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人工智能给产业发展将带来什么 在工业领域的应用有哪些尊龙d88

时间:2018-10-27 18:43 来源:未知 作者: 点击:

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  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?

  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。

  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。

  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。

  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、尊龙d88,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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

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