作者：星辰大海
对于人工智能（Artificial Intelligence, AI）大家并不陌生，它早已深入我们生活的方方面面，无处不在。AI为新一轮的技术革命和产业变革提供了一种无比强大的驱动力。而人工智能与工业的融合发展，将提升工业生产效率和产业竞争力。随着我国人口红利的消失，这一发展更加需要快速推动，并且这将有助于应对突发公共卫生事件的影响，像今年爆发的新冠疫情。
通过最新数据和实践案例的分析，得出了AI与工业融合在一些方面的结论。在早期，AI并没有与工业深度融合，而如今它们把各自的优势相结合，使得AI为企业的各个核心活动赋能。作为在AI技术中相对成熟的计算机视觉技术，最近在工业中广泛受到青睐，在未来很可能成为铺陈最广的技术。AI与各行各业的融合表现为阶梯性，与AI融合处于领先地位的行业有未来数据基础好、盈利能力强以及创新接受度高等特点。善于创新的企业将率先进入智能时代。框架级算法开发能力是基石，而低成本、快速开发个性化算法是成功的关键。互信共赢，系列技术的组合才能更加快速更加深度地将AI与工业融合。
在科技迅猛发展的今天，AI在产业、技术和应用中的发展也有了新的态势。在产业发展中，全球活跃AI企业数量趋于稳定，其主要分布在美国、中国、英国、加拿大和印度；全球AI产业生态日益完善，美国在芯片、深度学习框架等领域均占据主导地位；AI软件市场规模保持高速增长。在技术发展中，深度学习算法的红利正加速扩散，计算机视觉等主流AI技术呈现加快成熟的态势，并且当前计算机视觉技术相对成熟，而我国的计算机视觉技术已经走在了世界前列。在应用发展中，AI应用将全面赋能生产生活各个方面，并即将迎来应用繁荣期。
以目前的发展现状分析，AI与工业融合将会有巨大的发展空间。其内在因素是多样的，AI与工业深度融合将为工业领域降本增效提供有效途径，工业产品与服务全流程质量检测、诊断与优化将成为AI应用的重要场景，AI劳动力替代在工业领域发挥着重要作用。预计2035年AI将为中国制造业额外贡献2.7万亿美元的增加值，这相对于无AI应用增加了近31%。AI与细分行业的深度融合将分阶段实现，这些细分行业有汽车制造业、医药制造业、计算机和通信设备制造业等。在制造业中，AI将同步应用于全流程；在采矿业和能源行业，AI将率先应用于作业环境条件较差的领域。
当然，在AI与工业深度融合的过程中也会面临着一些挑战。未来的计算将很可能分布在由云-边-端构成的一体化架构上，云边端协同将有利于柔性生产、快速交付和降低能耗。在未来可以预见，主流产品的形态是私有化部署的交钥匙方案，主要需求的类型是个性化的细分场景需求。场景化也是人工智能与工业深度融合的必然选择。
如果想要将AI与工业更加快速的深度融合，社会各界应该做好那些措施呢？对于政府部门，应该注重核心技术能力的夯实、实体经济效率的提高、产业生态体系和融合发展环境的打造等方面。对于需求方，应该加快部署AI应用，尽早构建数据和智能的护城河，升级商业模式以提高行业赋能能力，在融合过程中推动业务流程优化。对于供给方，应该尽早启动从IT供应商到AI供应商的转型，尽可能与AI领域的领头企业合作，提升为工业企业开展AI咨询的能力，积极投身AI与工业深度融合的进程中。
