关于加快工业视觉发展推动制造业智能化升级的建议

关于加快工业视觉发展推动制造业智能化升级的建议

黄源浩

　　一、背景

　　当前，中国制造业已经发展成为全球体量最大、品类最全、链条最完善的产业，涵盖了工业、农业、电子信息、石化、材料等各行各业，世界贡献率近30%。此外，以消费电子、新能源、智能汽车等为代表的高端制造业产能正在进一步向我国转移，产业结构正在持续优化。2021年，在我国加快建设“制造强国”的背景下，广东也将制造业提升到前所未有的高度，提出“制造业立省”。《广东省制造业高质量发展“十四五”规划》（以下简称“规划”）提出，到2025年，制造业整体实力要达到世界先进水平，若干个世界级先进制造业集群要成为全球制造业高质量发展典范。

　　同时值得警醒的是，中国制造业增加值占GDP的比重从2011年以来出现了较大幅度的回落。广东的趋势同样不乐观，近年来，广东制造业流入均呈放缓甚至是下降趋势，制造业增长占GDP比重下降至2020年的32.6%。在全球范围“制造业回流”浪潮下，发达国家高端制造“回流”与中低收入国家中低端制造“流入”或使广东制造业面临“双向挤压”的巨大挑战。

　　工业视觉是制造业智能化升级的基础，包括检测、识别、测量、定位等关键任务，为高附加值、高效率、高精度的先进制造业提供必不可少的支持。目前，相比全球制造业第一二阵列的美日德，处于第三阵列向第二阵列跃升阶段的广东制造业在智能化升级方面存在不少差距，工业视觉的创新渗透率较低，传统技术体系及人工仍占主流，在欧美智慧工厂已规模落地的工业机器人进驻率较低，制造业智能化升级备受掣肘。目前工业视觉在制造业领域面临的主要挑战如下：

　　（一）工业视觉技术升级缓慢，无法满足制造业智能化需求。工厂是以机械臂、移动机器人、无人叉车等为代表的工业视觉的主要落地场所，应用场景包括产线和仓库的货物搬运，产线的检测、拣选、上下料、码垛、切割焊接等。随着智能制造向自动化、数字化、集成化发展，制造业企业面临工艺优化跟不上、劳动力短缺、供应链动荡等挑战，传统技术捉襟见肘。比如，在全球检测市场中,制造业需求占比已过半，主要涉及3C电子、锂电池、金属加工、汽车与半导体等行业。但是受限于现有传统检测设备因技术不够等原因，复杂场景的检测难题基本处于全人工肉眼检测的状态，如某3C电子制造工厂目前依然依靠数十万人工在做电子产品的外观检测，人工检测效率低、一致性差等问题亟待解决。

　　（二）工业机器人占比低，制造业用工荒问题持续加剧。国际机器人联合会数据显示，目前在中国工厂运行的工业机器人数量近10万台，按美国平均一台机器人代替3.3名工人计算，弥补了300万个工作岗位，而我国制造业从业人员达10471.3万人（2019年数据），整体占比仅为2.8%。一边是智能技术占比低，一边是制造业用工荒加剧。根据人力资源和社会保障部发布的数据，制造业岗位存在较大的用工缺口，在“最缺工”的100个职业排行中的新进29个职业中，有20个与制造业直接相关，占比近七成。另有数据预测，到2025年，制造业人才缺口将达到2985.7万人，同时缺口率将接近50%。

　　（三）目前工业视觉产业陷于被动，供应链安全稳定缺乏保障。我国制造业大量关键核心技术和中间件的供给仍依赖于国外，以工业视觉领域为例，工业机器人高端智能传感器的材料和芯片进口依赖严重。国际经济格局的变化给我国制造业发展带来了巨大的挑战，国外品牌对我国制造业产品出口许可审核的条例持续增多，周期逐渐拉长；西方国家对我国禁运如高端双频激光干涉仪等高端器件，国外品牌芯片对我国实施出口限制，这些外部要素给制造业产业化进度带来了严重阻碍。

　　二、对策建议

　　（一）加强顶层设计，引领工业视觉在制造业高质量赋能。数据显示，工业视觉市场增速与中国智能制造产值增速（2021年中国智能制造业产值336亿元，预计2026年达1000亿元）呈正相关， 2022-2026年复合增长率为25%。建议发改、工信等政府部门牵头，统领工业视觉全产业链，明确工业视觉在制造业的作用与位置并开展引导，从顶层设计层面提出具有指导性和可操作性的行动指南，引领产业高质量发展。在宏观政策制定方面，可以明确工业视觉未来10-20年发展框架，制定工业视觉核心技术攻关路线图；同时积极开展工业视觉标准化工作，形成统一标准，推动市场高效发展。

　　（二）加强工业视觉关键技术开发与应用，成立省重点项目开展攻关工程。随着各类技术的不断完善，工业视觉应用领域不断拓宽，从最开始主要用于电子装配检测，发展到在识别、质量检测、尺寸测量和机械手定位等越来越广泛的领域，工业视觉不断迈向高端应用市场。建议发改、科技等部门设立省重大项目、重点研发计划等科研计划，加强工业视觉核心关键技术研究，并广泛渗透工业视觉工程技术开发，如面向新能源、半等导体行业的工业视觉检测技术、面向复杂纹理图像分类和背景干扰 AI 深度视觉检测技术等重点关键技术，逐步打造技术体系。

　　（三）打造工业视觉应用标杆，推动制造业智能改造落地。贯彻《中国制造2025》,要集中主攻包括智能制造建设工程(新建工厂、车间、生产线)与智能制造技术改造工程等的智能制造。当下，很多传统制造业因内部对制造技术改造工程以及其相关工业视觉了解有限、无法准确把握企业对工业视觉构建的需求及意义而未能采用工业机器人等工业视觉技术提升生产工艺。

　　以工业机器人为代表的工业视觉技术已在部分行业与企业取得了良好的应用成效，而且形成了一定的实践积累和平台化产品。报告显示，工业机器人在我国应用行业达37个行业大类、102个行业中类。建议工信等政府部门定期征集梳理工业视觉在不同行业类别、不同应用场景的优秀案例，拓展工业视觉与战略性新兴产业融合点示范，逐渐形成大规模推广的技术路径，并通过多种渠道宣传推广，切实支持各领域的工业企业开展设备更新和技改，助力更多规模以上工业企业数字化转型，推进制造业全产业链智能化升级。