在2020年CCF-GAIR全球人工智能與機器人峰會上，工業富聯科技服務事業群總經理劉宗長發表了題為“工業人工智能與工業互聯網為制造業帶來的價值機遇”的演講，深入剖析了工業人工智能與工業互聯網如何成為制造業數字化轉型的核心驅動力，以及科技領域內的技術開發如何為制造業創造新價值。以下基于其演講內容，探討這一主題。

一、工業人工智能：制造業的智能引擎

劉宗長指出，工業人工智能并非通用人工智能的簡單套用，而是針對工業場景的特定需求，將AI技術與工業知識深度融合。在制造業中，工業人工智能的應用體現在多個層面：

• 智能質檢：通過機器視覺和深度學習，實現產品缺陷的自動檢測，大幅提升質檢效率和準確率，降低人力成本。
• 預測性維護：利用傳感器數據和機器學習算法，預測設備故障，減少非計劃停機，提高設備綜合效率（OEE）。
• 工藝優化：通過分析生產過程中的大數據，AI可以優化工藝參數，提升良品率和生產效率。
• 能耗管理：AI算法對能源消耗進行智能調控，實現綠色制造。

這些應用不僅提升了生產端的效率，更通過數據驅動決策，讓制造過程更加柔性、智能。

二、工業互聯網：連接與賦能的基座

工業互聯網是工業人工智能落地的重要基礎設施。劉宗長強調，工業互聯網通過連接人、機、料、法、環，實現數據采集、傳輸、存儲和分析，為AI應用提供土壤。其價值機遇包括：

• 數據互聯互通：打破信息孤島，實現跨設備、跨系統、跨廠區的數據融合，為全局優化提供可能。
• 邊緣計算與云協同：在靠近數據源的地方進行實時處理，同時利用云端強大的算力進行深度分析，滿足不同場景的時延和算力需求。
• 應用開發與生態：基于工業互聯網平臺，開發者可以快速構建和部署工業APP，形成蓬勃的生態，推動技術開發與產業需求對接。
• 服務化延伸：制造企業可以從賣產品轉向賣服務，通過遠程運維、共享制造等模式開辟新收入來源。

三、科技領域內的技術開發：融合創新之道

劉宗長在演講中特別提到，工業人工智能與工業互聯網的落地離不開科技領域內的技術開發。這包括：

• 核心技術突破：如高性能計算、5G、物聯網、大數據、邊緣計算等技術的研發，為工業應用提供底層支撐。
• 跨學科融合：工業知識、數據科學、AI算法的交叉融合，需要復合型技術開發團隊。
• 開放合作：企業、高校、研究機構協同創新，共同攻克技術難題，加速成果轉化。

工業富聯自身就在實踐中將技術開發與制造場景結合，例如將AI應用于精密加工，通過數據反饋不斷優化模型，形成了可復用的解決方案。

四、價值機遇與未來展望

劉宗長認為，工業人工智能與工業互聯網帶來的價值機遇是巨大的：

• 降本增效：通過智能化手段，顯著降低運營成本，提升生產效率和質量。
• 商業模式創新：數據驅動的服務化轉型，創造新的增長點。
• 產業鏈協同：打破企業邊界，實現供應鏈的透明化和協同優化。
• 人才結構升級：對高技能人才的需求增加，推動制造業人才轉型。

隨著技術的不斷成熟，工業人工智能與工業互聯網將更深地融入制造全流程，推動制造業向數字化、網絡化、智能化邁進。劉宗長呼吁行業內外加強合作，共同把握這一歷史性機遇。

綜上，工業富聯劉宗長的演講清晰闡明了工業人工智能與工業互聯網作為制造業雙引擎的價值，以及科技領域內的技術開發在其中的關鍵作用。對于制造業而言，這不僅是技術升級，更是一場深刻的產業變革。