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董云庭:数据产业化和产业数据化,可能是智能制造的本质

谈及为何要推进智能制造,董云庭认为,一方面可以加快提升全要素的生产率,另一方面解决一个大规模个性化定制的问题。在其看来,工业3.0跟工业4.0一个本质的区别是,4.0要解决制造过程当中每一个节点的智能化,目前很多企业的智能生产系统离智能还有距离。

董云庭提出,智能制造至少有八个层次:网络为基础、标识为节点、数据为要素、算法算力为重点、平台是核心、工业软件为关键、安全为保障、人才要跟进。

关于如何推进智能制造?董云庭给出如下建议:

1、要开发智能制造的先进技术。这牵扯到互联网、物联网、大数据、人工智能、机器人、计算技术、软件、智能芯片,信息物理安全可能是我们最难解决的问题。

2、培养适应先进制造业的新员工,必须要具备学习能力。在大数据时代,学习必须成为我们每个公民的终身要务。通过取长补短,不断提升自己岗位的水平。

3、加快科学技术工程跟数学的教育。当然推进智能制造有很多机会,中国拥有41个工业大类、2073种类、666个小类齐全的工业体系,已成为全球第一个制造业大国。

董云庭指出,在推进智能制造方面,当前还面临八大挑战:设备连接能力不足、基础技术能力不足、工业机理模型不足、数据分析能力不足、工业软件不足、系统解决方案不足、生态构建能力不足、安全保障能力不足。

对于智能制造未来的发展战略,董云庭称,要加快四大转换:新旧动能转换、从要素驱动向数字驱动转换、从结构转型向智能转型转换、智能制造从中低端向高端转换。

具体而言,“构建智能制造的生态系统,产业链要有强化的基础,弥补关键短板;供应链要供出多门,避免受制于人;价值链要占领制高点,在标准、品牌、知识产权、创新、效率、管理等具有核心竞争力;生态链要资源同享、优势互补、合作共赢。”董云庭说道。

董云庭最后强调,必须统筹四个高质量发展,智能制造要从数量型增长向高质量发展;数据要从散、乱、杂的数据型增长向集成、精准、系统的高质量发展;知识产权必须从数量增长向高质量发展转变;产业的人才必须从数量型增长向高质量发展。(来源:财经网 本文仅代表个人观点)

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