智能工业篇1

德国期望成为基于互联网的高端工业生产技术的主导市场，并将其作为《高科技战略2020》的一部分。实现这一目标的代表性项目，也就是被称为工业 4.0的智能工业项目，它将引领工业领域，开创分散型生产的新时代。

智能工业或者工业 4.0，是从嵌入式系统向信息物理融合系统（CPS）发展的技术进化。作为未来第四次工业革命的代表，工业 4.0不断向实现物体、数据以及服务等无缝连接的互联网 （物联网、数据网和服务互联网）的方向发展。

同时，分散型智能利用代表了生产制造过程的虚拟世界与现实世界之间的交互关系，在构建智能物体网络中发挥重要作用。

工业 4.0体现了生产模式从集中型到分散型的范式转变，正是因为有了让传统生产过程理论发生颠覆的技术进步，这一切才成为可能。未来，工业生产机械不再只是“加工”产品，取而代之的是，产品通过通信向机械传达如何采取正确操作。

工业 4.0通过将嵌入式系统生产技术与智能生产过程相结合，将给工业领域、生产价值链、业务模式带来根本性变革（如智能工厂），从而开创一条通往新技术时代的道路。

1 工业 4.0进化过程

1.1 工业革命1.0

18世纪末期始于英国的第一次工业革命，19世纪中叶结束。这次工业革命的结果是机械生产代替了手工劳动，经济社会从以农业、手工业为基础转型到了以工业及机械制造带动经济发展的模式。

1.2 工业革命 2.0

第二次工业领域大变革发生在20世纪初期，批量工业生产开始的阶段。通过零部件生产与产品装配的成功分离，开创了产品批量生产的新模式。20世纪70年代以后，随着电子工程和信息技术充实到工业过程之中，实现了生产的最优化和自动化。

1.3 工业革命3.0

第三次工业革命始于第二次工业革命过程中发生的生产过程高度自动化。自此，机械能够逐步替代人类作业。

1.4 工业革命4.0

未来10年，第四次工业革命将步入分散化生产的新时代。工业 4.0通过决定生产制造过程等的网络技术，07实现实时管理。

2 CPS

CPS连接了虚拟空间与物理现实世界，使智能物体通信以及相互作用，创造一个真正的网络世界。

CPS 体现了当前嵌入式系统的进一步进化。与互联网或者网上可搜集的数据、服务一起，嵌入式系统也是构成CPS的要素之一。

CPS可提供构建物联网的基础部分，并且与服务互联网一体化，实现工业 4.0。这些技术被称为实现技术，培育更加广泛的基于创新型应用或过程的新现实空间，淡化现实世界与虚拟空间的界限。实现技术就像互联网使得个人通信以及相互作用的关系发生变革一样，将给我们与物理现实世界之间的相互作用关系带来根本性变化。

基于高性能软件的嵌入式系统与融合在数字网络中的专业用户接口之间，发生的相互作用，将诞生全新的系统功能性世界。举一个简单的例子，智能手机囊括许多应用和服务，已经远远超出设备本身通话功能。

由于全新的划时代应用和服务的提供商将不断涌现，渐渐形成新价值链，所以，CPS也将对现有业务与市场模式带来范式转变。汽车工业、能源经济，还有包括诸如工业 4.0的生产技术的各个工业部门，将同步因这些新价值链发生巨变。

未来，CPS将以以往人类无法想象的形式，对人类安全、效率、生活舒适度、提升健康水平等做出贡献。同时，CPS也将对解决人口结构变化、自然资源不足、可持续发展以及能源结构变化等带来的问题，发挥关键性的作用。

3 德国2020年主要CPS市场

德国将推进工业 4.0项目作为国家战略的一个重要环节，就是在2020年让德国成为CPS的主要市场。与其他大多数工业发达国家完全不同的是，在推进工业进程的同时，德国一直维持稳定的制造业劳动力。

要联通现实世界与虚拟空间，从生产设备、工业产品到内置存储装置、通信功能、广播传感器、智能软件系统的日常用品等，所有物品都要实现数字化。

现实世界与虚拟空间的界限越来越模糊，物联网正在快速发展。德国发达的嵌入式系统、CPS的有关经验，将为德国工业引领第四次工业革命 （工业 4.0）提供极好的机遇。

4 CPS进程

德国是嵌入式系统、移动通信网络等CPS相关领域的全球市场领袖。德国教育与研究部（BMBF）委托德国科学技术工程院牵头的CPS进程项目的目的是，确立综合的CPS研究议程，提升工业技术的国家竞争力，巩固德国作为主要市场及提供商的全球地位，在此基础上实现德国技术革命。图1所示给出了CPS各层的理想模式。

5 CPS 2025—— 未来

CPS应对社会面临的主要问题的同时，对涵盖自动化、生产技术、汽车、机械工程、能源、运输以及远程医疗等众多工业部门、应用领域，具有非常重要的意义。因CPS而实现的许多应用，将产生新附加价值链和业务模式。CPS不仅可以降低实际成本，提高能源、时间等的效率，还能降低CO2排放水平，在保护环境上发挥重大作用。

仅从制造业来看，CPS就可带来惊人的效率提升。CPS实时地统筹处理制造、工业链以及各个顾客的要求，实现智能工厂。图2所示是CPS服务互联网的模式图。

6 智能工厂：自动化制造业的未来

CPS连接了虚拟空间与物理现实世界，技术过程与业务过程也因此得到融合，从而开创新工业时代。最能够准确表达新工业时代的就是工业 4.0 项目倡导的智能工厂概念，智能工厂是通过在生产系统中配备CPS来实现的。相对于传统生产系统，智能工厂的产品、资源及处理过程因CPS的存在，将具有非常高水平的实时性，同时在资源、成本节约中也颇具优势。

智能工厂按照重视可持续性的服务中心的业务来设计，因此，服从性、灵活性、自适应以及学习等特征、容错能力，甚至风险管理都是其中不可或缺的要素。

智能工厂的装备将实现高级自动化，主要是由基于自动观察生产过程的CPS的生产系统的灵活网络来实现的。通过可实时应对的灵活的生产系统，能够实现生产过程的彻底优化。同时，生产优势不仅仅是在特定生产条件下一次性体现，也可以实现多家工厂、多个生产单元所形成的世界级网络的最优化。

这就意味着，创新技术、成本与时间的节约，拥有培育新市场机会的网络容量的“自下而上”型生产模式中的革命。

智能工厂的生产相对于传统制造工业有如下优势：

智能工业篇2

安全不得不说是首要当提。国家安全问题与人工智能紧密挂钩。不是只有创业这个领域，也不只限于网络安全。人工智能用于帮助保护电网、警察局、软性基础设施、边境保护等等安全。

推动医疗进步

我们急需这个过程，尽管步子还很缓慢。将数量庞大的病例数字化处理，可以帮助医生进行智能的诊断服务并且提升工作效率。对于经济的发展也需要这样的人工智能技术。

推动农业进步

虽然我们的思维很活跃，但是烹饪和古代无异。人工智能软件可以处理相关数据，配合无人机从空中监控农作物提供相关服务。这可以帮助农民做出更好的决策。

帮助一些职业实现自动化

仓储物流、交通运输、制造业等领域的一些职业因为人工智能技术或者机器人被彻底取代。机器人可以使用自动导航、计算机视觉、远程传感、决策技术。

这种情况有利有弊，可以帮助之前危险的、成本高的工作实现自动化，但是还需要为能受到影响的人预先培训再就业或者创造新的岗位。

不再夸大

我们不再谈论什么人机对抗，想办法将海量数据转化成有用的信息，帮助人们实现切实的需求。人们开始意识到人工智能真正能做什么，报道回归理性，让人们重新形成实际的认识。我们将对人工智能技术更加重视，使它成为提升经济、提升效率的关键。让人工智能技术充实生活，改进商业效率。

广泛整合和开发人工智能

人工智能将渗透到所有软件、商业流程和大数据解决方案中。小企业（例如Algorithmia、Clarifai、GumGum、Init.ai、SentientTechnologies等）和大公司（例如亚马逊、苹果、百度、Facebook、谷歌、IBM、微软、Salesforce、软银、腾讯等）都将带来颠覆性的应用。

寻求专业化的人类知识

我们将形成一种广泛共识：需要把正确的人安排到正确的环境中，才能让人工智能与我们配合，为我们效力。我与数十家企业的全球顶尖专家进行过合作，他们有的时候难以将人工智能应用于实践的原因是缺乏能够为特定领域贡献一流见解的人。虽然神经网络等算法可以在没有明确指令的情况下学习，但仍然需要通过庞大的数据对其进行训练。

只开发“智能”应用

购物将更加智能。我们可以看到计算机视觉与海量的市场和个人数据相互配合，从而提供更好的在线购物体验。

智能工业篇3

过去30年，即便是在人工智能科技技术取得突破之前，电脑也已经逐步取代人类的体力劳动，且效率成倍提高。信息技术的进步也令企业主们可以把许多机器无法直接取代的常规工作外包到国外。

 

作为科技替代以及科技引发之全球化的结果，美欧处于技能分布中间区间的职位在整体工作职位中所占的份额显著下滑。对常规工作职工需求的加速下降，导致制造业和文书工作中的高等收入、中等技能的工作不复存在。

 

科技进步同时也是基于一定技能的：一方面对拥有特定技能的劳动者的需求相对增加，让他们从事与认知和抽象理论相关的工作;另一方面消灭那些中等技术的常规岗位。这同时也是导致拥有高级文凭劳动者和低素质劳动者工资水平日益拉大的主要因素。

 

即便缓慢增长的经济，以及更智能的机器劳动替代作用削弱了对高技能、高分析能力职业的需求，这些差距在近十年依然存在。许多大学生直接被挤压到原本由低技能劳工承担的职业层次，而后者则被压到下一个层次甚至直接被挤出劳动力市场。因此，如果一个劳动者没有大学文凭，他的工资收入只会进一步下降。

 

以技能为基础的科技变革导致各职业内部以及不同职业之间的劳动收入日趋不平等，这反过来又加剧了整体的收入不均状态。智能机器和全球互联同时也以另外两种方式促进了收入不均：一是扩大特定领域的顶尖人才所面对的全球市场规模和范围(所谓胜者通吃理论)，二是让那些知识产权和无形资产的创造和拥有者们获取超额回报或是垄断收入。

 

没人能说清有多少劳动者可能会丢掉工作，但从目前科技进步的速度来看，很有必要重视这一点。

 

那么，政策制定者们有何对策?首先，一定要认识到，导致过去十年工作职位增加放缓的原因是疲软的总需求和经济增长，而非劳动替代率的加速。在这种情况下，货币政策应该更加灵活，且应避免进一步的财政紧缩。

 

其次，必须提升劳动者的教育水平。在可预见的将来，科技对劳动者职位和工资前景的影响将取决于他们的受教育程度。一个职位所要求的学历越高，就越难以被智能机器所取代。

 

随着智能机器变得更为强大且无处不在，它们会对美国经济的一个基本特征提出挑战：大部分人都是通过出售自身劳动赚钱，因此如果一大批劳动年龄的美国人，无论教育水平高低，变成了技术上的闲置人员或不再拥有一份足以维持最基本体面生活水平的工作，我们该怎么办?

 

近期的政策对策很明确：把最低工资提升到足以使一个全职工人及其家庭免于贫困的水平，并扩大对无子女劳动者的工资所得税减免。

 

而中长期来看，必须考虑更激进的政策，例如引入负所得税或者基本收入，无论就业状况或是市场薪金多寡，都得为人们提供一个有保障的最低生活标准。

 

智能工业篇4

“从内到外，从硬件到软件，包括减速机、控制系统等核心部件，我们的工业机器人都有自主知识产权。”奋进电力董事长徐击水介绍，“我们是武汉第一个走通这条路的企业。”

2012年，中国新增2.9万台机器人，其中国产品牌只占4%，和国际品牌差距十分明显。而大部分的机器人都集中在欧洲和日本的4家企业――瑞士ABB、德国KUKA以及日本的发那科和安川电机，核心技术也大多掌握在它们手中。

而机器人最核心的几个部分是减速机、控制器、伺服电机等，这些心脏部件国内无法生产，只能依赖进口，有一些甚至都买不到。

而现在，奋进电力通过长时间的攻关，都已经实现了自主研发生产，实现整机国产化。这背后的最大的推动力当然来自市场的需求。近年来，国内劳动力成本不断上升，企业对智能机器人的需求越来越旺盛。

奋进电力副总经理黄辉透露，以前一个50公斤的钢圈需要2个工人搬运，工人3班倒不断生产。而现在一台机器人便可以轻松地并且是不间断的胜任几个人的工作。

抱团谋势

奋进电力原本是一家专业从事电力安全技术领域的高新技术企业，自成立以来，始终领跑相关技术领域。

作为奋进电力的董事长，徐击水30年前就有做机器人的梦想，当时在老师的指导下，他做出了一个为水利闸门除锈的机器人。但后来由于种种原因，研发工业机器人的愿望最终没能在奋进电力实现。

近几年，中国制造业的人口红利正在逐渐消失，工业机器人的发展和应用成为大势所趋。经过多番琢磨，徐击水最终决定正式出击工业机器人领域。2013年元月，奋进电力正式成立机器人公司，专注于智能工业机器人的研发和应用。

在徐击水的参与倡导下，奋进电力与30余家来自武汉光谷的民营企业成立了机器人产业联盟。作为联盟理事长，徐击水明白一个事实，与日本、德国等成熟的工业机器人巨头公司相比，中国本土的机器人公司还有很大差距。因此，区域内企业实现抱团不失为一个良策。

到目前为止，该联盟已基本覆盖研发、设计、制造、应用等产业链上下游。光谷机器人产业主要聚焦汽车、电子、船舶等细分市场的应用，比如在青岛，他们就瞄准海洋机器人这个方向。

除了这个当地的机器人产业联盟，在东湖高新区也已经形成一个完整的工业机器人产业链，拥有从事工业机器人技术产品研究开发、设计制造和下游应用的单位20余家。

研究开发方面，华中科技大学在多维工业机器人（搬运、清洁、喷漆等）、外骨骼式康复医疗机器人等研究方面国内领先，武汉大学在电力专用机器人等研究方面实力雄厚。

设计制造方面，拥有奋进电力、汉迪机器人、华中数控、凯辉智能等骨干企业。而下游应用方面，拥有华工激光、华威科智能、中冶南方自动化、天琪激光、团结激光等一批代表企业。

到目前为止，奋进电力已经全面突破控制系统和高性能精密减速机等关键技术。除了操作系统外，其机器人使用的软件，包括编辑工具、接口、仿真软件等都是公司自主研发，编程甚至比国外机器人更灵活。

从产品线来看，奋进电力的工业机器人产品涉及多轴机器人、机器人自动化生产线、运动控制系统和精密复合曲线减速机等。2013年武汉奋进电力做出的第一批工业机器人20多台全部售出。

虽然来自国外的4家工业机器人巨头霸占着市场上的大部分份额，但武汉奋进也找到了属于自己的舞台。其生产的“中国芯”机器人，成本比国外产品低30%―60%。目前其推出的产品，主要用于搬运、码垛等低端领域。这些产品干的是重体力活，不要求有太高的精度，因此更便宜。

曲线救国

按照徐击水的规划，奋进电力走的是“农村包围城市”的市场路线。“国际一线厂家生产的工业机器人，大部分用于汽车厂，比如武汉的很多日系车厂用的大多是日本机器人。我们就‘曲线救国’，从外国人不做的低端领域做起，先得到用户认可，再慢慢向高端扩展产品线”。

这种策略得到了市场的广泛认可。现在奋进电力已经开始全面突破机器人运动控制和高性能精密减速机等关键技术，逐步形成了智能机器人系统研发、机器人自动化应用、运动控制解决方案和精密传动等四个发展方向。

目前其团队已经突破控制系统和高性能精密减速机等关键技术，机器人使用的软件都是其自主研发，制作出来的机器人售价不到20万元，比国外便宜50%左右。这些机器人主要用于机械制造业领域。

在东风商用车有限公司车架厂T1R10系列小改样汽车车架生产线上，就是采用了奋进电力自动上下料设备。这套设备主要由上下料机械手、上下料小车、升降机构及对位机构等组成，用于T1R10系列车型车架横梁在1250t压力机上冲压时毛坯自动上下料。

在东风车轮有限公司轮辐旋压线自动下料分拣码垛自动线上，也采用了奋进电力自行研发的三坐标机械手，进行车轮旋压件的下料、分拣、码垛作业。

类似的案例当然还有很多。在业内专家看来，奋进电力工业机器人之所以能在众多企业得以广泛应用，一是其掌握了控制系统和高性能精密减速机等关键技术，制造成本低。其次是中国对工业机器人的需求量非常大，有一些工人不愿意做的重体力活甚至有危险性的工作，奋进电力的工业机器人都能冲到前面。

2014年中国国际机电产品博览会于9月23日在武汉国际博览会中心召开。武汉奋进携带九款最新机器人参加展会，涵盖取放料、码垛、分拣等功能，公司技术人员现场向大家描绘了奋进机器人在汽车工业、机械加工、电子半导体行业的广泛应用。

智能工业篇5

就在AlphaGo对阵李世石期间，航运业“大拿”马士基在人工智能方面进行了一次新的尝试。该公司首次完成通过无人机向海上船舶送货的任务，这也是去年马士基在世界首次使用无人机成功对浮式生产储油船（FPSO）货物油舱检测后的又一次无人机应用的创新之举。未来该公司将进行进一步测试，使无人机成为马士基船舶供应链的一部分，以节省更多的时间和资金成本。

虽然这一应用的人工智能水平不能与AlphaGo相提并论，但这也是人工智能在船舶领域应用上向前迈出的一大步。应该说，船舶业及航运业近年来在船舶的智能制造和智能运营方面已经取得了一定成果，而且在提高生产效率以及将人类从繁重劳动中解放出来的要求越来越迫切等因素的促进下，这一进程正在加速。然而，现在看来，人工智能的发展更令人惊叹，船舶的智能设计、建造和运营可能会以比我们想象中更快的速度成为现实，而且程度会比我们想象的更高。

人工智能专家认为，“AlphaGo”们运用了最新的深度学习算法，完成了从“计算”到“智能”的飞跃。这种深度学习算法是类似于人类大脑的人工智能学习法，也是人工智能领域极其重大的突破。这一突破的里程碑式意义在于，当面临一些开放性问题，而不仅是非黑即白的输赢问题，如在无人驾驶中面对天气、环境突发状况时，人工智能可能通过深度学习进行判断和操作。而这恰恰为船舶的完全人工智能操纵以及不同类型船舶的智能建造创造了条件。

目前，全球范围内已开展了多个智能船舶和无人驾驶船舶项目，如中国船舶工业集团公司主导开展的绿色海豚38800吨智能示范船建造项目、欧盟资助研发的代号为“MARS”的无人驾驶船项目、DNV GL的无人运输船设计项目、韩国现代重工的智能船舶联网系统项目等。我国建造的“会思考”的船舶，将能实现全船信息共享、自主评估与决策、船岸一体化、远程支持和服务；无人驾驶的“MARS”号预计在2020年驶向大西洋；DNV GL在设计无人运输船之前已经开发出全新的无人操作FLNG（浮式液化天然气装置）概念。船舶行业正按部就班地开展智能船舶研究，而一日千里的人工智能也许将推动这些项目加速度“前进”。

智能工业篇6

随着进入新世纪后第三次人工智能浪潮的到来，通过“机器学习”与“深度学习”，用计算机来模拟人的思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）得到极大发展。国际金融危机以后，欧美国家更加重视人工智能技术的研究，在人工智能基础研究、人脑研究、网络融合、3D智能打印等领域不断有所突破。

“互联网+”带动我国人工智能技术实现突破

在人工智能技术领域，我国大体上能够与世界先进国家发展同步。近年来，我国在视觉识别、语音识别等领域实现了技术突破，处于国际领先水平。我国拥有自主知识产权的文字识别、语音识别、中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶汽车等很多智能科技成果已进入实际应用。

我国经济发展正进入一个新常态。经济发展方式正从规模速度型的粗放式增长向质量效率型的集约式增长转变。供给侧改革要求我们在适度扩大总需求同时，去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板，从生产领域加强优质供给，减少无效供给。因此，在大力淘汰“僵尸企业”同时，我们要更多地依靠改革、转型、创新来培育新增长点，形成新动力。

在我国新一轮改革发展关键时刻，人工智能技术确实给我们提供了一个弯道超车机会。作为制造业大国，近年来我国低成本优势逐渐消失，制造业转型迫在眉睫。对企业而言，利用好新一代信息技术将是其在新时代成长环境中抓住机遇的关键。我们应充分利用大量企业正在转型升级的机会，强化企业在人工智能技术创新中的主体地位，充分发挥百度、阿里巴巴、腾讯等在人工智能领域已经有所建树的大企业作用，紧盯人工智能研究最前沿发展，成为引领全球人工智能发展的骨干企业。同时，培育若干中小智能企业，支持他们面向市场需求来确定创新突破口。从资金、税收、人才、知识产权、放开管制等方面入手，大力营造有利于人工智能领域的企业发展的政策环境和制度环境。鼓励企业结合市场和国家需求，将人工智能的基础和应用研究产品化、商业化，实现产业链的优化和调整。

推动技术创新应该成为一种国家的重要使命和责任。从历史上看，第一次与第二次工业革命的兴起几乎都是由个人与企业推动的，但在而后技术发展中，政府作用越来越大。人工智能是一项抢占未来竞争高地的基础性技术，研究经费耗费巨大，超出个人甚至企业承受范围，更需要国家战略层面的资金支持和参与。政府工作重点在于政策引导与资金支持，特别是在基础研究领域中，抓紧制定政策，建造一批部级、基础性、共性技术、创新能力保障的人工智能研发基地和平台。高校与科研机构则在推动基础和应用研究上和人才培养上发挥重要作用，同时还应鼓励一部分高校开办人工智能专业研究所与学院。

最后，还要把自主创新与引进消化再创新相结合。虽然人工智能领域中的很多最前沿应用技术掌握在国外，特别是在美国高科技中小企业手中，但他们缺乏大规模低成本的制造能力与市场营销能力。我国制造业和美国中小科技企业有着天然互补性。应支持我国风险投资加大对前沿中小公司的投资，再把这些产品引进国内生产，把我国一部分制造业打造成全球人工智能产品制造链条中的关键环节。

总之，从现在开始到2040年，将是一个人工智能快速发展阶段。人工智能将改变各行各业生产和工作方式，也将催生许多新行业和新领域，最终将全面改变人类生活和世界。我国有集中力量办大事、统筹能力强的制度优势，在人工智能这一战略制高点上，应予以充分发挥。

时代呼唤“懂技术的管理者”

技术与知识产权、技术与法律法规、技术与新闻伦理之间的张力，凸显了新技术成长与旧方法滞后之间的冲突，考验着管理部门呵护技术进步的服务能力与引导社会潮流的监管智慧。

戴上一副眼镜，你就可以进入一个360度的虚拟世界，行人擦肩而过，星辰触手可及……很多人可能都体验过这样的“虚拟现实”（Virtual Reality，简称VR）。普通人可以尽情享受技术的奇思妙想，但对于监管者，时常需要“递进一层”想想，当新技术迅速为媒体所用，可能出现什么监管漏洞，又会提出什么新的管理课题？

“新技术+媒体”的组合，已经一再出现。作为一个巨大的变量，技术始终处于“不断地动荡”状态，未来必将更深刻地影响媒体和传播。在高速公路上，警察不可能骑着自行车来执法。同样，新技术不断拓展媒体的边界，媒体管理也离不开新的技术手段。从门户网站时代到WEB2.0时代，再到移动互联时代，我们已经探索出很多媒体管理的新办法，管理体制也发生了巨大变化，但互联网“未知远远大于已知”，唯有不断创新，才能回应技术带来的持续挑战。

智能工业篇7

2013年4月，德国政府在汉诺威工业技术博览会上正式推出 “工业4.0”高科技战略计划。该项目由德国联邦教育及研究部和联邦经济技术部联合资助，投资预计达2亿欧元。德国学术界和产业界将机械制造设备定义为工业1.0，电气化定义为工业2.0，生产工艺自动化定义为工业3.0，将物联网和制造业服务化带来的智能制造定义为工业4.0。

 

德国“工业4.0”战略旨在通过充分利用信息通讯技术和信息物理系统(CPS)相结合的手段，推动制造业向智能化转型。包含了由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变，建立高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式。“工业4.0”主要分为三大主题，一是“智能工厂”，重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现;二是“智能生产”，主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。三是“智能物流”，主要通过互联网、物联网、务联网，整合物流资源，充分发挥现有物流资源供应方的效率，使需求方能够快速获得服务匹配，得到物流支持。

 

二、工业4.0在医疗行业智能化中推演

 

医疗行业正在通过云计算、物联网、大数据、移动设备、互联网技术等相结合的手段，向信息化迈进。对照“工业4.0”，推演医疗信息化与工业化的融合与创新，可以设计出两大医疗智能化主题，分别为：“智能医院”和“智能医疗”。

 

2.1 智能医院

 

智能医院是在数字化医院的基础上，利用物联网技术和设备监控技术加强信息管理和服务;通过大数据与分析平台，将云计算中由大型医疗设备产生的数据转化为实时信息，并加上绿色智能的手段和智能系统等新兴技术于一体，构建一个高效安全、环境舒适的人性化医院。其基本特征主要包含有医疗设备使用过程管控可视化、系统监管全方位两个层面。

 

医疗设备使用过程管控可视化是指在医疗设备使用过程上，包括医用耗材管控及流程，均可直接实时展示于控制者眼前，此外，医疗设备的现况亦可实时掌握，减少因系统故障造成医疗偏差。医疗设备工作过程中的相关数据均可保留在数据库中，让管理者得以有完整信息进行后续规划，也可以依医疗设备的现况规划机器的维护;可根据信息的整合建立医疗设备的智能组合。

 

系统监管全方位是指通过物联网以传感器做连接，使医疗设备具有感知能力，系统可进行识别、分析、推理、决策、以及控制功能;这类医疗装备，可以说是先进制造技术、信息技术和智能技术的深度结合，主要是透过系统平台累积知识的能力，来建立设备信息及反馈的数据库。

 

2.2 智能医疗

 

主要涉及整个医疗过程的物流管理、人机互动、3D打印等技术在医疗过程中的应用。

 

智能医疗是指由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在医疗过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在医疗过程中的脑力劳动。与传统的医疗相比，智能医疗具有学习能力和自维护能力、人机一体化、虚拟实现等特征。

 

近年来，由人工智能、医用机器人和数字化辅助医疗技术等相结合的智能医疗技术，正引领新一轮的医疗变革。智能医疗技术开始贯穿于检验、手术、护理和康复等医疗的各个环节。当今世界医疗行业智能化发展呈现两大趋势。

 

一是以3D打印为代表的“数字化”技术在医疗行业率先应用。尤其是康复医学领域个性定制化需求显着，而个性化、小批量和高精度恰是3D打印技术的优势所在。目前，3D打印在医疗生物行业的应用主要包括1、体外医疗器械如假肢、助听器、齿科手术模板，医疗模型等;2、永久植入物，如骨骼。对人体身体部位的复制是高度定制化的产品，通过3D打印，这些部件可以与身体完全契合，与身体融为一体。3、细胞3D打印，这是一种基于微滴沉积的技术。

 

能够为再生医学、组织工程、干细胞和癌症等生命科学和基础医学研究领域提供新的研究工具;为构建和修复组织器官提供新的临床医学技术，推动外科修复整形、再生医学和移植医学的发展;应用于药物筛选技术和药物控释技术，在药物开发领域具有广泛前景。

 

二是智能医疗技术创新及应用贯穿医疗行业全过程，使得医疗行业的诊断、治疗、管理、服务各个环节日趋智能化，主要体现在以下四个方面。

 

(1)建模与仿真：如用于跨部门复杂医疗流程诊断，医院医疗应急响应系统，生理系统的建模与仿真等，可以极大的提升医疗诊断的准确率。

 

(2)以医疗机器人为代表的智能医疗装备：如医疗机器人已经在脑神经外科、心脏修复、胆囊摘除手术、人工关节置换、整形外科、泌尿科手术等方面得到了广泛的应用。机器人在手术的准确性、可靠性和精准性上远远超过了外科医生。

 

(3)基于无线、嵌入式技术的智能资产管理解决方案：可整合医院资产信息，全面了解设备资产的成本消耗及使用情况，实现设备维护管理标准化和电子信息化升级，提供资产投资和使用分析的依据，帮助医院制定成本控管、设备采购计划，优化医院运营和资产管理。

 

(4)智能医疗服务业急速发展：通过各种可佩戴装置、嵌入式软件，互联网连接和在线服务的启用整合成新的“智能”医疗服务业模式，院内院外制之间的界限日益模糊，融合越来越深入。

 

三、改进之路

 

工业4.0在医疗领域的发展之路将会是一段革命性的进展。现有的医疗科技和经验必将进行改变和革新，而且对于医疗新领域和新市场的创新解决方案将层出不穷。为此，医疗行业需要在标准化与架构、复杂系统管理、医疗宽带设施、安全和安保、工作的组织和设计、培训和职业发展、监管框架和资源效率等方面进行持续和适应性改进。

 

四、价值

 

智能工业篇8

下面请跟随笔者来看看IBM助力中国企业实现转型和升级的几个案例吧。

神思电子（以下简称神思）是中国领先的智能识别领域软硬一体化解决方案提供商。神思率先采用IBM Watson Explorer（WEX），基于分析洞察、推理、自然语言理解能力，重点选择了金融和医疗这两个长期服务的行业，锁定“智能客服”、“实体服务机器人”和“自助设备智能升级”三大领域，改造服务流程，降低人力成本，提升服务质量与效率。

神思副总裁井j表示：“从2016年起，我们就启动了‘从行业深耕到行业贯通、从智能识别到认知行业解决方案’的战略升级。神思与IBM一样，将思考与持续创新都根植于企业的基因之中，我们与IBM并肩合作，希望运用IBM Watson认知计算加速公司战略升级的步伐，打造国内领先的智能认知行业解决方案，加速国内商业人工智能的发展。”

默克（Merck）是一家先进的科技公司，专注于医药健康、生命科学和高性能材料三大领域。默克携手IBM打造全新智能物流与智能工厂，利用IBM Watson IoT技术，对于需要妥善储存和运输产品的钢瓶实现智能化管理。通过钢瓶传感器数据收集与分析，IBM帮助默克施监测和管理厂内或运输途中的钢瓶的数量、位置和温度，确保空瓶及时回收，同时针对钢瓶的使用和返回情况，实时洞察并预测未来的库存情况，以便科学合理地采购来满足日后的需求。这不仅帮助默克达成了钢瓶的自动监控及全程追踪，还挺高了所获结果的精准度，节省人力和时间，大大提升工厂运营的整体效率。

默克中国首席信息官朱皓峰表示：“默克一直致力于以技术为驱动力，为患者和客户创造价值。IBM作为世界领先企业，在技术创新和业务管理上的先进理念都与默克的核心信念不谋而合。因此我们选择IBM作为重要合作伙伴，推行全球物联网部署计划，并将中国作为试点，加速当地的电子材料厂智能升级，引领未来默克‘工业4.0’和智能制造产业变革。”

智能工业篇9

推荐组合:

从基础层、技术层、应用层的划分上，短期关注能成功商业化的企业。建议关注新三板企业海鑫科金(430021.OC)、捷尚股份(832325.OC)

在主流的机器学习框架下，从人工智能的数据+算法+计算能力的三要素构成上考虑，建议关注地平线机器人和中科寒武纪。

在细分领域，建议关注图像和视觉识别的旷视科技(face++)、格灵深瞳、商汤科技、云从(佳都科技)，语音识别领域的捷通华声(Q169597)、云知声、思必驰，智能客服领域的智臻智能(834869.OC)、中通网络(835426.OC)，服务机器人相关的图灵机器人、优必选，智能驾驶相关的Minieye、驭势科技、国科微(新三板待挂牌)等。

行业观点

算法+数据+计算能力三轮驱动人工智能加速到来:人工智能的发展经历两起两落，目前是第三次崛起。算法、数据和计算能力不同程度的造成了人工智能历史上发展的低谷期。深度学习是目前最主流的机器学习方法和基础算法框架，也在不断的发展和完善中，现在使用不同算法的结合在图像和语音处理中取得了更好的效果。机器学习的目标是真正实现无监督学习，在朝这个目标发展的过程中，迁移学习和聚焦模型是最有前景的方向之一。人工智能所需要的计算能力未来将适应“云+端”的模式，在IOT时代，用于“端”的机器学习计算能力，低功耗、低成本、低体积均是重要的发展目标。

政策助力，巨头加码，人工智能发展如火如荼:发达国家已充分认识到人工智能的战略意义，纷纷从国家战略层面对人工智能加紧布局。美国、欧盟和日本均开始大脑研究计划。国内对于人工智能的相关扶植政策已出台。互联网公司和科技巨头也加大力度进行人工智能领域的布局，人才争夺激烈。人工智能相关的创业公司也不断涌现，风险资本竞相进入。

人工智能的技术逐渐成熟，应用逐步落地:语音识别、图像和视频识别是相对成熟的技术，国内公司在相关领域处于世界领先水平。自然语言处理是认知智能的更高层级目标，未来进步空间巨大。随着技术的不断走向成熟，各细分领域的应用已开始逐步落地。

“+人工智能”成为行业和场景未来智能化的趋势:人工智能是未来产业变革的基础力量，对不同行业和场景的智能化改造是未来趋势。安防、金融、医疗、汽车、制造业、教育、广告、传媒、法律、智能家居、农业等均是人工智能落地的方向。

智能工业篇10

这些都是不久前2016年天津夏季达沃斯论坛上，在名为“流动的创意”的展区中发生的事情。嘉宾可以直接与这些机器人们进行交互体验，并与这些机器人的创作者们提问沟通。

人工智能，是2016年天津夏季达沃斯论坛（世界经济论坛第十届新领军者年会）的关键词之一。本届论坛以“第四次工业革命―转型的力量”为主题，论坛公布的2016年度十大新兴技术中，开放的人工智能生态系统入选。

让人工智能服务人类，是人类的美好愿望。然而已有人关注到，未来人类将会被人工智能所取代的可能性。比如就在本届论坛上，世界级围棋选手李世石现身说法，对人工智能的学习能力表示折服，连连发出“再也不想跟阿尔法狗（AlphaGo）下棋”的感慨。

正如世界经济论坛主席克劳斯・施瓦布（Klaus Schwab）所说，“物理、数字与生物世界的融合，是第四次工业革命的核心内容。”人工智能已力图逼真模拟人类的思考、行动，从而影响着人类生活与工作。

从机器人到人工智能，新兴技术的商业化正在重新定义各行各业并重塑社会准则。然而生产力数据却显示，当前世界经济处于停滞状态。各经济体如何才能实现第四次工业革命带来的增长与发展潜力？对此，加拿大创新、科学和经济发展部长纳维蒂普（Navdeep Bains）给出的答案是“包容”：

“如果第四次工业革命在人们的参与度、财富分配、机会创造上不具备包容性的话，那么这将是巨大的挑战。” 李世石复盘“人机大战”

“我再也不想跟阿尔法狗（Alpha Go）下棋了。”李世石在本届论坛“人机大战：阿尔法狗的意义”的讨论会上多次感慨道。

这场讨论吸引了大量的嘉宾前往。早在会议开场前1个小时，就有人排队候场，只为一睹李世石真容。虽然他表现比较腼腆，但在整个讨论中，他有问必答，十分诚恳。一散会，李世石即被护送离场，没人要到他的签名。

2016年3月9日起，李世石与谷歌开发的计算机围棋程序“阿尔法围棋”（AlphaGo）进行“人机大战”。前三局连败后，李世石在第四局扳回一城，但第五局又输了。截至3月15日，李世石不敌人工智能“阿尔法围棋”，以总比分1：4落败。

“对1：4这个结果，我非常惊讶。”李世石说，“我一直以为，围棋的不可预测性非常强，需要直观和计算，但通过这次比赛，我才知道，原来可以通过精确计算实现胜利。”

当第一局开场时，当阿尔法狗出第一二招时，李世石略显吃惊。“你有情感上的表露，阿尔法狗并没有，他没有表情，这会影响到你吗？”面对主持人的问题，李世石坦言，“人跟机器的对弈，人是非常不利的。”

机器的绝对理性，让李世石认为是对弈中最难之处。李世石指出，人毕竟会有心理上的动摇，即便人知道正确答案，也可能会选择另一条路，还要考虑到整个布局，所以会有动摇；但阿尔法狗不会有任何动摇。“如果一个人连下三局，他的每一局（打法）是不一样的；但阿尔法狗心情没有任何变化，不会意识到这下到第几局了。”

“所以我非常惊讶，我真的再也不想跟阿尔法狗下了。”李世石说。“因为他（指阿尔法狗）毫无感情。和没有感情的人对弈，是非常困难的。”

与阿尔法狗对弈之前，李世石是骄傲的。“其实和阿尔法狗比赛前，我看了他和樊麾的五场比赛。对于深度学习这个领域，我了解不是很深入，也没有把他放在心上。我觉得阿尔法狗达不到顶级棋手的程度。”

因此，李世石认为，自己失败的原因在于对深度学习和人工智能认识不足。“我觉得不是实力的问题。当时是因为我判断失误，我对深度的学习没有足够的认识，因为判断失误所以才失败的。”

未来人类可能战胜阿尔法狗吗？对此，李世石表示，“其实阿尔法狗也有很多的问题，它在执白子的时候，我觉得胜算还是很大的，但是它在短短6个月之内，它的实力进展得非常迅速；现在又已经过去3个月了，它又有了多大的进步，这个是无法预知的，因为它在不断的发展，所以在现在的情况下人就很难战胜它了。如果阿尔法狗一直在当时和我比赛的水平的话，人是有可能战胜它的。”

李世石认为，10到15年之后，人工智能的时代会到来，围棋的根基也会动摇。但人与人的博弈是重要的，这是机器不可比拟的。 人类与人工智能

在电影《机械姬》中，智能机器人具备了自我意识，并最终杀害了人类。这一对人工智能的悲观预警，实则也是本届论坛的讨论要点之一。

智能工业篇11

资料来源：前瞻产业研究院整理

目前我国在人工智能的研究上与发达国家相比、甚至与美国相比都不算落后，这对于我们国家来说是难得的历史机遇，是提升综合国力和影响力的绝佳机会。如今我国在国家层面制订人工智能发展战略，并加快推进，我国完全有可能利用市场需求优势、用户数据优势等，抢占人工智能技术和产业的制高点，实现人工智能技术“弯道超车”。

人工智能行业市场规模

随着人工智能在我国移动互联网、智能家居等领域的发展，我国人工智能产业将持续高速成长。据前瞻产业研究院发布的《人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》数据显示，2015年，我国人工智能产业规模为69.3亿元，同比增长42.7%;2016年我国人工智能产业规模达到95.6亿元，同比增长37.9%。

随着相关政策的加速落地，我国人工智能产业已步入新的发展阶段。当前人工智能行业基础条件已经具备，随着深度学习算法日趋成熟以及数据资源的加速增长，人工智能技术有望不断提升，机器视觉和自然语音处理等人工智能技术将迎来发展新机遇，预计到2022年，我国人工智能产业规模将达到335.6亿元。

2014-2022年中国人工智能产业规模及预测(单位：亿元，%)

资料来源：前瞻产业研究院整理

中国人工智能企业积极布局

出于对人工智能行业商业前景的看好，国内巨头纷纷战略进军人工智能领域，百度、阿里、腾讯均在人工智能领域发力。其中，百度从2013年开始搭建AI团队，同时涉足了深度学习与自动驾驶领域，并推出了“百度大脑”计划，于2017年展出了Apollo自动驾驶平台;阿里巴巴推出了国内首个人工智能平台“DTPAI”;腾讯推出了撰稿机器人Dreamwriter，开放了视觉识别平台腾讯优图，同时成立了腾讯智能计算与搜索实验室。

智能工业篇12

罗文指出，人工智能是当前全球产业竞争的新热点，也是经济发展的新引擎，要深刻理解人工智能与实体经济融合的重要意义。

罗文在总结讲话时指出，近年来，我国人工智能产业取得积极进展，产业技术创新加速推进，行业应用持续深入，产业集聚初步显现，不少领域已经具备国际竞争力甚至已实现领先，产业整体呈现蓬勃发展的态势。

应基于问题导向，推动我国人工智能产业加快发展。着力解决技术积累、行业融合应用、人才队伍等面临的突出问题，务实推动人工智能与实体经济深度融合。

罗文表示，工业和信息化部将以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，重点开展以下工作：

一是聚焦芯片等关键技术产品攻关。以算法为核心，以算力和数据为基础，打造形成人工智能关键共性技术体系。推动人工智能领域制造业创新中心建设，促进人工智能共性技术研发和应用推广。

二是加速人工智能融合应用。推动智能网联汽车、无人机、智能语音等典型产品和研发应用和推广。促进人工智能技术与交通、能源、医疗等行业的融合，大力发展智慧交通、智慧医疗、智慧家居等。