人工智能 幫助制造企業贏在新時代

□文/德國思愛普全球高級副總裁 李 強

剛才很多嘉賓都談到了人工智能，重慶是西部制造業重地，接下來我來談一談人工智能對于制造業帶來的革命性的變化。

首先，我們來看一組數據，毫無疑問過去20年中國的數字經濟取得了舉世矚目的成就，特別是在消費互聯網領域，中國今天已經是消費互聯網的領軍國家。但也正是因為我們在消費互聯網的成功，使得我們的企業創業者和資本在新的一輪人工智能熱潮中繼續向消費互聯網傾斜，我們對中國過去三年最大的300項人工智能做了分析，23.4%的投資是在商業及零售領域，18.3%在自動駕駛，而作為制造大國的中國，對于制造業相關的人工智能投入不到1%。而與此形成鮮明對比的是，制造業恰恰是人工智能應用場景最具潛力的區域，人工智能能夠大幅度提升勞動生產力，而因此推動GDP的增長。

根據分析報告，到2030年，因為人工智能的推動全球將會新增15.7萬億美金的GDP，而中國就高達7萬億美金，到2035年人工智能能夠推動勞動生產力提升27%，因此能夠產生制造業的GDP就高達27萬億美元，年均勞動生產改善率到2%。？？

為什么說人工智能能夠極大的提升制造業，幫助制造業在關鍵指標上優化進行指數級增長的時代？從1990年代到現在，過去20多年勞動生產力的提高和關鍵級的優化率基本在1%以下，總生產力的優化是0.74%，但是未來的五年由于人工智能的推動，勞動生產力的提升和優化率將會在5%左右，是之前的7倍，人工成本的優化率高達9倍，物流和運輸成本的優化率達11倍，資金庫存占比使用優化12倍，當然交互也會更加及時，會達到13倍。

重慶是制造業的重鎮，我們就以汽車工業為例來說明一下。左邊的視頻是寶馬7系的組裝車間，汽車工業從一百年前福特發明流水線生產以來，基本上可以代表大規模制造的最高水平，90年代末歐美日的汽車車企OTD時間，也就是從定單到交付已經降到了20天，但是今天美日歐平均的OTD又回升到了40天，為什么呢？因為越來越多的消費者希望有個性化的產品、個性化的汽車，但是流水線生產的潛力已經被挖掘到了極限，我們必須通過延長交貨時間來滿足個性化的需求。

右邊的視頻是德國汽車工業研究機構在四年前對于未來汽車工業的展望，他們試圖通過自動化的工作來替代流水線生產，來實現大規模的定制。理論上任何產品都可以定制，如果不考慮成本和交貨時間的問題。他們的目標是2036年實現這個目標，我覺得這個規劃應該符合馬云先生對于新制造的定義。但是過去的四年，由于人工智能的高速發展，讓未來提前到來。

我們來看一個今天真實的案例，SAP和奧迪合作，在奧迪我們打造了一個智能化的未來工廠，幾乎所有的科技，無論是機器人、可穿戴的盔甲、無人的小車以及虛擬或者增加現實都得到了應用，但最重要的一點是，首先我們把傳統的流水線變成了各自獨立的工作島，然后實現智能化的模塊生產，無人駕駛的AGV運載待加工汽車，可以任意組合生產的工具以及工藝，對于一些應急非標的零部件甚至采取用無人機運輸的方式。

而這一切如此復雜的零部件供應路線、生產工藝的組合，生產不同車間的需求在背后都是由人工智能在進行調動，人工智能的算法使得我們能夠同時滿足效率和個性化定制的要求，在產品配置大幅提升的基礎之上，生產效率仍然提高了20%。這點是非常重要，剛剛提到我們在生產效率提升的情況下，也就是說我們既能滿足消費者不斷增加的個性化需求，也能夠縮短交貨的時間，甚至控制交貨的成本，人工智能作為幕后的調動起了決定性作用。

SAP過去17年一直專注于制造業、工業領域，可以說我們是世界上最了解制造業的軟件公司，我們非常期待能夠跟全球的合作伙伴，特別是中國的BAT、華為、科大訊飛一起合作，能夠將人工智能賦能實體經濟！◇