如何推动我国工业智能的发展

人工智能作为极具前瞻性的技术，促进了教育、医疗、工业、金融等各行业的智能化发展在金融领域，银行开户需要对个人身份进行确认，而人脸识别技术可以通过摄像头检测出人脸所在位置，提取人脸的特征，并将特征数据与人脸库中的样本进行对比，判断是否为同一个人。

在医疗领域，人工智能技术将图像识别、大数据处理、深度学习等AI领先技术与医学跨界融合，进而辅助医生进行疾病筛查和诊断 当人工智能与工业深度融合时，工业生产则变得更为智能，工业大数据、机器视觉等技术的出现，赋予了冰冷的机器以“智能大脑”和“火眼金睛”，智能化的工业生产模式不再是纸上谈兵的工作计划，转而成为了推动工业智能前进的利器。

近年来，以制造业强国为目标的国家，对工业智能的关注度越来越高，并采取了一系列措施助推制造业转型其中，德国依托雄厚的工业基础，积极推进工业4.0进程；美国提出制定先进制造发展战略，强力推进工业互联网而我国早在2015年，国务院就发布了《中国制造2025》方案，制定了中国从制造大国转变为制造强国的战略。

工业智能顺势崛起 工业是我国经济的根基，伴随着人口红利的消失，工业不再是劳动密集型产业在“工业互联网”、“工业4.0”、“智慧工厂”等国家方针的推动下，工业智能逐渐被业界推崇，工业界深知只有进行智能化升级转型才能促进企业良性发展。

智能技术可以让工业实现自动化生产，加强人和机器之间的协作，助推智能工厂落地，使工业生产系统变得灵活智能化的工业生产设备的大幅投入，降低了劳动力的密集度，危险性高的加工过程能够让机器人代替，在保证生产安全的基础上，进一步提高了生产效率。

近年来，我国出现了一批如海得控制、天准科技一样扎根于工业智能的企业，为工业智能化发展注入了新鲜血液为此，亿欧新制造盘点了50家具有代表性的企业，以期对工业大数据、机器视觉、声纹检测等工业智能有进一步的了解。

数据表明，在盘点的50家企业中，位于北京的企业有14家，广东有12家，江苏有7家，上海和浙江分别为6家，不难看出，工业智能企业主要聚集在北京、广东、长三角三地北京拥有丰富的人工智能人才资源，在工业智能的发展上占据了极大优势，据中国广播网统计，北京有近4万人工智能领域的人才，占内地人工智能人才总量的60%。

而广东、长三角则在原有的工业基础上，逐渐形成了相对成熟的工业上下游产业链此外，广东在政策红利的助力下，工业智能发展业迎来了新的征程，其中《粤港澳大湾区发展规划纲要》就明确指出，要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，大力推进制造业转型升级和优化发展。

从融资轮次来看，大多数工业智能企业都已完成了B轮、A轮或Pre-A轮融资，其中已完成B轮融资的企业占17%，A轮融资占31%，Pre-A轮占19%这也从侧面反映了我国工业智能发展短板，尽管人工智能在1956年就被提出，以工业大数据、机器视觉、声纹检测等为代表的工业智能技术已落地，但其在我国工业领域的发展历程还较为短暂，工业智能的整体应用水平还处于偏低状态。

此外，工业智能主要集中在机器视觉、工业大数据两大技术机器视觉技术应用在工业检测领域，可以节省产品的检测时间，缩短机器停工期，提高生产率和产品质量，由此企业也越来越重视机器视觉检测物联网、云计算、大数据等信息技术不断向工业领域融合渗透，为工业大数据应用的实施奠定了技术基础，而企业的智能化生产，为工业设计和生产储备了海量数据，由此促进了工业大数据在我国工业智能领域落地。

可见，工业大数据和机器视觉，成为了拉动我国工业智能发展前进的两驾马车 火眼金睛—机器视觉 在图像采集、深度学习、3D视觉等技术的支持下，机器视觉驶入了发展新赛道据中国机器视觉产业联盟统计，2015年至2017年，机器视觉行业增长迅速，销售额年均复合增长率达36.4%。

作为工业智能的核心技术之一，机器视觉赋予了机器“双眼”其中，缺陷检测，是机器视觉应用得最多的功能之一缺陷检测可以全面配合产品检测过程，在生产过程中，机器能够严格把控产品质量，实现全面监控，不仅可以检测肉眼检测不到的微小细瑕疵，更能实现产品检测的高效化，在短时间内对大批量的产品质量进行反馈，大幅度地降低了生产过程中的次品率。

此外，缺陷检测还能收集并分析已出现的产品问题，利用数据库信息对残次品进行批量化处理，有效地保证了产品质量 前不久在科创板上市的天准科技，则通过领先产品帮助工业企业实现数字化、智能化发展，是将机器视觉核心技术应用于工业领域的典范。

其主要产品为工业视觉设备，旗下的天准UMD-G是一款针对3C产品的玻璃曲面检测设备，通过非接触式检测技术，可对曲面产品实现全尺寸检测 目前，机器视觉系统在3C电子制造、汽车制造、包装等行业已被广泛应用。

随着视觉与成像技术的发展愈加成熟，制造业对机器视觉的需求则更加迫切，在核心技术的带动下，机器视觉必将促进更多应用场景落地 智能大脑—工业大数据 如果说机器视觉赋予了机器“火眼金睛”，那么工业大数据则赋予了工业“智能大脑”。

随着智能生产的深入推进，工业所储存的大数据越来越多，海量的工业大数据充实了数据库工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据，在信息化与工业化的深度融合下，工业信息技术已渗透到了产业链的各个环节，如工业。

传感器、工业自动控制系统、工业物联网等技术，目前在工业生产中已经得到了广泛应用 9月4日，工信部发布了《工业大数据发展指导意见（征求意见稿）》，明确要求推动5G等技术在工业场景中的应用，到2025年我国要基本建成工业大数据资源体系、融合体系、产业体系和治理体系。

随着工业智能的应用愈加广泛，工业企业所拥有的数据也日益丰富通过互联网、移动物联网等技术的连接，工业信息数据和工业系统正在深入融合，企业的研发、生产和管理方式都被冠以“智能”的头衔 工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业产业链优化等诸多方面。

工业大数据能将海量的隐形数据转化为显性数据，并将信息及决策建议实时提供给产线工人、主管部门和企业管理决策层，帮助企业及时了解产线状况 若不能及时了解产线、设计等数据信息，企业为了保证良品率则需要反复检测、修改设计，容易错过产品的最佳出货期，实际损失将难以预估。

据悉，锤子手机之所以“难产”，是因为在设计时生产人员并未实时了解情况，导致实际生产后发现原本的设计会导致良品率低下，最后只能重新设计从设计到量产花费了大量时间，再到正式发布时，锤子手机已经错过了最佳发布时间。

过往的生产制造中，产线往往需要定期进行设备检测，企业不仅要聘请专业的维修师傅上门检测，还要停工配合检测在工业大数据的支持下，生产产线则由“定期体检”转换为“预警监测”，提升了企业生产效率，降低了企业的维修成本。

然而，应用在工业生产领域的工业大数据需要达到极高的准确率，倘若工业生产上的数据出现误差，将给企业带来难以估计的损失此外，数据采集困难、网络安全性不足等诸多挑战，也是我国工业智能前进路上的绊脚石 在智能化发展战略的推动下，以机器视觉、工业大数据、深度学习等为代表的技术，正悄然改变我国工业格局。

尽管与德国等发达工业大国相比，我国的工业智能应用技术还有很长的路要走，但在政策、技术等各方的大力支持下，我国工业智能正跑步前进，未来工业智能将不局限于机器视觉与工业大数据等技术，更多工业智能应用场景和技术必将应运而生。

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