智能組裝裝備產業(yè)發(fā)展調研報告

智能組裝裝備產業(yè)發(fā)展調研報告

把握人工智能發(fā)展趨勢，立足國情和各地區(qū)的產業(yè)現(xiàn)實基礎，頂層引導和區(qū)域協(xié)作相結合，加強體系化部署，做好分階段實施，構建完善新一代人工智能產業(yè)體系。支持生物特征識別、視頻理解、跨媒體融合等技術創(chuàng)新，發(fā)展人證合一、視頻監(jiān)控、圖像搜索、視頻摘要等典型應用，拓展在安防、金融等重點領域的應用。到2020年，復雜動態(tài)場景下人臉識別有效檢出率超過97%，正確識別率超過90%，支持不同地域人臉特征識別。深化發(fā)展智能制造深入實施智能制造，鼓勵新一代人工智能技術在工業(yè)領域各環(huán)節(jié)的探索應用，支持重點領域算法突破與應用創(chuàng)新，系統(tǒng)提升制造裝備、制造過程、行業(yè)應用的智能化水平。（一）智能制造關鍵技術裝備提升高檔數(shù)控機床與工業(yè)機器人的自檢測、自校正、自適應、自組織能力和智能化水平，利用人工智能技術提升增材制造裝備的加工精度和產品質量，優(yōu)化智能傳感器與分散式控制系統(tǒng)（DCS）、可編程邏輯控制器（PLC）、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)（SCADA）、高性能高可靠嵌入式控制系統(tǒng)等控制裝備在復雜工作環(huán)境的感知、認知和控制能力，提高數(shù)字化非接觸精密測量、在線無損檢測系統(tǒng)等智能檢測裝備的測量精度和效率，增強裝配設備的柔性。提升高速分揀機、多層穿梭車、高密度存儲穿梭板等物流裝備的智能化水平，實現(xiàn)精準、柔性、高效的物料配送和無人化智能倉儲。到2020年，高檔數(shù)控機床智能化水平進一步提升，具備人機協(xié)調、自然交互、自主學習功能的新一代工業(yè)機器人實現(xiàn)批量生產及應用；增材制造裝備成形效率大于450cm3/h，連續(xù)工作時間大于240h；實現(xiàn)智能傳感與控制裝備在機床、機器人、石油化工、軌道交通等領域的集成應用；智能檢測與裝配裝備的工業(yè)現(xiàn)場視覺識別準確率達到90%，測量精度及速度滿足實際生產需求；開發(fā)10個以上智能物流與倉儲裝備。（二）智能制造新模式鼓勵離散型制造業(yè)企業(yè)以生產設備網絡化、智能化為基礎，應用機器學習技術分析處理現(xiàn)場數(shù)據(jù)，實現(xiàn)設備在線診斷、產品質量實時控制等功能。鼓勵流程型制造企業(yè)建設全流程、智能化生產管理和安防系統(tǒng)，實現(xiàn)連續(xù)性生產、安全生產的智能化管理。打造網絡化協(xié)同制造平臺，增強人工智能指引下的人機協(xié)作與企業(yè)間協(xié)作研發(fā)設計與生產能力。發(fā)展個性化定制服務平臺，提高對用戶需求特征的深度學習和分析能力，優(yōu)化產品的模塊化設計能力和個性化組合方式。搭建基于標準化信息采集的控制與自動診斷系統(tǒng)，加快對故障預測模型和用戶使用習慣信息模型的訓練和優(yōu)化，提升對產品、核心配件的生命周期分析能力。到2020年，數(shù)字化車間的運營成本降低20%，產品研制周期縮短20%；智能工廠產品不良品率降低10%，能源利用率提高10%；航空航天、汽車等領域加快推廣企業(yè)內外并行組織和協(xié)同優(yōu)化新模式；服裝、家電等領域對大規(guī)模、小批量個性化訂單全流程的柔性生產與協(xié)作優(yōu)化能力普遍提升；在裝備制造、零部件制造等領域推進開展智能裝備健康狀況監(jiān)測預警等遠程運維服務。智能裝備行業(yè)發(fā)展態(tài)勢及未來發(fā)展趨勢（一）國家政策進一步促進智能裝備行業(yè)的發(fā)展國家政策大力支持工業(yè)智能，工業(yè)自動化前景廣闊，智能裝備行業(yè)亦有較大的發(fā)展空間?！吨悄苤圃彀l(fā)展規(guī)劃（2016—2020年）》提出2025年前，推進智能制造實施兩步走戰(zhàn)略：第一步，到2020年，智能制造發(fā)展基礎和支撐能力明顯增強，傳統(tǒng)制造業(yè)重點領域基本實現(xiàn)數(shù)字化制造，有條件、有基礎的重點產業(yè)智能轉型取得明顯進展；第二步，到2025年，智能制造支撐體系基本建立，重點產業(yè)初步實現(xiàn)智能轉型。該規(guī)劃還提出了加快智能裝備發(fā)展，國家大力推動工業(yè)智能發(fā)展，智能裝備生產企業(yè)迎來更多的市場機會。《中小企業(yè)數(shù)字化賦能專項行動方案》旨在提升中小企業(yè)應對危機能力，夯實可持續(xù)發(fā)展基礎，提出了針對中小企業(yè)典型應用場景，引導有基礎、有條件的中小企業(yè)加快傳統(tǒng)制造裝備聯(lián)網、關鍵工序數(shù)控化等數(shù)字化改造，應用低成本、模塊化、易使用、易維護的先進智能裝備和系統(tǒng)，優(yōu)化工藝流程與裝備技術，建設智能生產線、智能車間和智能工廠，實現(xiàn)精益生產、敏捷制造、精細管理和智能決策。智能裝備產業(yè)是為國民經濟各行業(yè)提供技術裝備的戰(zhàn)略性產業(yè)，是智能制造的基礎，是國家綜合實力的集中體現(xiàn)，為此，我國從政策上支持智能裝備行業(yè)做大做強，為行業(yè)提供了巨大的市場空間。（二）智能裝備行業(yè)產業(yè)結構化升級，智能制造產業(yè)鏈協(xié)同發(fā)展隨著國內制造升級，全球高端制造產能向我國轉移，我國已步入后工業(yè)時代。高技術產業(yè)和服務業(yè)日益成為國民經濟發(fā)展的主導，工業(yè)由低端向高端發(fā)展，技術密集型和高端裝備產業(yè)的占比加大。我國制造業(yè)在政策和市場共同影響下，堅持走產業(yè)結構化升級、實現(xiàn)數(shù)字化、網絡化和智能化的智能制造的目標。我國制造業(yè)通過用機器智能裝備代替人工，提高對產品生產過程中的質量控制水平，減少誤判、漏判的情況發(fā)生，有效的提高產品品質，系實現(xiàn)智能制造的關鍵硬件平臺。智能制造的實現(xiàn)是一個逐級推進的過程，涉及設計、生產、物流、裝配、調試、服務等產品全生命周期，并涉及從裝備硬件到網絡軟件的復雜架構，智能裝備、物流倉儲、軟件專業(yè)供應商間將不斷加強協(xié)同創(chuàng)新，以強化智能制造系統(tǒng)解決方案供應能力。智能制造將造就全新的業(yè)態(tài)，由多個提供單一產品或服務的供應商共同構建協(xié)作系統(tǒng)，形成融合發(fā)展的生態(tài)產業(yè)鏈。（三）智能裝備行業(yè)新技術不斷在智能制造中深度應用智能裝備行業(yè)的基礎技術涉及物理、材料學、機械運動、電氣化、自動化、人工智能等多學科，并且在應用上相互交叉，相關學科的不斷發(fā)展亦為智能檢測、組裝裝備的發(fā)展奠定了有利基礎。隨著智能檢測、組裝裝備的不斷成熟和運算能力的提升，軟件算法在各應用領域解決方案、深度學習能力的不斷完善，智能檢測、組裝裝備在除消費電子以外的汽車制造、半導體和新能源等領域應用的廣度和深度均在提高，并加快在醫(yī)藥、食品飲料等其他領域的滲透。未來智能制造不斷地將新的技術應用到制造業(yè)中，與制造業(yè)進行深度融合。這其中物聯(lián)網與云計算、人工智能（AI）等新技術的作用將尤為凸顯。未來物聯(lián)網與云計算將會更加廣泛地部署到制造行業(yè)，從而減少人工干預、提高工廠設施整體協(xié)作效率、提高產品質量一致性。人工智能亦將更加廣泛地應用到智能制造行業(yè)中。機器視覺作為人工智能的一部分已經廣泛運用于智能裝備中，未來通過深度學習、增強學習、遷移學習等技術的應用，智能制造將提升制造領域知識產生、獲取、應用和傳承的效率：離線狀態(tài)下，利用機器學習技術挖掘產品缺陷，形成控制規(guī)則；在線狀態(tài)下，通過增強學習技術和實時反饋，控制生產過程減少產品缺陷；同時集成專家經驗，不斷改進學習結果。2017年《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提到，將全面推動人工智能與制造業(yè)的融合，解決中國制造業(yè)在推進智能化轉型過程中面臨的問題。神經網絡芯片面向機器學習訓練應用，發(fā)展高性能、高擴展性、低功耗的云端神經網絡芯片，面向終端應用發(fā)展適用于機器學習計算的低功耗、高性能的終端神經網絡芯片，發(fā)展與神經網絡芯片配套的編譯器、驅動軟件、開發(fā)環(huán)境等產業(yè)化支撐工具。到2020年，神經網絡芯片技術取得突破進展，推出性能達到128TFLOPS（16位浮點）、能效比超過1TFLOPS/w的云端神經網絡芯片，推出能效比超過1TOPS/w（以16位浮點為基準）的終端神經網絡芯片，支持卷積神經網絡（CNN）、遞歸神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）等一種或幾種主流神經網絡算法；在智能終端、自動駕駛、智能安防、智能家居等重點領域實現(xiàn)神經網絡芯片的規(guī)模化商用。加快人才培養(yǎng)貫徹落實《制造業(yè)人才發(fā)展規(guī)劃指南》，深化人才體制機制改革。以多種方式吸引和培養(yǎng)人工智能高端人才和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才，支持一批人才和青年拔尖人才成長。依托重大工程項目，鼓勵校企合作，支持高等學校加強人工智能相關學科專業(yè)建設，引導職業(yè)學校培養(yǎng)產業(yè)發(fā)展急需的技能型人才。鼓勵領先企業(yè)、行業(yè)服務機構等培養(yǎng)高水平的人工智能人才隊伍，面向重點行業(yè)提供行業(yè)解決方案，推廣行業(yè)最佳應用實踐。優(yōu)化發(fā)展環(huán)境開展人工智能相關政策和法律法規(guī)研究，為產業(yè)健康發(fā)展營造良好環(huán)境。加強行業(yè)對接，推動行業(yè)合理開放數(shù)據(jù)，積極應用新技術、新業(yè)務，促進人工智能與行業(yè)融合發(fā)展。鼓勵部門率先運用人工智能提升業(yè)務效率和管理服務水平。充分利用雙邊、多邊國際合作機制，抓住一帶一路建設契機，鼓勵國內外科研院所、企業(yè)、行業(yè)組織拓寬交流渠道，廣泛開展合作，實現(xiàn)優(yōu)勢互補、合作共贏。智能裝備行業(yè)技術水平智能裝備是一種集光學成像技術、機械運動技術、電氣控制技術、人工智能算法和數(shù)據(jù)控制軟件技術于一體，具有自感知、自決策、自執(zhí)行、自適應、自學習等功能的先進生產裝備。德國、日本等發(fā)達國家有著深厚的工業(yè)發(fā)展積淀，裝備設計理論成熟，底層技術積累豐富，材料、工藝和制造手段先進，促進了其智能裝備制造業(yè)的發(fā)展。我國智能裝備制造行業(yè)起步較晚，在技術領域較先進國家仍存在短板，新型傳感器件、量測器具、控制單元等核心技術還需要向國外廠商采購，限制了行業(yè)的發(fā)展空間。此外，我國工業(yè)產業(yè)基礎薄弱，高精度和超高精度數(shù)控機床加工能力較弱，為智能裝備提供基礎零部件、元器件、材料的工藝水平與工業(yè)發(fā)達國家相比存在較大差距，制約了行業(yè)的發(fā)展速度。近年來，在國家產業(yè)政策鼓勵支持、下游客戶需求增加、基礎技術不斷提高的三重有利因素推動下，國內的智能裝備企業(yè)不斷加強自身研發(fā)能力，有針對性的進行技術突破，在消費電子、光伏組件、新能源電池等行業(yè)涌現(xiàn)了一批具有較強競爭力的企業(yè)，行業(yè)技術水平有了顯著的提升。同時，隨著應用場景的不斷豐富，各行業(yè)客戶對智能裝備的功能、性能、效能等方面均提出了更加細致的要求，部分國內從業(yè)企業(yè)抓住市場需求變化的機遇，在定制化開發(fā)、制造成本、銷售渠道、客戶業(yè)務理解和客戶服務能力等方面增強競爭優(yōu)勢，從而在長期的市場競爭中產生了一批設計研發(fā)能力強、服務質量良好的企業(yè)，在市場中占據(jù)有利的競爭地位。智能傳感器支持微型化及可靠性設計、精密制造、集成開發(fā)工具、嵌入式算法等關鍵技術研發(fā)，支持基于新需求、新材料、新工藝、新原理設計的智能傳感器研發(fā)及應用。發(fā)展市場前景廣闊的新型生物、氣體、壓力、流量、慣性、距離、圖像、聲學等智能傳感器，推動壓電材料、磁性材料、紅外輻射材料、金屬氧化物等材料技術革新，支持基于微機電系統(tǒng)（MEMS）和互補金屬氧化物半導體（CMOS）集成等工藝的新型智能傳感器研發(fā)，發(fā)展面向新應用場景的基于磁感、超聲波、非可見光、生物化學等新原理的智能傳感器，推動智能傳感器實現(xiàn)高精度、高可靠、低功耗、低成本。到2020年，壓電傳感器、磁傳感器、紅外傳感器、氣體傳感器等的性能顯著提高，信噪比達到70dB、聲學過載點達到135dB的聲學傳感器實現(xiàn)量產，絕對精度100Pa以內、噪音水平0．6Pa以內的壓力傳感器實現(xiàn)商用，弱磁場分辨率達到1pT的磁傳感器實現(xiàn)量產。在模擬仿真、設計、MEMS工藝、封裝及個性化測試技術方面達到國際先進水平，具備在移動式可穿戴、互聯(lián)網、汽車電子等重點領域的系統(tǒng)方案設計能力。開源開放平臺針對機器學習、模式識別、智能語義理解等共性技術和自動駕駛等重點行業(yè)應用，支持面向云端訓練和終端執(zhí)行的開發(fā)框架、算法庫、工具集等的研發(fā)，支持開源開發(fā)平臺、開放技術網絡和開源社區(qū)建設，鼓勵建設滿足復雜訓練需求的開放計算服務平臺，鼓勵骨干龍頭企業(yè)構建基于開源開放技術的軟件、硬件、數(shù)據(jù)、應用協(xié)同的新型產業(yè)生態(tài)。到2020年，面向云端訓練的開源開發(fā)平臺支持大規(guī)模分布式集群、多種硬件平臺、多種算法，面向終端執(zhí)行的開源開發(fā)平臺具備輕量化、模塊化和可靠性等特征。加大支持力度充分發(fā)揮工業(yè)轉型升級（中國制造2025）等現(xiàn)有資金以及重