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易流科技高级顾问南兴军:预见AI智能系统与智能制造趋势

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易流科技南兴军深谈智能制造未来趋势4大特点:智能单元由小变大,人工逐渐退出,产业界限模糊,贴近用户。

    近年来,智能制造、工业4.0的理念逐步普及,很多场景应用也取得很好的效果,无人机、无人仓、无人码头、无人工厂都开始不断涌现。

    当前智能制造的很多技术在实验室里已经储备多年(各种、数控机器、自动化设备),制约发展的主要障碍是机器自动学习的算法和机器宽带通讯环境,近年来机器学习技术的突破和5G移动网络的铺设,已成为智能制造发展的冲锋号。

    智能社会到底是什么样子?没有人能明确告知,因为这受制于各国的文化、政治等因素,极为复杂。

易流科技高级顾问南兴军(资料图)

    基于此,我们邀请到易流科技高级顾问南兴军,分享他对智能制造未来趋势的判断。(以下为南兴军观点实录)

    我认为未来智能社会的基本管理单元依然包括生产者、消费者、管理者这三个角色,而智能将赋予这三者更加强大的行动、感知和计算能力,也就是说,就技术层面而言,存在个人AI、机器AI、法人AI和政府AI四类智能系统。

    AI的特点是具有一定的目的性,也就是具备初级意志。个人AI在人的社会身份(生产者、消费者、管理者、学生、军人等)变换中不断切换其模式。机器AI可以是一个单一功能的搬运机器人,也可以是一座无人工厂、无人配送站,而且机器AI具备可以自动组合成更加复杂的机器AI,有点像变形金刚。法人AI是一套实现投资人商业意志的管理系统,个人AI和机器AI作为其资源控制单元接受法人AI的控制,法人AI之间依据商业协议实现信息共享、资源共享和供应链协同。政府AI管理和控制整个社会的资源、人口,协调法人之间的关系,是数据汇集和共享的最高平台,也是国家意志的物联网体现。

    智能化和自动化的最大区别在于开放性,一个封闭的系统,不能与其它系统进行高效的资源、信息的交换,就不能称其为智能系统。

    由此,我们可以洞见,未来智能社会的基本特点:

    1.信息传递高效、实时、真实(透明化):整个社会的物联网信息传递,依照法律、协议和个体亲密程度实现透明化,隐瞒、虚报和欺诈逐步减少直至消失;

    2.资源、人员的流动更加高效、合理:智能时代,社会资源的配置更多依赖大数据和云计算,而传统的市场经济则基本依靠和企业试错,市场机制在智能社会将逐步弱化;

    3.消费群体的分化:随着智能社会的发展,越来越多体力、重复性、流程性的岗位将逐渐被机器和智能系统替代,社会就业率逐步降低,消费人群必然分化为多个阶层。最底层是基本保障型消费,上面是有职业消费者,在上边是投资者等富裕阶层。高福利、高税收必然导致国营经济强势发展,过渡到以大数据为核心的计划经济时代。

    由此我们可以预见智能制造的几个趋势:

    1、智能单元由小到大:在机器层面,智能单元总是从小处开始逐步普及,不断整合扩展成为更加高级的智能化单元,如从叉车辅助驾驶到无人驾驶叉车,再到无人仓。智能化的发展总是从一个动作,扩展到一个工序,在逐步扩展到一条流水线,在机器智能发展的同时,智能化的操作系统也要跟着不断升级,所以智能化绝不可能一蹴而就,而是一个循序渐进的过程,在企业发展中一定要平衡好创新带来的成本降低和设备改造的浪费,也就是说把握好智能化的节奏。

    2、人工逐步退出:有一种观点认为“无人化”就是智能化,这种看法虽有偏颇但也算抓住了主要规律。人类技术发展的总体趋势就是机器逐步替代人去从事重复性、体力性、流程化的劳动,机器学习的进化还将逐步由机器替代很多更为复杂的决策分析工作如股票交易、调度、财务分析等。在机器走上前台的同时,会产生大量的“伺候机器”的工作,此类工作开始会需要大量的人工,但会快速用机器替代,也就是说智能化初期会创造大量就业,但会快速消失,这个过程可能需要十五到二十年的时间。

    3、产业界限模糊:也可以说会由更多细分产业涌现出来,但由于智能化普及以后,各个产业都更多地摆脱对劳动力的依赖,产业的界限将越来越小,跨界经营成为一种大趋势,比如制造业会向上下游扩展,进入新、交通、物流等领域,电商向上下游扩张控制大批制造业和零售、物流体系;

    4、贴近用户:这应该包括两个方面,一方面完成最后制造(总装)的地点会距离用户更近,品牌商以前集中制造、分散的模式将被制造前置化趋势替代,因为发达的智慧供应链体系会主动平衡原材料、制造、流通、零售的成本分配让总成本不断优化,3D打印技术的发展也是其重要推力。另一方面是需求个性化会通过智慧平台实时传递给最合适的制造商,消费者参与设计成为一种常态,且会扩展到越来越多的产业领域。

    智能化时代的来临,给制造业、商贸业、物流业提出了巨大的创新挑战,在更高的层面,也对经济学、政治学和社会伦理理论带来了颠覆性的冲击。

    着眼当下,随着物联网技术的快速发展,整个制造供应链将趋于透明化、数据化,而且智能单元的演变和产业界限逐渐模糊,对端到端的信息流通,整个链条的信息化水平提出更高要求,需要跨单元、跨产业的上下游协同,在这个过程中,如何发挥好AI,物联网等技术至关重要。