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无人工厂不是AI的终极目标,效率才是

无人工厂不是AI的最终目标,效率才是

冷眼不雅

本报记者 叶 青

“虽然中国经济垂垂从制造和产能扩大驱动转化到了科技驱动,但很多企业依然感觉大年夜数据、人工智能这些技巧间隔他们很远,真正对工业互联网进行探索的企业仍是少数派,但会有越来越多的企业加入到这个行列中来,从企业的营业核心入手,出力办理企业所面临的痛点问题。”近日,中欧国际工商学院终生荣誉教授许小年分享了他对传统制造业若何运用人工智能来前进效率的思虑。

为大年夜数据而生,也以大年夜数据为条件

近来,许小年跑了不少企业,分外是中国的传统制造业。他发明,破费互联网的顶峰期已颠末去,但并不料味着互联网期间靠近尾声。“在破费互联网的下一海浪潮中,工业互联网、2B互联网旭日东升,互联网徐徐演化成长成为物联网。”他说,因为物联网孕育发生的数据比破费互联网超过跨过很多量级,这就使得人工智能成为一项必须的技巧,否则就无法处置惩罚物联网期间的海量数据。

“人工智能是为大年夜数据而生,也以大年夜数据为条件。”许小年指出,“对付很多传统企业来说,当务之急不是人工智能立杆见影的直接利用,而是数字化和物联网的基础扶植。觉得去买一项AI技巧、收购一个AI团队就能办理企业痛点问题,这是不切实际的设法主见。”

他分外强调,不要以为数字化、人工智能的目标便是无人工厂,无人工厂并不是我们追求的目标,效率才是最遣散果。

大年夜数据、人工智能、数据智能若何真正赋能财产,改变行业呢?

遐想集团高档副总裁贺志强说,从2016年开始,遐想将数据智能、财产互联网的理念办事推广到所有行业中,首先选择了汽车行业。在一家车厂里,经由过程人工智能识别每一个车辆的螺丝松紧度是不是同等,从而提升质量稳定性。“数据智能虽然是一个艰巨的历程,然则这种改造一旦完成,企业就会出生无穷无尽的气力。”

下一步最大年夜寻衅是机械决策

虽然人工智能在加速企业数字化进程方面还处于探索阶段,但这并不阴碍人工智能渗透到我们生活的方方面面。业内专家觉得,在聪明零售、聪明医疗等领域,人工智能已进入对照成熟的利用模式。

人工智能若何助力聪明城市扶植?上个月,“AI聪明车站”广州地铁21号线河汉聪明城示范站正式完工。据悉,这是举世首个基于智能车站理念设计并投入运营的聪明地铁示范站。

“自立研发、基于工业互联网的聪明地铁大年夜平台为地铁装上‘大年夜脑’。” 新加坡国家工程院院士、佳都科技副总裁兼举世智能技巧钻研院院长李德紘表示,以聪明地铁大年夜平台为依托,大年夜量运用谋略机视觉、生物识别等技巧周全提升车站的数据感知能力,实现车站运营的实时监测。并且所稀有据可实时传送给地铁的“大年夜脑”,进行智能阐发,有效提升车站信息化水平,低落运营资源。

佳都科技董事长刘伟走漏,“城市交通大年夜脑”,继落地安徽的合肥、宣城之后,今年将在上海、广州结构,经由过程AI赋能城市交通以探索破解“大年夜城市病”。

不过,浩繁专家也坦言,人工智能技巧也面临着很多寻衅,诸如若何更好整合生态资本、若何更好落地,这些都是全部行业急需霸占的难题。

“我给大年夜家泼一下冷水。”伦敦大年夜学学院谋略机系教授汪军直言,“现在的人工智能和利用,着实不是真正意义上的人工智能,而是机械进修。我们把它概括为模式识别,指的是经由过程神经收集把大年夜量数据映射到我们的常识里,比如说有很多图像,识别出里面是不是有某个特定的人脸。”

“着实有很多其他利用,否则则模式识别,更紧张的是经由过程得到这个常识,再把决策反馈到机械里,形成一个轮回。是以,下一步人工智能的偏向便是让机械能够做决策,完成从数据到常识,再反馈到数据的全部轮回历程。”他觉得,“人工智能接下来最大年夜的寻衅是机械决策,强化进修供给了异常好的指示措施,但必须借助神经科学、脑科学的钻研,才能真正形成一小我工智能的系统。”

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