人工智能正在加速与实体经济深层融合。近日举行的“2018人工智能和实体经济深度融合发展论坛”上，为我们揭示了诸多案例。
该论坛公布了“2018年人工智能与实体经济深度融合创新项目申报工作”的评选结果，106个项目在2428个申报项目中脱颖而出。值得注意的是，申报项目中传统行业占比可观。
“在应用类目中，科技企业占比10%，而传统行业高达90%。美的、伊利、上海飞机制造、长江电力、中日友好医院等，在各细分领域都形成了示范性的案例。”工业与信息化部科技司高技术处处长赵策说。
人工智能对于解决传统行业复杂系统、多约束条件下的生产问题展现出了明显优势。
以飞机制造行业为例。8大主要系统、28个关键协调界面、33种关键功能、450万个零件……上海飞机制造有限公司董事长魏应彪在论坛上列出了一系列数字，以说明飞机设计之复杂。大飞机被称为“工业皇冠”。海量的数据、频繁的人机交互、高度复杂的算法软件系统，这些为飞机制造带来了智能制造的场景需求。
什么是智能制造？“智能机器+先进分析工具+人机交互，就是智能制造。”中国工程院院士邬贺铨介绍，“人工智能与云计算、大数据、5G技术一起，成为支撑智能制造的信息技术。”
据魏应彪介绍，上海飞机制造公司正在建设5G园区，部署覆盖整个园区的普及网络，“5G方便设备的互联互通及数据实时采集，为智能制造奠定了大数据的基础。”同时，一批先进智能装备的使用，解放了工人的双手，如自动喷涂机器人、柔性轨制机器人、自动钻铆机器人、激光扫描机器人等。
在此基础上，人工智能发挥作用，利用机器视觉、图像识别、语音交互、大数据分析等技术，实现智慧感知、智慧排产、智慧检测、智慧决策。
以飞机复合材料结构检测为例。“传统的检测过程包括，制造预埋典型缺陷的标准对比版块，扫描复合材料的结构、形成类似X光片的图像和模型，进行人工对比与评判。”魏应彪说，由于版块制作难、成本高，飞机结构复杂，缺陷种类多，图像信号复杂，快速可靠的飞机复合材料结构检测一直是世界性的难题。
人工智能的出现，让事情出现了转机。“我们针对典型缺陷的样本进行海量数据采集，提取关键信息后建立数据库，并运用5G技术存储在云平台上，连接评价系统。建立的深入学习模型可以对缺陷进行检测，并且不断迭代。”魏应彪介绍，目前评判的时间已经由4个小时缩短为几分钟，专业人员的成本降低95%。
事实上，将人工智能技术用于智慧检测后，带来的良品率提升，可给企业带来可观利润。“良品率每提升1%，会增加几个亿的利润。”深圳华星光电技术有限公司董事会秘书张玮说。作为一家面板公司，华星光电采用人工智能对面板海量图片进行快速学习与训练后，建立高精度模型，实现机器自主质检。这一技术配合自动化生产线，从材料投入到成品，整整两周的时间内，都不需要人为干预，“生产效率能提升5%”。
邬贺铨为我们列出了人工智能与实体经济更多的结合点。“传统视觉设备误判率可能高达20%，人会犯重复的错误，但人工智能通过对错误的学习，可将误判率下降到3%以下。”
“接下来说说，人工智能技术在优化生产参数中的应用。胶源产地、加工厂、批次数千个复杂因子都会影响橡胶质量，引入人工智能后，混炼胶平均合格率提升3%-5%，年增千万元级的利润。”
虽然实体经济与人工智能的融合已经有了初步的成果，但仍有大量问题需要探索。大量的数据、丰富的应用场景、足够的算力、活跃的用户，这些对于人工智能的使用至关重要，但这些条件对于不少企业来说还有较大差距。
“我们在江浙考察，发现很多传统的实体经济企业，仍处在非常初级的数字化阶段，数据获取能力还比较薄弱，传感器也比较一般。”天堂硅谷行业合伙人许肇元说。
专家还建议，不要盲目追求大数据。“不管有多少数据，距离转化价值还有很多工作要做。数据从采集到录入，需要大量工程的配合。企业一定要核算，要有成本约束。”中国移动通信研究院首席科学家冯俊兰说，企业还要考虑到，人工智能技术的应用会对原有运营体系构成很大冲击。
