本文转自：中国证券报
虚实融合，方能洞见未来。
9月2日，2022世界人工智能大会进入第二天。涉及人工智能产业应用，特别是人工智能如何更好促进工业领域智能化转型的相关问题，引发了各大分论坛与会嘉宾的热烈讨论。
人工智能领域尖端技术如何更好赋能工业生产？当钢铁等传统行业与人工智能碰撞，又将擦出怎样的火花？人工智能人才如何培养才能为产业智能化添翼？
积极拥抱人工智能
宁德时代首席制造官、工程制造及研发体系联席总裁倪军表示，在工业产品中，按照世界级制造水平的定义，允许每百万个零件里存在一至两个不良品，但在动力电池领域这一标准远远不够，宁德追求的是每十亿个产品里只能允许一两个不良品。但靠人力永远无法达到这一严苛标准，需要的是将算法、模型、传感等一系列技术应用到整个生产过程中，把整个产线链条的各种细微参数信息全部打通。
正如倪军所言，人工智能与制造业的不断融合，正在引发意义深远的产业变革。
“智能制造时代已经到来，正深刻影响全球制造业，整个工业体系也在不断更新进步。”倪军的观点十分鲜明。他说：“如果作为一个企业决策者不能快速拥抱这种变革，很快就会被淘汰。”
在倪军看来，工业方面的人工智能和一般消费产业的人工智能差异巨大，不仅要有AI算法的开发，还要对工业场景有更深入的了解，才能为客户、企业创造真实的价值。
事实上，汽车工业在应用新技术领域方面一直走在各个行业的前沿。
“以前是人找件（零部件），现在是件找人。”华晨宝马数字化生产与物流总监戚海飞表示，通过数据的精准应用，让数据跳开虚拟框架直达物理空间，第一时间实现配件自动找人。
戚海飞说，由于物流的特性以及很多不确定性情况，更需要全球物流系统把海运、陆运、空运，包括工厂实时需求全部连接起来，实时调整和布局整个供应链的调度，减少缺件、漏件，从而提升生产效率。
戚海飞认为，未来新的技术会不断更迭，但无论如何变化，将最合适的技术应用到生产线上最正确的地方，真正产生商业价值，这才是所有企业需要前瞻思考的问题。
传统行业“乘风破浪”
当前，新一代信息技术正推动制造业生产方式、组织形态、商业模式等变革与重塑，传统工业体系与新技术的融合实践又能迸发出怎样的火花?
不可否认的是，钢铁生产的复杂过程为智能生产需求和管控要求带来了不小的挑战，但行业内一些企业正跨越一道道难关，力求通过数字化手段为传统行业注入新鲜血液。
中国宝武工程科学家钱卫东表示，一个很实际的应用就是在原材料调整预防层面，可以从质量的事后检测变成事中、事前的预测，从整体体系上保证质量是全程可控的。
宝信软件信息化研究所所长王森认为，通过业务协同提升优化能力，通过信息自动化提升管控水平，通过预测提升潜在硬件能力，为钢铁行业的数字化转型提供了坚实的技术底座。
“比如针对加热炉的数字孪生系统，在生产之前通过仿真系统进行全方面评估，并且利用评估模型计算能耗和产能，从而实现能耗最低、产能最高的最优解。”王森表示，后续亦可在该系统中加入精准跟踪技术，利用温降模型和热轧压力、倾向力度实现全过程温度预测，是对模型质量的一个很好完善。
在中国宝武工业互联网研究院总监戴宛辰看来，人工智能是一个系统化工程，需要专业的团队和专业的流程串接。“目标是保证客户预期的商业价值，从而实现制造共赢。”
“非一日之功，难一蹴而就，更不能单打独斗。”中国工业互联网研究院院长鲁春丛则认为，工业生产与人工智能的融合是一个长期持续的过程。他建议，需要工业企业、基础电信企业、软件企业、科研协会等主体积极参与构建多方协同合作共赢的发展模式。
形成人才培养机制
“AI人才对于产业数字化转型的意义不言而喻，但并非简单招一个AI相关专业的高校毕业生就能从实际上帮助企业解决转型问题。”倪军认为，在未来新的智能制造体系下，各产业对复合型人才需求巨大，相关产业的细分领域更是需要交叉型人才。
戚海飞也持同样观点。他认为，真正的AI人才需要对所处产业的工艺、业务、流程都有深刻的理解，才能在此基础上创建应用案例，解决实际问题，为产业赋能带来价值。
对此，临港集团党委副书记、副总裁翁恺宁表示，普通的理工大学在计算机、AI软件训练上和应用领域存在脱节。“希望高校搭建人才桥梁，让授课老师和学生都能到优秀的头部企业去训练，这些优秀企业可以自己定义AI课程体系，学生和老师通过实操场景训练反哺教学的提升。”
与此同时，翁恺宁认为，AI人才的发展和培养也需要一套完整的产业生态，相关企业在软硬件方面应形成完备的AI人才培养机制。同时，政府层面可以引导更多的应用场景，让AI人才有用武之地。
