人工智能与制造业融合：基本内涵、发展态势与内在逻辑*——兼论成都人工智能与制造业融合的探索与实践

成都市发改委重大课题组

(成都市发展和改革委员会，四川 成都 610041)

人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，人工智能与产业融合已成为促进产业智能化转型升级，实现经济高质量发展的新引擎。党的十九大报告指出：“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。成都制造业基础深厚，人工智能发展迅速，科教人才资源丰富，抢抓新一轮人工智能发展机遇，把握建设国家新一代人工智能创新发展试验区的契机，以产业功能区为载体，建设人工智能与制造业融合功能区，推动制造业智能化转型升级，将制造优势与智能化相叠加，创新制造业发展方式，加快培育新业态和新模式，对增强成都制造业核心竞争力，打造制造业新高地，推动经济高质量发展具有重要意义。

一、人工智能与制造业融合的内涵及态势

(一)人工智能与制造业融合的内涵

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，主要包括机器学习、语言识别、计算机视觉、自然语言处理等领域。[1]相对于人工智能本身而言，人工智能与制造业融合的内涵更加丰富，人工智能与制造业融合是人工智能技术渗透到制造业的研发设计、生产制造、经营管理、营销售后等各个环节，两者在技术、管理等各个层面相互交融，实现制造业质量、效率和效益的全面提升，并催生出新业态和新模式。

从融合的层次来看，第一个层次是人工智能技术与企业研发、生产、管理过程的融合，实现生产和管理过程的智能化转型升级，如数字化生产线、智能车间、智能工厂、智慧物流等；第二个层次是人工智能技术渗透到企业的产品和服务中，提升现有产品和服务的技术含量和价值或创造出新产品、新服务，如智能网联汽车、智能机器人、智能家居产品等。

从融合的互动关系来看，一方面，人工智能与制造业融合能够提高制造业数字化、智能化水平，推动制造业智能化转型发展，提升制造业竞争力；另一方面，人工智能与制造业融合能够为人工智能提供丰富的应用场景和发展空间，促进人工智能技术升级和产业发展，因此，人工智能与制造业融合并非两者的简单叠加，而是通过相互作用、相互促进，使两者均得到量和质的提升，达到“1+1>2”的效果。

(二)人工智能与制造业融合的态势

1.人工智能技术加快向制造业各环节渗透

随着人工智能理论和技术的日益成熟，深度学习、机器视觉、语音识别、自然语言处理等人工智能技术加快向制造业生产和管理各环节渗透应用，其中，机器视觉技术广泛应用于加工件的尺寸测量与定位、工序间自动化、质量检测等生产制造环节；语音识别技术主要应用于制造过程检控环节；深度学习主要应用在制造业的预测、经营和管理，如产量和销售管理，多产品并进生产，预测性维护等；智能机器人技术用于焊接、搬运等。

2.人工智能与制造业融合成效日益显现

随着人工智能在制造业的融合应用，制造业生产和管理效率不断提升，成本不断降低，融合应用成效日益明显，并催生出数字化生产线、黑灯工厂等新模式和新业态。国际咨询机构埃森哲预计，到2035年,人工智能技术的应用将使制造业总增长值接近4万亿美元，年度增长率达4.4%，其增加值增速可提高约2个百分点，是所有产业部门中提高幅度最大的。[2]

3.产业园区成为产业融合的重要支撑

智能制造产业园区或功能区作为智能制造的重要载体，为人工智能与制造业深度融合提供了重要支撑，据《世界智能制造中心发展趋势报告(2019)》数据显示，目前，从数量规模来看，国内共有500余家智能制造类产业园区，涉及全国27个省市，智能制造类产业园区数量超过10家的城市有15个(如图1)；从地域分布来看，我国智能制造产业园大部分集中于经济发达的中东部地区，形成五大智能制造产业园聚集区。[3]

图1 国内智能制造产业园区数量超过10家的城市

二、人工智能与制造业融合功能区的内在逻辑及分类

(一)人工智能与制造业融合功能区的内在逻辑关系

建设人工智能与制造业融合功能区，涉及人工智能技术供给、智能制造需求拉动、产业功能区载体、新型基础设施支撑和融合生态体系保障五个方面的内容，其内在逻辑关系是：提高制造业竞争力是建设人工智能与制造业融合功能区的目的；人工智能技术推动与制造业智能化应用需求拉动共同形成融合的驱动力；制造业产业功能区是融合的载体；新型基础设施(算力、网络、数据中心、创新平台等)和融合生态体系(政策、人才、数据等要素)为产业融合提供基础支撑和要素保障(如图2)。

图2 人工智能与制造业融合功能区的逻辑框架

(二)人工智能与制造业融合功能区的分类

依托制造业产业功能区，根据制造业各领域智能化应用水平的高低和应用需求的强弱，人工智能与制造业融合功能区可分为三种类型：引领示范型产业融合功能区，是指该类产业功能区中人工智能与主导产业融合的水平较高、融合应用需求明显的制造业产业功能区；加快推进型产业融合功能区，是指该类产业功能区中人工智能与主导产业融合的水平一般、融合应用需求较明显的制造业产业功能区；培育发展型产业融合功能区，是指该类功能区中人工智能与主导产业融合的水平低、融合应用需求一般的制造业产业功能区。对于不同类型功能区，将采取不同的策略进行建设。

三、成都人工智能与制造业融合功能区建设基础及问题

(一)人工智能与制造业融合功能区的建设基础

1.人工智能技术优势及产业基础

(1)人工智能技术领域具有比较优势。成都人工智能在多个细分领域达到国内领先水平，其中部分领域达到国际领先水平。四川大学、电子科技大学、中科院成都分院在脑神经科学、脑机接口、深度学习等基础研究领域获得突破，在智能信息处理方法、深度神经网络基础理论等研究领域处于国内领先水平。商汤未来创新中心、科大讯飞成都研究院、西门子全球仿真及测试技术(成都)研发中心等顶尖创新平台引领成都在智能视觉、语音识别、智能制造等方向上逐步形成比较优势。成都本土骨干企业在智能感知、自动推理、基础操作系统等领域初步实现人工智能技术应用落地化、产品化的创新突破。成都人工智能已覆盖智能网联汽车、机器人、无人机、计算机视觉、智慧医疗、智能家居等多个领域，无人机和卫星等产品及应用相对领先。

(2)人工智能产业规模稳步扩大。成都将发展人工智能作为重点产业方向，人工智能产业规模稳步扩大、创新型企业不断涌现。2019年，成都市人工智能相关企业营业收入超过120亿元，关联产业规模超过1000亿元；[4]已引育人工智能相关企业300余家，企业数量位居全国第七，40余家人工智能相关企业纳入2019年成都市新经济企业梯度培育暨“双百工程”，基本形成了以百度、商汤科技、科大讯飞等行业龙头企业和以川大智胜、四方伟业等本土骨干企业为代表的多层次人工智能企业集群。

(3)相关产业功能区形成载体支撑。成都人工智能产业主要分布在全市4个产业生态圈的14个产业功能区，其中，电子信息产业生态圈中5个产业功能区的主导产业及细分领域涉及智能终端、智能无人系统、数字化车间、人工智能系统解决方案等；绿色智能网联汽车产业生态圈中3个产业功能区的主导产业及细分领域涉及智能网联、车联网设备；航空航天产业生态圈中1个产业功能区的主导产业及细分领域涉及人工智能软硬件；智能制造产业生态圈中5个产业功能区的主导产业及细分领域涉及工业机器人、智能穿戴设备、智能家电、数字化产品等智能硬件。

2.制造业基础及产业融合功能区分类

(1)制造业基础雄厚，制造业数字化转型持续推进。成都坚持以构建产业生态圈创新生态链为牵引，以产业功能区为载体，大力培育产业竞争优势。2019年五大先进制造业营业收入突破2万亿元，在全国城市排名第三。成都14个产业生态圈中，制造业类产业生态圈占8个，涉及相关产业功能区38个，覆盖电子信息、医药健康、绿色智能网联汽车、航空航天、轨道交通、智能制造、先进材料、绿色食品等领域。同时，成都大力推进制造强国和网络强国建设，把握人工智能、大数据等信息技术与制造业加速融合趋势，落实两化深度融合、新一代信息技术与制造业融合发展等国家和省市重大决策部署，加快建设工业互联网平台，开展数字化车间、智能工厂应用试点，大力推动制造业数字化、智能化转型升级。

(2)人工智能与制造业融合功能区分类。制造业各领域的发展阶段和行业特点不同，制造业智能化应用的水平和需求也不同。从总体上看，目前，成都多数中小型制造企业仍处于自动化、数字化阶段，部分行业领先企业加快数字化建设，部分龙头企业和智能制造试点示范企业逐步开展智能化应用，人工智能与制造业融合还处于起步期，整体融合发展水平不高。基于实际调研数据，依据成都制造业各领域智能化应用的水平和需求不同，将成都电子信息、医药健康、绿色智能网联汽车、航空航天、轨道交通、智能制造、先进材料、绿色食品等制造业相关产业功能区划归为三类：引领示范型产业融合功能区、加快推进型产业融合功能区、培育发展型产业融合功能区。

(3)引领示范型产业融合功能区。人工智能技术在绿色智能网联汽车领域的应用相对深入，数字化生产线、智能工厂应用较广泛，人工智能与汽车产业融合应用需求明显，因此，绿色智能网联汽车产业生态圈所对应的各产业功能区属于引领示范型产业融合功能区(如表1)。

表1 引领示范型产业融合功能区

(4)加快推进型产业融合功能区。智能制造、电子信息等领域多数企业处于数字化向智能化过渡阶段，人工智能与智能制造、电子信息产业融合应用需求比较明显，智能制造、电子信息产业生态圈对应的产业功能区属于加快推进型产业融合功能区(如表2)。

表2 加快推进型产业融合功能区

(5)培育发展型产业融合功能区。医药健康、航空航天、轨道交通、先进材料、绿色食品等领域多数企业处于的数字化、智能化起步阶段，企业对人工智能技术应用相对较少，现阶段人工智能与产业融合应用需求一般，医药健康、航空航天、轨道交通、先进材料、绿色食品产业生态圈对应的产业功能区属于培育发展型产业融合功能区(如表3)。

表3 培育发展型产业融合功能区

引领示范型产业融合功能区、加快推进型产业融合功能区、培育发展型产业融合功能区等三种类型功能区数量分别为4、16、18个(如图3)。

图3 三种类型人工智能与制造业融合功能区数量

3.人工智能与制造业融合发展生态

(1)相关政策不断完善。成都市委市政府高度重视人工智能与实体经济融合发展，先后出台了《关于推动新一代人工智能发展的实施意见》《成都市加快人工智能产业发展推进方案(2019-2022年)》《成都市加快人工智能产业发展专项政策》等专项支持政策和10余项综合支撑政策，成立了市人工智能产业推进工作领导小组，并统筹财政力量对人工智能技术创新、应用创新、企业培育等提供专门资金支持。成都依托“5+5+1”产业引导基金和社会市场化资金，初期设立15亿元规模的人工智能产业基金，支持人工智能企业做大做强。

(2)算力和数据支撑逐步增强。一是算力支撑能力持续增强。成都超算中心加快建设，一期完成后峰值性能达到170P，预计可获得同期国际TOP500排名第8左右，届时将强力促进成都乃至中西部地区人工智能等新兴产业发展。二是数据资源不断丰富。成都建成全市人口、法人基础数据库和数字成都地理信息公共平台；建成全市统一的政务数据资源共享交换平台和公共数据开放平台，共享数据131亿多条，向社会开放数据1亿多条。建设城市大脑，接入集成部门业务系统，开展数据大会战，汇聚政府、企业和社会35亿余条数据资源。

(3)“智能+制造”相关创新平台形成支撑。成都是西部首家国家新一代人工智能创新发展试验区，按照“人产城”融合的理念，构建人工智能产业生态圈，天府新经济产业园、天府数智谷已建成投入使用，独角兽岛、海创园正加快建设。成都已建成工业大数据应用技术国家工程实验室、四川省智能制造创新中心、西门子工业软件全球研发(成都)中心、西门子智能制造(成都)创新中心、成都川哈工机器人及智能装备产业技术研究院等一批协同创新平台和博世力士乐4.0创新技术中心、GF智能制造技术应用创新基地和海克斯康技术协同创新中心等应用服务平台。

(二)人工智能与制造业融合的问题与挑战

1.人工智能技术供给与制造业需求匹配程度不高

国内高端芯片、核心工业软件、触觉传感器等核心技术和产品仍依靠进口、受制于人，是制约成都制造业智能化转型的共性问题；成都人工智能算法发展相对薄弱；缺乏可复制的系统和整体解决方案；部分人工智能相关供应商的研发能力、服务水平相对滞后，难以充分满足制造业企业的智能化应用需求。

2.制造业智能化转型的基础条件和应用需求有限

数据是人工智能与制造业深度融合的基础，现阶段成都中小制造业企业数字化程度有限，生产制造数据缺乏，可获得性较差，导致制造业智能化落地难度较大；企业智能化改造前期投入与技术学习的成本高；部分企业对制造业智能化认识不充分、智能化应用需求有限，制约了制造业的智能化转型发展。

3.“人工智能+制造”发展生态体系有待完善

制造业行业既有的标准和法规滞后于快速发展的人工智能技术和行业融合应用场景，如智能网联车、智能无人系统、AI医疗等；本地工业互联网平台支撑有限；由于缺乏人工智能和制造业融合应用的复合型人才,导致企业数字化、智能化转型实施成效不及预期。

四、国内先发城市人工智能与制造业融合发展的经验借鉴

(一)注重前沿基础研究和关键技术攻关

北京重视人工智能基础理论研究和前沿核心技术，强调增强原始创新和源头供给能力，大力开展“智源行动计划”，力争成为全球人工智能基础理论、顶尖人才的源头。上海注重人工智能产学研用深度合作，瞄准关键领域技术制高点，加强前沿基础研究和关键共性技术攻关。深圳以打造技术创新策源地为引领，大力推动人工智能前沿基础研究、核心技术攻关，实施重大基础科研专项，为建设人工智能产业高地提供理论与技术支撑。

(二)加大人工智能与制造业融合创新力度

北京加快推动人工智能与制造业融合发展，在传统优势产业领域开展融合创新应用，推进制造业数字化、智能化改造。上海以汽车、电子信息、高端装备等行业为重点，推进深度学习、计算机视觉等技术在企业研发、设计、生产等方面的融合创新应用，探索智能制造新模式、新机制。杭州加快制造业智能化改造，推进数字车间、数字工厂等建设，推动生产过程数字化、智能化，创造新型生产方式。

(三)以试点示范推动产业融合应用场景落地

先发城市以试点示范带动人工智能与产业融合应用，加快推动应用场景落地。北京大力推进智能网联汽车示范，率先在全国开展自动驾驶车辆开放道路测试，建设了首条5G自动驾驶测试道路。上海实施智能制造“十百千”工程，开展智能工厂、企业智能化转型等应用示范，截至2019年，已建成超过70个智能工厂，推动500余家规上企业智能化转型，推动人工智能与制造业融合应用场景落地，实现生产效率提升、成本降低。

五、成都建设人工智能与制造业融合功能区的建议

(一)加快人工智能技术突破，增强智能化技术和产品供给

1.加强人工智能基础理论研究和关键技术攻关

依托电子科大、四川大学、西南交大、中航成飞设计研究所、中科院成都科学研究中心、华为人工智能创新中心、商汤未来创新中心、科大讯飞成都研究院、川哈工机器人与智能装备产业研究院等高校和科研院所，面向神经网络、深度学习、类脑智能计算等前沿领域，加强人工智能基础理论研究、关键技术攻关和前沿技术探索，加快突破“卡脖子”技术；围绕语音识别、机器学习、智能搜索等关键技术，推进智能语音处理、智能决策控制以及新型人机交互等关键技术研发；探索量子计算与人工智能交叉融合创新，鼓励探索下一代人工智能技术，为人工智能创新发展与产业融合应用提供强大技术支撑和科学储备。

2.提高人工智能技术、产品和解决方案的供给能力

依托成都人工智能技术本底，以市场需求为牵引，面向汽车、电子信息、智能制造等重点行业的数字生产线、智能车间、工厂建设，发展工业机器人及工业软件、增材制造等新技术新装备；加快培育本土人工智能产品和解决方案提供商，推动人工智能企业主动对接制造业需求，大力推进人工智能技术产业化，创造人工智能新模式、新业态；支持人工智能龙头企业向解决方案提供商、智能制造系统集成服务商转型，提供工业软件和解决方案，满足制造业重点领域智能化建设需求，加强适应重点行业特点和需求的解决方案研发和推广，为制造业数字化、智能化转型升级提供基础支撑。

(二)以制造业功能区为载体，分类推进制造业智能化转型

围绕制造业领域智能化应用需求，依托制造业功能区，分类建设人工智能与制造业融合功能区，推动成都制造业智能化转型升级。

1.重点打造引领示范型产业融合功能区

依托绿色智能网联汽车产业生态圈中龙泉驿汽车产业功能区、简州新城、成都中法生态园、天府新区新能源新材料产业功能区4个产业功能区，围绕智能网联、新能源整车及关键零部件研发设计和生产制造等应用场景，持续推进人工智能在制造业企业融合应用，推动数字车间、智能工厂、整体解决方案数量增加和质量提升，并以整车智能制造为牵引，带动动力电池、电控系统等核心零部件企业同步提升智能制造能级，推动制造业企业加快从人工智能单项应用阶段向综合集成阶段、协同创新阶段迈进，提高产业数字化、智能化程度，打造“人工智能+制造”行业标杆，发挥功能区引领示范作用。

2.着力建设加快推进型产业融合功能区

依托电子信息、智能制造、产业生态圈中成都电子信息产业功能区、成都新经济活力区、成都科学城、成都芯谷、金牛高新技术产业园区(省级)、天府智能制造产业园、青白江欧洲产业城、成都龙潭新经济产业功能区等16个产业功能区，围绕电子信息产品、装备制造的生产、管理场景，推动企业加快数字化改造，支持有条件的企业，从数字化阶段向智能化阶段迈进，从人工智能单项应用向综合集成应用过渡，加快向引领示范型产业融合功能区转化。

3.着力支持培育发展型产业融合功能区

依托医药健康产业生态圈、航空航天产业生态圈、轨道交通产业生态圈、先进材料产业生态圈、绿色食品产业生态圈中的成都天府国际生物城、成都医学城、天府中药城、华西大健康产业功能区、成都高新航空经济区、双流航空经济区等19个产业功能区，围绕制药、航空整机及零部件、轨道交通产品、先进材料、食品研发、生产场景，推动企业夯实数字化基础，支持有条件的企业，从单个环节、局部车间开展人工智能单项应用，着力向更高阶的产业融合功能区转化。

(三)加快新型基础设施建设，夯实制造业智能化基础支撑

1.夯实算力设施

加快推进成都超算中心、云计算建设，提升人工智能应用的基础支撑能力。面向人工智能与制造业融合应用场景，规划布局基于自主可控技术的人工智能算力共享中心，建设提供普惠共享的集人工智能算力服务、训练资源库与标准测试数据服务于一体的一站式人工智能开发平台，为人工智能应用开发企业提供数据标注、算法库等服务支撑。鼓励研发和建设智能制造云服务平台。

2.建设完善数据中心

加快推进中国电信西部大数据中心、云锦天府IDC数据中心、万国数据IDC云计算中心等项目建设，规划布局下一代数据中心，提升数据感知、分析和实时处理能力。支持重点企业聚焦数字化、智能化改造升级需求，建设一批工业大数据中心。抓住成渝地区双城经济圈建设机遇，成渝两地共同争取全国一体化国家大数据中心西南中心在经济圈落地；共建中国西部数据中心集群，布局一批区域性、行业性数据中心。

3.建设网络基础设施

加快建设完善5G网络、宽带光纤网络，推动IPv6规模化部署和NB-IoT网络全覆盖，加快北斗导航、车联网建设。发挥华为、阿里、航天科工、四川大学工业互联网研究院等企业和机构研发优势，建设工业互联网平台，实现来自工业设备、生产线、产品、供应商和客户等各方数据的汇聚、流动。加快推动成渝地区工业互联网一体化发展，打造跨区域工业互联网生态。加快完善高精度地图、智能云服务公共底座、新型城域物联专网等设施和平台。

4.建设完善创新平台

围绕智能制造产业链部署创新链，强化创新源头供给，加强创新平台建设。在类脑计算、计算机视觉、智能网联汽车、智能芯片、智能终端、智能机器人等领域打造一批高端研发平台，争创一批国家级重点实验室。积极争取省部共建脑科学国家重点实验室、工业大数据应用技术国家工程研究中心等在蓉落地。规划建设“未来人工智能”交叉学科实验室等跨学科重大科研平台。建设人工智能领域国际联合实验室和联合研究中心。整合企业、高等院校、科研机构等创新研发载体优质资源，鼓励多方合作建设一批人工智能技术创新平台。

(四)秉持产业生态圈理念，打造产业融合功能区生态体系

1.推动制造业数据汇聚与共享应用

支持制造业企业利用工业互联网平台创新制造业数据的采集、分析和应用方式，实现设备、业务和供应链等各层级数据的创新应用，加快形成数据驱动型制造业发展模式。建立健全制造业数据流通、共享制度，推动企业主动采集、开放数据；搭建数据交易平台，构建安全有序的数据交易环境，释放数据价值，推动制造业数字化、智能化转型。

2.加强人才引进和培育体系

大力推动“人工智能+制造”领域复合型人才培养，适应制造业智能化转型对人才的新需求。加强校企合作，鼓励采取“产业功能区+龙头企业+高校院所”方式，依托四川大学、电子科技大学、西南交通大学等，将高校院所研究生培养教学活动、科研设备、师生团队、实训基地等导入成都新经济活力区等重点产业功能区，推动校地企联合培养专业研究生。统筹利用我市现有人才计划，加强人工智能、智能制造领域优秀人才引进工作。

3.建设制造业智能化应用公共服务平台

支持建设面向人工智能与制造业融合的共性技术支撑平台、协同研发平台、安全检测平台等重点公共服务平台，聚合产业链企业，汇集企业、科研院所、服务机构等各方资源，提供规划指导、研发设计、生产制造、检测认证等共性服务。支持企业在重点公共服务平台上购买(或租赁)人工智能相关服务。[5]

4.完善相关政策法规和标准体系

健全人工智能与制造业融合发展政策，开展政策试验。建立人工智能规范体系，开展人工智能管理标准和法规体系的研究，探索制定人工智能规范化管理地方性标准和法规。面向人工智能与制造业融合应用，鼓励企业、研究机构、标准化组织、行业组织积极探索建立相关标准规范，促进人工智能与制造业融合发展。