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人工智能给产业发展将带来什么惊喜?
点击:  作者:王倩 郑树泉    来源:战略前沿技术  发布时间:2017-07-23 09:58:15

 

      【编辑按】:当人们还沉浸于电影《机械姬》中人工智能带来的余悸时,阿尔法狗已将这种震撼从电影带入现实,人工智能开始冲击每个人的认知。面对新产业培育和传统产业转型升级的要求,人工智能又能给其带什么意想不到的惊喜呢?

1.人工智能2.0

继移动互联网、大数据、互联网+之后,新一波的人工智能(相对于上世纪五六十年代)的浪潮再次涌来。人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。人工智能的研究领域包括智能机器人、虚拟现实技术与应用、系统仿真技术与应用、工业过程建模与智能控制、人工智能理论、计算机感知、计算机神经网络、模式识别与智能系统、知识发现与机器学习、自然语言处理等。自诞生以来,人工智能理论和技术日益成熟,应用领域在不断扩大,其实际应用涵盖了机器视觉、指纹/掌纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、语言识别、图像识别、专家系统、自动规划、智能搜索、博弈、自动程序设计、遗传编程、智能控制、机器人学等领域,始终是计算机科学的前沿学科。

近年来,随着互联网的普及、传感器的普遍使用、大数据的出现、电子商务的发展、信息社区的兴起,以及数据和知识与社会、物理空间和网络空间的互连和融合、新技术的出现,AI发展的信息环境发生了深刻的变化,AI迈向了AI2.0新的阶段。AI2.0的主要特征包括:深度学习数据驱动的直觉感知能力、基于互联网的群体智能和技术型人机混合增强智能,以及跨媒体计算。

AI2.0时代这些新技术变化与发展极大地拓展了人工智能的领域范围,为人工智能更深、更广的应用提供了坚实的技术基础,而智慧城市、智能医疗、智能交通、智能物流、智能机器人、自驾汽车、智能手机、智能玩具、智能交通、智能制造和智能经济的不断发展,为AI技术和应用的新发展方向提供广泛的市场需求和驱动力。

2.人工智能在工业领域的应用

国际著名咨询公司埃森哲日前发布了 2017 年最新的人工智能报告,聚焦 AI 带来的产业创新的行业利润。在一系列报告中,埃森哲专门针对中国作了一篇题为《人工智能如何驱动中国的经济增长》的报告,显示当 AI 被视为生产的新因素,而不仅仅是生产率增强剂时,AI 将促进中国生产力大幅增长。到 2035 年,AI 有可能在中国的经济增长率上增加 1.6 个百分点。其中人工智能对制造业带来的影响最为显著。

目前,人工智能在工业领域的应用主要包括如下几个方面:

1)基于互联网群体智能模式的定制创新设计。此类应用使用如协同创新和设计、量身定制应用等产品和技术,建立基于互联网群体智能客户定制和创新设计平台,实现基于云群体智能的产品选择、体验、用户参与设计和关键行业的实时跟踪,另外AI 还能帮助公司基于设计目标和种种约束创建新的产品。Autodesk 以其计算机辅助设计系统 Dreamcatcher 开创了这一新的方法。使用 AI 算法,Dreamcatcher 利用云的力量创建数千个虚拟原型不断迭代,并根据其指定的标准比较其功能、成本和材料。Dreamcatcher 以一种形状适合的材料开始,逐渐凿掉不需要的部分。去掉这些部分后,整体性能的改变会被算法记住,这样算法就能够理解每一块材料对性能的贡献。在医疗行业,Dreamcatcher 已被用于设计一种加速恢复和组织再生长的面部植入物。在汽车行业,AI 驱动的产品被用于开发新的跑车。

2)合作研发群体智慧空间应用。此类应用使用协同、并行和集成系统方法来构建一个支持大数据处理、知识协作和创新聚合的群体智能空间,针对重点行业、企业和个人用户开发各类协同研发空间,鼓励这些用户通过互联网大众采购就研发挑战进行合作,拓展研发任务。

3)智能工厂大数据和大量基于知识的智能技术可能有助于实现智能调度和规划、过程参数优化、智能物流管理和控制、产品质量分析和改进、预防性维护、生产成本分析和估算、能耗监控和智能配置、生产流程和程序的监控,以及整个生产圈的综合车间绩效分析和评估。工厂运行控制中心和智能调度系统的建立,可能有助于实现云制造模式,以加快生产过程、实现企业和生产的智能管理。感知、机器学习和跨媒体的智能过程可以实现自主决策,以支持结合虚拟和现实的生产优化。

4)人机材料合作车间。此应用使用人机材料合作智能机器人、智能优化技术处理代码,智能设备保障、智能监控、智能物流、云质量保证、云管理和云计划等技术和产品,构建智能设备、生产线、加工控制和车间决策系统,在智能车间操作中心的帮助下,实现人、机、材料的整合。

5)自主智能制造单位范式。此范式使用先进的技术和产品,如基于先进的自主无人系统的智能制造分销和规划、在线检测、零件识别和定位、事故报警等,在基于先进的自主无人驾驶系统的控制中心的帮助下,建立智能设备、加工设备、在线监控系统、智能工作场所、安全报警系统和自动装卸设备。

6)智能协同保证和供销服务应用需要建立知识驱动的合作保证和供应/营销/服务平台,以收集物流、供应链、仓库和市场数据,然后利用神经网络对数据进行分析,优化供应链物流路径规划,通过预先交付、前端仓库和用户需求与产品特性的匹配分析,改进精简物流和精准营销。

7)预测性智能运维此类应用通过使用人工智能方法,如神经网络、隐马尔科夫等,对企业积累或外部相关的各类数据的变化趋势进行预测,以便及早采取应对措施,拓展公司业务或解决问题、排除危险与风险,达到为企业增加营收或节省大量人力、物力、财力的目的。如Google通过将DeepMind人工智能系统应用于数据中心,使用神经网络来预测耗电量变化,据其操纵服务器和制冷系统等相关设备,提升设备分配效率、降低耗电量,电力使用效率提升了15%,预计未来几年内将节约数亿美元电费。

作者简介:

王倩,上海产业技术研究院工程大数据服务创新中心架构师,主要从事物联网及工业大数据研究及应用,如公共出行路径分析、企业创新资源分析、商圈用户画像、食品安全舆情等众多大数据应用案例规划设计。并多次参与科委、经信委重大课题,曾获上海十三五规划前期研究公开征集课题成果奖三等奖,参与编写书籍《工业大数据:架构与应用》。

郑树泉,男,教授级高级工程师,上海产业技术研究院工程大数据服务创新中心主任,《工业大数据:架构与应用》作者,承担了“Ada开发环境等多项国家科研项目,获国家科技进步奖,在英特尔惠普美标等多家著名跨国公司从事IT研究工作。近年参加多项大数据研发课题,具有较强的大数据分析能力,并发表论文多篇,并作为负责人申请6项专利。

本文由微言创新(ID:InnoTalk)授权转载

作者:王倩 郑树泉 上海产业技术研究院

责任编辑:向太阳
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