【ZiDongHua 之“智能自動(dòng)化”收錄關(guān)鍵詞： 人工智能 新型工業(yè) 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)】
　　
　　三位專家共論：AI如何賦能中國(guó)制造
　　
　　“AI+制造”的必要性為何？“AI+材料”如何增強(qiáng)可行性？在人工智能賦能新型工業(yè)化供需對(duì)接深度行（鋼鐵行業(yè)）活動(dòng)期間，國(guó)家新材料產(chǎn)業(yè)發(fā)展專家咨詢委員會(huì)主任干勇，國(guó)家智能制造專家委副主任、工信部原材料工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型專家委主任錢鋒，中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所研究員于海斌3位專家圍繞相關(guān)話題展開(kāi)深入探討。
　　
　　“AI+制造”，勢(shì)在必行
　　
　　“我國(guó)工業(yè)化進(jìn)程與第四次科技革命和產(chǎn)業(yè)革命重疊，走的道路是常規(guī)工業(yè)化+信息技術(shù)(數(shù)字化、智能化、網(wǎng)絡(luò)化)+新型能源技術(shù)的融合發(fā)展之路，邁入人工智能時(shí)代。”干勇補(bǔ)充道，我國(guó)用40多年時(shí)間，便追趕了西方國(guó)家200余年的工業(yè)化進(jìn)程，目前已進(jìn)入以先進(jìn)制造為核心的新型工業(yè)化階段。
　　
　　毋庸置疑的是，AI浪潮下，我國(guó)制造業(yè)迎來(lái)重要發(fā)展機(jī)遇。錢鋒表示，雖然我國(guó)制造業(yè)領(lǐng)航企業(yè)具有規(guī)模優(yōu)勢(shì)，但尚未建立擁有高溢價(jià)能力的核心競(jìng)爭(zhēng)力。據(jù)賽迪顧問(wèn)統(tǒng)計(jì)顯示，我國(guó)擁有全球最多的世界500強(qiáng)制造業(yè)企業(yè)，但其平均利潤(rùn)率遠(yuǎn)低于美國(guó)、德國(guó)等制造強(qiáng)國(guó)水平。在原材料制造領(lǐng)域，盡管我國(guó)原材料制造裝置的工藝、工程、裝備及控制等與制造強(qiáng)國(guó)相當(dāng)，但面臨生產(chǎn)效率低、能耗/物耗高、安環(huán)問(wèn)題突出、高端產(chǎn)品缺乏、質(zhì)量一致性差等短板，工業(yè)系統(tǒng)運(yùn)行水平參差不齊，整體水平與世界先進(jìn)有差距。“我國(guó)是原材料制造大國(guó)非強(qiáng)國(guó)，亟須通過(guò)數(shù)字化、綠色低碳轉(zhuǎn)型由高速增長(zhǎng)轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展。”錢鋒說(shuō)。
 
　　
　　圖為錢鋒發(fā)言
　　
　　放眼全球，人工智能正全面賦能制造業(yè)發(fā)展。美國(guó)、歐盟和日本等工業(yè)強(qiáng)國(guó)紛紛將AI賦能制造業(yè)視為科技和產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的制高點(diǎn)，將發(fā)展“AI+制造”技術(shù)上升為國(guó)家戰(zhàn)略。“新一輪信息技術(shù)、制造技術(shù)與管理技術(shù)的深度融合，推動(dòng)了以智能化為特征的第四次工業(yè)革命。”于海斌表示。
　　
　　以此為背景，錢鋒認(rèn)為，搶抓人工智能加速工業(yè)應(yīng)用的戰(zhàn)略機(jī)遇，加快推進(jìn)人工智能和制造業(yè)深度融合，構(gòu)建集制造業(yè)全生命周期生產(chǎn)要素為一體，供需快速感知、制造精準(zhǔn)調(diào)控、要素高效配置的工業(yè)具身智能系統(tǒng)（即“工業(yè)大腦”），實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈價(jià)值鏈協(xié)同優(yōu)化、生產(chǎn)要素創(chuàng)新性配置、制造過(guò)程實(shí)時(shí)精準(zhǔn)調(diào)控、安全環(huán)保運(yùn)維智慧管控、新材料新產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)，確保制造過(guò)程資源能源高效利用、生產(chǎn)低碳化綠色化、產(chǎn)品高值化高端化、產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈最大化，是推動(dòng)傳統(tǒng)制造業(yè)深度轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要舉措，將為新一代智能制造和數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供高質(zhì)量科技供給，為新型工業(yè)化注入新動(dòng)能。
　　
　　據(jù)介紹，在歐洲，西門子、SAP、達(dá)索等制造業(yè)龍頭與美國(guó)AI公司合作，通過(guò)生成式AI賦能傳統(tǒng)制造業(yè)，鞏固其在傳統(tǒng)制造領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)。如德國(guó)SAP與谷歌、微軟合作，通過(guò)生成式AI提高其ERP平臺(tái)的管理能力；德國(guó)西門子與微軟Open AI合作，構(gòu)建模塊化可重構(gòu)生產(chǎn)系統(tǒng)，快速生成PLC代碼適應(yīng)不同生產(chǎn)需求；法國(guó)與AMD（超威半導(dǎo)體公司）、英偉達(dá)合作，通過(guò)生成式AI輔助工程師進(jìn)行產(chǎn)品3D設(shè)計(jì)。
 
　　
　　圖為于海斌
　　
　　可以看出，AI正全面賦能生產(chǎn)、設(shè)計(jì)、管理等領(lǐng)域。“智能制造的本質(zhì)是要實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)組織的三鏈融合，即從設(shè)計(jì)鏈到制造鏈，再到供應(yīng)鏈的三鏈集成優(yōu)化，真正實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)制造一體化。”在于海斌看來(lái)，“AI+制造”的實(shí)施路徑可以分為三步：首先需要建立一套制造領(lǐng)域的模型系統(tǒng)，包括各個(gè)領(lǐng)域模型的融合；其次需要建立各個(gè)智能制造領(lǐng)域的智能體，形成一個(gè)智能執(zhí)行體系；最后，要有一套開(kāi)發(fā)和應(yīng)用平臺(tái)，包括仿真和開(kāi)發(fā)工具。
　　
　　“AI+材料”，無(wú)限可能
　　
　　人工智能技術(shù)是時(shí)代的洪流，其進(jìn)步可謂一日千里，“人工智能+材料科學(xué)”已成為一個(gè)重要的交叉學(xué)科方向。
　　
　　“傳統(tǒng)硅基半導(dǎo)體材料已難以滿足未來(lái)社會(huì)對(duì)于智能化和高效能的需求，信息功能材料的不斷創(chuàng)新是先進(jìn)計(jì)算、人工智能、柔性顯示、量子科技等新技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵，具有不可替代的作用和廣泛的應(yīng)用，可推動(dòng)器件、系統(tǒng)、整機(jī)的功能和性能發(fā)生質(zhì)的飛躍和革命性變化。”干勇說(shuō)道。
 
　　
　　圖為干勇
　　
　　材料與技術(shù)相互賦能，AI技術(shù)的發(fā)展也正為材料的創(chuàng)新帶來(lái)無(wú)限可能。2023年11月，Google旗下的DeepMind在《Nature》雜志發(fā)文，表示開(kāi)發(fā)了用于材料科學(xué)的人工智能強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型GNoME，并通過(guò)該模型和高通量第一性原理計(jì)算，尋找到了38萬(wàn)余個(gè)熱力學(xué)穩(wěn)定的晶體材料。2023年12月，微軟發(fā)布了材料科學(xué)領(lǐng)域的人工智能生成模型MatterGen，可根據(jù)所需要的材料性質(zhì)按需預(yù)測(cè)新材料結(jié)構(gòu)。2024年1月，微軟與美國(guó)能源部下屬的西北太平洋國(guó)家實(shí)驗(yàn)室合作，利用人工智能和高性能計(jì)算，從3200萬(wàn)種材料中篩選出了一種全固態(tài)電解質(zhì)材料，完成了從預(yù)測(cè)到實(shí)驗(yàn)的閉環(huán)。近期，Meta和字節(jié)跳動(dòng)也布局了相似的研發(fā)方向。一時(shí)間，科技巨頭憑借自家的技術(shù)，將材料科學(xué)領(lǐng)域攪動(dòng)得風(fēng)起云涌。
　　
　　可見(jiàn)，人工智能通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)，可加速新材料的發(fā)現(xiàn)和性能優(yōu)化，縮短研發(fā)周期。在干勇看來(lái)，這一作用具體表現(xiàn)在兩方面：一是產(chǎn)品仿真優(yōu)化。人工智能輔助設(shè)計(jì)軟件能夠根據(jù)市場(chǎng)需求快速迭代產(chǎn)品設(shè)計(jì)、大幅提升仿真效率，有利于增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。二是加速新材料結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。利用人工智能預(yù)測(cè)確定二氧化碳捕集MOFs結(jié)構(gòu)，在30分鐘內(nèi)生成12萬(wàn)種候選材料，且在實(shí)驗(yàn)室中合成并進(jìn)行實(shí)際碳捕集實(shí)驗(yàn)，極大加快了新材料的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。
　　
　　干勇建議，在材料分子設(shè)計(jì)、材料合成制備、材料學(xué)表征分析、材料工藝優(yōu)化等方面布局大模型開(kāi)發(fā)，建設(shè)模型開(kāi)放與評(píng)測(cè)體系。“圍繞鈦合金、特種合金、稀土功能材料等領(lǐng)域，可打造垂類模型和智能體，面向材料發(fā)現(xiàn)-設(shè)計(jì)-制備-表征-測(cè)試-服役全流程，實(shí)現(xiàn)組分、配方、結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)與篩選，合成和制備工藝的多目標(biāo)優(yōu)化。”他說(shuō)。
　　
　　這其中，數(shù)據(jù)也是關(guān)鍵。材料工程領(lǐng)域數(shù)據(jù)有實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和機(jī)理數(shù)據(jù)，可以利用AI賦能機(jī)理建模及數(shù)據(jù)生成、應(yīng)用，克服當(dāng)前機(jī)理建模過(guò)程復(fù)雜、仿真門檻高、計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)等痛點(diǎn)。
　　
　　“人工智能對(duì)新材料產(chǎn)業(yè)的賦能，本質(zhì)上是將材料科學(xué)從‘試錯(cuò)+經(jīng)驗(yàn)判斷’轉(zhuǎn)變?yōu)?lsquo;模型+智能制造’，通過(guò)構(gòu)建數(shù)字材料孿生構(gòu)建材料智能工廠。這種變革將引發(fā)3個(gè)根本性遷移：創(chuàng)新主體從實(shí)驗(yàn)室向算法平臺(tái)遷移，價(jià)值重心從制造能力向數(shù)據(jù)資產(chǎn)遷移，競(jìng)爭(zhēng)維度從專利數(shù)量向智能密度遷移。當(dāng)新材料產(chǎn)業(yè)完成智能化躍遷，人類將進(jìn)入‘按需設(shè)計(jì)物質(zhì)’新紀(jì)元。”干勇總結(jié)道。
　　
　　來(lái)源 | 中國(guó)冶金報(bào)社
　　
　　
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