0、前言

       人工智能（Artificial Intelligence）是第四次工业革命最主要的推动力，正引领着新一轮的产业变革。与历史上任何一次新技术的突破相似，人工智能的广泛应用也需要社会经济的强烈需求作为催化剂。正如恩格斯所言，社会对于技术的迫切需求是推动科学进步的强大动力，远超过学术界的推动^[1]。人工智能不仅技术成熟，而且在经济上也显示出其巨大的潜力，它有能力与各个行业深度融合，特别是在制造业中。只有当人工智能不仅仅局限于科研领域，而是被广泛应用到制造业领域，超越少数技术领先者的掌控，它才能真正展现出其推动新时代发展的巨大价值和经济魅力。

       我国劳动力从无限供给转变为有限供给，带来劳动工资的常态性上升和资本替代劳动效应，史无前例的重大变革正在迅速发生，对整个国民经济结构将产生历史性的影响。不仅是劳动密集型产业，而且是所有产业都面临着资本替代劳动并选择劳动节约型技术，这是今后相当长时期内国民经济动能转换的基本方向。人工智能在制造业中的兴起和广泛应用，推动了劳动节约型技术的升级，这与我国当前国民经济结构变革的需求高度契合。

1、人工智能应用到制造的全过程

       根据麦肯锡的研究，人工智能正成为制造企业不可或缺的一部分，贯穿从计划、生产、销售到售后服务的整个流程。^[2]

       第一，应用于企业计划，准确预测需求和优化供应。生产企业总是需要准确地预测市场需求未来发展趋势，以便获取市场竞争优势。人工智能通过分析不同数据，可以识别客户需求发展趋势，为企业更好地安排生产计划、设计更好的产品提供支持。在某些情况下，与传统方法相比，基于人工智能的需求预测误差减少30%～50%，可以将总库存减少20%～50%，因产品产不对销带来的损失可降低65%，运输和仓储、供应链管理成本可分别降低5%～10%和25%～40%。构建顺畅运作的供应链是各行各业持续发展的重要环节，准确预测以确保库存水平合理也是企业竞争力的重要来源。但是，供应链受到内部和外部众多因素影响，产品发布时机、分销渠道多寡、极端气候变化，以及客户对产品信息的认知或媒体对产品的报道等复杂因素，都可能对供应链绩效产生极其重要的影响。然而，传统预测手段和库存补充系统是无法利用物联网海量数据进行分析的。全球供应链领先企业已经开始意识到，基于机器学习的方法对提高预测准确性，让生产企业全面优化采购活动，优化补货系统，对降低库存水平、提高供应链绩效，都具有重要作用。机器学习方法不仅考虑到销售历史数据、供应链建构、地理位置、客户偏好，还考虑广告活动、产品价格和当地天气预报等近实时更新的数据，这是传统预测手段难以做到的。

       第二，人工智能技术融入生产流程，旨在提高生产效率并最大限度减少设备磨损及维修需求。通过高级计算能力、创新算法与海量数据集的结合，特别是在计算机视觉领域的显著发展，生产过程得以精细优化，不仅能精确分类处理对象，还有效降低了设备损耗，提升了运行效能。此外，随着协作机器人技术的进步，工作场所的人机合作更加流畅，加速了管理层决策与日常运营，不仅提高了员工的工作效率，还实现了成本降低与产能增长的双重目标。针对制造业中常见的因产品质量问题而导致的返工或报废损失，人工智能介入产品设计与生产工艺的改进，能显著提升产品合格率，进一步减少经济损失，为企业的可持续发展提供强有力的支持。

       第三，在销售和市场推广活动中，精准捕捉消费者需求并设定合理的商品价格是关键环节。产品定价的最优化是一个复杂过程，受多种变量影响，涵盖周期性因素如星期、季节、天气变化，以及市场条件如销售渠道、竞争者定价策略等。企业需精心策划，确保在恰当时间节点以最适宜的价格推出产品，旨在提升顾客满意度的同时，驱动销售增长与利润最大化。企业只要积累足够数据，利用人工智能分析顾客以前的购买记录、年龄、家庭住址、网页浏览习惯和其他线索，就可以实行动态定价，实施个性化促销，在需求上升或消费者愿意支付更多费用时提高价格，并在相反的情况下降低价格。此外，人工智能还能评估每项产品的价格敏感度，即价格变动对销量的影响程度，并依据不同的市场情景与消费者细分群体，采取定制化的商品策略与定价方案，进一步优化市场表现与盈利能力。

       第四，在售后服务领域，人工智能正致力于增强顾客体验的多样性和深度。它不仅能够根据个人购买历史和偏好，通过精密的算法为消费者提供定制化的购物指导和产品使用建议，还能够创造一个既个性化又高效的互动环境，深化顾客的忠诚度。利用诸如计算机视觉及机器学习等先进AI技术，系统能深入洞察消费者的喜好，精准推送商品组合或使用技巧，使购物过程变得更加贴心与顺畅。此外，人工智能促进了消费行为的无界便捷性，让消费者能够无缝地随时、随地享用服务或获取商品，无需即时支付操作。费用自动从其账户中安全扣除，并通过电子邮箱发送交易凭证，这种“拿了就走”的体验极大提升了便利性，重新定义了现代消费模式，让顾客享受到前所未有的自由度和满意度。

2、人工智能在制造业中推广存在的问题

       人工智能在中国制造业中的推广应用，也存在一系列制约因素：

       第一技术瓶颈。这需要技术经过创新、整合，并与企业的生产实践紧密结合，而且要求机器人技术在各个层面达到高度成熟和稳定性。当前状况是，尽管机器人技术在某些领域如信息搜索、基本动作操控和高效规划等方面已取得显著进展，但仍有许多技术维度亟待深化探索和开发，以全面满足实际应用的需求。

       第二资金瓶颈。研发和工程化人工智能解决方案，需要投入大量资金。硬件解决方案包括标准计算机和高度专业化的硬件设备，如带有手臂和其他灵活移动部件的机器人，感知功能的活动需要摄像头和传感器等，需要投入大量资金。基于软件的“虚拟”解决方案，也需要不少的投资。在传统制造业中，中小企业占多数，普遍效益不佳，资金比较困难。

       第三成本瓶颈。人工智能应用在相当程度上是对劳动力的替代，这就涉及资金成本和劳动成本的高低问题。我国劳动力市场开始从无限供给转向有限供给，但劳动力供给总量仍然比较大，而且存在着地区结构和技术结构矛盾，中西部劳动力和低技能劳动力仍然供大于求。与欧美国家相比，我国工资水平还相当低，不少行业应用人工智能的成本要大于人工成本。只有大部分行业人工智能成本低于人工成本时，人工智能才有可能普遍推广，现阶段只是在某些行业和企业率先应用。

       第四信息化瓶颈。目前，我国大部分生产企业信息化程度低，仅有1/6的企业达到网络化水平，5/6的企业还没有较为完善的内部网络，大量数据下沉在各条生产线之间，工业物联网数据挖掘和利用还需要持续强化。^[3]

3、人工智能与制造业融合的措施

       加快人工智能和传统制造业融合，促进制造业转型升级，需要采取以下措施。 

       第一开展产学研深度结合。企业需要构建内部的技术团队，同时积极寻求与科研院所的科学家或行业领先企业的合作，形成跨部门的人工智能工作组。这样的合作不仅有助于将共性的科学研究成果转化为企业所需的个性化技术解决方案，还能够通过原型设计和业务部门测试来确保解决方案的实用性和可行性。通过产学研的深度结合，企业能够有效解决面临的个性化技术挑战，推动人工智能技术在企业层面的广泛应用和成功转型。

       第二着力解决“信息孤岛”问题。在当今时代，数据已成为企业不可或缺的核心资产，是推动人工智能发展的关键驱动力。然而，值得注意的是，工业领域产生的数据中高达90%属于非结构化数据（或称“flt数据”），这类数据缺乏明确的关系结构，需要经过有效处理才能转化为有价值的资源。此外，企业的数据价值不仅体现在内部，更在于其如何与外部数据生态系统相融合，通过与其他数据源的结合，产生更大的协同效应和增值潜力。但是，目前各个企业的数据是无法共享的，成为“数据孤岛”。从公共部门看，各个政府部门获取的大量数据，既不向公众开放，也不在公共部门之间共享，成为“数据孤岛”。因此，政府部门需要制定和实施数据标准，开放公共部门数据，并对企业和个人数据进行规范管理，构建有利于人工智能应用的数据生态系统。

       第三强化人才培养和员工培训。人工智能是通用技术，将与各行各业融合，未来人才缺口将很大。首先，要加强高端人才培养和引进。制定人工智能相关的教育和研究计划，大力培养高端人才，创造良好的人才成长环境。出台专项计划和优惠政策，吸引全球最优秀的人才。其次，要重新调整高等教育的体制机制，强化相关学科建设，并把人工智能纳入公共必修课程。再次，要加强职业教育和员工再培训。人工智能的职业教育和员工培训，对企业的人工智能应用具有至关重要的作用。未来企业员工不是去指挥、操作机器人，而是要跟机器人协同工作，需要从与员工做同事过渡到与机器人做“同事”，这就不仅要求员工必须掌握相关技能，还要培养新的思维模式和文化价值观。如何与机器人相处，也是教育和培训的重要内容。 

4、人工智能应用举例

       在东方希望集团中人工智能已有多项成功应用案例，融入生产领域的各个环节。

       4.1 设备管理系统AI智能问答

       重化工领域人员变更频繁，新进员工培训成本居高不下。东方希望建立了AI智能问答系统解决此类难题，该系统的应用不仅解决了人员变动频繁导致的持续培训成本高的问题，还通过以下几点显著提高了工作效率和用户满意度：

       即时性与便利性：AI智能问答系统能够24小时不间断提供服务，无论何时何地，员工都可以获得即时帮助，无需等待特定的培训时段或培训师，大幅提升了问题解决的速度。

       精准解答：基于AI的系统能根据员工提出的具体问题，给出准确且针对性的答案，减少了人为解释可能带来的误差，确保了信息传递的一致性和准确性。

       个性化学习路径：对于不同背景和需求的新员工，AI系统可以通过分析员工的提问历史和理解能力，动态调整提供的信息和难度，实现个性化培训，这比传统的一刀切式培训更为高效。

       自动化考题生成与评估：系统自动根据设备管理标准生成培训考核题目，不仅可以保证考核内容的时效性和准确性，还能通过自动阅卷和成绩分析，迅速反馈员工的学习成效给管理层和人事部门，实现培训效果的量化评估。

       系统集成与数据同步：考试结果与人事管理系统的无缝对接，简化了行政流程，使得人力资源部门能够及时掌握员工培训状况，为后续的人才发展计划和资源配置提供数据支持。

       持续优化与学习：AI系统在使用过程中，能够不断学习和优化，通过收集和分析用户交互数据，识别常见问题和知识盲点，进一步完善知识库，提升服务质量。

       综合上述优势，东希科技的AI智能问答系统不仅显著提高了工作效率，还增强了员工培训的灵活性和有效性，是数字化转型在重化工领域的一个成功案例，为行业内的其他企业提供了可借鉴的经验。

       4.2 人工智能（AI）与增强现实（AR）结合

       AI与AR结合主要应用在设备诊断中，是工业4.0和智能制造趋势下的重要进展，它们共同推动了制造业的数字化转型，提高了生产效率、降低了维护成本，并增强了工作安全。以下是AR与AI在东方希望工厂设备诊断中几个关键应用方面的：

       实时故障检测与预测性维护：通过机器学习算法分析历史设备数据，识别异常模式，预测设备故障。这允许工厂提前安排维护，避免突发停机。一旦AI系统预测到潜在故障，可以利用AR技术将故障信息直观地叠加在实际设备上，帮助技术人员快速定位问题部件，理解故障原因。AR能够实时显示设备安全信息和危险区域警告，预防事故。AI通过对工作环境和员工行为的监控，预测潜在安全风险，及时发出预警。

       技能培训与知识传递：AR结合AI可以创建互动式培训场景，新员工可以在虚拟环境中模拟设备操作与故障处理过程，提高学习效率。AI可以根据员工的学习进度和表现调整培训内容，实现个性化教学，降低新员工培训成本。

       工作流程优化：AI分析生产流程数据，识别瓶颈和低效环节，而AR则可以为工人提供实时的工作指导，如装配顺序、零件识别等，减少错误，提升作业效率。

       综上所述，东希科技的预测性维护系统是通过高科技手段优化传统设备维护流程的典范，它不仅提高了维护的前瞻性和准确性，还通过云端技术实现了跨地域的高效管理，是推动制造业向智能化转型的关键一步。

       4.3 人工智能设备维修辅助系统

       设备在日常运行过程中难免会出现各种故障，传统的维修方式主要依赖于人工判断和经验，这种方式不仅效率低下，而且难以确保维修方案的准确性和可靠性。为了提升维修效率和质量，东方希望集团决定利用历史维修记录，引入AI智能系统来辅助制定维修方案。

       AI系统开发使用过程：收集近五年的历史维修记录，包括故障描述、维修措施、更换部件、维修时长等信息。然后，对这些数据进行清洗、整理和标注，形成可用于AI系统训练的数据集。完成对AI系统开发，该系统采用深度学习算法，能够自动识别设备故障类型，并根据历史维修记录预测最佳的维修方案。通过不断地迭代和优化，系统的准确性和可靠性得到了显著提升。当设备出现故障时，操作员只需将故障信息输入AI系统，系统即可在短时间内生成维修方案。维修人员根据AI系统提供的方案进行实际操作，快速排除故障。同时，维修过程中产生的数据也会被系统记录，用于后续的优化和改进。

       优势与特点：AI系统能够根据历史维修记录在短时间内生成维修方案，极大地提高了维修效率。同时，系统还能够自动记录和分析维修数据，为后续的维修工作提供参考和依据。可以随着数据量的增加和算法的优化，不断提升自身的性能和准确性。相比传统的人工判断和经验，AI系统的准确性更高，能够有效避免误判和遗漏。通过引入AI智能系统，东方希望集团的维修效率得到了显著提升，故障识别和维修方案制定更加迅速准确，减少了停机时间和生产损失。同时，避免了不必要的更换部件和浪费，通过减少停机时间和提高设备利用率，进一步降低了维修成本有效保障了设备的安全和稳定运行。

5、总结

       随着中国劳动力市场的转变，企业开始更加倾向于资本密集型和技术密集型生产，以应对劳动工资的常态性上涨和资本替代劳动的趋势。这一变革对中国所有产业都构成了深远的影响，促使企业寻求劳动节约型技术解决方案。在这样的背景下，人工智能作为第四次工业革命的核心驱动力，对于中国经济动能转换显得尤为关键。在制造业领域，人工智能的应用潜力巨大，可以贯穿制造企业从计划、生产、销售到售后服务的整个流程。然而，中国传统制造业在迎接这一变革时面临着一系列挑战，包括关键技术瓶颈、信息化水平不高、资金短缺以及成本高昂等问题。为了克服这些挑战，需要采取一系列措施。首先，深化产学研结合，加强高校、科研机构和企业之间的合作，共同研发和推广适应制造业需求的人工智能技术。其次，建立完善的数据生态系统，打破数据孤岛，促进数据共享和流通，为人工智能技术的应用提供丰富、准确的数据支持。同时，政府应制定并实施扶持政策，鼓励企业加大对人工智能技术的投入和应用。此外，加强人工智能高端人才的培养和引进也至关重要。这需要改革教育和培训体系，培养具备跨学科知识和创新能力的人才，同时吸引海外优秀人才来华发展。最后，传统制造企业必须主动适应以人工智能为基础的新型产业生态，实现商业模式的转型。这包括利用人工智能优化供应链管理、创新销售模式、提升售后服务质量等，以适应新物流、新零售、新金融和新消费等新型产业形态的发展。通过这些措施的实施，中国传统制造业将能够加快转型升级的步伐，实现高质量发展。

参考文献

       [1]《马克思恩格斯选集》第4卷，北京：人民出版社，1972年，第505页。
       [2]McKinsey Global Institute, "Artificial intelligence: The next digital frontier", Information Security and Communications Privacy, 2017 .
       [3]薛加玉：《人工智能赋能制造业转型升级》，《现代工业经济和信息化》，2019年第3期，第9～16页。