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人工智能与制造业融合渐进
[发布时间]:2018年4月12日 [来源]:电气技术 [点击率]:1611
【导读】: 为新一轮产业变革的核心驱动力,人工智能将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式,引发经济结构重大变革,实现...

为新一轮产业变革的核心驱动力,人工智能将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式,引发经济结构重大变革,实现社会生产力的整体跃升。
据了解,人工智能发展至今已有60年的历史,应该说直到近年来算法、算力和大数据的技术获得突破,才使得它步入了几何增长的快车道,乃至成为世界经济发展的新引擎。
当前,人工智能技术正不断地被应用到图像识别、语音识别、智能机器人、智能驾驶/自动驾驶、故障诊断与预测性维护、质量监控等各个领域,覆盖从研发创新、生产管理、质量控制、故障诊断等多个方面。
数据显示,截至2017年6月,全球人工智能企业总数达到2542家,其中中国企业数量居第二位,仅次于美国。2018年我国政府工作报告提出,加强新一代人工智能研发应用,发展智能产业,拓展智能生活。这是继2017年“人工智能”首次被写入之后,第二次出现在政府工作报告里。
2017年是我国人工智能蓬勃发展的一年。《新一代人工智能发展规划的通知》提出“三步走”目标:到2020年,人工智能总体技术和应用要与世界先进水平同步,人工智能产业成为我国新的重要经济增长点;到2025年,人工智能基础理论实现重大突破、技术与应用部分达到世界领先水平,人工智能成为中国产业升级和经济转型的主要动力,智能社会建设要取得积极进展;到2030年,我国要成为世界主要人工智能创新中心。
人工智能与制造业融合渐进
人工智能是引领中国制造业发展的关键技术,是促进实体经济发展的重点方向,是制造业数字化、网络化、智能化转型发展的关键领域。我国政府正全面推动人工智能与制造业的融合,解决中国制造业在推进智能化转型过程中面临的问题。在政策引导和技术发展的双重推动下,人工智能正在逐渐融入中国制造业,驱动企业智能化转型升级。
人工智能研究可以分为基础层、技术层和应用层。基础层主要指处理器、芯片等支撑人工智能技术的核心能力,我国在这方面相对薄弱。产业链跨界协同和核心人才培养,同样是短板。我国在技术层和应用层发力更多,在深度学习、识别技术等领域实力突出,在人工智能市场应用层面走在世界前列。更为值得注意的是,我国拥有庞大的数据量、数据更为统一;不仅应用需求更为迫切,国人和传统行业对新技术的接受程度也更高。
作为智能制造的核心技术,在产品制造过程各个环节的应用产生了制造智能。如何使制造智能接近或达到人脑那样的高级智能水平,是智能制造的研究重点。近年来,人工智能加速发展,实现了战略性突破,先进制造技术和新一代人工智能技术深度融合,形成了新一代智能制造,也可以称之为数字化网络化智能化制造。新一代智能制造的主要特征表现在制造系统具备了学习能力,通过深度学习、增强学习等技术应用于制造领域,知识产生、获取、运用和传承效率发生革命性变化,显著提高创新与服务能力。
按照《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020)》里的要求,2018年和2019年将会是人工智能实现产业化、应用化的关键时刻。当前,人工智能已逐步进入产业化阶段,人工智能技术的发展正在由学术推动的实验室阶段,转由学术界和产业界共同推动的产业化阶段。
人工智能融入制造业的根本目的是提质增效、降低成本。但目前来看,中国制造业与人工智能融合有很长的路要走。制造企业需深刻理解,人工智能不是万能灵药,它仅仅是一种推动制造业发展的工具或方法,制造企业不能生搬硬套、急于求成,必须脚踏实地地研发、突破,积累,调研自身实际应用需求,结合现有的软、硬件基础设施、人员技术条件以及资金规划,分析人工智能技术怎么用以及如何用好的问题,只有这样才能激发出人工智能的真正效能,最终实现智能制造。


 

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