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新華財經北京12月19日電 12月17-18日，第二屆制造業智能化解決方案創新大賽總決賽及創新大會在重慶市永川區成功舉辦。中國科學院工業人工智能研究所所長于海斌研究員在創新大會上發表了主旨演講。他表示，當前人工智能正驅動制造業向自主化邁進，業界需重視基礎研究、高效數據生成、數字底座等關鍵環節，構建新一代自動化架構，引領產業變革。

自動化系統是工業革命的重要驅動力。于海斌研究員系統梳理了自動化在歷次工業革命中的重要作用。第一次工業革命的蒸汽機依靠自動控制實現穩定，而第三次工業革命直接以“自動化”為核心，其中PLC（可編程邏輯控制器）率先實現了控制策略的軟件化與靈活調整。當前以智能化為標志的第四次工業革命，自動化技術更是充當了“發起者”角色，但智能化廣泛應用后的制造業形態尚在發展中。

如今，智能制造對自動化技術提出了明確需求。于海斌認為，發展智能制造當前存在三大挑戰。第一，設計與制造脫節。新產品生產效率不高，隨著系統產品越來越復雜，這個問題更為突出。第二，用戶需求定制化，某些產品難以標準化，如造飛機、造船與汽車制造差異大，實現自動化、高品質、高效率還需技術的突破。第三，構建韌性工業鏈，當前也尤為重要。實踐表明，摒棄“微笑曲線”中制造環節附加值低的舊觀念，通過技術賦能抬升制造價值是未來努力的目標。

AI正驅動自動化體系發生變革。于海斌認為，傳統制造系統已難以應對現代制造的極端復雜性。AI的引入正推動自動化從“傳感+控制”向“認知+決策+優化配置”的全鏈條延伸。這一變革體現在三個模式的演進：從人主導的機器嵌入式模式，到當前AI局部輔助的“副駕駛”模式，最終將走向機器完全自主化的模式。

構建新一代自動化架構是破局關鍵。于海斌表示，當前，數據底座、通用模型加上行業級應用服務將成為新架構。從控制角度看，需突破跨場景認知難題，實現機器不依賴人；在數據層，需從數據庫向數據空間、數據湖演進；在軟件層，面向對象的建模需與機器學習、物理模型深度融合。

于海斌強調，要加快布局以下四方面：一是重視基礎理論和前瞻技術的研究；二是關注數據的獲取與生成，要解決可靠性、泛化性問題；三是打造好數字底座，多方協同支撐行業發展；四是發展和豐富多層級多粒度的制造適配技術。（完）