“在工業領域
，雖然生產設備產生了海量數據，但實際上可作為樣本的數據少；行業機理也不允許通過迭代來提升模型精度
，比如在煉鋼中稍有誤判可能就留下一爐子廢材。”在7月20日舉行的華為雲TechWave技術峰會上
，針對人工智能（AI）麵臨的痛點與挑戰，華為雲CTO張宇昕如是感慨。

無獨有偶，日前在上海舉行的2020世界人工智能大會上，多位企業家不約而同提到
，未來10年，AI將以前所未有的力度賦能傳統製造業，但AI發展的不平衡現象尤為突出。SAP全球高級副總裁、中國區總經理李強援引賽迪顧問數據表示，互聯網金融
、安防、交通貢獻了超過50%的AI市場份額，緊跟其後的是與消費者息息相關的消費電子、教育
、醫療等，而製造業的AI市場份額隻有5%。

作為製造業大省，廣東AI核心產業規模約占全國1/3


，AI核心產業及相關產業規模均居全國前列。如何讓傳統製造業更有AI
？落地中還需要克服哪些困難？針對這些問題
，南方日報記者采訪廣州大學博士生導師、《“智能+”製造——企業賦能之路》作者孫延明，富士康工業互聯網公司董事長李軍旗，TCL旗下工業互聯網公司格創東智CEO何軍，深圳精銳視覺董事長孔慶傑以及廣州人工智能促進會副秘書長蔡遠塵等。

現狀

大企業已嚐甜頭，中小企認識缺失

南方日報：目前AI在製造業應用中還存在哪些不足？

孫延明：AI在製造業中
，除了機器人
、圖像識別、故障診斷等單項應用外
，在全麵深化應用方麵還處於初級階段。從外部看，不同行業
、不同區域都存在不均衡；從內部看
，標準化
、自動化程度不夠
，複合型人才短缺
，資金投入不足等，直接影響了AI的深化應用。

何軍：這種不均衡也體現在多個方麵。地域上
，就以我們客戶分布看，長三角、珠三角
、京津冀等占比達80%，這些區域的企業對AI的重視和投入遠超其他地區。

從企業規模上看
，大型製造企業已經從AI的(de)使(shi)用(yong)中(zhong)獲(huo)利(li)

，兩(liang)年(nian)前(qian)去(qu)和(he)大(da)型(xing)製(zhi)造(zao)企(qi)業(ye)廠(chang)長(chang)聊(liao)新(xin)技(ji)術(shu)，他(ta)們(men)對(dui)這(zhe)些(xie)沒(mei)有(you)太(tai)大(da)感(gan)覺(jiao)，但(dan)今(jin)天(tian)再(zai)去(qu)談(tan)
，他(ta)們(men)已(yi)經(jing)有(you)了(le)很(hen)多(duo)認(ren)識(shi)，還(hai)能(neng)反(fan)過(guo)來(lai)跟(gen)我(wo)們(men)談(tan)新(xin)技(ji)術(shu)，並(bing)大(da)膽(dan)應(ying)用(yong)新(xin)技(ji)術(shu)；但大多數中小型製造企業，對AI的認識非常缺失。

孔慶傑：目前國內AI完(wan)整(zheng)產(chan)業(ye)鏈(lian)已(yi)初(chu)步(bu)形(xing)成(cheng)
，但(dan)仍(reng)存(cun)在(zai)結(jie)構(gou)性(xing)問(wen)題(ti)，整(zheng)體(ti)偏(pian)重(zhong)於(yu)應(ying)用(yong)，終(zhong)端(duan)應(ying)用(yong)豐(feng)富(fu)
，技(ji)術(shu)商(shang)業(ye)化(hua)程(cheng)度(du)比(bi)肩(jian)歐(ou)美(mei)。但(dan)在(zai)基(ji)礎(chu)研(yan)究(jiu)方(fang)麵(mian)，缺(que)乏(fa)突(tu)破(po)性(xing)
、標誌性的研究成果，基礎理論和基礎技術方麵尚顯薄弱，這也製約了AI係統產品化落地的效率與效果。

比如圍繞計算機視覺誕生了不少AI公司
，但紮堆做人臉識別
、安an防fang這zhe些xie熱re門men場chang景jing，工gong業ye應ying用yong偏pian少shao。手shou機ji生sheng產chan中zhong，對dui外wai觀guan瑕xia疵ci是shi零ling容rong忍ren
，以yi前qian還hai會hui采cai用yong抽chou檢jian，現xian在zai良liang率lv要yao求qiu越yue來lai越yue高gao，人ren臉lian識shi別bie準zhun確que率lv達da到dao90%就很好用了，而工業至少要達到99%
，甚至要小數點後麵“4個9”才行。對每天產能在幾十萬份的工廠來說，稍有不準確就意味著有幾百個瑕疵產品成為“漏網之魚”。我們也呼籲

，把技術真正應用到智能製造中來
，而不是趕熱點。

難點

投入大
，而且難直接產生經濟效益

南方日報：造成AI在製造業領域融合發展的痛點有哪些原因

？

李軍旗：製造業存在一個“試點困境”，即單點試用例的成功無法規模化推廣，一方麵
，AI是泛指一類技術

，結合具體應用場景技術路線差異很大
，成功的要素也各有不同；另一方麵，AIzaizhizaolingyudeyingyongzhinengfugaibufenxuqiu，rengyoudaliangwentiwufajiejue

，wufaxingchengxitonghuadezhengtijiejuefangan，biruwufadatongjiazhilianbihuan
，zaigongchangyunyingcengmian（而不僅是車間現場）產生重大影響。

孫延明：智能製造具有“木桶效應”

，bunengyouduanban
，xuyaoquanchanyeliandeqiyegongtongtishengcainengdadaoxiaoguo

，yincixuyaotourudaliangzijin。danzhongxiaoqiyeyoujingchangmianlinzhinenghuagaizaozijinbuzudenanti。ciwai，zhizaoyedebiaozhunhuachengdubugouyeshifeichangyanzhongdewenti，biaozhunhuashizidonghua、智能化的基礎
，自從轉變為買方市場以來
，客戶非標準化的要求給製造業的自動化帶來很大的障礙。

孔慶傑：AI技術在製造業行業落地占比低是有多方麵原因的，比如，相當一部分製造業信息化和自動化都未成功普及，更不要提智能化了
；其次，製造業智能化改造對於生產工藝的契合度要求較高
，並且係統研發與實施周期較長
，不是單靠純AI團隊簡單賦能就能輕易實現的，需要多方麵的技術團隊充分合作才能成功落地。

蔡遠塵：從宏觀角度，AI在技術、數據、成本、法規以至於道德準則等方麵都存在著各種的問題，同時，AI發展成熟度與當地的產業密切相關。廣州社會經濟以商貿為主導
，本土高校和科研資源較北方城市缺乏
，整體AI發展有所欠缺。

舉措

加快AI產業集群應用
，推動區域平衡發展

南方日報：如何來改變這種困局

，推動AI與製造業深度融合？

何軍：我認為最佳的一個方法
，就是借助外部的力量，來幫助企業更快更有效實現智能升級。為什麼呢
？首先，很多企業擔心AI技術成本高
、不實用
，而且製造業企業難以培養和留住相關人才；其次，因為薪資和企業文化的原因

，AI人才更願意去互聯網公司和新一代信息技術公司
，可見製造企業自己培養人才的方式並不是最優選擇。

ciwai，henduogongyechangjingshijiyujingyanpanduan，yinguoguanxizanshibunenggoulianghua，doushicunzairennaozilitou。cishishouxianyaobaguoquzhexiecunzaiyurennaolidedongxi
，bianchengyigemoxingbingzhujiandinglianghua。congzhegejiaodulaishuo，AI在製造業應該重點做兩件東西


，先把信息模型化，然後定量化，把人的經驗變成一個可傳承的知識、可傳承的模型。在診斷
、預測
、品質分析等方麵深化工業智能應用，無疑會增強企業發展動力。

孔慶傑：工(gong)業(ye)鏈(lian)條(tiao)很(hen)長(chang)，要(yao)找(zhao)準(zhun)突(tu)破(po)點(dian)。比(bi)如(ru)

，生(sheng)產(chan)環(huan)節(jie)自(zi)動(dong)化(hua)程(cheng)度(du)已(yi)經(jing)很(hen)高(gao)了(le)，幾(ji)乎(hu)不(bu)需(xu)要(yao)人(ren)工(gong)
，但(dan)品(pin)質(zhi)檢(jian)驗(yan)和(he)包(bao)裝(zhuang)環(huan)節(jie)
，工(gong)人(ren)盯(ding)一(yi)天(tian)下(xia)來(lai)眼(yan)睛(jing)受(shou)不(bu)了(le)，我(wo)在(zai)一(yi)家(jia)油(you)廠(chang)就(jiu)看(kan)到(dao)，一(yi)桶(tong)油(you)有(you)20斤重，即便發現問題體力也跟不上，但這些是可以用計算機視覺查找出來的問題，企業能感受到實實在在的效果。

南方日報：前麵提到
，AI應用也存在區域不均衡現象
，對此廣東可以做哪些努力？

孔慶傑：廣東是我國電子製造行業主要聚集區，在AI應用方麵蘊藏著巨大的市場


，要鼓勵和大力支持廣東的行業龍頭和骨幹企業盡快推動智能化改造。

何軍：廣東是國內AI技術落地的先鋒
，AI相關企業數量全國第一
，雄厚的製造業根基加速了AI的應用。有技術有場景，AI的廣泛應用，可以使得區域內產業間的差距逐漸縮小，整體產業平衡得到保障。

李軍旗：以珠三角為例，政府決策靈活程度高
，產業集聚明顯，並形成了新一代移動通信、智能製造裝備
、新材料等產值超千億元的產業集群
，接下來應思考

，AI如何能助力當地產業的整體轉型升級以及在國際競爭力上的提升，產生深度的聯動效應。