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只有把现实和现实结合起来，我们才能洞察未来。

日前，2022世界人工智能大会进入第二天人工智能行业应用的相关问题，尤其是人工智能如何更好地推动工业领域的智能化变革，引起了各分论坛嘉宾的热烈讨论

人工智能领域的前沿技术如何更好地为工业生产赋能钢铁等传统行业与人工智能碰撞，会擦出怎样的火花如何培养人工智能人才，为工业智能插上翅膀

积极拥抱人工智能

当代Amperex科技有限公司首席制造官，工程制造与R&D系统联席总裁君妮表示，在工业产品中，按照世界级制造水平的定义，每百万个零件允许有一到两个次品，但这个标准在动力电池领域远远不够宁德追求每十亿个产品中只能允许有一到两个次品但是，这个严格的标准是人力永远达不到的需要的是将算法，模型，传感器等一系列技术运用到整个生产过程中，打通整个生产线链条的各种细微参数信息

正如君妮所说，人工智能与制造业的不断融合，正在引发影响深远的产业变革。

智能制造时代已经到来，正在深刻影响全球制造业，整个工业体系也在不断更新完善君妮的观点非常明确他说，如果你不能作为商业决策者迅速拥抱这种变化，你很快就会被淘汰

在君妮看来，工业领域的人工智能和一般消费行业的人工智能有着巨大的区别不仅要开发AI算法，还要对工业场景有更深入的理解，才能为客户和企业创造真正的价值

事实上，汽车行业在新技术应用方面一直走在各行业的前列。

以前是有人找东西，现在是有人找东西华晨宝马数字生产与物流总监齐海飞表示，通过数据的精准应用，数据可以跳出虚拟的框架，直达物理空间，第一时间自动找到配件

齐表示，由于物流的特点和诸多不确定性，更需要全球物流系统连接所有海运，陆运，空运，包括工厂的实时需求，实时调整和布局整个供应链的调度，减少缺件，漏件，从而提高生产效率。

齐认为，未来新技术会不断变化，但不管怎么变化，把最合适的技术应用到生产线上最正确的地方，才会真正产生商业价值这是所有企业都需要向前思考的问题

传统行业乘风破浪

当前，新一代信息技术正在推动制造业生产方式，组织形态，商业模式等的变革和重塑传统工业体系与新技术的融合如何产生火花

不可否认，钢铁生产的复杂过程给智能生产和控制的要求带来了很多挑战，但行业内的一些企业正在跨越一系列困难，试图通过数字化手段为传统行业注入新鲜血液。

中国宝武的工程科学家钱卫东说，一个非常实际的应用是在原材料调整和预防的层面，可以从质量的事后检查变成过程中，事前的预测，从整体系统上保证质量的全过程可控。

宝信软件信息研究所所长威尔逊认为，通过业务协同提升优化能力，通过信息自动化提升管控水平，通过预测提升潜在硬件能力，为钢铁行业数字化转型提供了坚实的技术基础。

比如加热炉的数字化双联系统，在生产之前，通过仿真系统进行全方位的评估，利用评估模型计算能耗和产能，从而达到能耗最低，产能最高的最优解威尔逊表示，未来可以在系统中加入精确跟踪技术，利用温降模型，热轧压力和倾向来预测全过程温度，这是对模型质量的一个很好的提升

在中国宝武工业互联网研究所所长戴万臣看来，人工智能是一个系统工程，需要专业团队和专业流程串联目标是保证客户的预期商业价值，从而实现双赢的制造局面

非一日之功，难以一蹴而就，不能单打独斗中国工业互联网研究院院长卢春聪认为，工业生产与人工智能的融合是一个长期持续的过程他建议工业企业，基础电信企业，软件企业，科研协会等主体积极参与，构建多方合作共赢的发展模式

形成人才培养机制。

AI人才对于行业数字化转型的意义不言而喻，但招聘一个真正能帮助企业解决转型问题的AI相关高校毕业生，并不简单君妮认为，在未来新的智能制造体系下，各行业对复合型人才的需求巨大，相关行业的细分行业需要跨学科人才

齐海飞也持同样的观点他认为，真正的AI人才需要对所在行业的流程，业务，流程有深刻的理解，这样才能创造应用案例，解决实际问题，为产业赋能带来价值

对此，临港集团党委副书记，副总裁翁凯宁表示，普通理工院校计算机和AI软件的培养与应用领域存在脱节希望高校搭建人才桥梁，让师生去优秀的头部企业培训这些优秀的企业可以定义自己的AI课程体系，学生和老师可以通过实际的场景训练来反馈教学的改进

同时，翁凯宁认为，AI人才的开发和培养也需要一个完整的产业生态，相关企业应该在硬件和软件方面形成完整的AI人才培养机制同时，政府层面可以引导更多的应用场景，让AI人才派上用场