全球最大生物医药股权投资诞生！高瓴认购百济神州逾10亿美元股份
06-17
双十一之夜，珠三角地区一家工厂的生产车间。
一个机器人正在转动手臂，将物料从履带式输送到另一个机器人的托盘上。
填充后，这些材料被送到加工部门。
已经准备好的机器人正在检查材料。
有些材料因为不合格而被“拒绝”，剩下的合格材料将进入生产流程。
另一边，监控机器人正在记录这一环节，以保存视频数据，实现生产过程的可追溯。
与此同时，在一个20多米高的仓库里，机器人正在“捡起”货物，将包装好的货物装进卡车，准备出库。
整个车间里充满了机器运转的声音，偶尔还有几个人走来走去。
车间外的办公室里，人们都盯着电脑屏幕上的数据。
商品的所有数据，如品类、价格、销量、销售额等一目了然。
掌握这些数据后，生产计划就会相应改变。
人们只需按照调整后的计划进行调配，然后具体的生产就可以由机器来完成。
甚至包装、分拣、出库工作也可以实现机械化。
。
这是智能制造的缩影。
所谓智能制造，是指利用新一代信息技术，提高生产效率、产品质量、降低能耗等，贯穿设计、生产、管理等制造各个环节，贯穿整个生命周期。
产品的。
2019年5月19日，国务院正式印发《中国制造》。
其中，智能制造作为五个核心工程之一，其重要性不言而喻：人口老龄化、产业升级、增加附加值……都需要“智能制造”。
当前，“智能制造”的核心是整个生产过程的智能化，而在这个过程中，人工智能技术的应用和实施提供了最底层的应用能力。
基于人工智能（如机器学习），机器可以替代人类劳动，大大提高安全性和效率；通过数据实时反馈市场需求，为再生产提供数据支持；于是，整个产业的生产扩张——再生产带来了颠覆性的变化。
但人工智能技术给制造业带来的改变还不止于此。
AI给制造业带来什么？ “以前，车间内的原材料、半成品、成品等物料的运输都是通过人工或叉车进行运输，劳动强度大，效率低，作业中人、车、货的交叉点地区也带来了安全隐患。
”某生产车间主任何先生表示，此类工作强度大，环境不好。
属于重复性劳动，技术含量低。
如果由人力来完成，不仅效率低下，而且对工人的健康有害。
引进新的技改方案后，搬运工作可实现全自动化。
事故率降低的同时，搬运效率比以前提高2至3倍。
而且整个过程避免了人与物料的接触，避免了人为因素可能导致的产品异物问题。
“最直接的感受就是效率提高了，以前三个人一天做的事情，现在一个人就能完成。
”此外，管理也变得更加容易。
例如，生产出来的产品需要进行检测，必须通过检测才能入库。
对于不合格的产品，需要分析原因，提高良率。
“以前我们只能逐条调整数据，查找原因，一步步验证，但不一定能得出结果。
”车间主任说，现在有视频监控，每台检测机都记录数据。
当出现问题时，直接调用数据。
“效率和准确性提高了数倍，并且节省了人工成本。
”简而言之，人工智能带来的可量化的变化通常会提高效率并释放部分人类劳动力。
然而，技术改变社会的时候，往往始于效率，却并非以效率结束。
正如瓦特改进的蒸汽机给纺织工业带来巨大变化一样，最初的表现是纺织生产规模扩大、成本降低、产品价格下降，使其具有价格竞争优势。
更深层次的影响是整个纺织产业链因此而调整：上游原材料供应扩大；中游，技术取代人力成为主导生产要素；在下游，成本降低带来了价格竞争力。
两百多年前，和现在是如此相似，只不过蒸汽机变成了以人工智能为代表的机器人。
西南证券分析师表示，人工智能对制造业的影响一般可以从成本效率、生产要素重新配置、产业链调整三个方面来解释。
在成本和效率方面，人工智能带来了生产和管理效率的提升，进一步提升了生产能力。
具体体现在：人力和管理成本降低、机械化作业带来规模效益、产品议价能力更强。
但在前期，企业转型成本较高。
从生产要素投入来看，技术因素将比劳动力因素更重要。
机器代替人工，劳动力成本会得到控制，但企业需要更多地投入研发或购买机器（技术服务），比如机器的维护和管理，这会导致技术要素的投入更多。
对于产业链来说，人工智能对上游原材料供应商和中游制造商的影响主要是降本增效。
下游经销商可以通过大数据、AI分析等掌握市场动向，快速调整供销策略。
“这实际上催生了柔性供应链，这与电子商务的C2M模式非常接近。
”例如，在某个季度，某种商品的市场需求持续上升。
通过数据分析，如果这种需求在未来几个季度每个季度都有增长空间，那么经销商就会增加对该产品的需求；中游制造商将获得更多订单，上游原材料供应商也将扩大生产规模。
反之亦然。
“整个产业链的生产和销售变得更加灵活，”该分析师表示。
不过，虽然人工智能对制造业的作用显而易见，智能制造从2009年开始就被提及，但进展并不顺利。
很多企业的“智能制造”仍然是基于单台设备或生产线的智能化。
它还没有完全推出。
这实际上反映了一个深层次的问题：智能制造到底是人工智能主导还是制造业主导？ AI+制造还是制造+AI 智能制造分为智能和制造两部分。
无论是“人工智能+制造”还是“制造+人工智能”，本质目的都是一样的。
但业界对于谁处于领先地位却有着不同的看法。
以人工智能企业为主的技术厂商认为，人工智能是引领者，智能制造的核心是通过人工智能技术实现生产、管理和运营的智能化，从而推动以技术为导向的制造业升级。
专注制造业的厂商认为，人工智能虽然重要，但制造业本身才是基础。
没有基础，技术就会失去载体；智能制造的核心是制造业的“智”，以产业为导向。
从根本上来说，这两种定位是两类厂商争夺话语权。
话语权往往与议价能力相关。
某厂商采购经理告诉AI掘金，他的公司本来打算引进一家AI公司的智能化改造方案，但报价太高，远超预算，降价空间不大，所以改造方案被搁置。
搁置了。
。
但在AI公司人士看来，如此较高的报价也很正常。
“设备成本高，价格自然就水涨船高，企业需要定制，这就需要花费设备维护、保养、售后技术支持等费用。
”一方面，缺乏足够的资金支持。
一方面，他们渴望降价；另一方面，他们面临巨大的技术压力，拒绝降价；两者形成了对立，长期处于“谁领先”的僵局。
更有优势，能获得议价能力，但这场较量尚未分出胜负。
”分析人士认为，这实际上造成了供需错配，这是智能制造失败的结果。
从另一个角度来看，这两个方向还涉及到商业模式的差异，AI企业大多做2B业务，而制造企业则主要侧重于B+C。
首先要提高效率，其次要降低成本。
这是因为效率提升带来的收益可以弥补成本，而人工智能产品、设备和技术的成本很难降低。
但人工智能带来的人力成本和管理成本的降低才是成本降低的核心内容。
不过，制造企业却有不同看法。
制造业市场非常成熟，竞争激烈，对性价比的追求极高。
比如某条生产线要达到什么水平，出货量和良率要维持多少，年产值、折旧、损失、投资回收期等，最重要的是单位产品的成本可以进一步降低，从而扩大其利润空间。
这是降低成本的主要内容。
前者认为后者不缺钱，至少不缺购买装备和改装的钱；后者认为前者的报价过高，无法有效降低生产端成本。
两个不完全相同的市场、两个缺乏沟通的参与者自然会导致合作效率低下。
那么谁负责呢？分析师认为，这取决于制造企业是否有能力做AI。
智能制造已经是制造业发展的未来，但如何实现智能制造取决于外力或内力。
不同的企业有不同的路径选择，这与行业特点密切相关。
有些行业本身就有发展AI技术的基础和空间，比如安防。
起初，有大量的低端装备制造企业，但随着市场的变化，一些企业寻求技术突破。
经过多年的发展，已经在技术和市场上取得了绝对优势，AI企业的进入很难打破这一局面。
典型例子有海康威视、大华科技。
有些行业本身不具备发展人工智能技术的基础，比如食品制造、日化产品等。
他们的核心技术侧重于开发满足市场需求的产品，而不是使整个工厂和生产过程智能化。
因此，从供给决定需求的理论出发，部分行业（企业）有能力自行开发技术，对AI企业的技术需求并不高，因此制造企业占据主导地位。
对于那些不具备AI能力的制造企业来说，AI最初以卑微的乙方身份出现，但最终却扮演了甲方的角色。
“这并不意味着AI企业就能获胜。
现阶段，制造业采购不足”人工智能技术的动力，很大程度上制约了从‘制造’到‘智造’的迭代。
”智能制造之路充满艰辛。
总体来看，我国制造业升级大多聚焦于单兵装备的智能化。
例如，引进新的生产设备可以有效解决生产过程中的某个问题。
然而，这种单点智能并不能提高整个生产过程的效率。
归根结底，当前的人工智能技术很难落地，属于“奢侈品”。
一方面，人工智能依赖机器视觉、机器学习等，需要大量数据进行算法迭代和优化。
然而，很多制造企业在生产过程中很难收集数据，甚至缺乏数据，很难建立有效的模型，更不用说培训了。
另一方面，针对制造业的碎片化需求，AI很难形成统一标准，定制化解决方案带来的成本问题也无法解决。
“小企业用不了，大企业有顾虑。
”很多大厂家只是针对某一条生产线或者某一个生产车间进行小规模的试点。
因为成本太高，大公司会进行投资回报周期评估。
除非带来质变，否则每一步都小心翼翼。
对于很多中低端制造企业来说，他们的产品依赖于大出货量和低廉的价格。
无需进行智能化改造。
而且国内劳动力价格相对较低，销售市场也相对稳定。
固定模式。
“市场惯性短期内很难扭转。
“人工智能技术将彻底改变制造业，除非成本降到普通企业能够承受的水平，否则智能制造将无处不在，但这一天还很遥远。
结束语 智能制造是一个非常宏伟的命题，但它需要极其成熟的解决方案。
AI公司无疑是最适合回答这个问题的主角，但目前来看，大多都没有可能基于某个行业的单一场景来进行突破。
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