OFweek 2021中国智能制造数字化转型峰会暨企业家午餐会

9月28日,由中国高科技门户OFweek维科网主办的OFweek 2021中国智能制造数字化转型峰会暨企业家午餐会,在深圳四季酒店顺利举行。

本次午餐会是行业内高层次交流会,采用的是邀请制,出席的嘉宾有:OFweek维科网董事长李晓阳、加拿大工程院院士/华南理工大学教授杜如虚、上海交通大学教授曹其新、深圳大学教授石大明、华南理工大学教授闵华清、北京航空航天大学机械学院教授贠超等行业内顶级专家。

企业代表方面,有阿里云、百度、联想、树根互联、浪潮集团、阿童木机器人、大族机器人、合合信息、哈工智能、伟创力、梅卡曼德、Aabat+ GmbH、派纳维森等行业知名企业的总经理、副总裁到来。

在深圳大学特聘教授/博士生导师、(兼)哈尔滨工业大学博士生导师石大明教授的主持下,近二十位产业前沿洞察者、领航者共同参与,分享自己对于发展智能制造的经验与远见,解答在推进智能制造转型发展过程中遇到的困惑和问题,推动智能制造跨界技术创新、人才培养、产业落地,加强更多产、学、研合作机会。

在场嘉宾洞见行业问题,解析行业发展趋势

智能制造是我国接下来产业升级的关键点,已成为国家层面的发展战略,从2015年发布的《中国制造 2025》,到近期的《" 十四五 " 智能制造发展规划》 ( 征求意见稿 ) ,每年都会发布相关产业政策,以推动先进制造业的发展。

数据显示,2020年,我国智能制造行业的产值规模约为25056亿元,同比增长18.85%,预计未来几年我国智能制造行业将保持15% 左右的年均复合增速,到2025年,我国智能制造行业市场规模将超过5万亿元,行业增长空间巨大。

智能制造推进过程中面临的最大问题和挑战是什么?如何解决?数字化转型过程中,企业可以从哪些角度切入?在接下来的智能制造浪潮中,中国企业如何拿到行业话语权?……围绕智能制造发展面临的各种问题,现场嘉宾们展开了讨论,共同解析智能制造产业的未来发展趋势。

阿里云智能制造与能源电力产品解决方案总经理许呙兢指出,在推进智能的路上,可能存在理论上的问题。识别一只猫,机器需要百万次的经验,而人脑却只需要一两次就可以了,这是因为现在所有的计算理论都是冯·诺依曼的计算理论,核心是存算分离,而人脑是存算一体的。在存算分离下,会产生大量的数据,但数据大了之后,就会遇到瓶颈,所以最好是将机器做成像人脑一般的存算一体机制,不过现在还没有理论支撑存算一体到底是什么东西,根本无法着手。

华南理工大学教授闵华清也指出,现在机器智能的问题还是没有解决,比如智能语言理解,人类聊天可以各种话题跳跃,机器人就很呆板,就知道问今天天气怎样,小孩子玩个三天就没兴趣了。我们人类看东西很简单,理解东西也很简单,但计算机不是这样,它需要一个一个的做分类,做统计,然后模拟出来,所以要做深度计算,靠过去的计算机做不下去,现在靠超算已经能做下去了,能解决一些如视觉问题、固定条件下的应用等表面问题,但作为核心的智能问题还是没有解决。

百度智能制造专家关越分享了自己的看法,在百度看来,实现人工智能需要先人工后智能,现阶段,大数据必须先经过标注员的处理,只有依靠大量人力完成数据处理工作,接下来才能进入智能化阶段。其次,随着部署过程中历史数据的不断积累,数据信任问题日渐凸显,这个企业智能改造的数据不能用到下一家企业中,所以建立数据的信任体系,是目前整个产业都需要思考的问题。

联想商用总经理王磊表示,中国目前的PLC设备存量有6000万,数控机床现在的存量是400万,并以每年10%的速度在增长。在物联网时代,亟需的是可以软硬结合的产品,但何时出现尚未可知,主要是目前物联网的盈利模式尚不清晰,各供应商都在尝试之中。

梅卡曼德合伙人杨培发言称,之前她在参与一个大型智能工厂的建设中,发现了一个比较严重的问题,那就是在智能化改造过程中,工厂非常缺乏经验,对如何使用自动化和智能化来实现工艺的理解远远不够,实际遇到的问题几乎是预估的几十倍,导致整个流程时间非常紧,因此在智能化改造中,必须先理清思路,与有经验的人员进行深入的沟通,做到对各个工艺有充分的理解,这样才能成功。

北京航空航天大学机械学院教授贠超同时表示,智能制造的推进离不开机器人,但现阶段中国在机器人领域的核心技术还非常缺乏,特别是机器人的三大核心零部件减速机、伺服系统、控制器依然存在受制于人的局面,此外,在软件上,中国软件企业对于工业软件研发,目光不够长远,很难看到深层次的问题,像美国企业,重点关注的都是专利和标准。

另外,上海交通大学教授曹其新指出,在目前,出于短期内节约成本进行智能制造转型并不现实,和德国制造一样,中国智能制造也需要时间进行工艺和技术的不断积累,智能制造的发展应该由成熟的深度学习开始,通过物联网、互联网进行大数据收集整理,再由人工智能进行处理,形成闭环。

现场教授、企业家建言献策,助力企业转型智能制造

随着国家经济的发展,还有原材料价格、用工成本上升等多方面原因,近年来制造业的生产成本在不断上涨,在这样的背景下,企业想要完成智能制造转型升级该从哪些角度切入呢,有什么比较好的办法吗?

针对此,在场嘉宾也是纷纷建议献策,加拿大工程院院士/华南理工大学教授杜如虚首先表示,制造业的生产成本增加是必然的,随着国家经济总量的增长而水涨船高,企业可以通过技术创新来平衡成本,同时要有长远布局,整个产业的具体情况虽然看不清,但对细分领域的发展趋势还是可以预测的。

同时杜如虚院士还指出,企业要推进智能制造,可以在四方面做好布局,第一,就是要找出企业的问题在哪里,可能遭遇的挫折和障碍有哪些;第二,要把应变机制植入到系统里面,比如人才问题,可以和大学合作,把还在念书的学生先签好,培养定向生,作为保障,解决人才缺乏问题;第三,要做仿真,发挥出企业的数据价值,把各种应变情况来练习一下,做到心中有数;第四,要做好优化,把手中的资源发挥出最大的价值,这可以解决一部分问题。

百度智能制造专家关越还指出,在发挥信息、数据、知识的价值时,有一个方面很多人忽略了,那就是隐性知识,这部分知识很多都是存在老师傅的脑子里,而且跟具体的产品联系是很紧密的,超过一定范围,这个隐性知识就没用了,所以如何把这个隐性知识变成可以沉淀的知识库,使其可以在同一个产业和同一个产品制造过程中传承下去,是非常重要的,做好了可以大幅提高企业的数字化能力。

阿童木机器人深圳子公司总经理吴江峰表示,机器人发展面临着核心零部件限制和人才匮乏问题,底层技术限制了企业的竞争力。就像阿童木使用的机器人核心零部件都是国外的,不仅采购价格贵,而且很多问题不可控,又需要找国外的人解决,再次增加了成本,这时,就只能将成本附加到终端客户上面,大大降低了产品的竞争力,为了解决这个问题,国内的科研机构、企业们应该联合起来,在底层技术,在基础层面上作出突破,解决核心零部件的问题。

大族机器人副总经理赵屹表达了乐观的看法,他认为中国人解决问题的效率很高,用的时间甚至只有外国的三分之一,这是我们的长处。对于机器人,在一些核心零部件方面,如驱动器、控制器、编码器、减速机等,也已经取得了一些突破,传感器也在加紧研发,从长远来看,中国有十足的把握能够占领新一轮高地。

经过交流观点、思想碰撞,参会嘉宾都收获颇丰,在讨论环节结束后依然意犹未尽,纷纷主动寻找他人进行深度交流,现场气氛非常热烈,直到下午两点午餐会结束时间,各位参会人员都得到了满意的结果,至此,OFweek 2021中国智能制造数字化转型峰会暨CEO午餐会圆满落幕!

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