当人工智能“遇上”自动化技术，将碰撞出怎样的“火花”？近日在山东青岛举行的2024中国自动化大会展现了这样一幅图景：当人工智能与自动化深度融合，将自动化技术推向更高层次，日新月异的自动化技术正以前所未有的融合创新、前沿突破迸发出全新活力，在新一轮科技革命和产业变革中迅猛发展，赋能千行百业、赋能未来世界。
深度融合创新发展
“人工智能与自动化的深度融合会改变世界，要把握人工智能和自动化发展方向，把中国的自动化技术推向更高层次。”中国工程院院士、中国自动化学会理事长郑南宁在大会开幕式上说。
与会专家认为，人工智能正推动自动化技术深入各行各业。人工智能使自动化系统能够适应环境变化自主决策，为自动化技术带来广阔发展空间。
在本次大会上，中国自动化学会副理事长、青岛科技大学副校长李少远教授团队带来了人工智能技术在柔性制造生产调度领域的最新研究成果。“我们依托人工智能技术，并结合自动化技术的独特优势，实现了生产流程的智能调度，同时实现了对产品质量的精准控制，显著提升了生产效率与产品合格率，这一成果不仅为智能制造领域注入了新的活力，也展示了人工智能与自动化技术深度融合的巨大潜力。”
“人工智能作为新质生产力的重要引擎，不仅代表了科技的前沿趋势，更是未来经济发展的关键驱动力。”李少远教授在接受《经济参考报》记者专访时表示，各行业正在探索“人工智能+产业发展”的新模式，加速新质生产力的形成与发展。
以轮胎业为例。国家橡胶与轮胎工程技术研究中心副主任、软控股份有限公司董事长兼总裁官炳政介绍，作为轮胎制造大国，我国轮胎产量占到全球的50%以上，而轮胎制造过程为流程+离散的混合型制造模式，面临完备信息、机理经验、质量控制等难题，对高质量、高效能、高一致制造轮胎产品提出巨大挑战。通过应用人工智能技术，推进知识参数化、参数软件化、软件平台化，经过多年的工艺创新、材料创新、装备创新，如今我国已实现了在巨型工程轮胎上的突破。
“目前我们已经大范围应用了工业视觉技术，这种技术解决了轮胎制造过程中‘黑+黑’的问题，因为黑色材料和黑色背景不好辨别。目前我们应用这项技术，检测准确率达到99.7%以上。”官炳政说。
打开更大想象空间
中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展研究报告（2024年）》显示，截至2023年底，我国人工智能核心产业规模接近5800亿元，已经形成了京津冀、长三角、珠三角三大集聚发展区，核心企业数量超过4400家，居全球第二。此外，我国已建成2500多个数字化车间和智能工厂，经过智能化改造，研发周期缩短约20.7%，生产效率提升约34.8%，不良品率降低约27.4%，碳排放减少约21.2%。
人工智能在各行各业加快应用已是不争的事实，对此，与会专家也提出了新的设想和新的范式。
中国工程院院士、中国科学院沈阳自动化研究所研究员于海斌表示，制造业是国家经济发展的支柱和动力引擎，在制造业由数字化迈向智能化转型的关键时期，面临创新设计能力弱、智能自动化水平低、产业链供应链韧性差等技术挑战。而制造业智能化发展前景和空间巨大，应发挥海量制造数据的优势，实现知识和业务流程自动化和智能化，满足设计制造一体化、柔性制造、绿色制造等关键需求。于海斌院士还展望了工业人工智能全面和体系化赋能先进制造业前景，并提出人工智能科技必将遵循“从数字走向实体”的发展规律，才能真正成为新质生产力的基石。
中国自动化学会常务理事、山东大学教授张承慧则展望了元宇宙与新能源系统深度融合的前景。张承慧指出，新能源大规模开发利用已成为全球共识和我国国家战略，而信息控制技术直接决定能源转型成败。控制系统关乎新能源利用核心指标，直接决定系统容量、性能、发电量，应以软件代硬件，以智能增性能。然而，新能源系统本质是一类高动态、非线性、强耦合的复杂巨系统，面临高效率发电优化难、高可靠并网控制难、大容量化控制难等问题，元宇宙与新能源系统的深度融合将为新能源数智化控制提供新范式。
发挥优势突破堵点
在李少远看来，我国人工智能技术在工业领域的运用具备三大显著优势：一是应用场景丰富多元，市场需求潜力巨大，为人工智能技术的实践应用提供了肥沃土壤；二是科研实力日益增强，我国在人工智能技术研发上取得了诸多突破性进展，科研团队与企业竞争力显著提升；三是政策环境持续优化，政府对人工智能技术的扶持力度不断加码。
“为保持并扩大这些优势，我们应深化技术创新，巩固人工智能技术的核心竞争力；加强人才培养与引进，构建高水平的人工智能人才梯队；同时，积极参与国际交流与合作，共同引领人工智能技术的健康有序发展。”李少远说。
针对当前人工智能技术在先进制造业应用面临的堵点，李少远认为主要包括技术落地难、数据安全与隐私保护问题，以及专业人才短缺等。而最为紧迫的，是技术如何无缝融入实际生产流程，实现真正的“智造”转型。“我们亟须深化技术创新，强化技术与实践的对接能力，确保人工智能技术能够精准解决制造业痛点；同时，构建全面的数据安全保障体系，确保数据流通与应用过程中的隐私安全；此外，拓宽人才培养路径，促进跨学科、跨领域的复合型人才成长，为人工智能技术在先进制造业的深度应用奠定坚实基础。”