。
5.西門子PCB制造業務AI質量系統
西門子在印刷電路板（PCB）制造業務中的AI質量系統，成功地部署了AI算法對缺陷PCB進行自動檢測，有效提升了質量控制的精準度。通過部署AI算法實現了對PCB缺陷的自動識別和分類，提高了質量控制的速度和精確度。AI系統的應用減少了人為錯誤，提升了產品質量和一致性。
6.其他案例
富士康在電子制造領域，利用AI進行生產流程優化、機器人自動化和智能供應鏈管理，大幅提高了生產效率和降低了成本。
GE在航空發動機生產中，利用AI進行預測性維護，通過分析數據提前發現潛在的故障，減少了維護成本和停機時間。
這些案例表明，AI技術在新型工業化中的關鍵作用包括：（1）提升生產效率和產品質量；
（2）降低生產成本和資源消耗；
（3）加強質量控制，減少人為錯誤；
（4）實現預測性維護，減少設備故障；
（5）推動生產過程的智能化和自動化；
（6）通過人工智能技術提升企業研發能力和創新效率，提高我國制造業國際競爭力。
這些實踐為其他企業的智能化轉型提供了寶貴的經驗和啟示，展示了AI技術在工業領域應用的廣闊前景。
