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人工智能与制造业融合面临的三大主要挑战

观点 | 2021-10-16 12:53:00
时间:2021-10-16 12:53:00   /   来源: 网络      阅读量:19914   会员投稿

人工智能与制造业交融开展是新一轮产业革新的中心内容,是制造业高质量开展的殊途同归。固然人工智能加快向各范畴浸透,但在制造业这一最具潜力的场景下应用落地艰难重重,面临诸多应战,亟待务实推进人工智能和制造业交融开展。

智能制造

制造业与人工智能交融应用一是人工智能范畴根底人才短缺,直接招致用人本钱升高,进而大幅进步了制造业与人工智能对接本钱。目前人工智能人才培育暂时落后于产业开展步伐,人工智能与制造业的交融型技术人员数量落后于人工智能与制造业交融开展的请求,企业不得不经过进步薪资待遇来争夺稀缺的人工智能范畴人力资源。二是人工智能所需设备置办、运营维护晋级均会进步制造业与人工智能对接本钱。

三是人工智能技术尚处“弱人工智能”阶段,技术落地应用多需求人力辅助,构成双倍本钱。目前人工智能技术很难完成理想的“无人化”,制造企业即使在曾经置办人工智能设备之后,仍需聘用技术工人予以辅助。

制造业技术

产融学对接尚不充沛一是产融协同尚不充沛,制造业资本投入缺乏,制造业自有资金缺乏。近年来制造业利润普遍不高,只靠企业本身投入简直难以支撑长期所需的大量资本投入。二是产学脱节招致人工智能前沿技术在制造业难以落地。高校以一流期刊论文发表援用为权衡规范的评价导向,招致学界专注于学术研讨,对产品商业化了解缺乏,不能及时针对市场变化对研发重点停止调整。制造业数据孤岛问题严重影响与人工智能交融应用一是制造业信息化建立尚不完善

目前人工智能技术主要基于机器学习,数据的体量与质量将直接决议人工智能技术效能。但是目前我国大局部制造企业尚停留在工业2.0阶段,大量数据下沉在各条消费线之间,信息化建立缺乏招致各类消费制造数据极度缺乏。

智能工业

二是制造业数据规范不统一我国制造企业诸多消费设备普遍采购于多家国外厂商,不同制造企业,以至是同一制造企业不同消费线之间,数据规范差别大,各类数据之间难以互通共享,极大增加了人工智能顶层设计规范的复杂度。对策建议

企业头条小编认为,要想解决这个问题,可行的建议主要有以下这些:

制造业

一是构建多方协作生态体系包括依托产业技术研讨院在大学和企业之间的桥梁作用,推进产学研用协作机制建立,加快推进大学产业技术研讨院与企业结合共建一批研发中心和实验室,加快打造产学研协作基地。同时,以企业为主体、产学研协作组建人工智能+实体经济创新基地,鼓舞新兴人工智能企业与传统制造企业以一种开放的心态,相互重新了解和重新构建一些商业形式和商业协作,共同打造一个共生共融的体系。二是健全交融人才培养机制

强化高等教育,以各大高校人工智能学院和相关研讨院为依托,完恶人工智能+制造业的复合型人才培育形式,加速培育制造范畴人工智能专业人才。强化培训机制。鼓舞相关企业和研讨机构推出医疗人工智能人才培育方案,经过协作交流、短期培训等多种途径,培育一批既懂制造有控制人工智能技术的复合型、战略型人才。强化人才交流。增强人工智能范畴和制造行业专业人才的互动交流,加快智能型制造技术工人培育,包括智能专业技术人才和智能产业操作人员的培育。

智能制造产业

三是树立有效的资金支持机制树立顺应“人工智能+制造业”特性的投融资体系。构建以政府资金为引导、金融机构为主体、企业投入为支撑、风险投资为助力的多层次投融资体系。盘绕人工智能与制造企业开展需求,支持金融机构展开科技金融产品创新,开展学问产权质押贷款、股权质押贷款、信誉保险、信誉保险保单融资增信、融资租赁及贸易融资等金融效劳。推进产融分离创新试点,支持转型晋级的制造企业探究股权债权相分离的融资效劳。

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