AI赋能数智化 激活中国制造业“新脉动”
韩 荣 宋迎迎 魏依晨
在机械臂的精准舞动与数据流的无声奔涌中,中国制造业正经历着一场由人工智能(AI)驱动的数智化蜕变。
3月2日,科技日报记者走进太重智能高端液压挖掘机产业园区时,1216台机器人正合力演奏全自动化生产的进行曲。在这里,只需8.8分钟,一块钢板便可以跑过5公里长的生产线,变身成为工程挖掘机的一部分。
“机器人协同作业,让我们实现了‘钢板进、整机出’的全流程自动化生产。”在全国两会召开之际,太重集团技术中心高级工程师朱少辉代表告诉记者,“数智化转型,为企业带来了前所未有的变化。”
然而,技术瓶颈、产业链协同不足以及人才短缺等问题,仍制约着行业的进一步发展。在此背景下,如何突破底层技术、实现全产业链智能化,成为代表委员们关注的核心议题。
数智化驱动制造业升级
工业和信息化部数据显示,截至2024年12月20日,我国已建成1200余家先进级智能工厂和230余家卓越级智能工厂,智能制造取得了长足发展。
朱少辉表示,从全国来看,技术瓶颈仍是智能制造发展的一大挑战。尽管AI在智能制造中发挥了重要作用,但仍有诸多底层技术亟待突破,这需要相关主体的持续努力。
此外,朱少辉认为,我国大中小企业在数智化转型中的协同水平也有待提升,尤其需要强化产业链龙头企业的支撑带动作用。
江西省萍乡萍钢安源钢铁有限公司(以下简称“萍安钢铁”)已有70年的发展历史。近年来,通过装备的不断升级,萍安钢铁的自动化水平稳步提升,生产也迈上了新台阶。
不过,萍安钢铁安源炼铁厂技术员温菲代表发现,在这个老牌钢铁企业中,仍有部分生产一线岗位采用效率较低的手动操作模式。如何降低工人的劳动强度,提高生产效率?温菲认为,关键要深入挖掘拓宽AI应用场景,为AI与制造业的深度融合牵线搭桥,进而实现精准对接。
温菲告诉记者,传统行业仅在单个工序点推进智能化是远远不够的,而是要通过智能制造的系统化、集控化等更高目标的实现,最终推动智能制造“全链贯通”。
跨学科攻坚与人才培育并重
作为国家智能制造标杆企业,海尔集团近年来正以AI技术重塑产业和经济形态。
“对制造业而言,AI最大的价值在于全场景的穿透力。”海尔集团董事局主席、首席执行官周云杰代表认为,AI通过海量工业数据的训练和多模态能力的融合,能够实现跨设备、跨产线、跨产业链的全局优化,推动产业体系的数智化发展。
“企业要么与AI同进化,要么被AI边缘化。”周云杰认为,企业在AI应用上应根据自身特点制定战略。一方面,企业应以场景为牵引,加快AI应用落地。
例如,将原本依赖人工且易出错的产品检测工序,通过AI视觉检测技术实现自动化。另一方面,企业要以应用为牵引,推动AI创新。以天智工业大模型为例,这一模型沉淀了4700个行业机理模型和200个专家算法,通过在15个行业的16万家企业的应用,推动着整个工业大模型在研发设计、生产制造、经营管理等环节的深度应用。
周云杰提醒,AI作为前沿技术,在打破行业壁垒的同时,也让不少一线产业工人面临着挑战。对此,朱少辉表示赞同。他认为,智能制造需要具备跨学科的综合能力,包括工程技术、数据分析、软件开发等多个领域的知识和技能。然而,目前智能制造产业缺乏高素质的人才,人才供需矛盾突出。
朱少辉建议,我国应健全技能人才政策体系,通过实施高技能人才振兴计划等举措,培养创新型、复合型人才,并引导企业建立技能价值激励导向的薪酬分配制度。此外,政府应发挥职业院校人才培育的基础作用,推行产教融合发展培养模式,让人才培育和产业同步发展。
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