正在舉行的2020世界人工智慧大會（WAIC）會上，包括馬斯克、馬雲、馬化騰、李彥宏等產學界大牛「雲」聚一堂，暢談對AI的灼見。值得一提的是，現場多位企業家不約而同提到人工智慧對製造業的提升。
例如，SAP全球高級副總裁、中國區總經理李強表示，人工智慧對中國製造、中國實體經濟賦能仍有很大提升空間，工業與人工智慧的融合將會成為人工智慧應用的主航道；在消費級晶片地位舉足輕重的高通公司總裁安蒙也表示，5G和AI將推動實現新一代可重新配置、靈活性的生產製造；上海本土科技企業深蘭則表示，用新一代AI再造工業現代化。
很明顯的是，在此次世界人工智慧大會上，會唱歌、回跳舞的人工智慧少了，而應用於專業領域，助力醫療、教育尤其是傳統工業領域的人工智慧多了，人工智慧向製造業滲透也愈加得到重視。
人工智慧帶來的效果不言而喻，例如，可以幫助應對客戶個性化需求日益豐富、產品配置大幅增加、產品生命周期顯著縮短的挑戰，能夠在生產效率、庫存降低、按時交付方面帶來大幅提升和直接經濟效益。在工業網際網路改造中，人工智慧在柔性智造領域成效顯著。
毫無疑問，中國人工智慧發展已經取得了輝煌的成就，無論在技術、人才、投融資、專利數量方面，中國都處於領先地位。但是如果細細分析，人工智慧發展依然有不平衡的地方。
網際網路金融、安防、交通貢獻了超過50%的人工智慧市場份額，緊接其後的是與消費者息息相關的消費電子、教育、醫療等。而與之形成鮮明對比的是佔據中國經濟半壁江山的製造業人工智慧市場份額只有5%。
從不同行業來看，我國人工智慧領域布局較快的是高端製造業，例如汽車、機械、工具機等，這些行業本身經歷上一兩百年的發展，自動化、信息化早已完成，在人工智慧基礎構建數位化也就水到渠成，而相當多的中小型製造業企業，則是連最基本的數據搜集都沒有完成，人工智慧也就無從下手。也就是說，我國的製造業智能化水平可以直接對標德國工業4.0，但又有大量的製造業還停留在2.0到3.0之間。
而在製造業內部，又存在著分布非常不均的現象，例如，在幾年前，計算機視覺技術逐漸成熟，工業生產的生產環節自動化程度已經非常高，幾乎不需要人。但是在後段品質的檢驗和包裝等環節，幾乎都是依賴人工在做，很多高品質的產品靠人眼已經滿足不了檢測的需要。
毫無疑問，人工智慧對於中國製造、中國實體經濟的賦能仍然有很大的提升空間，而國家在這方面也不斷政策加碼。6月30日，在中央全面深化改革委員會第十四次會議上，審議通過了《關於深化新一代信息技術與製造業融合發展的指導意見》，提出以智能製造為主攻方向，加快工業網際網路創新發展……提升製造業數位化、網絡化、智能化發展水平。這些，都離不開人工智慧這個抓手。
當然，市場有需要，就意味著巨大的富礦有待發掘。據普華永道一份分析報告顯示，到2030年全球得益於人工智慧推動的經濟增長高達15.7萬億美元，而中國就有7萬億美元，增長動力主要來自於人工智慧在企業流程自動化帶來的生產力提高，增強智能提升產品和服務的消費，機器輔助智能提高企業勞動力水平。
【來源：南方plus客戶端】
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