（二）缺陷檢測領(lǐng)域

基于視覺檢測的南京力泰科技汽車零部件視覺檢測

視覺檢測技術(shù)是基于機器視覺的圖像處理技術(shù)，視覺檢測系統(tǒng)對整個產(chǎn)品進行自動檢測，形成圖像并對圖像進行分析，然后做出決策。南京力泰科技典型應(yīng)用就是汽車零部件視覺檢測，對汽車制造的心臟進行全方位的檢測，消除產(chǎn)品尺寸缺陷、表面平整度以及表面瑕疵。它對于控制汽車零部件的質(zhì)量起著至關(guān)重要的作用，不但從源頭解決了不合格產(chǎn)品外流，而且提高了企業(yè)的核心競爭力，還保證了后續(xù)使用人員的安全問題。

（三）其他領(lǐng)域應(yīng)用

1、智能物流：京東無人倉MUJIN 3D無序分揀系統(tǒng)

“亞洲一號”全流程無人倉實現(xiàn)了從商品入庫、存儲、包裝、分揀的全流程、全系統(tǒng)的智能化和無人化，對整個物流領(lǐng)域而言都具有里程碑意義，在智能物流領(lǐng)域處于全球領(lǐng)先水平。

MUJIN公司研發(fā)的3D無序分揀系統(tǒng)，通過3D視覺系統(tǒng)和無需示教的無序分揀機器人控制系統(tǒng)，將無人倉內(nèi)成百上千成商品注冊后，進行分揀、碼垛、入庫、出庫等工作，一套系統(tǒng)能同時適應(yīng)成百上千種產(chǎn)品的分揀檢驗，智能識別，將原本需要人工分揀的工作轉(zhuǎn)化為機器的兼容性，實現(xiàn)無需示教便可完成人工分揀的高難度作業(yè)，成功解決物流無人化的最難的一個環(huán)節(jié)，簡單智能化。

2、智能營運案例： 星網(wǎng)銳捷

星網(wǎng)銳捷目前的ERP系統(tǒng)與PDM產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)、MES制造執(zhí)行系統(tǒng)、EC電子商務(wù)系統(tǒng)都實現(xiàn)了集成，正在著手與WMS倉儲管理系統(tǒng)進行集成。并且還做了一些創(chuàng)新嘗試，比如通過自動化設(shè)備與ERP、EC等系統(tǒng)的集成，實現(xiàn)生產(chǎn)線跟倉庫之間的自動送料，取得了可觀的成效。在IQC檢驗、倉儲自動化設(shè)備以及生產(chǎn)線上也引進了更多的自動化設(shè)備以及生產(chǎn)線，并與IT系統(tǒng)進一步集成，爭取產(chǎn)生更大的效益。

五、AI制造面臨的行業(yè)痛點

賽智產(chǎn)業(yè)研究院分析師認為盡管當(dāng)前人工智能與制造業(yè)的融合發(fā)展已經(jīng)顯露出一些成效，但是從世界范圍看，該領(lǐng)域仍然較為前沿，在技術(shù)架構(gòu)、實施路徑、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)及產(chǎn)業(yè)生態(tài)等方面均存在一定的發(fā)展瓶頸。

首先是產(chǎn)業(yè)總體發(fā)展尚不成熟。作為一項基礎(chǔ)性、通用性的技術(shù)，人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用實踐需要產(chǎn)業(yè)界多方合作開展大量的融合創(chuàng)新探索，對相關(guān)產(chǎn)品、解決方案的成本、可靠性等指標(biāo)也有較高的要求。從已有的實踐案例中可以看到，當(dāng)前人工智能在制造業(yè)的融合創(chuàng)新主要是由數(shù)據(jù)、知識密集型的制造企業(yè)與具備人工智能技術(shù)優(yōu)勢的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)或軟件企業(yè)強強聯(lián)合推進的，其開發(fā)成本、技術(shù)壁壘較高，應(yīng)用覆蓋面也相對較窄，這使得人工智能技術(shù)暫時不具備在制造業(yè)大范圍推廣的條件。

其次是行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)有待完善。工業(yè)領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用需要基于大樣本的數(shù)據(jù)集建模，這些數(shù)據(jù)通常是來自智能裝備及現(xiàn)場部署的獨立傳感器。然而，工業(yè)現(xiàn)場目前的數(shù)據(jù)通信標(biāo)準(zhǔn)之間通常不能兼容，無法滿足人工智能技術(shù)對優(yōu)化建模數(shù)據(jù)量基本需求。以工業(yè)現(xiàn)場總線為例，目前在工業(yè)界常見的通信協(xié)議達二十余種，這些協(xié)議之間不能直接互聯(lián)互通，使得信息孤島的情況在工業(yè)界廣泛存在。

再次是產(chǎn)業(yè)發(fā)展保障體系有待健全。人工智能技術(shù)作為信息技術(shù)的一種，其自身就存在一定的安全風(fēng)險，引入工業(yè)領(lǐng)域后，將與工業(yè)系統(tǒng)自身的功能風(fēng)險疊加放大，這將直接危及到生命安全和國家安全。此外，在面對某些與倫理道德相關(guān)的抉擇問題時，人工智能系統(tǒng)的研發(fā)也缺乏相關(guān)的法律標(biāo)準(zhǔn)。例如，向人工智能視頻識別系統(tǒng)中輸入帶有欺騙特征的圖片，有可能會引起系統(tǒng)誤判而觸發(fā)一系列的危險動作；在工業(yè)事故中，人工智能應(yīng)急管理系統(tǒng)在面對重大資產(chǎn)與人員安全無法兼顧時也沒有權(quán)威的處理標(biāo)準(zhǔn)。

六、AI制造行業(yè)未來發(fā)展趨勢

作為一項極具發(fā)展前景的前沿領(lǐng)域，人工智能與制造業(yè)的融合發(fā)展尚需政府和產(chǎn)業(yè)界多方發(fā)力。賽智產(chǎn)業(yè)研究院分析師認為：

首先是要培育產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境。政府和行業(yè)協(xié)會需要通過培育解決方案服務(wù)機構(gòu)、開展試點示范等方式，引導(dǎo)人工智能技術(shù)在ICT、互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的應(yīng)用成果向制造業(yè)輸出，尤其是在輕量化設(shè)計、節(jié)能降耗、工藝優(yōu)化、質(zhì)量提升、運行維護等當(dāng)前人工智能已經(jīng)涉足的領(lǐng)域培養(yǎng)一批成熟的解決方案。與此同時也要針對系統(tǒng)開發(fā)、現(xiàn)場操作、管理規(guī)劃等不同層面的需求，分類型、分等級推進人工智能階梯形人才隊伍的培育工作，加強企業(yè)員工的再培訓(xùn)，做好工業(yè)智能化變革下新舊動能的承接工作。

其次是要加快合作推進行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。產(chǎn)業(yè)界需要通過組織聯(lián)盟等形式開展多方合作，面向各工業(yè)分類的人工智能應(yīng)用對數(shù)據(jù)采集、應(yīng)用部署等方面的需求，聯(lián)合制定機器設(shè)備、工控系統(tǒng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)接口及應(yīng)用參考架構(gòu)，確保支撐人工智能應(yīng)用的工業(yè)數(shù)據(jù)能快速有效得以應(yīng)用。

再次是要統(tǒng)籌協(xié)調(diào)構(gòu)建保障體系。面向人工智能技術(shù)在未來可能大范圍覆蓋的工業(yè)應(yīng)用場景，由立法部門及行業(yè)協(xié)會共同研究制定應(yīng)用規(guī)范、開發(fā)守則等涉及到應(yīng)用安全、倫理道德的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，盡可能規(guī)避未來可能出現(xiàn)的相關(guān)風(fēng)險。同時政府需要加快建立工業(yè)智能公共評測服務(wù)平臺，加強對工業(yè)智能系統(tǒng)的安全測試服務(wù)，制定完善人工智能裝備、系統(tǒng)在工業(yè)生產(chǎn)應(yīng)用場景中的安全操作規(guī)范守則。