小鹰非常荣幸地采访到了上海市人工智能学会理事长张浩教授，听他百忙之中由浅入深娓娓道来：人工智能如何在制造业发挥它的“技术一绝”，听罢犹如炎炎烈日之下的一方仙谷，美不胜收！

张教授表示，人工智能目前的发展路径是为了弥补人类的记忆计算短板，作为人类的助手，归根结底还是为了解放人的劳动力，把大家从一些繁琐的危险的重复劳作中解脱出来，去实现更加具有创造性的工作。当然，为了让机器在感知认知预知等方面更加像人，必须优化算法提升算力。

近年以ChatGPT为代表人工智能的内容生成发展迅速，在金融、医疗、司法、教育、公共安全、农业养殖业等各个领域润物细无声般开花结果，在制造业的应用也在深入开展，例如在图像质检方面的准确率非常高效。无论是离散型还是连续型或者混合型企业，产品生命周期管理都是企业考虑的必要目标。张教授表示，一个周密的生产计划绝非易事，在TQCS（企业竞争力的几个要素），即企业提供产品的时间(time)、产品的质量(quality)、产品的成本(cost)和产品服务（service）视为企业竞争力的四要素(TQCS)。除了领先的技术之外，还要看所处的行业，企业追求的最终价值，例如飞机制造商极其重视交付后的服务体验，消费电子更加看重成品价格和上市时间。大规模生产和多品种小批量的生产模式，其TQCS不同因素相互制约和配合的着力点的取舍是完全不同的。由此可见，人工智能在制造业的应用其复杂程度可见一斑。

另外，对于难于建立精确模型的有约束多目标优化问题，要考虑采用数字孪生技术，以工厂生命周期维度来说，工厂的初建、扩建和持续运营，除了更新设备之外，国外还有在原有工厂基础之上提升产能和产品种类的需求。要求在同等的面积情况下如何充分利用厂房和提升效率，这种综合优化问题才是人工智能的高难度挑战。

另外以自动驾驶为例，国内采取是车、路、云协同的发展路线，车联网、物联网再到智慧城市发展路径。那么，此时算力对实时性要求高的自动驾驶的重要性就显而易见。按照国家部署，长三角算力项目已经有了全新的进展，每秒可执行500亿亿次浮点运算。从中更加看到人工智能、大数据和大模型在自动驾驶发挥的关键作用。

张教授认为，靠近应用端来布置算力是非常合理的，同样也可以让更多的中小型企业享受到这种AI技术福利。相比国外自动驾驶依靠车载算力和视频识别来说具有成本优势。此外技术进步同时必须完善相应的人工智能方面的法律法规才能真正落地。例如各种人脸识别技术的隐患同样需要法规的制约性促使其安全使用。

“人工智能没必要神化，让机器人充当人类的好助手。”张教授笑语，生活中的扫地机和洗碗机等我们都司空见惯，还有一种何乐而不为的心甘情愿的喜悦接纳。目前，人工智能在部分场景下面替代了人的劳作，将来在算力进一步提升的情况下肯定还有无限可能有待突破，归根结底还是为了让我们享受更加美好的生活。

小鹰从张教授的访谈中领悟到，诚然，机器人可以进行写作和绘画等艺术创作，但是人们丰富的情感体验绝非那种高超的计算所得，不是权衡利弊的公式替代，也不是华山一条道的解决途径。自动驾驶和F1赛车还会很长一段时间共存。那么，未来人工智能在制造业的竞道也不仅限于眼前我们能见的领域，还有更多探索和未知的可能。不过无论科技多么先进，不会背离初衷，人工智能的进步是为了点亮我们的生活，提高幸福度而已！

最后，张教授希望在数智范式会展主办的2025制造业数字化博览会（2025年3月5日—3月7日），这个百舸争流的大舞台上，各个企业如孔雀开屏般各显身手，同时取长补短，彼此学习和进步，共同推动智能制造健康有序、循序渐进的发展。触及供需双方的平衡点同时将产业推向一个全新的高度。真正惠及万家，将人工智能的便利带给我们身边的每一个人！