《中国‘智9造借力AI引领世界》教学应用说明
--AI+教育研究中心谢强
报告深入探讨了中国制造业在人工智能（AI）技术推动下的发展现状、面临的挑战、未来趋势以及市场机遇。以下是核心内容和关键观点的总结：
一、中国制造业的智能化现状
灯塔工厂的领先地位：中国拥有全球最多的“灯塔工厂”（70座），这些工厂在自动化技术应用方面表现出色，涵盖传统和新兴行业，通过数字化管理和工业机器人等技术提升产品良率、降低停工风险，在营收、运营和可持续发展等方面取得突破，成为制造业领域的标杆。
中小型企业的滞后：尽管灯塔工厂表现出色，但全国327万家制造企业中，大多数中小型企业的自动化程度和数字化进程仍滞后，人工智能应用占比不高，仅停留在数字化进程的初级阶段，缺乏坚实的数字管理基础和对智能硬件迭代的跟进。
二、制造业人工智能技术的发展阶段
第一阶段（2010年以前）：企业主要引进工业机器手臂和自动化工业系统，提升软件和硬件水平，处理重复性高工作，释放生产力。
第二阶段（2010至2015年）：软件和硬件系统升级，机器学习和深度学习技术普及，软件系统拟人化，生产车间出现带机器视觉的协作机器手臂和移动机器人，人与系统互通性增强。
第三阶段（过去十年）：人工智能优化技术成熟，人工智能模型从云端走向边缘侧，伺服器等工业产品虚拟化，使人工智能更容易嵌入，自动化可独立于云计算。
第四阶段（生成式人工智能时代）：生成式人工智能回归云端，带来能力飞跃，大模型能处理海量数据，提供拟人用户体验，吸收仿真技术生成的制造业数据，提高精准度。
第五阶段（未来展望）：从明年起，更精准、可靠与可信的工业级智能体将普及，被制造企业采纳，同时大模型随着优化技术提升再次走向边缘侧，进入更复杂载体如仿人机器人。
三、机器视觉的发展与机遇
机器视觉的关键作用：机器视觉是智能制造的核心技术之一，应用于制造过程监控、质量检测改进、产品生成设计、人机协作、机器人自主行动系统等众多关键环节，对中国327万家制造企业具有普遍需求。
技术演进：传统机器视觉依赖规矩引擎，需专家编写大量规则；2010年代机器学习技术普及，基于卷积神经网络（CNN）的计算视觉系统精度提升；如今，大预言模型（LLM）衍生出视觉转换器（ViT），具备全局背景理解能力，机器视觉系统更强大。
中国企业布局：中国人工智能四小龙（商汤、旷视、云从和依图）在工业机器视觉早有布局，提供一站式训练工业缺陷检测算法模型服务；众多企业如思谋、梅卡曼德等积极布局全栈式工业机器视觉解决方案，部分企业针对特殊垂直行业提供服务；同时，中国企业
积极拓展海外市场。
四、国产机器人与大模型的结合
国产机器人崛起：中国是全球最大工业机器人市场，尽管长期被四大家族垄断，但国产机器人厂商如新松机器人、埃斯顿等积极耕耘，逐渐占据市场装机量的三、四成，协作机器人和移动机器人解决方案在国内和海外市场取得成绩。
生成式人工智能的机遇与挑战：基础模型如大型语言模型（LLM）等为机器人处理更广泛任务提供可能，但国产机器人厂商面临缺乏大规模多样化机器人数据、硬件端英伟达GPU昂贵且耗电等挑战。不过，厂商可考虑其他芯片组供应商，利用合成数据和虚拟环境解决数据问题。
五、汽车行业的机器人革命
机器人技术的应用与优势：机器人技术在汽车行业应用广泛，可精确执行焊接、喷漆和装配等任务，提高生产效率和质量，具备灵活性和适应性，满足不同车型和需求，降低劳动力成本，提高工作场所安全性，促进绿色制造。
机器人技术的历史与发展：自1956年第一个工业机器人Unimate发明以来，机器人技术在汽车行业的应用不断演进，从执行简单重复任务到如今的更灵活智能的工业机器人。
未来三年的关键机器人技术：根据Omdia分析，Delta机器人、自动导引车（AGV）和自主移动机器人（AMR）将成为汽车行业最重要的机器人技术，各地区偏好差异较大，亚洲尤其是中国对直角坐标机械手投资较多，协作机器人在汽车行业的作用日益重要。
六、从数字孪生到工业元宇宙
数字孪生的应用：制造业积极应用数字孪生技术，用于生产流程与作业过程的规划、建设、维护、优化和运营，通过整合实际工厂数据进行评估和分析，以优化决策。例如，哪吒汽车与达索系统合作，富士康采用西门子工业软件的仿真软件，海尔在其卡奥斯平台上全景还原工厂。
工业元宇宙的诞生与挑战：数字孪生技术发展催生工业元宇宙，允许用户通过设备与工业设备和场景互动，需具备系统稳定性、实时性、足够算力和存储支撑以及高速信息传递等条件。目前制造业企业面临边缘端算力不足等挑战，但Omdia相信这些挑战将被克服，推动