院士（专家）与智能制造深度对话 解疑释惑启示未来

深度对话

浙江是制造业大省，随着“机器换人”工程的不断深入，以及人工智能技术的飞快突破，浙江省智能制造业正呈现快速发展的势头。在全国率先探索智能制造弯道超车路径的同时，一些企业也遇到了典型的共性问题，阻碍着浙商们推进智能制造的步伐。第五届中国机器人峰会日益凸显实效化，搭建政产学研用的交流平台，专门举办了以“聚焦AI 共享发展”为主题的院士（专家）与企业家对话活动。

现场，今飞控股集团有限公司、舜宇集团有限公司、浙江厚达智能科技股份有限公司、嘉兴博雅君机器人有限公司、宁波神通模塑有限公司等13家企业重点围绕人工智能技术、大数据等如何推动智能制造良性发展等方面提出困惑，来自各领域的院士（专家）现场把脉，解疑释惑，同时，他们还透露了很多新的产业发展方向。本文摘录了院士（专家）的精彩回答，以飨读者。

院士（专家）与企业家对话

杨华勇深度解读“智能制造”

中国工程院院士、浙江大学教授杨华勇：“中国制造2025”有六大工程，现在都说智能制造热、强基工程冷、创新工程难，那么怎么理解智能制造？杨华勇认为智能制造有三个部分，一是产品的智能化、二是生产过程的智能化、三是产品运营过程的智能化。产品的智能化是与研发联系，以提高产品性能、差异化来实现产品的高端化。但现在社会各界，包括一些企业和政府一理解智能制造就解读为生产过程的智能化。生产过程的智能化的投入是很大的，产品端一旦压价，就会造成高投入低回报的现象，投入产出很难找到平衡点。产品全过程的智能化就是使用的智能化，这就跟管理、跟数据息息相关。现在最热的企业上云，就是云端的问题。有些人说公有云不安全，最好做个私有云，就会造成企业不断扩充硬件设备，就像发电自己建电站一样。

杨华勇说，近年来跟阿里云接触，发现工业类产品，尤其是离散型制造业的产品与消费类产品的需求不一致，造成阿里云他们不大能理解工业产品，其实每个企业每个行业的需求都不一样，行业里的老大、老二、老三的需求也不一样。所以，面对企业上云的问题，应该由搞研发的人跟搞工业的一起结合起来做，目前，他也在做一些相关尝试。

张建伟：未来几年生产效率将普遍提升30%—40%

德国汉堡科学院院士、汉堡大学教授张建伟：随着人工智能与机器人的深度融合，预计今后几年，制造业工厂生产效率将普遍提升30%—40%，其中，人工智能的贡献率约占70%。为助力我国智能制造工程，目前，他正在协调一个中德之间人工智能的最大研究项目，以人工智能的可预测性、自适应性、动态建模和可靠性等关键技术为研究方向，设立离岸创新中心，探索科技国际合作新模式。他还邀请现场企业共同加入合作，加快企业与先进技术的对接。同时，还正在与一家杭州企业合作，通过多传感器融合激光和视觉融合，尝试单点技术的研究。他预测，通过基金的方法把世界先进的智能制造技术与国内需求对接，进行融合，将是一种很好的趋势。

对于怎么评估自动化程度问题，张建伟说评估过程不是一个软件的过程，而是一个交叉学科，需要自动化专家、机器人专家、过程的专家等共同协作，找到一个最好的平衡，目前正在尝试借助人工智能技术形成一种通用方法，评估全自动化、半自动化、或者是人工这几种形式。

张建伟还透露，他正在编写一本关于供应链的著作，介绍如何以人工智能技术打通制造业内部外部大数据。

刘进长：服务机器人市场巨大

科技部高技术研究发展中心研究员刘进长：今年，国家重新组建科技部，统筹推进国家创新体系建设和科技体制改革，智能制造是大的方向。

智能制造企业要以更高的站位，以跨越式思维，放眼未来10年的市场，根据用户需求，研发产品一定要能解决社会痛点，同时要克服困难培育新兴市场，确保占领前端市场。未来的服务机器人市场一定是巨大的，老百姓对机器人非常渴求，未来，后勤补给、助老助残的穿戴式机器人一定是重要方向。

孙立宁：产学研合作是重要出路

苏州大学机电学院院长、教授孙立宁：智能制造是一个理念，是个长期的过程，不能为了做智能制造而智能制造。科学推进智能制造，产学研合作是重要出路。

他说，企业在做顶层设计上，要密切参与方案制定，结合自身实际、行业特点和技术水平，不要为了买设备而买设备，在合作过程培养人才的技术水平和创新能力，这点非常重要。另一方面，教授在制订方案时一定要接地气、要现实，能够以帮助企业在两三年内得到快速发展为出发点。他举了个例子，在做一项马桶智能化改造项目中，他没有把人工全部用机器代替，因为技术难度特别大，而且成本高，他在方案设计时留下两个人工岗位，最终实现了最佳匹配。还有一个例子，是在喷涂工作站上，留下一个熟练的操作工，其他工位全部由机器人取代的方式，成功完成智能化改造，这家企业在第一批工信部智能制造示范工程就拿到了1.2亿元。

傅盛：从用户的关注反向打通产业供应链

猎豹移动董事长兼CEO傅盛：今年3月份刚宣布了几款机器人产品，从互联网领域进入制造和机器人行业。

他说人工智能技术与机器人融合是一个弯道超车的机会，要高度重视人工智能，应该开展跨行业的合作。在服务机器人方面，用户体验极度重要，是核心。可以从用户的关注反向打通产业供应链，我们在产业上最大的优势就是国内庞大的市场空间，我们要用好这个优势和经营互联网产品的经验，实现用户端和生产端的更短路径的接触。

丁昊：大数据不一定适合智能制造

ABB德国研究院首席研究员丁昊：大数据不一定适合智能制造，国内的智能制造完全可以基于小数据做分析。因为智能制造企业都懂工艺，可以重复利用，做成“专家系统”。就跟懂机器人模型可以控制机器人一样，也可以基于模型把盒子变成一个灰盒子，甚至变成一个白盒子，来操作下面的事情。其实就是把大脑中人的东西变成机器能动的东西，这个程序其实不一定非得要基于大数据。

工业4.0的转型归宗就是数字化的转型。其实很多公司在重新建厂时，都要求直接建设一个工业4.0的厂，这概念是可以的，但其实目前很多企业是在做工业3.0，两个不同的概念不能把它混在一块来说。他强调智能制造要做细分，在一个工厂生产过程中有很多不同维度，要细分很多不同场景，要让专业人去做专业的事情。