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【智能制造】人工智能和我国制造业的融合之路还有多长

2017/8/2 16:10:11 人评论 次浏览 来源:优康跨境电商 分类:机械

在国务院刚刚印发的《新一代人工智能发展规划》中,特别提出要推动人工智能与各行业的融合创新,而在具体行业里,制造业被列在第一位。由此可见,人工智能和制造业的结合,将在未来相当一段时间内,成为人工智能落地应用的重点领域。

不过,与规划中所指出的方向形成对比的是,我国人工智能目前发展最快的大多是在互联网领域,而在传统的制造业,人工智能的成功落地应用可以说是寥寥无几。

而在我们的邻国日本,人工智能却已经在很多制造业企业中落地应用,通过人工智能实现制造智能化,减少人力,提升产品品质。

例如,使用人工智能技术来代替肉眼检查作业,实现制造检查智能化和无人化。比如,工程岩体的分类,以往的做法主要是通过有经验的工程师来进行人工判断和识别,这样做的效率是比较低的,而且,不同的工程师的判断标准也会有所不同,这会造成判断偏差。而通过采用人工智能技术,将工程师的经验转化为深度学习算法,判断的准确率和人工判断相当。这样,现场工作人员在对岩体进行拍照上传后,系统就可以自动得到工程岩体的分类结果,不仅效率大幅提高,准确率也大幅提升。类似的技术,在汽车零部件生产等领域也得到了很好的应用。

再比如,在流水生产线上,有大量的工业机器人,如果其中一个机器人出现故障,而工人不能及时发现的话,就会产生大量的不合格品,从而造成大量的损失。如果能够在故障发生前就检测到可能发生的故障,那么就可以提前进行处理,降低损失。在这方面,日本制造企业通过传感器,采集到机器人正常工作和不正常工作的波形,再通过大数据和机器学习技术,进行模型的训练,最终训练出来的模型可以进行提前的预警,比人更早的预知故障,降低损失。

上述两个例子只是人工智能技术在日本制造企业中广泛应用的缩影,类似的应用还有很多。相比之下,国内制造业在这方面的差距确实比较明显。

而之所以造成这样的状况,并非是我们在技术上落后。事实上,在人工智能、大数据等技术方面,中国已经处于国际领先水平。

那么,究竟是什么原因导致我国制造业在智能化的发展方面与日本、美国等国家的差距呢?

最关键的还是我国制造业之前十几二十年所形成的固有发展思路:重成本,重数量,轻质量。

可以说,过去二三十年,我国制造业虽然得到了大幅度的发展,中国也已成为全球公认的制造业大国,但是,可以看到我国制造业的优势主要体现在制造成本上,甚至主要还是集中在资源密集型、劳动密集型产业,与德国制造业的质量优势、日本制造业的效率优势相比,还存在较大的差距。

而如今,随着人员成本的上涨,这种优势已然不复存在,中国制造业要想继续发展,就必须从以往的以数量取胜转变为以质量取胜。在这种情况下,人工智能、大数据等技术与制造业的融合创新就显得尤为关键。

可喜的是,目前一些制造企业已经开始在这方面进行探索和尝试,比如三一重工、宝钢等,不过,相比于美国、日本等国家,我国的智能制造仍然是一些点在应用,并没有连成线,更别说形成面了。

在《新一代人工智能发展规划》中,关于我国制造业和人工智能的融合创新,具体内容是:“围绕制造强国重大需求,推进智能制造关键技术装备、核心支撑软件、工业互联网等系统集成应用,研发智能产品及智能互联产品、智能制造使能工具与系统、智能制造云服务平台,推广流程智能制造、离散智能制造、网络化协同制造、远程诊断与运维服务等新型制造模式,建立智能制造标准体系,推进制造全生命周期活动智能化。”

显然,距离这一目标,我国制造业还有很长的路要走。



新一代技术+商业操作系统:AI-CPS OS


在新一代技术+商业操作系统(AI-CPS OS:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)分支用来的今天,企业领导者必须了解将新技术全面渗入整个公司、直达产品核心,利用驱动数字化重塑的五种数字化力量,实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生,在行业、企业和自身三个层面勇立鳌头。

驱动数字化重塑的关键数字化力量正从企业机构的外部直接渗透至企业机构的核心。

第一种力量为‘分辨率革命’(Resolution Revolution),即从汽车到网球拍等各类物体上的传感器将极为详细地反映周围发生的一切,展现出我们以往无法看到或管理的事物。

第二种力量为‘复合不确定性’(Compound Uncertainty),它将促使领导者探索数字前沿边界,并最终驱动制度、文化与技术的临界点。

第三种力量是‘边界模糊化’(Boundary Blurring),将导致各个行业不断合并和彼此转换。

这三种力量与行业、企业及个人三个层面的交叉,形成了领导力模式,使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置。”

分辨率革命:这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切,进而理解和更加精细地进行产品控制、事件控制和结果控制。

复合不确定性:数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验,其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域:技术、文化、制度。

边界模糊化:数字世界与现实世界的不断融合不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化,还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。随着变革范围不断扩大,一切都几乎变得不确定,即使是最精明的领导者也可能失去方向。面对新一代技术+商业操作系统(AI-CPS OS:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)颠覆性的数字化力量,领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位。

如果不能在上述三个层面保持领先,领导力将会不断弱化并难以维继:

重新进行行业布局。你的世界观要怎样改变才算足够?你必须对行业典范进行怎样的反思?

重新构建你的企业。你的企业需要做出什么样的变化?你准备如何重新定义你的公司?

重新打造新的自己。你需要成为怎样的人?要重塑自己并在数字化时代保有领先地位,你必须如何去做?

子曰:“君子和而不同,小人同而不和。” 《论语·子路》

云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能,像君子一般融合,一起体现科技就是生产力。

如果说上一次哥伦布地理大发现,拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现,拓展的就是人们的数字空间。

在数学空间,建立新的商业文明,从而发现新的创富模式,为人类社会带来新的财富空间。

云计算,大数据、物联网和区块链,是进入这个数字空间的船,而人工智能就是那船上的帆,哥伦布之帆!

人工智能通过三个方式激发经济增长:

  1. 创造虚拟劳动力,承担需要适应性和敏捷性的复杂任务,即“智能自动化”,以区别于传统的自动化解决方案;

  2. 对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升,提高资本效率;

  3. 人工智能的普及,将推动多行业的相关创新,开辟崭新的经济增长空间。

新一代信息技术(云计算、大数据、物联网、区块链和人工智能)的商业化落地进度远不及技术其本身的革新来得迅猛,究其原因,技术供应商(乙方)不明确自己的技术可服务于谁,传统企业机构(甲方)不懂如何有效利用新一代信息技术创新商业模式和提升效率。

 “产业智能官”,通过甲、乙方价值巨大的云计算、大数据、物联网、区块链和人工智能的论文、研究报告和商业合作项目,面向企业CEO、CDO、CTO和CIO,服务新一代信息技术输出者和新一代信息技术消费者。

助力新一代信息技术公司寻找最有价值的潜在传统客户与商业化落地路径,帮助传统企业选择与开发适合自己的新一代信息技术产品和技术方案,消除新一代信息技术公司与传统企业之间的信息不对称,推动云计算、大数据、物联网、区块链和人工智能的商业化浪潮。

给决策制定者和商业领袖的建议:

  1. 迎接新一代信息技术,迎接人工智能:无缝整合人类智慧与机器智能,重新评估未来的知识和技能类型;

  2. 制定道德规范:切实为人工智能生态系统制定道德准则,并在智能机器的开发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践;

  3. 重视再分配效应:对人工智能可能带来的冲击做好准备,制定战略帮助面临较高失业风险的人群;

  4. 超越自动化,开启新创新模式:利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能,为企业创造新商机;

  5. 开发人工智能型企业所需新能力:员工团队需要积极掌握判断、沟通及创造性思维等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说,创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。

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