新型工业化，是中国制造业的新机遇。它将利用新一代信息技术，实现智能制造、数字化转型，构建工业互联网平台，实现工业智能化发展。从世界范围看，发达国家纷纷在人工智能领域发力。人工智能已经成为国家经济社会发展的重要战略。未来的智能时代，人类的生活方式和生产方式将发生巨变，人工智能技术将改变人类社会发展模式。AI如何为新型工业化赋能，加快中国新型工业化进程，是值得重点关注并研究的问题，其重要性不言而喻。
一、AI对现代工业生产的变革性影响
“智能化”是人工智能的重要特征，而人工智能将重塑人类的生产和生活方式，也会深刻改变现代工业生产。
首先，智能化的生产方式会重塑传统工业生产模式。人工智能技术的发展将为现代工业生产带来新的技术、新的产品、新的模式、新的组织方式和新的竞争方式。从人工智能重构传统工业生产技术体系的角度来看，现代工业生产必须在数据和算法的支撑下进行，这就要求工业生产必须具备自动化、数字化和智能化三大特征，而这些特征都离不开人工智能技术。其次，智能制造将成为未来工业发展的核心方向。传统工业是按照产品设计、工艺流程以及质量控制等多个环节构成完整流程进行生产，而在智能制造时代，人们将改变传统流水线式的生产方式，转而按照需求定制和实时服务等方式进行产品生产，实现全流程数字化和智能化。
再次，智能制造将催生大量新产品和新服务。传统工业产品是根据设计图纸生产出来的，而在智能制造时代，不仅是新产品的设计和制造需要通过数字化、智能化手段来实现，而且产品生命周期管理等更多环节都将在数字化环境下运行。
最后，智能制造将塑造企业的竞争优势。随着工业互联网平台和人工智能技术的普及应用，企业可以通过工业互联网平台开展设备联网、数据采集、预测性维护等工作。同时通过工业互联网平台与用户互动，企业可以获取市场需求信息、优化产品设计、改进生产工艺、提升服务水平等。在此基础上，企业还可以构建基于人工智能技术的智能制造系统。
未来十年是中国工业化进程中至关重要的一段时期。人工智能技术在推动传统工业变革方面将发挥重要作用，新型工业化将催生大量新产业和新业态，其中最具代表性的是“智能制造”和“数字经济”。
1.智能制造
智能制造是人工智能技术与制造技术深度融合的产物，是未来制造业发展的核心方向。
智能制造是以网络信息技术为基础，以先进感知技术为手段，以决策规划、控制执行等生产过程的管理与控制为核心，融合机器人、计算机、传感器、控制技术、软件及网络通信技术等形成的一种新型的智能制造模式。
智能制造主要通过融合计算机和网络信息技术实现对整个生产过程的智能化控制与管理，它将人与机器有机地结合起来，使人从繁琐重复的体力与脑力劳动中解放出来，从而使得生产效率得到提高。
智能制造将传统制造业的生产模式、组织模式和管理模式通过数字化、网络化等方式进行改造升级，使其能够实现优化配置和动态运行，最终提升企业产品质量和核心竞争力的新型生产模式。智能制造包括感知与决策两个方面。感知是指通过传感器获取数据，利用各种信息处理技术对其进行分析，最终实现对生产过程进行实时监测；决策是指根据对数据的分析结果作出相应决策，确定是否对生产过程进行调整。
2.数字经济
数字经济是以数据为关键要素，以现代信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力，促进公平与效率更加统一的新经济形态，它不同于传统的政府管理方式和治理手段，主要包括以下三方面内容：
一是基于互联网思维和数据要素进行政府管理和服务；
二是依托互联网平台和技术推动社会治理模式创新；
三是利用人工智能等新技术推动政府服务向精细化、精准化方向发展。
其中重要的一个方面是数字产业化。数字产业化是指以互联网、物联网、云计算、大数据、人工智能等为代表的信息通信技术加速创新应用，与实体经济深度融合，不断催生新产业、新业态和新模式，形成数字技术和实体经济深度融合、国民经济各行业广泛应用、贯穿于一二三产业的新发展格局。
随着云计算、物联网、大数据等新一代信息技术与实体经济深度融合，推动产业数字化转型发展，实现数字资源要素价值化和价值增值。其核心在于以信息网络技术为基础设施和创新引擎，推动产业结构优化升级。
3.工业互联网
2023年，我国工业互联网平台数量已经突破1000家，有影响力的工业互联网平台在270家左右，多层次工业互联网平台体系基本形成，预计未来两年还将保持30%以上的增速。
在工业互联网平台企业中，头部企业已经在规模、技术和应用等方面具备了一定优势，市场集中度逐步提升。同时，头部企业还将继续通过技术创新与模式创新，不断拓展产品和服务范围，抢占更大市场份额。
工业互联网平台作为支撑工业经济全要素、全产业链、全价值链全面连接的新型基础设施，为工业企业数字化转型提供了重要支撑。
在新基建战略的支持下，未来几年将迎来更多资金投入、政策支持和产业落地的机遇。
随着工业互联网平台的规模快速扩张，平台企业之间的竞争也将日益激烈。因此，平台企业必须要不断提升自身技术水平和业务能力，持续挖掘行业数据价值、做好产业生态赋能。
一方面要大力发展面向垂直行业的工业软件、技术解决方案等业务，开发定制化产品和服务，不断拓展市场空间；另一方面要建立开放共赢的产业生态体系，培育壮大应用生态，引导行业内中小企业开展技术创新和应用推广。
4.智能城市
智能城市是城市信息化建设的高级阶段，也是未来城市发展的方向，以“互联网+”、人工智能为代表的新一代信息技术与实体经济深度融合，推动产业结构升级，带动了新型工业化发展。
在智能城市建设中，人工智能技术与大数据、云计算、物联网等新兴信息技术结合，推动了城市基础设施、城市运行和公共服务的智能化，提升了城市治理能力，使居民获得更加便捷、高效和安全的公共服务。
目前，我国智能城市建设仍处于起步阶段，只有部分地区实现了“智慧社区”“智慧安防”等智能城市试点建设。
未来五年，中国智能城市将进入快速发展阶段。
智能城市是一个系统，也称为网络城市、数字化城市、信息城市。不但包括人脑智慧、电脑网络、物理设备这些基本的要素，还会形成新的经济结构、增长方式和社会形态。
AI将在一下方面助推智能城市建设：
智慧交通：AI技术可以优化交通流量，减少交通拥堵和碳排放。通过分析大量的实时交通数据，AI可以提供准确的实时交通信息和路线规划，帮助驾驶员更高效地选择路线和避开拥堵。同时，AI还可以应用于交通信号灯控制，根据交通流量进行动态调整，提高道路的通行效率。
智能能源管理：AI技术可以提高能源利用效率和可再生能源的应用，主要是通过监测和预测能源需求，并根据需求智能调整能源的供应和分配。此外，AI还可以分析和优化能源系统的运行，提供能源消耗监控和建议，帮助城市实现能源的智能化管理和可持续发展。
智慧环境监测：通过使用传感器和监测设备，AI可以实时监测和分析城市的空气质量、噪音水平、水质、温度等环境参数。基于这些数据，AI可以提供准确的环境信息和预警，帮助城市采取相应的措施来改善环境质量。
智慧安防：通过图像识别和分析，AI可以监测城市中的人流、车流和异常行为，并及时发现和报警。AI还可以与物联网设备相结合，形成智能化的安防系统，如智能摄像头、智能门锁等，进一步提升城市的安全水平。
智能公共服务：AI技术可以改进城市的公共服务，提供更高效、便捷的服务体验。例如，通过语音助手和智能机器人，AI可以与市民进行互动交流，提供各种服务，如城市信息查询、公共交通导航、公共设施预约等。
二、AI在推进新型工业化中的重要角色及其优势
我国数字经济规模已经跃居世界第二。这一进程表明，AI技术在推动新型工业化过程中具有重要作用。它不仅可以加速传统工业转型升级步伐，还能够与数字经济紧密融合、创新发展，从而为我国新型工业化奠定坚实基础。
AI与数字经济的深度融合是新型工业化发展的重要方向。它不仅能够提高企业生产效率、优化产品质量和服务水平，还可以提升企业创新能力、助力企业降本增效、推动产业转型升级。
1.提升生产效率，推动产业转型升级
目前，我国已经初步形成以“数字产业化”为引领，以“产业数字化”为支撑，以“数据价值化”为基础，以“经济生态化”为保障的新型工业化格局。
AI技术在数字经济的产业数字化中具有重要作用，它能够通过提升产业生产效率，助力传统工业实现转型升级。
首先， AI技术可以帮助企业从海量数据中挖掘出潜在价值，从而帮助企业降低生产成本、提高生产效率。传统的制造业大多是劳动密集型企业，这些企业通常缺乏完善的数字化基础设施和信息资源管理能力，从而无法及时、准确地获取外部市场信息。在这样的背景下，企业只能通过不断调整生产计划和库存管理来维持正常的生产秩序。但是在产能过剩、市场疲软的背景下，企业无法通过扩大生产规模来对冲成本上升压力，只能被迫缩减生产规模。
其次， AI技术还可以通过自动化生产线实现产业链协同。在传统制造业中，产业链上下游之间通常存在着“信息不对称”问题。上游供应商向下游供应商提供原材料和零部件后难以及时掌握下游需求信息，而下游供应商也难以掌握上游原材料和零部件的市场价格和需求变化情况。通过 AI技术可以实现产业链上下游的协同合作、相互监督和相互预测，从而打破传统产业链中“信息不对称”的问题。这不仅可以提升产业链上下游之间的效率，还可以降低整个产业链的成本。
2.优化产品质量，推动产品提质增效
传统工业化时代，我国制造业存在着低质、同质化现象，随着竞争不断加剧，这一问题将会日益突出。由于传统工业化时代的产品大多是靠“大而全”“小而全”的方式生产出来的，所以这些产品往往是在生产线上“组装”出来的。在生产过程中，由于缺少对产品质量的检测和控制手段，很难保证每一件产品都符合设计要求。同时，由于技术水平的限制，这一时期制造出来的产品往往质量不稳定、容易发生故障。这极大地降低了消费者对于产品质量的满意度。
随着 AI技术的发展和应用，越来越多的企业开始利用 AI技术对产品进行质量检测和控制。它通过在生产线上部署可穿戴设备、机器视觉等设备，实现对生产线上制造过程的实时监控、质量检测和控制；通过机器学习等技术，实现对生产过程中数据的自动采集和处理，为企业提供从原材料采购、生产制造到售后服务整个流程中产品质量控制服务；通过数据分析等技术手段，实现对生产过程中各种工艺参数以及其他数据指标的监测、分析和优化，提高产品质量和生产效率。
3.强化安全保障，推动安全生产
随着我国新型工业化进程的不断推进，各行各业的安全生产压力不断增大。由于工业生产过程中存在大量危险因素，如高温、高压、易燃易爆、有毒有害等，因此工业生产的安全隐患往往是非常突出的。传统安全保障手段主要是依靠人工管理和巡查，由于存在诸多弊端，其效果并不理想。
在传统安全保障体系下，企业需要投入大量的人力物力进行现场管理和巡查工作，存在效率低下、成本高昂、缺乏技术支持等问题。而 AI技术通过对生产数据进行处理和分析，可以在大幅降低人力成本的同时，大幅度提升工作效率和精准度。
在一些危险因素较多的行业， AI技术可以帮助企业及时发现安全隐患并及时采取有效措施消除隐患。比如在化工行业，利用 AI技术可以通过对工艺参数进行监测和分析，实现自动化控制；在钢铁行业，利用 AI技术可以通过对生产数据的处理和分析实现智能化决策，减少人工操作。同时， AI技术还可以在多个环节中实现自动化控制和智能化决策，从而为企业生产带来更多的安全保障。
4.优化服务水平，提升服务能力
通过 AI技术，可以将传统制造业中的经验知识数字化、系统化、可视化，帮助企业提高决策效率，优化服务水平。例如，在钢铁行业，AI可以通过对数据的分析和挖掘，帮助企业识别生产中存在的问题；通过对温度、压力等数据的分析和预测，帮助企业优化产品结构、控制生产成本；通过对员工工作状态的监控和分析，帮助企业优化人力资源配置。在汽车行业，AI技术可以利用数据分析、数据挖掘等方法为汽车制造企业提供决策支持。例如，通过对海量的汽车大数据进行分析和挖掘，可以帮助企业优化生产计划、提高生产效率；通过对客户历史消费行为数据进行分析和挖掘，可以帮助企业优化产品结构和客户服务体系。
三、实际案例：AI如何赋能新型工业化
汽车制造是我国制造业中的传统优势产业之一。在汽车制造过程中，生产环节繁多且复杂，不仅包括供应链体系，还涉及到不同领域之间的协调管理等问题。传统的人工经验式生产已经无法满足复杂多变的市场需求，智能制造成为了提升汽车制造水平和效率的重要途径。
在实际应用中，多个企业通过引入AI技术，成功实现了生产智能化和数字化转型。
1.比亚迪电池管理系统（BMS）平台
比亚迪在汽车生产过程中充分利用 AI技术对生产环节进行智能化的调整与优化。通过大数据分析对全流程进行监控，通过 AI技术对设备进行预测性维护等。在电池制造领域，比亚迪打造了一个电池管理系统（BMS）平台，这个平台可以通过物联网和大数据技术实现电池全生命周期的管理。在这个平台上，电池厂家可以获得电池全生命周期的数据、智能分析、预测性维护等服务。
2.中国中车智能制造平台在轨道交通领域，中国中车通过
AI技术打造了一个智能制造平台。该平台通过3D模型管理、AI设计、智能排产等技术，实现了从产品设计到制造的全流程智能化管理。这个平台不仅可以降低生产成本、提高生产效率和质量，还能促进企业转型升级和可持续发展。
3.“信智AI平台”智造工厂解决方案
海信日立通过“信智AI平台”智造工厂解决方案，不仅实现了制造过程的智能化和自动化，还提升了制造费用的效率，实现了单台制造费用同比降低13%。此解决方案集成了数据分析、AI视觉检测、机器学习模型等技术，通过将人员知识技能软件化，实现对关键业务环节的有效预测和支持决策。
4. 东风岚图汽车5G全连接工厂
东风岚图汽车5G全连接工厂通过5G+AI技术对质量检测进行了优化，大大提高了生产效率和质量控制水平。利用5G网络的高带宽和低延迟，结合AI技术进行实时质量检测，提高了检测速度和准确度。AI算法能够识别复杂的产品缺陷，减少了对人工经验的依赖。5G和AI技术的融合使得生产线的调整更加灵活，能够快速响应市场变化，提高了生产效率。
5.西门子PCB制造业务AI质量系统
西门子在印刷电路板（PCB）制造业务中的AI质量系统，成功地部署了AI算法对缺陷PCB进行自动检测，有效提升了质量控制的精准度。通过部署AI算法实现了对PCB缺陷的自动识别和分类，提高了质量控制的速度和精确度。AI系统的应用减少了人为错误，提升了产品质量和一致性。
6.其他案例
富士康在电子制造领域，利用AI进行生产流程优化、机器人自动化和智能供应链管理，大幅提高了生产效率和降低了成本。
GE在航空发动机生产中，利用AI进行预测性维护，通过分析数据提前发现潜在的故障，减少了维护成本和停机时间。
这些案例表明，AI技术在新型工业化中的关键作用包括：（1）提升生产效率和产品质量；
（2）降低生产成本和资源消耗；
（3）加强质量控制，减少人为错误；
（4）实现预测性维护，减少设备故障；
（5）推动生产过程的智能化和自动化；
（6）通过人工智能技术提升企业研发能力和创新效率，提高我国制造业国际竞争力。
这些实践为其他企业的智能化转型提供了宝贵的经验和启示，展示了AI技术在工业领域应用的广阔前景。
