文 ｜中國信息通信研究院 楊希、劉悅嬌、劉迎、李亞寧

新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革正在重構(gòu)全球創(chuàng)新版圖、重塑國家間競爭格局，為我國制造業(yè)競爭與趕超提供了難得的機遇期。以5G、AI為代表的新一代信息技術(shù)連鎖突破，與先進制造技術(shù)加速融合并大規(guī)模應(yīng)用，不僅正在或?qū)⒋呱慌碌南葘?dǎo)產(chǎn)業(yè)，而且將從根本上改變傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)基礎(chǔ)、組織模式和商業(yè)形態(tài)，進而導(dǎo)致全球價值鏈、供應(yīng)鏈和產(chǎn)業(yè)鏈在空間上的重新分解與組合，最終促進全球經(jīng)濟結(jié)構(gòu)和發(fā)展方式的深刻變革以及經(jīng)濟增長潛力的充分釋放。在這一背景下，我國不僅在新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域迎來并跑的機遇，而且在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域也迎來利用獨特的市場優(yōu)勢和資源優(yōu)勢實現(xiàn)趕超的窗口期。

一、5G、AI在智能制造中拓展應(yīng)用的現(xiàn)狀特點

當(dāng)前，受制于技術(shù)產(chǎn)業(yè)不成熟、基礎(chǔ)設(shè)施不完善等因素影響，5G、AI在智能制造中應(yīng)用尚處于初期，應(yīng)用場景多集中在外圍領(lǐng)域，涉及核心制造環(huán)節(jié)較少，且以點狀應(yīng)用為主，尚未大規(guī)模鋪開。但不少企業(yè)已經(jīng)意識到5G、AI會給生產(chǎn)組織方式帶來變革性影響，看到其可能催生新產(chǎn)業(yè)帶來的巨大價值，正在積極布局。

整體還處于初期階段，但企業(yè)探索積極性高漲。5G、AI距發(fā)展成熟和制造業(yè)大規(guī)模應(yīng)用還有很長的路要走。具體而言，由于技術(shù)尚不成熟、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)還不完善，應(yīng)用場景和應(yīng)用路徑還不清晰，經(jīng)濟價值仍需進一步論證。如某飛機制造企業(yè)建設(shè)了5G智慧工廠，并已開展了25個場景的5G應(yīng)用，其中基于8K超高清視頻的飛機表面檢測系統(tǒng)，是通過5G網(wǎng)絡(luò)將飛機表面8K超高清影像傳輸至私有云，基于AI在云端完成自動檢測，效率提高3倍以上。在AI應(yīng)用方面，只有少數(shù)企業(yè)AI應(yīng)用相對成熟，大部分企業(yè)仍處于初級階段。據(jù)埃森哲2018年對全球500家制造企業(yè)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，僅有2%企業(yè)全面應(yīng)用AI解決方案，有5%的企業(yè)正在應(yīng)用AI技術(shù)改造其生產(chǎn)制造流程。但同時，制造企業(yè)普遍認(rèn)識到5G能夠解決現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)帶寬不夠?qū)?、時延不夠短、連接不夠廣、生產(chǎn)線不夠靈活的問題，AI能夠大幅提高現(xiàn)有控制系統(tǒng)的效能和自動化水平，它們的應(yīng)用將給智能制造帶來根本性甚至顛覆性的變革。各地方和產(chǎn)業(yè)界迸發(fā)出巨大的熱情，一批領(lǐng)先企業(yè)積極探索，目前已形成了多個解決方案和典型應(yīng)用。

從外圍向制造業(yè)核心環(huán)節(jié)拓展，給企業(yè)生產(chǎn)組織方式帶來的變革性影響開始顯現(xiàn)。美、德、日等制造業(yè)發(fā)達國家高度重視新技術(shù)發(fā)展，在5G、AI與制造業(yè)融合應(yīng)用開展了大量探索，GE Predix的風(fēng)機實施運維、西門子的機床刀頭監(jiān)測等應(yīng)用已經(jīng)滲透到生產(chǎn)設(shè)備控制執(zhí)行等核心環(huán)節(jié)。我國與領(lǐng)先國家基本同時起步，但主要應(yīng)用于產(chǎn)品質(zhì)量檢測、系統(tǒng)遠(yuǎn)程監(jiān)測等非核心領(lǐng)域，隨著5G、AI的技術(shù)發(fā)展和基礎(chǔ)設(shè)施的完善，我國企業(yè)正加速向設(shè)備控制、預(yù)測性維護等生產(chǎn)核心環(huán)節(jié)拓展。如，某大型裝備企業(yè)成立研究院，引入美國專業(yè)團隊，吸收了旋轉(zhuǎn)機械故障振動診斷領(lǐng)域數(shù)十年研發(fā)經(jīng)驗，沉淀了大量機械的故障數(shù)據(jù)和歷史經(jīng)驗，深入理解風(fēng)機預(yù)測性維護系統(tǒng)所需要機械知識，結(jié)合國內(nèi)領(lǐng)先的IT開發(fā)能力和系統(tǒng)集成能力，實現(xiàn)發(fā)電機預(yù)測性維護。5G和AI推動生產(chǎn)要素的網(wǎng)絡(luò)化共享、集約化整合、協(xié)作化開發(fā)和高效化利用，改變了傳統(tǒng)的生產(chǎn)組織方式，設(shè)計從盲人摸象般的試錯式變成精準(zhǔn)計量的參數(shù)化，生產(chǎn)從大規(guī)模標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)向小批量個性化；維護從根據(jù)經(jīng)驗定時修轉(zhuǎn)變成根據(jù)狀態(tài)實時修；管理從界限分明的層次化轉(zhuǎn)變?yōu)楦咝Щネǖ谋馄交?；服?wù)從被動相應(yīng)的訂單式變成貫穿產(chǎn)品全生命周期的無縫化全覆蓋。

從單個項目試點向多個行業(yè)推廣轉(zhuǎn)變，正在催生一批先導(dǎo)產(chǎn)業(yè)。目前企業(yè)開展5G、AI單個項目試點應(yīng)用較多，如某叉車企業(yè)實現(xiàn)了5G網(wǎng)絡(luò)下的叉車無人作業(yè)，節(jié)省了人力物力；某裝備企業(yè)實現(xiàn)了5G網(wǎng)絡(luò)下的核心零部件三維掃描檢測，使檢測時間從2～3天降低至3～5分鐘；某電子企業(yè)基于AI對生產(chǎn)線數(shù)據(jù)進行深度挖掘與優(yōu)化決策，實現(xiàn)生產(chǎn)過程的自適應(yīng)優(yōu)化調(diào)整，滿足產(chǎn)品生產(chǎn)全流程追溯，促使混線數(shù)量達到12種，換線時間縮短至8分鐘。也有部分領(lǐng)先企業(yè)基于自身實踐探索，積累了豐富的經(jīng)驗，形成了系統(tǒng)解決方案，并向多個行業(yè)推廣，這一過程中孕育了新的產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)。如，寶信軟件組建了AI研究團隊，試驗多個人工智能場景，將鋼鐵龍頭企業(yè)探索成功的先進經(jīng)驗向全國鋼鐵行業(yè)復(fù)制。

二、5G、AI在智能制造中拓展應(yīng)用的典型場景

5G作為新型網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)將會推動智能制造泛在互聯(lián)，AI作為關(guān)鍵智能化技術(shù)將推動實現(xiàn)智能制造系統(tǒng)的高效組織和優(yōu)化決策。5G、AI與制造業(yè)的深度融合將有潛力給智能制造帶來根本性甚至顛覆性的變革。

（一） 5G在智能制造中的應(yīng)用探索情況

目前，5G制造業(yè)應(yīng)用場景主要集中在質(zhì)量檢測、遠(yuǎn)程監(jiān)測、移動巡檢、智能物流、遠(yuǎn)程控制、預(yù)測性維護。我國個別制造企業(yè)已開展5G應(yīng)用，少部分企業(yè)正在嘗試，大部分企業(yè)尚未啟動。

質(zhì)量檢測、遠(yuǎn)程監(jiān)測、移動巡檢等場景已經(jīng)逐步走向成熟。某裝備企業(yè)構(gòu)建基于高清視頻的可移動自動焊接系統(tǒng)，基于視覺技術(shù)精準(zhǔn)定位焊縫位置，檢驗焊接質(zhì)量。某原材料企業(yè)借助5G高清視頻回傳能力，解決視頻監(jiān)控的布線難、清晰度低、訪問卡頓等痛點問題，建成靈活、無人值守、無死角的高清大容量監(jiān)控系統(tǒng)。

智能物流、預(yù)測性維護、設(shè)備狀態(tài)檢測等場景實現(xiàn)了點狀應(yīng)用，需等待設(shè)備和5G模組的成熟。某裝備企業(yè)基于5G高速連接特點，實時調(diào)控每臺AGV的速度、加速度和舵角等參數(shù)，用雙AGV搬運大多數(shù)大型零件，代替了航吊搬運方式。某能源企業(yè)借助5G高速網(wǎng)絡(luò)，采集和分析關(guān)鍵裝備制造、生產(chǎn)過程、能源供給等環(huán)節(jié)的能效數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)能效的波動和異常，通過管理系統(tǒng)輸出控制指令，實現(xiàn)高效管理。

遠(yuǎn)程控制等場景涉及工業(yè)核心控制業(yè)務(wù)，仍需實際驗證。某港口基于“5G+邊緣計算”試驗岸橋吊車遠(yuǎn)程自動化控制，基于無線網(wǎng)絡(luò)控制吊車抓取和運輸集裝箱，大幅節(jié)省了人力成本。某裝備企業(yè)基于5G實現(xiàn)基地指揮大廳與移動遙測站、光電經(jīng)緯儀、高速攝像機等測試設(shè)備的高可靠控制與數(shù)據(jù)傳輸，保障控制指令實時下達，將測試準(zhǔn)備時間從3天縮短至30分鐘，設(shè)備利用效率提升30%以上。

（二） AI在智能制造中的應(yīng)用探索情況

當(dāng)前AI在制造業(yè)設(shè)計仿真、產(chǎn)品質(zhì)量檢驗、生產(chǎn)制造、設(shè)備管控、供應(yīng)鏈管理中發(fā)揮特定作用。我國大量龍頭企業(yè)積極開展AI應(yīng)用，部分中小企業(yè)也在少數(shù)場景中實現(xiàn)局部應(yīng)用。

產(chǎn)品質(zhì)量檢測場景較為成熟，得到廣泛應(yīng)用。某家電企業(yè)基于機器視覺在線檢測冰箱門體表面劃痕、凹凸、臟污等質(zhì)量缺陷，在將識別分類時間縮短至100ms以下，滿足產(chǎn)品生產(chǎn)節(jié)拍18秒/臺的同時，將識別準(zhǔn)確率提高到98.5%。某汽車企業(yè)基于深度學(xué)習(xí)圖像識別算法檢測零部件外觀質(zhì)量、器具位置、膠線缺陷等質(zhì)量問題，提升生產(chǎn)效率25%，降低單車成本5%，產(chǎn)品一次合格率升至95%，產(chǎn)生直接經(jīng)濟效益約1.5億元。

設(shè)備管控場景受限于成本，處于點狀應(yīng)用階段。某裝備企業(yè)構(gòu)建基于機器視覺、深度學(xué)習(xí)的智能運維系統(tǒng)，對產(chǎn)品運行各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)進行分析，綜合評估產(chǎn)品狀態(tài)，拓展高級修等增值業(yè)務(wù)，提升全系列產(chǎn)品的全生命周期集成服務(wù)能力。某新材料企業(yè)基于AI算法對比智能化晶體生長設(shè)備實時數(shù)據(jù)和工藝預(yù)設(shè)值之間的誤差，提高生產(chǎn)穩(wěn)定性和可重復(fù)性。

某裝備企業(yè)基于AI算法在線預(yù)測工藝參數(shù)變化趨勢，實時預(yù)警關(guān)鍵環(huán)節(jié)質(zhì)量波動，降低誤操作的風(fēng)險的同時指導(dǎo)工藝參數(shù)優(yōu)化。

供應(yīng)鏈優(yōu)化管理場景前瞻性強，處于研發(fā)初期。某電子信息企業(yè)基于AI算法在數(shù)秒鐘內(nèi)完成對數(shù)千家供應(yīng)商、數(shù)萬種產(chǎn)品及百萬種零配件中單一部件的風(fēng)險估算，優(yōu)化物料采購運輸編排，加強庫存管理控制，加快產(chǎn)品流轉(zhuǎn)速度，實現(xiàn)供應(yīng)鏈效率的全方位提升。某代工企業(yè)通過AI來改善質(zhì)檢流程，縮短設(shè)計周期，消除供應(yīng)鏈瓶頸，減少材料和能源浪費，并有效提高產(chǎn)量。

三、5G、AI智能制造領(lǐng)域拓展應(yīng)用面臨的問題

當(dāng)前，國內(nèi)外分析5G、AI在制造業(yè)領(lǐng)域作用時，存在過高估計新技術(shù)作用，忽視制造業(yè)發(fā)展客觀規(guī)律的問題，甚至有人認(rèn)為5G和AI可以包打天下，全面替代傳統(tǒng)制造技術(shù)?，F(xiàn)階段，5G、AI應(yīng)用還面臨解決方案開發(fā)成本高、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)較弱、應(yīng)用人才緊缺等問題，短期內(nèi)5G、AI還不能也沒有必要完全替代傳統(tǒng)工業(yè)網(wǎng)絡(luò)和控制技術(shù)。

（一）5G、AI方案細(xì)分程度高導(dǎo)致開發(fā)成本高

5G和AI能夠廣泛作用于制造業(yè)的各個范圍，但是單個方案的適用性較為有限。具體到AI而言，每個環(huán)節(jié)、設(shè)備，甚至工況都需要一套相對獨立的訓(xùn)練和推理系統(tǒng)，即使看上去非常類似的應(yīng)用，所用的方案都有很大區(qū)別，無法混用。比如，機床刀頭壽命預(yù)測系統(tǒng)需要根據(jù)刀具、產(chǎn)品、工裝的差異訓(xùn)練不同模型，表面缺陷檢測系統(tǒng)需要根據(jù)檢測材質(zhì)變化調(diào)換不同算法。這些模型和算法的開發(fā)成本非常高，例如，某集成商探索了50個AI制造場景，僅15個場景具有經(jīng)濟價值，單個場景的開發(fā)單價動輒過百萬元。

（二）5G、AI產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)較弱

我國支撐5G、AI產(chǎn)業(yè)鏈距離發(fā)展成熟還有很長的路要走。比如，5G高帶寬、低時延、大連接三個細(xì)分標(biāo)準(zhǔn)中，低時延等制造業(yè)急需標(biāo)準(zhǔn)剛剛制定完成，商用和產(chǎn)業(yè)化預(yù)計數(shù)年才能完成。5G基站成本高昂，大規(guī)模組網(wǎng)成本超過4G，全面建設(shè)完成尚需時日。目前AI框架、編譯器等主要是面向消費領(lǐng)域研發(fā)，滿足制造業(yè)需求的專用技術(shù)尚處于學(xué)術(shù)研討階段。5G模組、AI芯片尚未成熟，基于5G和AI的融合性工業(yè)產(chǎn)品和裝備研發(fā)進度較慢。企業(yè)應(yīng)用拓展面臨無標(biāo)準(zhǔn)、無網(wǎng)絡(luò)、無裝備的情況，基礎(chǔ)設(shè)施需要單獨建設(shè)，大量軟硬件需要自己研發(fā)。

（三）5G、AI領(lǐng)域應(yīng)用人才緊缺

近年來，得益于數(shù)據(jù)、算力和算法的集中突破，5G、人工智能開始進入落地實踐階段，對人才的需求量猛增，但由于國內(nèi)人才供給不足，大部分制造業(yè)從業(yè)人員對5G、AI技術(shù)理解不夠充分，絕大部分AI和5G技術(shù)的開發(fā)人員也很難深入理解工業(yè)機理，既懂制造業(yè)又熟悉5G和AI，還能夠進行應(yīng)用開發(fā)的復(fù)合型人才鳳毛麟角。此外，制造業(yè)領(lǐng)域人才吸引力遠(yuǎn)不如互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，據(jù)了解，電子商務(wù)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析師薪資是工業(yè)領(lǐng)域同等水平數(shù)據(jù)分析師的3～5倍。

四、5G、AI智能制造領(lǐng)域拓展應(yīng)用發(fā)展建議

加快應(yīng)用推廣。加快5G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，構(gòu)建融合發(fā)展基礎(chǔ)設(shè)施。梳理一批5G、AI融合應(yīng)用案例，形成一批可復(fù)制推廣的創(chuàng)新應(yīng)用模式，發(fā)揮輻射帶動作用。

完善產(chǎn)業(yè)體系。分行業(yè)、分場景培育一批工業(yè)5G、AI系統(tǒng)應(yīng)用解決方案商。充分調(diào)動多方主體的積極性，逐步構(gòu)建政產(chǎn)學(xué)研用一體化的創(chuàng)新機制。

健全生態(tài)環(huán)境。面向5G、AI在智能制造應(yīng)用的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，進一步加快標(biāo)準(zhǔn)制定和技術(shù)商用。搭建一批5G、AI在智能制造中拓展應(yīng)用公共服務(wù)平臺。培育一支懂制造、懂信息技術(shù)、懂管理的專業(yè)化、復(fù)合型人才隊伍。