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莫拉維克悖論是由人工智能 和機器人學者所發現的一個和常識相佐的現象。和傳統假設不同，人類所獨有的高階智慧能力只需要非常少的計算能力，例如推理，但是無意識的技能和直覺卻需要極大的運算能力。這個理念是由漢斯·莫拉維克、布魯克斯、馬文·閔斯基等人于1980年代所闡釋。1.3、什么是人工智能+制造？智能制造：將傳統工業軟件應用到制造業；實際上是數字化＋自動化；強調機器的自動化功能。互聯網＋制造：將互聯網工具應用到制造業；強調供需的對接；工業互聯網是工業角度的互聯網＋模式。人工智能+制造：將人工智能技術應用到制造業；是在數字化、網絡化基礎上，實現自主；核心在于機器是否能自動反饋和調整。1.4、人工智能+制造簡史歷史：專家系統輔助制造20世紀60-80年代，根據“知識庫”和“if-then”邏輯推理構建的“專家系統”，在礦藏 勘測、污染物處理、太空艙任務控制等方面得到初步應用。專家系統實際上只是一定程度上實現了這些環節和流程的分析和自動化，對于錯綜復雜的現 實問題只能提供有限的輔助參考。當前：深度學習優化制造人工智能及相關技術融合應用，逐步實現對制造業各流程環節效率優化。主要由工業物聯網采集各種生產數據，放到云計算資源中，通過深度學習算法處理后提供建議甚至自主優化。未來：人機融合協同制造機器和人將重新磨合成新的相互配合、補充、協同工作的平衡關系。未來智能制造將以人為 中心，統籌協調人、信息系統、和物理系統的綜合集成大系統，即“人-信息-物理系統” （human-cyber-physical systems, HCPS）1.5、人工智能如何+制造“人工智能+制造”魔方體系模型技術范式數字化：可編程；網絡化：可協同；智能化：可自主生產組織工廠：生產單元自主；企業：企業各部門協同 ；生態：供應鏈+客群連接價值形態產品：人性化功能；制造：人機協同生產；服務：個性化服務2、人工智能+制造的現狀2.1、產業規?！a業結構：從單一鏈到嵌套網物體?數字體：物體與數字體映射，一個變另一個也變。物流?信息流 ：多個物體的變化形成物流，對應的數字；體變化匯聚為信息流，通過洞察信息流通盤管理整個物流。制造業?信息業：兩個產業融合，形成新的產品、生產組 織方式、滿足新的需求；AI+實質是兩化融合的高階。六大典型領域六大細分領域特點領域典型技術/產品典型適用行業工業機器人傳統機器人仍然占據市場主體 協作機器人將會呈現高速增長金屬和機械行業應用增速最顯著； 包裝、物料處理和自動化機械工具等較多制造業 物聯網廣義包括基礎-平臺-應用-方案 具體分為托管服務和專業服務各子行業、全流程都將廣泛適用制造云IaaS/PaaS是未來主要增長離散型由于環境分散、過程復雜，更需要制造業大數據 及商業分析非關系型數據存儲和認知軟件平臺增長最強勁 其他：內容分析、搜索系統、IT和商業服務等資產型制造（如機器裝備，資產跟蹤和管理） 品牌型制造（如快消品，實時精準營銷） 技術型制造（如電子產品，供應鏈監測和管理）制造業技術：計算機視覺目前占比最大主要應用于工序復雜的行業人工智能產品：預測性維護和機械檢查目前占比最大目前汽車行業人工智能技術應用最多智能工廠應用分布式控制系統（DCS）目前占最比最大。結合大汽車行業將占全球智能工廠市場最高份額，因數據和人工智能可有效實現預測性防護和優化新一代電動和智能汽車規模發展解決方案制造執行系統（MES）預計未來增速最快。生產執石油天然氣工廠對安全性和可靠性需求日益增行操作和管理，能夠有效縮時、提產加，因此采用智能工廠預計會最高2.2、典型案例案例1—研發設計，大幅降低不確定性成本——基于卷積神經網絡的新藥研發（Atomwise）案例2—生產制造，柔性生產滿足個性需求——基于個人數據分析的批量定制（adidas）案例3—質量管控，快速質檢并保障質量——基于視覺識別的質量檢測（IBM）案例4—供應管理，精準掌握供需變化提效能——基于需求感知的庫存動態調整（Tools Group）案例5—運營維護，提前預測和解決故障風險——基于運營數據分析的預測性維護（Microsoft）2.3、面臨挑戰① 技術有缺口 缺關鍵自主技術（如芯片、核心裝備部件、 軟件/算法等）。導致產業受制。但關鍵技術、尤其是基礎技術需要長期大 量投入研發，短時難突破 。② 標準難落地 政府和機構已牽頭在建各種標準，但不同線條的標準間仍存差異，更重要的是，當前制造業設備很多來自國 外廠商。多廠家軟硬件不兼容的情況多見， 頂層設計的標準與復雜的現狀一時難以匹 配落地。③ 管理模式舊工業時代的大規模、標準化生產，造成制 造企業管理仍然以金字塔、多層次、細分 化為主。這種模式，組織末梢人員任務單一、彈性 弱，難適應快速變動的市場 。而人工智能的普及，更可能需要新的人機 協同分工機制設計。④ 資本投入少近年來制造業普遍利潤不高，投資回報率 相對其他高新領域低，商業資本的關注度 走低 。 而制造業的改造升級，又需要長期大量的 資本投入，短期效益可能很難顯現，資本投入就更偏謹慎。2.4、人工智能+對制造業影響的四個角度① 提高生產效率增效：柔性生產、全天候生產提質：降低人為錯誤、持續工藝改善，提 升成品率降本：重復性、危險性工作機器替人；生 產廢料、時間等成本節約② 改變就業市場結構性失業：50%*的現有工作可能被替 代，制造業就業人口縮減創造新職業/崗位：針對機器的開發、管 理、維護等崗位增加人機賽跑的拐點？就業數量絕對減少的拐 點可能到來③ 優化產業結構淘汰：大部分傳統“非智能”產品，尤其 是電子制品改造：部分產品被逐漸“注智”，變成新 產業，如自動駕駛汽車孕育：新的智能產業，如算法公司④ 重構國際分工削弱傳統勞動力比較優勢 ·    工業強國向下游、工業大國向上游，爭奪 更多價值空間地理上的國家國際分工，可能進一步形成 新跨國平臺間的競爭與合作2.5、人工智能+對不同制造業的影響差異比較行業類型特征典型行業發展瓶頸人工智能作用勞動 密集型低勞動力成本 為核心競爭力加工組裝（家電、電子產品…）人工成本不斷提高 工人不穩定性影響品質減少人工 降低人工造成的品質 不穩定資本 密集型固定成本占比高材料（冶金、化工…）柔性化程度低不能滿足 定制需求實現低成本定制化 生產技術 引領型依靠技術進步 獲得競爭力高新（生物醫藥、航空航天…）技術研發的風險、不可 控和長周期提高技術研發成功率縮短研發周期市場 變動型產品生命周期短快消品（服裝、食品…）難以準確預測市場走向準確預測和快速響應 市場3、人工智能+制造借助互聯網3.1、互聯網助力的基礎互聯網助力的五大基石連 接 用戶→產品海量用戶連接， 可擴展為用戶和 產品/企業的連接安 全 信息→物理 多年信息安全經驗， 將成為企業生產經 營物理安全的保障數 據 需求→生產基于海量用戶連接 洞察趨勢，能幫助 企業生產貼近需求公有→私有 海量數據推動云計算 建設領先，能有效轉 化為對企業的服務算 法 通用→專用數據挖掘推動智能 算法領先，能為企 業直接調用和轉化3.2、互聯網助力的模式智能+產品：由軟到硬 ·    算法嵌入產品 ·    人工智能成產品功能智能+芯片：從應用需求出發 ·    主導設計和開發更高性能的人工智能芯片 ·    為產業提供更有效的算力支持智能+組件：將算法API化對外開放 ·    供企業調用并二次開發 ·    借助生態推動智能產品落地智能+產品：基于自身人工智能技術/應用 ·    直接生產相應軟硬件一體化的人工智能產品 ·    將此產品作為平臺進一步發展智能+服務：由硬到軟 ·    賣產品轉向賣服務 ·    銷售變成智能運營C端（用戶）：功能即服務狹義：產品附加智能功能。比如在安全方 面，通過臉部、聲紋等識別解鎖；廣義：產品可提供的所有智能應用。需智 能產品變成一個開放平臺，使得各種開發 方可開發和提供豐富的應用B端（企業）：洞察即服務借助人工智能算法能夠比較完整地勾勒出 用戶的畫像和需求特征一是售前營銷：實現更實時、精準的廣告 信息傳遞二是售后維護：對制造業產品的實時監測、 管理和風險預警智能+生產：由外到內 ·    從供需到生產 ·    從通用深入專用智能橫向通用平臺：基礎設施 ·    用云計算構建工業云平臺，在此基礎上提供人 工智能算法能力 ·方式一：自建，如阿里巴巴的ET工業大腦，自 建并主導IaaS和PaaS層，在SaaS層引入工業 軟件等合作服務商；方式二：合建，如騰訊與 三一重工合作構建“根云”工業互聯網平臺縱向垂直應用：場景應用 ·    針對具體制造企業的某一生產環節，利用軟、 硬件人工智能工具，提升該環節的生產效能。 主要應用在： ·一是工藝優化：即通過機器學習建立產品的健 康模型，識別各制造環節參數對最終產品質量 的影響，最終找到最佳生產工藝參數 ·二是智能質檢：即借助機器視覺識別，快速掃 描產品質量，提高質檢效率3.3、互聯網助力的實踐騰訊案例1：工藝優化 - 億緯鋰能騰訊案例2：智能質檢 - 華星光電騰訊案例3：預測性維保 - 三一重工騰訊案例4：工業互聯網平臺 - 木星云