推动人工智能与制造业融合发展

2019年08月21日 14:30:36 | 来源:南京日报

  □ 郑琼洁 王高凤

  阅江楼

  当下,人工智能发展处于关键时期,江苏正成为全国人工智能产业创新发展的重要基地。作为江苏省省会,南京已在人工智能核心芯片、系统集成、智能终端、智能机器人等人工智能领域重点发力。建议南京依托先进制造业发展优势,推动人工智能和制造业融合发展,打造服务于制造业全产业链的“智能制造服务商聚集地”。

  现状  人工智能成推动科技创新打造产业地标重点领域

  近年来,南京高度重视人工智能产业发展,并将人工智能产业作为推动科技创新、打造产业地标的重点领域。根据赛迪发布的《2018中国人工智能城市发展白皮书》,南京综合实力排名进入前十强,在制造业与人工智能融合发展方面具有明显优势。 

  一是智能制造产业布局逐步完善。目前,南京已初步形成“一极三区多点”式的智能制造产业发展格局。其中江北新区重点打造国家智能制造新区,南京经济技术开发区、江宁区、雨花台区重点打造人工智能、工业机器人和工业软件等领域的智能制造示范区。15个高新园区有10个将智能制造产业作为主要产业发展方向,建邺区、浦口区等4个高新园区明确将人工智能列为重点主导产业方向。 

  二是智能制造产业规模不断增加。目前南京已集聚人工智能以及相关领域企业超过150家,涵盖智能基础设施、基础软件、智能终端、智能机器人、智能装备与系统、人工智能行业应用等人工智能产业链多个领域,培育了埃斯顿、亿嘉和、科远自动化、地平线、旷云科技、华为软件、中兴软件、江苏曙光等一批在人工智能产业中具有明显优势的企业。 

  三是科技创新资源对智能制造产业支撑逐渐显现。南京拥有53所高校,83万在校大学生和研究生,在宁工作两院院士81人,数量居全国第三。多位人工智能领域学者入选教育部长江学者、国家杰青等国家人才计划,人工智能领域研究人员遍及全市多个高校、科研院所,研发资源优势明显。南京大学、东南大学等10多所高校涉及人工智能理论和技术研究,在机器学习与模式识别、数据挖掘与应用、计算机视觉、网络群体智能等领域具有理论和技术研究领先优势。同时,南京大学牵头成立了江苏省人工智能学会,汇聚了全省人工智能一流人才与企业资源。 

  四是人工智能关键技术优势明显。南京在智能传感芯片与传感器技术、智能空中交通管理系统技术、机器视觉技术等人工智能关键技术方面具有明显技术优势,设计出人工智能传感芯片、民航空管自动化系统、城市智能交通、灌装缺陷检测系统等工业视觉产品、智能视觉分析引擎系统等重点产品,走在全国前列。

  短板  人工智能与制造业高效融合、加速制造业应用场景落地仍存在难点 

  目前,南京在人工智能产业发展方面取得了一定的成果,但在人工智能与制造业高效融合、加速制造业应用场景落地上仍存在一些难点。 

  一是制造业信息化不足降低融合效率。目前大部分制造企业的信息化建设不足,各类生产制造数据缺乏,可获得性较差。同时,制造业数据标准不统一,数据标准差异大,企业网络构建不完善,缺乏数据共享平台,导致人工智能顶层设计标准的复杂度增加,不具备应用落地普适性。 

  二是共性技术存在缺口增加对外依存度。技术问题仍然是阻碍“人工智能+”向更多制造业产业渗透的主要瓶颈,特别是行业共性技术问题,如智能数控系统、新型材料、精密传感器生产等问题,这些技术和核心产品目前仍主要依靠进口。 

  三是企业资金投入不足增加转型难度。制造业企业普遍存在自有资金不足及融资难问题,资本逐利特性导致资本投入更为谨慎,进一步加大制造业企业转型难度。同时,在转型过程中,新模式、新业态不断涌现,人工智能向制造业渗透发展,产业边界逐渐模糊,进而要求行业管理模式的转变。 

  四是政策扶持力度不足延长融合周期。人工智能人才引进专项支持政策不足。南京计划通过“创业南京”等人才政策支持人工智能人才引进,覆盖面较窄,缺乏人工智能产业专项基金。而上海、广州等地区专门设立了人工智能人才引进专项支持政策,聚焦人工智能创新发展。2018年,南京市在工业和信息化专项资金中设立了1100万元的人工智能发展专项补助资金,而上海市2017年人工智能创新发展专项资金金额达2.08亿元。

  建议  推动人工智能与制造业深度融合

  建议南京从以下几方面重点发力,推动人工智能与制造业深度融合。 

  一是推动数据资源开放共享。加快破除制造业数据孤岛、数据碎片化等难题,制定数据开放政策,建设制造业行业大数据库,形成系统化数据采集和管理系统。通过对各类数据的采集、传输、分析形成智能反馈,推动形成全新的生产制造和服务体系,实现全要素、全产业链、全价值链的全面对接,从而提高制造行业资源要素配置效率。加快建设“人工智能+制造业”数据训练基地,为推动制造业与人工智能融合发展提供安全、标准的数据资源和训练环境。 

  二是坚持“技术投入+场景应用”双轮驱动。一方面,加大制造业行业“技术投入”。制造业与人工智能深入融合,实际上是制造业行业AI赋能的过程。加大对人工智能技术创新与研发的资金支持,设立专项基金,为提高相关部门的自主研发能力创造良好的环境。加快实施新一轮制造业重大技术改造升级工程,以技术推动制造业转型升级。另一方面,以项目为抓手,加深产品设计、生产制造、销售服务等各场景融合程度,加快推动人工智能和制造业深度融合创新项目,切实推动人工智能在制造业领域发展的一系列举措“落地成形”,支持技术迭代升级。 

  三是建设一支强大技术背景与高水准人才队伍。一方面,精准对接制造业企业需求,加强企业员工再培训。通过分类型、分等级推进人工智能梯队形人才队伍的培育工作,加强人工智能在制造行业的应用研究、模式推广、运行维护等方面的专业技术人才培养,重视在工作实践中能够解决关键技术和工艺等操作性难题的技术技能人才,做好制造业行业智能化下新旧动能的承接工作,推动制造业企业全面转型升级。另一方面,用好创新名城建设系列政策,以培养和引进相结合的方式增加制造业领域人工智能发展所需要的人才储备。鼓励高校开设相关课程,使人才培养精准对接产业发展需求,培育制造业领域人工智能方面的专业化人才。同时,面向国内外积极引进制造业与人工智能融合发展所需的领军型高端人才和高水平创新团队。 

  四是营造良好政策环境。完善顶层设计,加快出台南京推进制造业与人工智能融合发展的实施意见,统筹规划制造业人工智能融合发展的战略规划。对不同制造业企业AI赋能进行相应政策指导。瞄准重点行业和特定领域率先进行实践和指导,探索建立制造业行业应用人工智能的企业培育库,分类制定入库标准,建立动态调整机制,理性、务实地推进人工智能与制造业融合发展。强化投融资服务,加大制造业行业中符合条件的人工智能标志性产品及基础软硬件研发投入力度和资金保障,尤其将投入重心放在产业高端核心技术研发的初期。营造良好的投融资环境,支持有条件的制造业企业通过发行股票、公司债券、项目收益债等方式在资本市场直接融资。鼓励有条件的金融机构设立人工智能信贷专项。 

  (作者郑琼洁为南京市社科院经济发展研究所副研究员、创新型城市研究院专家,王高凤为南京大学经济学院博士)