（营口北方包装机械科技有限公司辽宁省营口市115000）
摘要：由于技术的迅猛发展、投融资力度的加大以及地方政府和科技界、工业界的广泛合作，人工智能应用的广度和深度均大大超出预期，成为推进供给侧结构性改革的新动能和振兴实体经济的新机遇。其中，人工智能与制造业融合发展是新一轮产业变革的核心内容，是制造业高质量发展的必由之路。虽然人工智能加快向各领域渗透，但在制造业这一最具潜力的场景下应用落地困难重重，本文主要针对人工智能与制造业的深度融合发展进行了探析，以供参考。
关键词：人工智能；制造业；深度融合；发展
中共中央政治局于2018年1月30日就建设现代化经济体系进行第三次集体学习，习近平总书记在主持学习时强调，要深化供给侧结构性改革，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合。中国正处于制造业转型升级的关键时期，《中国制造2025》规划了我国未来先进制造业的发展方向，顺利完成由制造大国向制造强国的转型，已成为未来中国经济发展需要解决的重大课题。基于数字化、智能化、信息化和网络化的新一代人工智能信息技术与先进制造业的创新融合和深度融合，正在引发影响深远的先进制造产业变革。
人工智能归属于机器智能范畴，即采用各种类型机器来模拟或仿真人工智能的完整系统。智能制造就是将先进制造技术与前沿信息技术深度融合，是中国传统制造产业转型升级和战略性新兴制造产业发展的不二法门。以智能制造为主导的第四次工业革命是未来工业4.0的核心内容，人工智能与先进制造的深度融合具有独特的创新性。
1人工智能对于制造业的意义
1.1提高制造业生产制造效率，降低劳动力密度
人工智能技术在制造业生产制造过程中取代了一些传统的设备，生产线的设备由自动化向智能化、高效化转变。智能化的工业生产设备的投入使用大幅降低人力的需求量，危险性较高的加工过程也将由智能机器人代替，一方面保证了生产过程中的安全性；另一方面大大提高了生产的效率，智能化工业设备带来的是精准化、高效化生产。传统的产品制造流程中需要对工人的工作技巧、工作经验等有较高的要求，但又无法保证加工过程中不出现偏差及失误，原材料的损耗以及设备的磨损都是制造型企业需要承担的，智能化设备的投入取代了传统人工的岗位，尤其面对当下逐年升高的人力成本的压力以及我国人口老龄化的问题，智能化的工业设备降低制造业生产加工过程中劳动力密度的同时也大大提高了生产的效率，是非常有效也是必要的选择。
1.2生产由标准化向柔性化转变，精准预测市场
传统的制造业生产产品一向注重产品的标准化与批量化，从产品的数量的质量上重视程度较高。但是随着智能时代的不断创新发展，消费者的需求差异越来越大，标准化的生产模式越来越无法满足消费者的要求。人工智能技术的诞生对于挖掘消费者需求数据以及特征行为等方面发挥着重大的贡献。与此同时，利用人工智能技术的独特优势对相关产品的市场前景进行预测分析，将分析结果作为生产过程中的参考依据，有效实现对生产线的生产制造计划进行控制与管理，从产品的供应链、物流链、生产链等各个环节进行合理把控，降低相关流程的不必要成本。人工智能技术改变了传统生产的模式，从利用人工智能数据分析算法预测市场发展动向后考虑供需、生产、配送等多个环节的具体安排，人工智能技术对于提升与完善制造业的流程化管理以及智能化、高端化生产具有着重大的意义。
1.3严格把控产品质量，实现全面监控
一直以来制造业的产品质量的检测都是衡量制造型企业市场竞争力的关键因素，对于传统制造型企业而言产品质量把控是比较困难的。一方面，工人的生产过程无法保证精细化、标准化；另一方面，传统设备生产过程缺少信息收集、检测与再学习的过程。由此，产品的质量就变得很难控制。人工智能设备在进行产品检测的过程中不仅可以对产品对肉眼检测不到的微小细节进行严格把控，更可以实现产品检测的高效化，在短时间内对批量的产品质量进行反馈。智能设备可以全面覆盖产品检测的全过程，大幅度降低了生产过程中出现的次品率，对于已出现的产品问题进行收集与分析检测，并利用已有的数据库信息对残次品进行统一批量化处理，对产品质检及后续处理进行全面覆盖，有效保证产品的质量。人工智能的这一优势可以为企业在市场上打造品牌好感度，提高企业在行业市场上的竞争力。
2人工智能与制造业深度融合的策略
2.1搭建智能制造研究基地
智能制造业的发展需要不断对现有技术以及新技术进行研究与开发，根据不同产品生产环境进行信息的搜集与分析，实际应用的场景是人工智能与制造业深度融合需要解决的关键问题。一方面搭建智能制造业的研究基地是为我国智能制造业的发展奠定一定的理论与技术基础；另一方面可以作为设备检验管理与控制中心。我国在人工智能技术的应用方面取得了非常不错的成绩，但是对于新技术的研发、算法的研究设计以及核心器件的生产研究方面并没有领先，利用研究基地吸收此领域的研究学者，集中投入人力与物力成本，研究基地的搭建对于改善这一现状、加速着我国智能制造的进程以及提高我国制造业国际地位等方面发挥着强大的推动作用。并为我国智能制造业的创新发展提供了一定的技术与人才保障。
2.2重视相关专业复合型人才培养
众所周知，近年来随着互联网行业的火热发展，越来越多的人才被互联网行业吸引，在这其中不乏人工智能领域的人才。制造业领域的人才流失对于智能制造的发展可谓是致命的打击。结合现阶段来看，我国大部分制造型企业对于人工智能这一概念并未有深入的理解，仍处在简单的理解层面，缺乏智能化转型的意识。正是由于制造型企业的人员对于人工智能薄弱的认识，以及对相关技术掌握的匮乏才造成智能制造发展的停滞。“人工智能”＋“制造”复合型人才的稀缺将无法支持二者的融合发展。这两个领域都需要经过基础化、专业化的人才培养过程，适当在我国高校内进行智能制造业试点人才培养计划，有针对性地进行相关专业知识体系的构建，并根据试点开展的结果合理修改相关课程、专业知识、实践技术等问题。
2.3逐步建立制造业大数据共享中心
人工智能与制造业的深度融合需要大量的制造业生产数据作为基础，由于以往各生产企业数据分散化以及明显的差异化对于制造业数据库的建立有着较大的阻碍。建立制造业大数据共享中心，通过数据共享逐步实现制造业市场的数据标准化，实现制造业生产制造全过程的信息自动采集。构建我国制造业产品质量检测的数据平台，提升制造型企业的管理机制，打造制造业生产管理的集中化，在保证产品质量的同时，优化制造型企业的市场服务机制。在大数据中心建立并使用的过程中，着重对数据安全的监管，将数据安全问题放在首要位置，建立制造业大数据安全保障体系，推动数据共享平台的运行。
2.4充分发挥人工智能技术的优势
机器识别与交互过程是制造业创新发展过程中应用的重点，利用视觉AI技术对用户特征进行提取，并利用算法进行分析研究。由点到面进行搜集与分析，充分发挥人工智能、云计算、机器学习等新技术预测市场发展前景以迎合市场不断更替的需求，确定制造型企业的市场定位。由于制造业的所需要的设备功能、系统处理算法、信息采集内容等方面都存在这较大的差异，对智能设备进行有针对性地研发与设计，算法优化过程是企业需要重点关注的问题。对于制造型企业而言机器学习是制造型向服务制造型转变的必经之路，大规模的生产迫切需要设备对生产的信息进行收集与检测，并在出现问题的时候不仅能提醒更能提出完善的处理及解决方案。
参考文献
[1]佚名.人工智能与实体经济深度融合推进会在北京召开[J].电子世界,2018,No.548(14):5.
[3]谢鹏.实现人工智能技术与产业融合发展[J].群众,2018,596(22):38-39.