人工（gōng）智（zhì）能为制（zhì）造业（yè）新（xīn）模式与业（yè）态的形成提供可能

一、人（rén）工智能引领下的制造业，为新（xīn）模（mó）式与（yǔ）业态的形成提供可（kě）能

随着（zhe）人工（gōng）智能技术的发展，制（zhì）造业面临着（zhe）在生（shēng）产（chǎn）的技术（shù）、组织方式、企业（yè）管理（lǐ）方式以及竞争策略（luè）上的（de）大规模调整，如（rú）何（hé）形成与发展（zhǎn）新的（de）模式与业务形态至关重要。受新一代人工（gōng）智能技（jì）术驱动，制造业在实践中（zhōng）不断涌现（xiàn）由开展智能服务（wù）而产生的新模式和新业态。

新一（yī）代（dài）人（rén）工智能（néng）技术引（yǐn）领下（xià）制造业（yè）新模式和新业态的培育与发展，将新时代下需求与供给（gěi）之（zhī）间不平衡不（bú）充分的矛盾（dùn）转（zhuǎn）化为推动（dòng）制造业高质量发展的（de）机（jī）遇，重（chóng）新定义中国制造业的竞（jìng）争优（yōu）势，将对新时代下中（zhōng）国制造业的发展（zhǎn）产生深远（yuǎn）影响。

二、人工（gōng）智能技术（shù）引领（lǐng）制造（zào）业（yè）演进出新的（de）模式与业态（tài）

当前主流的制（zhì）造业生产方式，成型于20世纪初，以（yǐ）流水线生（shēng）产为标志，通过流水（shuǐ）线与专业化分（fèn）工有效提高劳（láo）动生（shēng）产（chǎn）率、降（jiàng）低生（shēng）产成本，形成“大规模生产–大规模（mó）消费”的结构。

在此模式下，企业竞争策略主要（yào）为（wéi）产品多样化策略和成本控制策略。无（wú）论哪种竞（jìng）争策略，生（shēng）产和供给缺乏足（zú）够的灵活度。受限于标准化生产（chǎn）过程，消费者日益增长的（de）个性化需求难（nán）以被精准满足。随（suí）着消（xiāo）费（fèi）升级，制造业提高供给质量的必（bì）要性、迫切性不（bú）断增加（jiā）。

（一（yī））新一代人工（gōng）智（zhì）能（néng）技术引（yǐn）领下制造业的转变

人工智能（AI）技术在21世纪历（lì）史（shǐ）性地进（jìn）入技术突破和大规模应用（yòng）阶（jiē）段。

驱动人（rén）工智能发（fā）展（zhǎn）的动力主要来自四个（gè）方面（miàn）：一（yī）是数据，即以大（dà）数据（jù）、物（wù）联网、云（yún）计算等技（jì）术提（tí）供的数据基础；二是（shì）取得重大突破的机器学习算法（fǎ）；三是（shì）以（yǐ）图形处（chù）理器（GPU）为代表（biǎo）的强大（dà）的计算能力；四是（shì）得益于全社（shè）会对（duì）人工智能技术的接受（shòu）和认同。在这些（xiē）因素的驱动（dòng）下，近几年人工（gōng）智能（néng）技术（shù）的应用（yòng）才得（dé）以快速发展（zhǎn）。

新一代人工智能技术（shù）与制（zhì）造（zào）业的融合，将为制造（zào）业的效率提升和价值创（chuàng）造带（dài）来新（xīn）的机遇。

第一（yī），引领产（chǎn）品的智能化和网络化。“硬件+软件+网络（luò）互（hù）联（lián）”正逐渐成为（wéi）产品的主要构成。

第二，推动（dòng）生产和管理流程（chéng）智能化（huà）。企业内部制造流程数字化、网络（luò）化和智能化，机（jī）器（qì）人设备和（hé）数据信息互联互通，为优化决策（cè）提供支持（chí）。

第三，推（tuī）动研发（fā）设计的网络化协同发展。研发效（xiào）率提高，研发设计周期缩短，客户还可（kě）以通过网络参与在线设计融入个性化需求。

第（dì）四，推动（dòng）企业（yè）组织变革。不同层面的数据和信息可通过高速（sù）网络便捷传递，企业组（zǔ）织（zhī）扁平化。

第五，推动制造业企业（yè）向服（fú）务转型。企业（yè）通（tōng）过（guò）互联网及时获取消费（fèi）者（zhě）需（xū）求从而实现服务型制造，“按需定制”“网（wǎng）络定（dìng）制”等服务（wù）模（mó）式将更加普（pǔ）遍。

（二（èr））制造（zào）业模（mó）式和业（yè）态创新（xīn）的（de）演进趋（qū）势（shì）

在AI技术（shù）引领下，制造模式大致（zhì）呈现出一定的演（yǎn）进趋势：

第一，刚性生产系统转向（xiàng）可（kě）重构的柔性（xìng）生产系统，客户需求管理能力的重要性不断提升，制造（zào）业从以产品为中心转向（xiàng）以用户为（wéi）核心。

第二（èr），大规模生产转向规模化定制生产（服务），生产者主导的经济模式转向（xiàng）消费者主导的经济模式，企业（yè）依靠规模经济降低成本的竞（jìng）争策略的重要（yào）性（xìng）有所下降，满足消费者个性化需求成为企业（yè）的重要竞（jìng）争策（cè）略（luè）。

第（dì）三，企业内部组织结构（gòu）扁（biǎn）平化，数（shù）据要素（sù）的附（fù）加值（zhí）提高。越（yuè）来越多的企业从提供单一产品到提供（gòng）一体化的解决方案，为快速、准确响（xiǎng）应客户需求，企（qǐ）业通过减少组织结（jié）构层级来减少（shǎo）决策（cè）时间，对数据要素的搜集整理、研究分析以及相应评估（gū）预测（cè）越来越重视。

第四，工厂制造（zào）转（zhuǎn）向社会化制造，部分行业产能呈现出分散化的趋势。“社会化制造（zào）”显（xiǎn）现（xiàn），能够通过在（zài）线交（jiāo）流（liú）进行产品的研发、设计（jì）、筛选和完（wán）善（shàn），部分地区已出（chū）现（xiàn）专门为网络设计者、用户提供制造（zào）和产销服务的（de）“在线工（gōng）厂”。产（chǎn）能的分散化有利于缓解（jiě）产（chǎn）能的（de）集中和（hé）过剩（shèng）。

三、新业态与新（xīn）模（mó）式的类型（xíng）和关键支撑技术

在新（xīn）一代人工（gōng）智（zhì）能技术引领下，制造业（yè）由注重规模生产（chǎn）逐渐向以客户需求为中心、保持规模化生产成本优势的前提上实现满足个性化（huà）需（xū）求的（de）产品生产模式演进，在（zài）制（zhì）造模式的不断演进下，部（bù）分新的模式逐（zhú）渐成（chéng）形，主要包括（kuò）数字化制造、网络（luò）协同制造、新一代人工智能制造、规模定制生产服务、“云平台+”制造、远程运维服务、电子商务（wù）、软件定义的（de）制造等；新业态的（de）突出表现（xiàn）是服（fú）务型（xíng）制造。

（一）新模式的典型类型

（1）数字（zì）化制造（zào）：通过信（xìn）息物理系统（CPS）实现工（gōng）厂/车间的（de）设备传感和控制（zhì）层的（de）数据（jù）与企业信息系统融合（hé），使得生产大（dà）数据（jù）传到云计算数据中（zhōng）心进行存储、分析（xī），形成决（jué）策并指导（dǎo）生产。

（2）网络（luò）协同制造：基（jī）于先进的网络技术、制造技术（shù）及其他相（xiàng）关技术，构建面向特定需求的基（jī）于网（wǎng）络（luò）的制造系（xì）统，突（tū）破空间对企业生（shēng）产经营范围和方式的（de）约束，实现企业内各环节“纵向集成（chéng）”和供（gòng）应链上下游“横向集成”的协同制造。

（3）新一（yī）代人工智能制造：综合应用新一代人（rén）工智能、网（wǎng）络通信（xìn）、精密传（chuán）感器和全球（qiú）定位系统（GPS）定位等（děng）新兴技术，使汽车、工程机械、农业机械（xiè）等各类产品智能化。

（4）规模定（dìng）制生（shēng）产服务：设计和（hé）生产“柔性化”，形成柔性的、满足个性化需求的高效能、大批量生（shēng）产模式，供应（yīng）链各环（huán）节的联系和协作加强，设计（jì）、生产、仓储、配送（sòng）和（hé）销售效率提高。

（5）“云（yún）平台+”制造：通过建（jiàn）立云平（píng）台，在全球范围（wéi）内，通（tōng）过互联网协同进行产品设计、生产制造等（děng），依靠行业（yè）、区域核心企业或企业群体的综合优势（shì），灵活、快速（sù）响应市场需（xū）求，提高全球制造资源的（de）利（lì）用率（lǜ）。

（6）远程运（yùn）维（wéi）服务：运用传感、通信（xìn）、大数据分析等（děng）技术手段，通过设备远程运维平（píng）台，对生产过程、生产（chǎn）设备的关（guān）键参数（shù）进（jìn）行（háng）实时（shí）监测，对故障及时报警。

（7）电子商务：基于互联网，应用浏览器/服务器方式，买卖（mài）双（shuāng）方不谋面地进（jìn）行各种商（shāng）贸活动和相关的综合服（fú）务（wù）活动，大体上分为：集制（zhì）造商、商家、消费者为（wéi）一（yī）体（ABC）、商家对商家（B2B）、商家对（duì）消费者（B2C）、消费者对（duì）消费者（zhě）（C2C）、商家对制（zhì）造商（B2M）、制造商对消费（fèi）者（M2C）、商家对行政机构（B2A）、消费者对（duì）行（háng）政（zhèng）机构（gòu）（C2A）、线上线下一（yī）体化（O2O）等模式。

（8）软件定义的制造：随着云计算、物（wù）联网（wǎng）、大数据、人工（gōng）智能的发展，越来越多的互联网（wǎng）企业开始成为制造（zào）业IT生态（tài）圈的一员，以云计算（suàn）、大（dà）数（shù）据（jù）以及O2O平台作为（wéi）切入点服务于传统（tǒng）制造企业（yè），为（wéi）制造企业提（tí）供协同化、定制化、平台化的制造服务

（二（èr））新业（yè）态——服务型制造（zào）

制造（zào）业企业为（wéi）了获取竞争优势，将（jiāng）价值链由以（yǐ）制造为中心向以服务（wù）为（wéi）中心转变。越来越（yuè）多（duō）的制造业企（qǐ）业从（cóng）注重生产和产（chǎn）品向注重“产品+服务”的趋势发（fā）展和演进（jìn），将（jiāng）焦点瞄准产品（pǐn）的整个生命（mìng）周期，“服务”在制造价值链（liàn）中的比重（chóng）越来越大。

（三）新模式与新业态发展的关键性（xìng）、支撑性技术（shù）

新一代人工智能技术的突破性（xìng）发展，成（chéng）为支（zhī）撑新模式与新业态发展的关键技术（shù），而新一代人工智能技术的（de）发展是在数字化、网络化的基础上，通过大数据（jù）的挖掘、算法、算力等（děng）领域技术（shù）的革命性（xìng）突破（pò），并在制造业的广泛应用（yòng）而不断演化并（bìng）发展出来的（de）。在此（cǐ）驱动下，新模式与新业态逐步演化和发展。很多关键技术的不断（duàn）发展是新模式新业态不断演化（huà）发展的技术基础和重要支（zhī）撑。

1.关键性技（jì）术（shù）

（1）建设多源跨媒（méi）体异构数据（jù）库（kù）。异构集成产（chǎn）品、使用环境、解决方案和生产（chǎn）工艺数据库（kù），开发用于采集客户数据网络化智（zhì）能测量系统和客户（hù）需求在（zài）线（xiàn）交互（hù）平台（tái），将客（kè）户数据、设计数据、虚拟制造数据、生产数据构（gòu）建在云端，成为神经网络、深度学（xué）习等算法（fǎ）运行的基（jī）础。

（2）构建基于大数据的设计需（xū）求（qiú）特（tè）征（zhēng）挖掘系统（tǒng）。采集汇聚客户来（lái）源（yuán）信息、基本信息、个（gè）性（xìng）化需求信息以及定制产品（pǐn）的服（fú）务信（xìn）息，与异构数据库进行（háng）匹配，利用（yòng）机器学习（xí）算法（fǎ）、深度学习模型、三维模型识别、产品使用环境模型（xíng）匹配等智（zhì）能分析技术实现深（shēn）度数据（jù）挖（wā）掘，实现智能解决方案推荐、智能优化产品设计（jì）以及智（zhì）能原材料采（cǎi）购预测等。

（3）虚拟体验系统（tǒng）及虚拟制造。采用多种虚（xū）拟现实（shí）技术（VR）、云（yún）渲染平台、VR互动体验技术等快速实现设计方案的虚拟仿真，实现设计（jì）阶（jiē）段的客户产（chǎn）品体（tǐ）验。采用多种调度（dù）模型（xíng）和求解（jiě）算法（fǎ），将不同材质（zhì）、不同类型（xíng）的定（dìng）制产品（pǐn）订单快速拆分，再合（hé）理（lǐ）组织成批次，在虚拟制造（zào）系（xì）统中实现订单管理和智能排产。

（4）构建全流程（chéng）信息自动采集、生（shēng）产管控与协同（tóng）优化系（xì）统。通过微纳传感、条码（mǎ）标（biāo）签等手（shǒu）段，在规模定制产品柔（róu）性制造混流（liú）生产中，实现生产工艺、生产（chǎn）计（jì）划（huá）、生产设（shè）备和品质分析等信（xìn）息的（de）实（shí）时管控，优化仓储、设备、质（zhì）量、物（wù）流（liú）管理（lǐ）和销售，完成对研发设计环（huán）节的数据反（fǎn）馈，达到全流程的（de）协同（tóng）优化（huà）。

2.支（zhī）撑性技术

（1）数（shù）据挖掘（jué）技（jì）术：采（cǎi）用数（shù）据（jù）挖掘技术（shù）对收集到（dào）的信息进行筛选、分类、分析（xī）和验证，确保（bǎo）在（zài）设备故障发生时快速（sù）发现设备异常，并准确判断（duàn）故障位置和（hé）故障机理。

（2）传感器技术：远程监控与运维技（jì）术的实现基础。监控精确度和数据（jù）传输效率直接影响着远程运维工作的准确性和响应速度。

（3）嵌入（rù）式监控系统：嵌（qiàn）入（rù）式监控系统采（cǎi）用客户端/服务器模式，将嵌入（rù）式（shì）Web服务器安装到（dào）设备中，使设备能（néng）够通过互联网实（shí）现互联，并可以在监控（kòng）中心实现（xiàn）网络管（guǎn）理功（gōng）能，使用户能（néng）够直接通（tōng）过浏览器（qì）对设备（bèi）进行远程监控、管理和（hé）控制。

（4）故障预测算法：设备预测性维护（hù）的（de）核心（xīn）技术，通过（guò）对（duì）设备状况（kuàng）的预测，提供（gòng）设备状态的发展趋势（shì）分析（xī）和早期故障预警，使运维人员能（néng）够有针对性地进行设（shè）备运维，避免设备出现突发性（xìng）故（gù）障和（hé）随（suí）之（zhī）导致的设备停机事故。

（5）机（jī）器视（shì）觉（jiào）技术：机器视（shì）觉技术是人工智能技术（shù）的一个重要环节。通过计算机来模拟人的视觉，在获取了客观（guān）事（shì）物的（de）影（yǐng）像后，再经由智（zhì）能（néng）系（xì）统对图（tú）像中的信息进（jìn）行分析、处理与（yǔ）理解（jiě），根据处理结果对设备进行（háng）监控与控制，从而实现智能（néng）运维。

（6）机器（qì）学习与人工智能技术（shù）：机器学习技术能（néng）让机器（qì）管（guǎn）理数量众多、种类不同（tóng）、环境各异（yì）的各种（zhǒng）设备，使机器像（xiàng）人一（yī）样增长知识、增加经验，从（cóng）而使设备（bèi）运维能够（gòu）不仅仅局限于某（mǒu）一种类（lèi）的设备，而（ér）是可（kě）以（yǐ）扩展到各行各业（yè）、各种不同的设备与环境中；人工智能技术则使（shǐ）设备监控运（yùn）维系统能够根据监测到的设备信息对（duì）设备（bèi）运行（háng）情况做出合理（lǐ）的（de）判断，并能够提供故障预测方案和故障维修方（fāng）案。

四（sì）、新模式与新业态的先（xiān）行者

研究发现（xiàn），我国制造业企业，特别是装备制（zhì）造业企业，对单位价值（zhí）量较高的设备开展远程运（yùn）维，在保障设备（bèi）安全和稳定性并为客户（hù）提供服务等方面开展（zhǎn）了（le）有（yǒu）效（xiào）尝试，取得了一些经验和（hé）良（liáng）好效果。表1列出了部分（fèn）企业远程运（yùn）维的典型做法（fǎ），供研究者参考。

所有开展远程（chéng）运维的企（qǐ）业（yè）基本上已经具（jù）备数字化制造（zào）基础，积累了海（hǎi）量数据，正在尝试使用（yòng）人工智能技术解决数据处理（lǐ）和知识的产（chǎn）生及应（yīng）用的算法生成问题（tí），这种做（zuò）法的迅速普及形成了新的（de）生（shēng）产模式和新的业（yè）态。同样（yàng），在大规模定制生产领域，一些流程和（hé）半（bàn）流程（chéng）型工业企业，如消费（fèi）品企业、服装和家具企业在数字化（huà）生产（chǎn）的（de）基础上，通过规（guī）模化定制生（shēng）产既（jì）满足了市场对个性化的需求，又有效（xiào）降（jiàng）低了成本，使产品能够以大规模生产的（de）低（dī）成本来满足个性化需求的质量和速度。应（yīng）用（yòng）案例详见下表。

五、新模式与新业态（tài）的发展目标（biāo）及路径

我（wǒ）国发展新（xīn）一代人工（gōng）智能引领（lǐng）下的新模式（shì）与（yǔ）新业态应以开放、融合（hé）、共（gòng）享、创新为战略方（fāng）针，实现制造（zào）业转型升级，迈（mài）向制造强国行列。

（一）发展目标

发展新业态与新模式将成为我国产业的发展战略，建议分为近期（qī）突破目标（2020年）、中期发（fā）展目标（2025年）和中远期战（zhàn）略突破目标（2030年）三步走，实现以重点（diǎn）突破为点，带动人工智能技（jì）术大范围高（gāo）水（shuǐ）准应用的点（diǎn）面结合（hé）战略。

2020年前（qián），在轨道交通、风电装备、航空（kōng）发动（dòng）机及新一代直升机、工程机械、通用机械、电梯等已开展远程运维服务行业（yè），探索应（yīng）用（yòng）人工智能技术及数据挖掘（jué）和（hé）自学（xué）习知识库建设，实现高效、准确、实（shí）时的远程自（zì）诊（zhěn）断。推进我国远程运维数（shù）据（jù）标准化，根（gēn）据行业（yè）的（de）不同（tóng）特（tè）点构建若干分行业远程（chéng）运维服务（wù）数据中（zhōng）心，构建基于工业互（hù）联（lián）网的运维（wéi）服务体系（xì），保障重大装（zhuāng）备制造和运行的优（yōu）质、高效和安全。

在家电、家具、服（fú）装等（děng）行业（yè）加强人工智能技术应（yīng）用，初（chū）步建成家具行业、家电行（háng）业和服装行业规模定制（zhì）服务平台，完成（chéng）智能研发设计平台（tái）和（hé）基于虚拟制造系（xì）统（tǒng）的智能排产的试点示范（fàn）。

2025年前，在（zài）远程运维服务和（hé）大规模定制生产（chǎn）服（fú）务两个（gè）重点领域全面推广人工智能技术（shù）应用成果，技术水平达到世界领（lǐng）先，并（bìng）在其他领域（yù）进行示范。在家电行业、家具行业和（hé）服装行业全面推广人工（gōng）智（zhì）能技术，关键技术（shù）水平达到世（shì）界领先，并（bìng）争取在汽车等行业进行试点。2030年前，全（quán）面应用（yòng）人工智能技术，实现制造智能（néng）化，技术达到国际先进水平（píng），一些领域（yù）达（dá）到国际领先水平。

（二（èr））发展路径

联（lián）动。加强企业内部研发、设计、制造、营销、服务等多个部（bù）门的“纵向集成”，推动企业（yè）之（zhī）间的“横向集成”，实现资源的快速配置和高效（xiào）整合，实现产（chǎn）品（pǐn）开发、生产制造、经营（yíng）管理等在不同企（qǐ）业间（jiān）的信息共享和业（yè）务协同。

复合（hé）。加（jiā）强已有制造技术和信息技术、生产组（zǔ）织方式（shì）和商业模式等多种创新（xīn）元素（sù）的有机融合，最终形成（chéng）复合式的、多元化的创新模式。

并行。注重多阶段并行推进，以（yǐ）适应我国（guó）制造（zào）业发展水平参（cān）差不齐的（de）现状，谋求高端制造业中（zhōng）全价值（zhí）链的业态（tài）、模式创新，以及中（zhōng）低端制造业的部分环节业（yè）态（tài）、模式的微创新和渐进式创新（xīn）。

演进。由于信（xìn）息技术的导入是一个循序渐进的过程，注重业态（tài）创新和模式（shì）创（chuàng）新的渐进型发展特征，率先启（qǐ）动贴近消费端的环节，进行由局部到整（zhěng）体、由量变到质（zhì）变的动态演进，最终构建新的制（zhì）造模（mó）式与业态。

集（jí）成（chéng）。开展产业（yè）生态层面（miàn）的系（xì）统创新，基（jī）于价值链进行资源重构型（xíng）创新，依托价值网（wǎng）络（luò）进行（háng）系统集成式创新，通过整合、集成各项资（zī）源，使企业由（yóu）单一的参（cān）与者提升为行业的定义者、平台的构建者以及（jí）系统的整（zhěng）合者。

六、新模式与新（xīn）业态（tài）的重点应用领域

根据我（wǒ）国工业领域的发展基础与现（xiàn）状，在诸多具备（bèi）数字化制造、网络（luò）化制（zhì）造能力（lì）的新（xīn）业态与新（xīn）模（mó）式中，远程（chéng）运（yùn）维服务和（hé）规模（mó）定制服务有望通过新（xīn）一代人（rén）工智能技术的（de）应用形成突破。

（一）远（yuǎn）程运维服务

按照对人工智能（néng）技术需求迫切，技术应用基（jī）础好，发展效益较高的原则进（jìn）行遴（lín）选，在以下（xià）领域可能实现突（tū）破：轨道交通（tōng）、航空（kōng）发动机、风电装备、工程机械、通（tōng）用旋（xuán）转（zhuǎn）机械（xiè）、火电核电装备和电（diàn）梯。

轨道交通（tōng）（高铁（tiě））：进行故障预测与健康管理（PHM）系统（tǒng）的研发（fā）与（yǔ）应用（yòng），开展新一代人工智能技术（shù）支持下（xià）的（de）远程运（yùn）维服务支持（chí），改（gǎi）变劳动密（mì）集型运维保养服务模式（shì），减少运维（wéi）服务中的人工需求，保证列车运营安全，保障列车装备出口。

图1远程运维（wéi）服务在高铁中的（de）应用（yòng）

航空发动机：以推动（dòng）民航领域远程运维为切（qiē）入点，推动国内航空公（gōng）司与发（fā）动机供应商合作（zuò）开发远（yuǎn）程诊断平台，在现有监测诊断（duàn）与数据积累（lèi）的（de）基础上，将新（xīn）一代人工（gōng）智能技术引入航（háng）空发动机（jī）远程运维系统（tǒng）中，再扩展到军用航（háng）空发动机领域，未来满足智能（néng）运维与（yǔ）管理（lǐ）、智能作战指挥、智（zhì）能后勤保（bǎo）障等（děng）重大需求。

风（fēng）电装备：在（zài）目前（qián）已有的风电监测诊（zhěn）断基（jī）础、振动监测系统、工艺环境等（děng）数据采集与监视（shì）控制系统（SCADA）数据（jù）等系统（tǒng）与大数据积（jī）累的基础上，利（lì）用新一代人工智（zhì）能技术挖掘大数据信息，将振动监测系统（tǒng）与SCADA系统有效融合（hé），实现（xiàn）风电机（jī）组的智能（néng）运维与（yǔ）寿（shòu）命预（yù）测。

工程（chéng）机械（xiè）：改变目（mù）前我国工程机械（xiè）主要（yào）通过事后维修、定期保养的维（wéi）护方（fāng）式，在工程机械远（yuǎn）程运维服务中引入新（xīn）一（yī）代人（rén）工智能技术，大幅度提高运（yùn）维精度、时效性和监测范围，减（jiǎn）少工程机械的人工维（wéi）护保养成本，探索运用工程机械运行（háng）数（shù）据对海内（nèi）外经济运行（háng）状（zhuàng）况进行（háng）监测（cè）。

图2远程运维服（fú）务在（zài）工程机械中（zhōng）的应用

通（tōng）用旋（xuán）转机械：对石化和煤化企业中鼓风机、压缩机、泵、阀等设备通用性强和数（shù）据基础好的装（zhuāng）置开展远程监控，实现智（zhì）能远程运维，减少（shǎo）运营风险，降低设备的维护保（bǎo）养（yǎng）成本。对于运营较好的，持续进行示范推（tuī）广。

火电核电装（zhuāng）备：在相关（guān）装备中（zhōng）引（yǐn）入新（xīn）一（yī）代人工智能技（jì）术（shù），实现（xiàn）设备的全生命周期和实时动（dòng）态监控预（yù）警，增强对污染物（wù）排放、安全运行（háng）状态的管控能（néng）力（lì），增强公（gōng）众安全（quán）信心。

电（diàn）梯：开展新一代人工（gōng）智（zhì）能（néng）技术（shù）在电梯行业的深度（dù）应用，缓解（jiě）电梯维护保养人（rén）员不足的问题，提高电（diàn）梯维护保养的响应（yīng）速度（dù），增强备件、预测性诊断的（de）能力。

2020年（nián）前，在上述七个行业进行探索，建成七大（dà）远程运维（wéi）中（zhōng）心。2025年（nián）前，进行全（quán）面推广，技术达（dá）到世界领先水平。

（二）规模定制服务（wù）

新一代人工智能技术为规模化定制生产服务（wù）提供了（le）技（jì）术基础。通过信息感知与数（shù）据（jù）积累，到（dào）大数据驱动下的系统（tǒng）互联互（hù）通，通（tōng）过（guò）自感知、自（zì）学习（xí）和自决策三（sān）步（bù）走实现人工智能（néng）技术在定制生产（chǎn）中的应用。新一代（dài）人工智能（néng）技术有望在以下三个领域实现突破：家（jiā）电行业、家具行业（yè）和服装行（háng）业。

家电行业：建立规模定（dìng）制服务平台（tái），推进（jìn）用户深度参与（yǔ），将用户融入互联工厂，实现产销合一，通（tōng）过平台固化生产经验，运（yùn）用（yòng）人工（gōng）智（zhì）能技术推进（jìn）生（shēng）产系（xì）统的数字化（huà）和柔（róu）性化，实现定制产品的高（gāo）精（jīng）度、高效（xiào）率生产，提升不入（rù）库率，缩短生产周（zhōu）期。

家（jiā）具行业：针对个性化产品生产多品种、小批量的（de）特点，借助人工智能技（jì）术（shù）助力定制（zhì）业（yè）务发展，缩短设计周（zhōu）期，能（néng）够快速地（dì）研发出满足市（shì）场变化和需求的产品。降低成本，提高生产效率，材料利用（yòng）率提（tí）高10%，出错率降到1%以内。

服装（zhuāng）行（háng）业：以（yǐ）消费（fèi）者（zhě）需求数据（jù）带动技术流、资金流（liú）、人才流、物（wù）流纵向整合。通过流程再造、全程（chéng）数据驱动，实现基于（yú）一组消费（fèi）者数（shù）据完成（chéng）所有定（dìng）制（zhì）、服务的全（quán）过程，7个工作日满足全球订单的个性化需求（qiú）。由点到面推广（guǎng）业务模式，实（shí）现传统产业升级改造。

2020年前，在（zài）上述三个（gè）行业进行探索，初步（bù）建成家具行（háng）业（yè）、家（jiā）电行业和服装行业（yè）规（guī）模定制服务平台（tái）。2025年前，在三（sān）个行业全面推（tuī）广，技术（shù）水（shuǐ）平达到世（shì）界（jiè）领先，并争取在汽车等行业（yè）进行（háng）探索（suǒ）和（hé）试点。

七、政策（cè）建议

（1）新一代（dài）人工智能技术在远（yuǎn）程运维服务和大（dà）规模（mó）定（dìng）制生产中的应用（yòng），作为当前服务型（xíng）制造最具推广（guǎng）应用价值（zhí）的两个重点方向，应加大推广应用的力度。

（2）加快（kuài）人工智能（néng）技术（shù）教育列入我国高等教育体系进程。据了解，英国已在（zài）高中教育（yù）阶段引入人工（gōng）智能技术的知识学习，在高等（děng）教育体（tǐ）系中人工智能已作为学科建设（shè）了相当长（zhǎng）的时间。

（3）进一步加（jiā）强网络安全保（bǎo）障。随着（zhe）开放程度的逐渐加深，我国的社会安全、金融安全、能源安全、信息安全以及重大（dà）工程（chéng）安全（quán）需要进一步得到保障。建议国家和各（gè）级政（zhèng）府尽快理清管理主体责任，制定外资进（jìn）入（rù）中国人工智能市场（chǎng）的准入标准，制（zhì）定人（rén）工智能数据传输、数（shù）据（jù）产权、数据隐私等方面的标（biāo）准及（jí）法律（lǜ）法规，保护（hù）我（wǒ）国人工智能技术（shù）健（jiàn）康发展。

（4）加强应（yīng）用新一代人工智能（néng）技术产品和服务的标准化。建议智能制造相关标（biāo）准试验验（yàn）证项（xiàng）目向（xiàng）中介（jiè）机构（gòu）、企（qǐ）业联（lián）合申（shēn）报的（de）团体（tǐ）标准倾斜，增强（qiáng）智能（néng）制造标准（zhǔn）体系的实用性。