人工智能与信息技术融合应用，提升制造智能化水平

　　2020年，智能制造技术及产业在新冠肺炎疫情对全球经济的巨大影响中逆势上扬，人工智能、数字孪生、5G、工业物联网等新兴信息技术交叉融合并深度应用于先进制造领域，相关软件平台和解决方案持续更新，加速了传统制造业向智能制造的转型升级。
　　2020年5月，国际市场研究机构Research and Markets发布《制造业中的人工智能——到2027年全球预测》(Artificial Intelligence In Manufacturing Marker-GlobalForecast to 2027)报告，指出制造业中的人工智能技术在2019-2027年预测期内年复合增长率可达39.7%，预计到2027年将达到270亿美元。随着工业4.0的快速推进，庞大而复杂的数据不断增加，工业物联网在工业领域的应用不断扩大，以及高速宽带网络、5G技术等的出现，极大地推动了制造业中人工智能技术的发展。2020年，人工智能与其他信息技术融合应用，通过优化复杂产品设计研发、提升生产制造质量效益等途径显著提高了先进制造智能化发展的水平，推动了适用于制造业的人工智能软件系统快速地发展。
　　1.人工智能与先进仿真技术融合，优化复杂产品设计研发
　　2020年2月，美国能源部阿贡国家实验室将一种X射线成像技术与借助人工智能的新型计算机仿真相结合，用于火箭和燃气涡轮发动机设计。ANL研究人员利用7-BMX射线光束线，精确地测定了发动机喷嘴的材料组织结构，实现钢结构细节的可视化，然后将相关研究信息输入超级计算机，构建＂边界条件＂，建立模型，预测通过实验可能无法测量的一系列发动机指标。这将有助于企业节省设计成本和时间。
　　2020年4月，美国奥登计算工程与科学研究所(oden lnstitute for ComputationalEngineering and Sciences，ICES)将机器学习技术用于火箭发动机行为预测仿真。研究人员开发了一种新的＂科学机器学习＂方法，将科学计算与机器学习融合，通过将物理建模与数据驱动的机器学习相结合创建降阶模型，仿真设计。试验结果表明，新的降阶模型可以预测复杂的物理过程，其精确度与现有建模技术相当，但所需时间大大减少，成本也大幅降低。
　　2020年7月，西门子数字化工业软件公司(Siemens Digital lndustries Software)宣布推出业内首款基于人工智能的CAD草图绘制软件工具-NXTMSketch，彻底革新作为设计流程必要组成部分的CAD草图绘制过程。NX软件通过使用人工智能实时推断关系，可使用户摆脱纸张和徒手绘制，真正构建概念设计。这个软件极大地提高了概念设计草图绘制的灵活性，可以简化使用导入的数据，利用历史数据实现快速设计迭代，并在单一草图内处理成千上万的曲线，打破了设计方面的前期限制。
　　2.人工智能与工业大数据、工业物联网融合，提升生产制造质量与效益
　　2020年2月，德国卡尔斯鲁厄理工学院开发出基于人工智能的机床滚珠丝杠传动全自动监控系统，用于检测机床滚珠丝杠的磨损情况。该系统将一个连接在传动螺母上的带光源的摄像头与一个评估图像数据的人工智能软件相结合。当螺母在主轴上移动时，系统会拍摄主轴每个部分的单独照片，使用户能够连续监测主轴状态。该系统将图像数据与机器学习方法相结合，使用户能够直接评估分析主轴表面状况，进行预测性维护，有效减少了机床停机时间。
　　2020年6月， 俄罗斯联合发动机制造集团(United Engine Corporation，UEC)开始测试基于人工智能的ZIIoT工业物联网平台，用于雅克-130高级教练机的Al-222-25涡扇发动机的生产。该平台主要由数据自动化采集、信息中央存储和人工智能模块组成，利用已有设计参数及测试数据实施人工智能训练，确定影响发动机质量的详细设计特性，并构建测试的数字模型。新部件和装配条件等信息可导入该模型，以创建最终产品的数字孪生体。该平台能够监测发动机的制造过程，并可在虚拟环境中进行发动机测试，从而显著减少测试量，提升产品质量，大幅提升生产速度。
　　2020年9月，德国ENERCON公司在其葡萄牙维亚纳堡风力叶片制造工厂部署了以色列普莱泰恩公司(Plataine)基于人工智能的优化解决方案，以实现下料车间下料计划和物料齐套操作过程的自动化。Plataine公司的解决方案可以与ENERCON公司的信息系统无缝集成使用，利用人工智能算法，自动收集所有信息和工作指令，自动创建最优工作流程，制定最优的动态下料排版计划，最大限度地提高材料利用率和产量，同时保持完整的可追溯性，确保质量的一致性，显著降低了工厂的生产成本。
　　3、人工智能软件产品推陈出新，赋能企业生产制造管理
　　2020年2月，美国油田服务公司贝克休斯和人工智能软件提供商C3.ai联合推出基于人工智能的应用软件——BHC3生产优化软件。该软件使用机器学习算法，可快速汇总整个生产运营中的历史数据和实时数据，并创建全面生产视图，同时可对生产数据进行分析，以实时检测异常、进行生产预测和改善生产性能。
　　2020年3月，美国企业AI应用程序提供商Noodle.ai推出两款旗舰版企业级AI应用套件——制造AI套件Vulcan和供应链AI套件Athena。Vulcan用于减少制造中的计划外停机时间和质量缺陷，Athena用于减少库存和挽回复杂供应链中的销售损失。这两个应用可帮助企业客户优化其制造和供应链流程，减少能源、资金和资源的浪费。
　　2020年10月，美国企业C3.ai、Adobe和微软共同推出企业级客户关系管理解决方案C3 AI CRM。该方案将市场领先的Microsoft Dynamics 365CRM软件与Adobe领先的Adobe Experience Cloud等系列客户体验管理解决方案与C3.ai的企业 AI功能相结合，是全球首个采用现代AI优先架构构建、针对特定行业的AICRM。借助嵌入式AI驱动的行业特定工作流程，C3AICRM可帮助实现预测收入、预测产品需求、识别并减少客户流失、确定高素质潜在客户等。C3AICRM可针对金融服务、医疗、电信、石油天然气、制造业、公用事业、航空航天、汽车、公共领域、国防和情报等行业进行预先构建和配置，使客户能够实现快速部署。
　　4.对中国的影响与启示
　　智能制造作为先进制造技术与信息技术深度融合的产业，与人工智能互促互融。人工智能为智能制造的发展奠定基石，而智能制造也成为人工智能实际应用的主战场。全球范围内，人工智能与工业大数据、工业物联网、先进仿真等信息技术融合持续深入。人工智能软件快速发展，在加速复杂系统设计优化、提升生产制造质量效益、赋能企业生产制造管理能力等方面成效突出。
　　中国在人工智能与制造业融合应用方面已具备一定基础，应继续在制造业企业与人工智能企业两大主体两端发力，共同推进人工智能与制造业融合发展。同时，中国应注重以下几个方面：一是打破信息壁垒，促进大数据融合，推动不同产业间数据资源共享、不同地域工业物联网平台之间的协同，实现海量数据的高效采集、开发和利用；二是鼓励引导有能力的企业研发具有自主知识产权的软件产品、整体解决方案，以实现智能制造与信息、知识等要素的全面融合；三是突出拓展人工智能在制造业的应用范围，加快培育和壮大智能制造细分领域的龙头企业；四是加快引进和培育复合型人才，解决人工智能专业技术人员数量严重滞后于人工智能产业发展的问题。