智能制造就是机器换人？太扯了！

从引入人工智能技术开始，智能制造经历了DNC（Distributed Numerical Control，分布式数控系统）和CIMS（计算机集成制造系统）等主要阶段，其自动化和智能化的程度也越来越高。其中，机器人对促进传统制造业的智能化起到了很大作用。不过这显然不是智能制造的全部。

根据IFR国际机器人联合会初步统计数据，2016年我国工业机器人销量已高达9万台，较2015年增长31．28％，显著高于全球工业机器人14％的销量增速，其中中国工业机器人销量占全球销量比重以达31％。仅去年一年，中国国内就购买了9万台（套）工业机器人，占全球工业机器人订单总量的三分之一。

目前国内智能制造系统集成领域，大部分集中于汽车工业。2016年国内机器人下游应用领域中，占比最大的是汽车制造（48％），其次是3C制造（24％）。

IFR还预测认为，到2019年时，中国国内工业机器人的年度订单将增加到16万台（套）。

中国航空工业集团信息技术中心首席顾问宁振波认为，智能制造首先是从状态感知开始的，要做到真正的智能制造，必须要先具备三个基本条件：一是便宜的传感器，二是数字化一切可数字化之物，三是网络化一切可连接之物。

而对于业内盛行的“做智能制造就是多用机器人”的观点，宁振波大摇其头。他说：“这都是近年来的一些假专家用来忽悠人的。智能制造就是机器换人？太扯了！难道富士康的教训还不够深刻吗？

“富士康当初夸口要5年内造出150万台机器人，代替150万产业工人。可现在呢，它造了多少？仅仅4万台而已，就坚持不下去了，自己停止了。亏大了，也没代替几个人！这是明显听信和轻信了假专家的话，自食其果。”

2011年底，富士康董事长郭台铭公开表示，富士康要在2014年装配100万台机械臂，并计划在5到10年内完成首批自动化的工厂，这也就是所谓的“百万机器人计划”。

而截至5年后的2016年底，仅仅只装配了40000台左右，并未覆盖全流水线。此后，“百万机器人计划”逐渐淡出公众视线，也间接宣告了这一计划的流产。而失败的主要原因包括机器人精度不够、不能胜任全流水线工作、升级和维护升本过高等等。

富士康的教训充分说明，在未深刻理解“智能制造”之前就盲目投入，只会适得其反。

中国工程院院士、浙江大学特聘教授、中国机械工程学会副理事长谭建荣也持同样观点，他认为，对眼下的中国制造业来说，自动化程度并不是越高越好。

谭建荣说到：“对一家生产制造型的企业来说，必须要实现人、机器、机器人的合理分工和协同作业，才能最大幅度的提高生产效率，而并不是只盯着自动化程度的高低。”

模仿、抄袭无益，“智能制造”只能依靠我们自己

2010年，中国超过美国而成为全球制造业第一大国。这一桂冠，最主要得益于中国拥有全世界独一无二的、最为齐全的工业门类。

一个国家拥有完整的工业体系，意味着自己不依靠其它国家的帮助与支持，就可以独立发展并能够保持所有的工业科技。中国是全世界唯一具有联合国全部大中小分类的工业国，是唯一的一个拥有39个工业大类，191个中类，525个小类，从而形成了一个举世无双、行业齐全的工业体系。

新中国建国初期有两次大规模的工业技术引进，一是从苏联引进成套重工业，二是“四三方案”，从美国、联邦德国、法国、日本、荷兰、瑞士、意大利等西方国家处引进化纤、化肥、石化、电站、钢铁等技术。

从全球占比来看，1990年我国制造业占全球的比重为2．7％，居世界第九；到2000年上升到6．0％，居世界第四；2007年达到13．2％，居世界第二；2010年为19．8％，时隔一个半世纪之后重新回到世界第一。

宁振波认为，正是因为中国工业门类太多太全，所以在我国实施“智能制造”过程中只能依靠我们自己，纯粹的模仿和全盘抄袭都是无益的。

宁振波说：“把德国的‘工业4．0’拿来，解决不了我们的一半问题，因为他们的工业门类不齐全、太少；把美国的‘工业互联网’拿过来也不行，他们的门类也不全，也有很多没有的，给不了我们太过借鉴之处。”

此外，对于人工智能在智能制造中的促进作用，宁振波也持理性态度，“（智能制造中）人工智能的提法，我是有看法的！别被所谓的AI给忽悠的晕了。举个例子，阿尔法狗厉害吧？但是它的能耗惊人，如果大家都用它，那整个太阳系的能量都不够用的。这是人工智能应用的最大障碍之一。”

“AI在目前，它能做的非常有限，所以（智能制造）还是要以人为主导才行。”宁振波说。

巧得很，宁振波的这一观点也和谭建荣院士不谋而合。谭建荣此前接受镁客网采访时说，“在工厂的车间里，哪些是需要人做的，就让人做；哪些是需要机器做的，就让机器做；哪些是需要机器人做的，就让机器人做。人的作用还是不可替代的。”

从技术发展和应用来看，人工智能分为弱人工智能、通用人工智能、强人工智能和超人工智能等四个最主要阶段。目前我们还只是处在弱人工智能阶段，这一阶段的AI能力单一，不能进行多任务的学习，更不用说协作协同了。

因此，现在的AI对制造业的推力远远没有人们想象中的那么巨大和神奇，真正的“智能制造”场景必然是要放眼长远未来的。现阶段，智能制造还应该秉承“人机协作，以人为主”的原则。