物联传媒 旗下网站
登录 注册
RFID世界网 >  新闻中心  >  物联网新闻  >  正文

智能制造和人工智能,本来就是两码事!

作者:林雪萍
来源:知识自动化
日期:2017-06-01 10:23:20
摘要:去年早些时候,“互联网+”曾经被视为“智能制造”的灵丹妙药。经过一段时间的争吵、实践和沉淀,“制造业+互联网”的融合,才勉强修成正果。这看上去不过是一个词的顺序颠倒,背后却是不同角色的利益集团,在进行话语权的角斗。

  在520“我爱你”这饱蘸甜蜜轻喜剧、满街充弥了棉花糖气味的一天,那些严肃的人似乎也变得不着正调了:一家国内知名的软件总裁也高调提出,“每一个公司未来都是人工智能AI公司”。

  AI@爱 这一奇异的组合,充满了闹意的色彩。

  这不过是当下疯狂AI的一个小小注脚,然而适当“中国制造2025”成为上下合力共进之盛举,理念深入人心。AI@爱也难免扑将过来,杀向中国制造2025本来就诸多七上八下之心事。

  这其中,智能制造之路,和智能制造由谁引领,成为大咖们最愿意号脉发声的阵地。

  制造就是制造,不要总是被引领

  去年早些时候,“互联网+”曾经被视为“智能制造”的灵丹妙药。经过一段时间的争吵、实践和沉淀,“制造业+互联网”的融合,才勉强修成正果。这看上去不过是一个词的顺序颠倒,背后却是不同角色的利益集团,在进行话语权的角斗。

  而在今年,随着“人工智能”出现在政府报告中,“AI2.0+制造”眼看着又要出现在江湖。这对于中国制造2025,恐怕又是一次身不由己的晃动。

  “智能制造”自身已经完全被舆论所异化。定语“智能”二字,奇怪地成为最大的主角和乐趣,而“制造”本身则沦为配角。

  在这种情况,引入“AI2.0”只会助长本来已经热气腾腾的“智能”。

  要不要就叫做“人工智能制造”?让“制造”干脆直接沦为“第三角色”。

  AI2.0,真的能引领智能制造吗?

  即使是IBM的沃森,现在也面临着大量的问题。沃森跟西门子合作,在工业领域也不过是配角。只玩算法的,是不会弄明白工业的。大家总喜欢用谷歌的AlphaGo举例子说明AI跑得有多快,可这跟制造业,能有多大的关系。我们几乎也没有任何案例说明AlphaGo在工业领域有多大的进展。说白了,那不过是一场秀而已。

  对制造而言,机器人、大数据都是大家吹过且正在漂浮的泡泡;人工智能则正在全新升腾。这些泡泡,如果来自市场和投资商一起吹动的,政府乐见其成;然而,如果政府花费太多心思放在这一类技术上面,那么智能制造势必误入歧途,这种“智能”过热的制造,将是制造业的悲剧。

  为什么制造业需要被ICT引领呢?制造就是制造,就是它本身。不需要用各种先锋旗帜来混淆视听。

  机器人+制造,也差点成为我们智能制造的主流,“机器换人”这一口号前两年还曾大行其道,但现在迅速过气成为没人愿意提及的晦气词。机器人不是不能引领制造,但要看国情。

  日本2015年1月出台《机器人国家战略》之后,矢志不移地将机器人在跟物联网、跟日本制造紧密地结合。那是有原因的,日本已经是世界排名数一数二的机器人强国,借用自己的优势是顺水推舟的事情,而中国机器人现在关键三大部件,都未能取得突破;在开源机器人系统、软件又有落后的情况下,奢谈机器人与制造的关系,最终势必沦为“中国是机器人最大的市场”这种我们屡见不鲜的结局。

  在上周浙江余姚举办的中国机器人峰会,凯文·凯利这个在中国疯狂收割出场费的美国预言家,倒是从侧面给了我们一个提醒。他认为,在现有的基础上,人工智能技术第一个影响到的领域应该是金融领域,而且这种影响已经开始;另一个就是零售行业。

  也许凯文凯利并不懂制造业,但他应该在美国也没有看到这种迹象。

  弯下身子搞“制造”,而不是翘起脚尖搞“智能”,是当下工业界需要正面应对的问题。不要再干“语不惊人誓不休”的大事啦,而是要下沉搞出一些“寒窗十年无人知”的突破。

  调门过热的智能制造

  智能制造是过热的,正在演变成一场无心而起的非市场化的逐利行为。这方面原因,综合了多种指向不同的志向,既有新奇元素的加入,容易理解,容易“说出水平”,也有急功近利的示范工程、领导视察的需要。

  重要的是,智能制造已经俨然成为“中国制造2025”的主舆论、主焦点,万般宠爱——无论是资金投入、各级政府言行还是政策研究机构,这对发展2025,将会非常不利。

  智能制造的调门起的太高,是不太适合中国工业极其不均衡的国情。中国工业是一个超级熔炉,这里面生米、熟米各种夹生饭十分不同,千层饼万层酥的现象比比皆是。而共性的问题,则是工业思想淡漠、四基工程薄弱、制造工艺跟不上等问题。

  这些问题,都不是“智能”的事情。但却是中国工业真正可以“强国”的根基。

  笔者前些日子去沈阳凤城考察增压器产业集群。这个凤凰山脚下的增压器产业区,呈现出生龙活虎的市场活力。许多企业搞技改、搞工艺改进、搞横向联合,有声有色,好一片民营企业的勃生之相。有一两家可以隐隐地看到德国“隐形冠军”那种作派的影子。

  然而就“智能制造”而言,这里几乎“纹丝不动”。以生产方式为例,目前基本解决了设备数控化的问题,但自动化正处在呼之欲来的阶段。而信息化几无培育,数据分析更是不见踪迹。而至于工业思想、战略意识,则基本处于民营企业原生态自发生长的阶段。差距相当不小。

  精益只有一点若有若无的影子,一些零星的5S看板挂在每个车间的里面。

  如果智能制造之风,不能更好地扶持如此有活力的“增压器之都”——凤城,那么只能说,我们的“智能制造”调门起的太高。这里有数百家企业,每家企业都有多多少少几十号员工——他们是东北不景气的工业局势下的一面闪亮的旗帜。“春风不度凤凰山”,那就是春风不识百姓门,“智能制造”之风不该只盘旋在少数企业的上空。

  在美国面向未来的先进制造伙伴计划中,国家制造创新网络是重要的一环。然而,从其分布来看,14个创新中心绝大部分都跟材料、工艺、电子相关,跟数字化制造、跟智能制造都只是各有一个。而且即使“智能制造平台”强调的也是能源效率和公共平台问题。

  就是这样,“人工智能”都没排上队呢。

  想想也是,如果谷歌、FaceBook都可以搞人工智能,山姆大叔何必亲自上呢?

  少谈一点智能,多谈一点制造,对中国制造2025尤其重要。中国制造2025是强国阶段的第一步,仅仅是第一步。对于“智能”而言,放到2035作为重点,恐怕都未必太晚。

  中国当下,似乎把制造业转型重点放在了智能制造上。然而,中国绝大部分企业连数字化制造都没有摸门,如果奢谈智能制造,中国制造将很容易进入了一个“迷雾阵”。“智能制造是2025的主战场”,这一选择,难免过于乐观。而这会误导中国制造2025的大好气候。

  智能制造没有版本论

  越来越多的实践和舆论表明,工业4.0可以看成是德国制造最强有力的一次国家营销之笔。笔者在三年前,就对此深怀警惕之意。至少现在,大多人已经开始将“工业4.0”跟“第四次工业革命”区分开来。

  如果从工业历史发展阶段,来严格地地考察工业4.0到底是什么?那么很难给出一个令人信服的结论。它看上去,更像是一个版本概念,不过是一个武断的“工业断代史”思路,是历史阶段论的说法。如果这样理解,那么就难免会有补课论之说。

  因此,“工业2.0补课、工业3.0普及、工业4.0示范”就会出现。这种说法,正是对“工业4.0断代史”思维的一种本能式的应激反应。

  然而,很显然,工业4.0不是技术问题。在这种情况下,工业2.0到底要如何补课呢?它在向谁看齐?一个轻量级拳手,补完课升完级之后,会不会在更重量级的台池,被恭候多时的老拳手直接放到呢?对于工业2.0的企业,所谓的补课,并不是技术上立刻就要3.0看齐,而完全可以是同时套用3.0和4.0的思维,按照最适合企业发展的方式,综合运用。

  实际上,即使在丰田,并不追求自动化的极致,而是要把人放在生产内环之中,依然有人工的部分。从这个意义而言,“补课论”是一种串行前进的蠕动机制,它丰富了阶段论的发展,却不符合企业以多种态势自我优化的基本事实。

  我们需要认真思考的问题是:德国、日本早期工业发展之路,是不是真的可以被跨过去?

  那些以精益为代表的现代工厂的核心旗帜,现在是不是需要举国上下重新扛起?那些呼啸而来的“互联网+”“AI2.0+”,是不是真的可以扛起拯救制造业的重任?

  工业4.0终究是一个标尺思维,本来是表达宏观工业技术趋势的一种描述。它只是一个工业整体发展的宏观定性的标杆,而绝非可以成为精确定量的工具。然而,这个标尺却被无限度地放大和刻度细分。有些公司在给出德国安贝格工厂3.7的分数之后,也给了华为和潍柴的分数,当然了,是在2.0~3.0之间的小数点。我们真的需要一个小数点来标定我们的先进程度吗?

  细分一个企业到底是2.5,还是3.2,实在是一场不太严肃的立论——如果不是一场闹剧的话。小数点后面的是非零数字,已经离战场一线走得太远了。如果我们的工业领导的思维也被标尺化,那工业4.0无疑是对中国工业文化的一次戕伐。

  同样智能制造,也当是没有版本论可谈。数字化制造我们都没有搞清楚,连美国也是潜心研究之中,何必迷恋“智能”二字。既然未来不明,对于当下又并无实际指导之功,那么智能制造在当下也就很难有版本之言。

  警惕制造业BAT化

  如果人工智能在制造业中过热,势必会对“制造业BAT化”推波助澜。这将意味着BAT在制造业将掠走大批人才,严重干扰正在进行的中国制造的底层基础。

  BAT就是中国制造战场的秃鹫,制造业的最为宝贵的人才,将是他们轻松扑杀的猎物。

  算法是一个绕行动物,它必然只会从最容易解决的地方入手。正如炙手可热的大数据分析、云计算,在社会大数据领域(例如阿里的蚂蚁金服等,对人的行为和信用的判断)是很容易解决的:数据量巨大,但规律明显。而对于工业领域与的数据,由于面临着机械学、光学、热学、电磁、材料、流体等多种复杂学科的相互影响,工业大数据的分析,则要困难的多。

  当然,解决工业领域相对容易的问题,也需要制造人才的介入。但中国的制造工艺、材料等门槛,都是更需要解决的强国根基性问题。

  用所谓的数据算法,干扰中国制造实体工艺的进步,将是中国制造最大的悲哀。

  人工智能,不是不要搞,但可以让民间自己去搞。市场都是逐利行为,人工智能、大数据、各种新模式,企业会考虑投资产出比,有动静风投自然就会跟上。政府何必来凑热闹。

  后记

  就让“智能制造”回归“制造”这一本位吧。让来势汹汹的人工智能,让光芒闪耀的大数据,都去制造业市场中自然竞争吧,政府就不必推风助浪、锦上添花了。国家制造战略,不需要做耀眼的工程,回归制造本身的又脏又苦又累、躲在深巷无人知的研制,应该才是国家资助、专家聚焦、大众舆情的最佳去处。

人物访谈