中国用于制造业人工智能投资项目不到1% 鸿绎智库科创专家交流会

近来有两个新闻吸引了鸿绎智库团队的目光，一是全球重型机械产业巨头三一重工，宣布将参与设立工业互联网产业基金，此基金规模将达到40亿元，主要瞄准包括物联网、智能制造、互联互通等工业4.0项目的先进技术投资。

而另一个规模更大的投资案，来自于先前已宣布将在未来5年投资800亿元进军机器人产业的房地产开发集团巨人碧桂园，于日前刚刚宣布其全资子公司广东博智林机器人公司与佛山市顺德区政府签约合作，将在当地落地开发建立机器人谷，此机器人谷园区面积规划规模将达到10万平方公里，以人工智能、智能制造、机器人核心零部件开发，作为机器人谷园区发展的主轴。

从三一重工、碧桂园这两家分处不同领域的巨头企业近来均扩大投资布局智能制造的动作来看，可以确认的是从最早的工业4.0、到更明确定义细分的智能制造、进而到与由产业升级带动经济转型的工业互联网，已然成为所有行业巨头长期投资布局雷达上最明亮的目标点。

不可否认的是，不论是人工智能、或是机器人，都被认为将成为拉动中国制造业转型升级的主要动能，这些新兴科技所能带动的效益，除了提升劳动生产力、拉动GDP增长外，对于整体制造业的转型升级，也将带来更关键的内化效益。

但不论是工业4.0、智能制造、抑或是工业互联网，在过去几年都已是被喊的震天价响的产业发展重点，但知其然不知其所以然的困惑，仍阻碍许多认同转型升级智能制造、打造工业互联网模式的企业发展脚步。

智能制造大风吹起，落地实现还差最后一里路

事实上，在既有智能制造流程中有几大关键元素，包括了数据、人工智能算法、先进制造机器人，就个别元素独立发展的状况来看，其实在国内已然有相当蓬勃的发展进展。以人工智能来看，根据前不久所发布的《中国人工智能发展报告2018》来看，中国人工智能市场整体规模的平均年增率已达到40%以上，单以2017年整体市场规模来看，就已达到237亿元，年增率更是突破平均值达到67％，而根据这份报告估算，2018年的年增率预估将上看75%。

但值得注意的是，即使国内人工智能市场规模呈现快速增长的趋势，实际导入于制造业的比重仍低，根据德国企业软件大厂思爱普（SAP)所提出的市场研究报告显示，中国过去3年最大投入的300项人工智能项目中，23.4%系用于商业零售领域，18.3%用于自动驾驶，而用于制造业的人工智能投资项目仅不到1%。

如此悬殊的差距，其实不只发生在人工智能在与智能制造、与制造业相关的工业互联网领域，即使在机器人产业发展中，也可看到同样的困境。积极投入机器人产业的碧桂园就在其发布的资料中提到，2017年全球工业机器人密度约为80台/万人，韩国最高约为728台/万人，美国则为342台/万人，但中国仅有72台/万人，不但低于平均值，也落后其他国家甚多。

之所以会有这样的状况出现，最主要的两大关键因素，包括了相较于消费零售业、或者是全新开展的自动驾驶等新兴技术应用领域，智能制造与工业互联网的实现场景，都是仍在持续运作生产的制造业，其中牵涉到不只是单一生产线、单一生产据点、甚至单一生产层面的变革，而是整个公司流程、甚至是管理文化的改变，这其中自然需要更多的转换与融合，另一个则是在人才、技术、实施路径、产业生态上的瓶颈仍然存在，这让许多企业即使有心投入，却也可能无力实现。

人工智能不等于工业人工智能，跨界科研资源加入刻不容缓

相较于一般外界所理解的人工智能，其实与智能制造、工业互联网中所导入的“工业人工智能”仍有不同。身为富士康科技集团推动新制造、工业互联网发展的最高AI顾问，辛辛那提大学讲座教授李杰在先前接受媒体采访时就曾提到，所谓的工业人工智能包括了分析（Analytics)、大数据（Big Data)、云端（Cloud)、专业知识（Domain Know-How)、证据（Evidence)。

对于当前智能制造所遭遇的问题，李杰认为当前的人工智能其实还不见得能够完全符合工业人工智能的需求，因为相较于工业工程里所提到的PPM（百万分率）的概念，目前一般的人工智能若要应用在智能制造领域仍有一定程度的困难。

事实上，目前国内许多产业越来越能够理解“数据”价值的重要性，因此，在收集数据的投资上，其实都已开始开展或启动，但收集数据只是第一步，数据的处理分析是更为庞大且复杂的事。就曾有企业苦恼：收集了许多数据资料，但因为缺乏明确完整的规划思维，最后的结果就是，满坑满谷的数据资料像是散落一地般的杂乱无章，完全无法被有效利用，更遑论进一步导入AI算法模型。

又或者，即使已经导入智能制造系统方案，但在实际现场运作的过程中，却发现“人工智能”与“人类智能”冲突的情况，例如，对于某些工厂而言，会根据其长期累积的生产专业知识，就已设定生产环境的温湿度，当特定设备温度达到某一水准时，就会自动断电停工，以避免出现危险。但值得注意的是，这样的“智能”来自于多年经验的累积，如果此工厂从来没有发生过温度过高的安全意外，即使数据收集分析、导入AI算法模型、建设完备的物联网控制环境，当有天出现温度异常时，表面上看起来是一套完整的智能制造系统方案，但实际上却不见得能够真正符合 “智能制造”的真正含义，因为其中仍必须与跨领域的专业领域知识进行融合，并能同步反应作用。

也因为如此，尽管大数据、人工智能、机器人等领域都已发展了一段时间，但若要真正落实到智能制造等实地场景应用，仍然需要相要更多的创新科技资源的注入，因为，当前遭遇的许多困难，显然是既有方案力不从心的，需要更针对性、更切实的针对智能制造或工业互联网的科学研究与科技创新力量的加入，再加上大量跨界专业知识的融合。

政策方向明确，产业交融溢出效应可期

在前不久举行的智博会上，工信部再度明确宣示，智能制造是新一轮产业变革的核心，因此，将加快实施智能制造工程，优先培育发展一批战略性新兴产业集群，工信部规划近期将组织研究制定出台人工智能与实体经济融合指导意见，其中制造业将会是当中的重中之重，加快布局高水平的人工智能创新基地与开放平台，并搭建产业对接平台，加快形成一批具有特色并有带头效应的人工智能产业集群企业。

而从另一个角度来看，尽管今年以来国内风投资金持续紧缩，许多项目融资其实已然遭遇困难，相较于单一模式创新为主的互联网或消费性2C项目，许多2B项目却还是在这段时间有着不错的融资表现，特别是具有深度核心科研技术能力的2B项目，仍受到投资机构的关注与青睐，在此其中，智能制造、工业互联网、新制造相关的项目，就是其中的热点之一。

由此其实也反应出，就整体大局趋势发展来看，不论是工业4.0、智能制造、工业互联网，其实都已逐步清楚的定义出未来产业升级转型发展走向，而由技术创新带动应用加速落地实现的需求将会越来越强烈。

不论是需要应用创新科研技术进而加速推动智能制造、工业互联网落地，推进其自身转型升级的制造业企业，又或者是看好未来发展趋势，投入开发相关应用解决方案的智能制造技术/设备/方案提供者，更或者是希望提前战略布局进行投资的企业集团与投资机构，其实都在持续寻求来自科研与科技创新的新兴动能加入。

而鸿绎智库身为连接科研能力与产业能量的新兴科技开放平台，面向科学家、科研工作者、科技创业家、企业、机构投资人，提供从科学到科技，从科技到产业的完整价值传递服务，其中最主要的目标工作，就是要打开科技人才和产业资源的通路。

在这波从工业4.0、智能制造、工业互联网的大潮中，鸿绎智库看到了来自科研领域蓬勃发展的科研能量，也看到了来自不同行业企业、甚至是投资机构，对于布局未来趋势的明显刚需，为了加速推动科研与产业在智能制造与工业互联网落地应用实现转化交流，鸿绎智库联合搜狐科技将在2018年9月26日举行鸿绎智库科创专家交流会Vol.2，主题为 “工业4.0 X 智能制造 X工业互联网”，在此次会议中，我们将邀请多位科学家、科研工作者、科技创业者，分别就以下三个方面进行科研成果与观点的分享。

一、智能制造的数据科学应用场景

二、人工智能落地智能制造的难与易

三、机器人与先进制造的前瞻发展

目前已确认的嘉宾包括：

中科院系机器人创新企业研究院院长讲解下一代机器人边缘计算控制器网络信息安全专家关于安全信息技术及大数据的分享控制理论研究科学家讲述理论与移动机器人应用的结合数位来自工业企业端的技术代表分享技术与产业结合的症结与经验计算机系智能技术与系统科学家分享工业数据有效融合的计算机模型和算法此外，我们也特别希望邀请更多领域的制造业企业、投入智能制造/工业互联网领域发展企业、以及将智能制造列为主要投资项目的投资机构共同参与交流。由于此次交流会仍采闭门型式进行，将以报名及审核顺序优先邀请参会。

关于鸿绎智库

2018年6月2日，DeepTech 深科技正式宣布与富士康科技集团携手共同发起成立“鸿绎智库——新兴科技智库平台”，此一平台将成为全新形态的、连接科研能力与产业能量的新兴科技创新驱动力量，打开科技人才和产业资源的通路，建构数据科学驱动的科研服务平台。

鸿绎智库将是一个开放平台，面向科学家、科研工作者、科技创业家、企业、机构投资人，提供从科学到科技，从科技到产业的完整价值传递服务。

鸿绎智库科研服务平台将分阶段对产品及服务进行迭代，在智库运营初期，将以线下活动为主，将以大型峰会、技术、人才、资本相关中小型闭门会议、数据竞赛、黑客松、技术项目路演等形式为主，同时结合科技行业报告、科技发展趋势报告、人才报告、科研成果盘点等报告的定期发布。一方面为企业提供发展战略层面所必须的信息及资源，另一方面为科研人员或技术创业者们提供科研成果落地转化所需的资金支持或产业商用的渠道。