上海工業(yè)自動化儀表研究院有限公司董事長、工信部智能制造專家咨詢委員會委員徐洪海認為，智能制造，是智能加制造，智能不是目的，核心還是產(chǎn)品的制造。在企業(yè)技術(shù)路線發(fā)展過程中，從工業(yè)自動化到數(shù)字化，到現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)化，最后發(fā)展成為智能化，人工智能技術(shù)都是推動智能制造最核心技術(shù)原動力。

富士康工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)股份有限公司首席執(zhí)行官鄭弘孟從富士康轉(zhuǎn)型的四十年經(jīng)驗出發(fā)，認為富士康積累的最寶貴資產(chǎn)就是核心技術(shù)和大數(shù)據(jù)。鄭弘孟總結(jié)了富士康的6流賦能技術(shù)，包括資金流，技術(shù)流，物流等。希望透過這6流技術(shù)賦能中小企業(yè)，加上4T技術(shù)(包括DT，AT，PT，IOT)，讓生產(chǎn)做到可視化、預(yù)測性、關(guān)系性和因果性，真正做到內(nèi)部的提質(zhì)增效。

當前，人工智能在中國制造企業(yè)大面積鋪開，但企業(yè)在轉(zhuǎn)型過程中并非一帆風(fēng)順。金忠孝是上汽集團上汽-安吉人工智能實驗室負責人兼資深架構(gòu)師，他和團隊在實驗室研究了一年并做出了很多成果，但推廣中還是遇到了不少阻力。

金忠孝說，人工智能的很多算法可以顯著提高效率，一千個人的工作，加了算法之后可能只需要500個人，那么另外500個怎么辦?“組織結(jié)構(gòu)就是這樣，如果你把這些人省下來之后，這些人就會遇到新的挑戰(zhàn)。盡管我們有時候覺得算法非常好，但傳統(tǒng)的格局讓人很難發(fā)揮出來。”

除了人的問題，企業(yè)自身的戰(zhàn)略制定也讓王恩洪感受到了阻力。王恩洪是中國財產(chǎn)保險股份有限公司團體事業(yè)群首席營銷官，他說，“阻力是短期和長期的問題，中國的企業(yè)長遠管理和短期的見效是天然矛盾。我們的工作作應(yīng)該是以企業(yè)為主體，但這里是政府驅(qū)動為主，有政府政策的導(dǎo)引。企業(yè)的生存壓力和各方面壓力，讓他們不可能有長期戰(zhàn)略去專注長時間見效的技術(shù)突破。”

除了上述阻礙，日本工程院院士、日本名古屋大學(xué)微納機電系統(tǒng)實驗室主任福田敏男還提示，隨著未來新技術(shù)、新知識層出不窮，人們要有一種新的方法去學(xué)習(xí)利用它們，用AI或者機器學(xué)習(xí)從而吸收它的能力。

面對人工智能給傳統(tǒng)制造業(yè)帶來的改變，朱森第的態(tài)度相對樂觀，“我認為在中國制造企業(yè)當中，推進智能制造并不存在很大的阻力，至少10%的企業(yè)認為智能制造是一個方向。”

但與此同時，企業(yè)面臨的問題仍然嚴峻。朱森第說，首要是觀念問題。中國這么多制造行業(yè)，生產(chǎn)力水平差異非常大，在他接觸到的企業(yè)中，90%對智能制造感覺困惑。所以在推進過程中，要幫助中小企業(yè)解決他們自己可以做什么，智能制造可以做什么等問題。”

朱森第認為，第二個問題是“隔靴搔癢”。很多智能制造的解決方案并沒有撓到癢的地方，企業(yè)痛點沒有得到解決。第三個問題是人工智能的泛化。人工智能熱已經(jīng)有一種傾向，就是為人工智能而人工智能，其實有些地方不一定用人工智能，冠一個人工智能的名并沒有解決企業(yè)問題。

“第四個問題是人才，很多企業(yè)在推進智能制造，但缺人、缺方案，我們有很多第三方企業(yè)給他們提供解決方案，企業(yè)忙得不可交。蘿卜快了不洗泥，這些企業(yè)就要抱怨了。”朱森第說。