人工智能+制造，怎樣解答？

本刊編輯部

3月5日，國務院總理李強在第十四屆全國人民代表大會第二次會議上作政府工作報告。其中“2024年政府工作任務”部分提出：“深入推進數字經濟創新發展。制定支持數字經濟高質量發展政策，積極推進數字產業化、產業數字化，促進數字技術和實體經濟深度融合。深化大數據、人工智能等研發應用，開展‘人工智能+行動，打造具有國際競爭力的數字產業集群。”

《中國信息化》雜志曾刊文辨析數字經濟和實體經濟之間的關系。今年《政府工作報告》部署數字經濟領域任務，使用“數字技術和實體經濟深度融合”的表述是十分準確的。我國實體經濟的優勢和重心體現在制造業，開展“人工智能+”行動，“人工智能+制造”這個算式將給我們怎樣的解答？本刊2024年第2期及“中國信息化雜志”微信公眾號發表國家智能制造專家委委員、中國電子信息行業聯合會數字經濟專委會理事長劉九如演講實錄《把握新型工業化發展機遇》一文，其中在談到積極應用人工智能技術改造傳統產業時指出：

“通過數據智能分析和AI預測模型，實現對工業生產過程中關鍵參數和指標的智能監控和優化，及時發現生產中的異常波動和質量問題，提供預警和決策支持。通過圖像識別和機器學習技術，對工業產品進行質量檢測和缺陷預測，基于對產品圖像和傳感器數據的學習與分析，產線能夠識別產品的質量問題，提前預測潛在的缺陷，提高工業產品的良率，提升工業產品質量和生產靈活性。在工業產品設計與研發環節，通過模擬和仿真產品的性能和行為，減少工業的實際試驗和開發成本，提高產品開發的效率和成功率。在工業產品技術攻關中，通過構建知識圖譜和智能推薦系統，整合和分析各種技術文檔、專家經驗和實驗數據；工程技術人員可以更好地共享和應用知識，實現智能協作和知識管理。通過機器視覺和傳感器技術，對生產過程中的產品進行實時檢測和分析，識別缺陷和異常情況，實現生產過程的智能化質量控制和故障檢測，減少人工檢驗的需求。此外，通過引入機器學習和視覺識別技術，實現高效的生產線操作和品質控制，通過產線快速轉換和調整來適應不同產品的生產需求，進而持續優化工業的生產模式和服務模式。比如ChatGPT可與機器人相結合，實現自然語言控制，提高機器人的人性化、自然化。ChatGPT可以通過圖像識別，為機器人的語音交互提供更多語境信息，使機器人更加接近人類。”

本期封面故事從上述人工智能技術改造傳統產業的思路出發，探討“人工智能+制造”在裝備制造、電子信息制造和消費品制造領域的探索、現狀和前景，期望為業界同仁提供有價值的參考。