На втором по преимуществу швейном интеллектуальном заводе в районе Юханг в Ханчжоу роботы точно доставляют тканевые аксессуары, необходимые для заказа, на каждую подвесную производственную линию, где конкретные задачи и прогресс каждой машины и рабочего в режиме реального времени преобразуются в большие данные, отображаемые на большом экране завода. Как малый бизнес, основанный в марте этого года, они получили более 40 000 заказов всего за четыре месяца, по крайней мере 100 на заказ. В Чжэцзяне все больше и больше производственных отраслей используют искусственный интеллект для достижения « прорыва» в постэпидемическую эпоху.
На Глобальной конференции по технологиям искусственного интеллекта 2020 в Ханчжоу Future Technology City эксперты со всего мира обсудили расширение возможностей индустрии искусственного интеллекта. Многие эксперты считают, что основная структура интеллектуального производства заключается в том, чтобы интегрировать « интеллект» в « производство», чтобы обеспечить производственную отрасль интеллектуальным « мозгом», « облаком», соединяющим сеть, сделать производство более « умным», продукт более « интеллектуальным», стать общим направлением промышленной трансформации и модернизации.
« Гибкость» – это преимущество умного производства.
В настоящее время спрос предприятий на интеллектуальное производство растет. По мнению многих экспертов, интеллектуальное производство способствует системным и целостным изменениям в традиционных способах производства и организационных формах, обеспечивая основу и возможности для промышленной трансформации, модернизации и устойчивого развития.
« После вспышки болезни приоритеты предприятий изменились, что привело к повышению требований к снижению затрат и повышению эффективности, а также подчеркнуло необходимость повышения прозрачности и гибкости цепочек поставок, где управление рисками и безопасностью стало приоритетом для компаний», – сказал Чэнь Хуайю, вице – президент IBM по всему миру. Он сказал, что после вспышки IBM получает пять корпоративных консультативных звонков в неделю о том, как сделать производственный бизнес компании « онлайн», а затем о том, как передавать данные о безопасности онлайн – коммуникаций клиентов и других глубинных проблемах также растет.
Продукты « высокого IQ» не могут обойтись без производства « высокого интеллекта». Пострадавшие от эпидемии, многие традиционные и внешнеторговые предприятия в Чжэцзяне в этом году столкнулись с нехваткой заказов, высокими запасами и другими проблемами. Многие компании Чжэцзяна изменили свои бизнес – концепции и методы производства с помощью интеллектуальных платформ, таких как промышленный Интернет, собирая глобальные заказы с большими данными.
В апреле этого года компания с ограниченной ответственностью успешно подключила « крылья 5G » на базе Маошань, и первый пилотный проект промышленного интернет – приложения 5G SA (независимая сеть) в провинции был завершен и введен в эксплуатацию. Начиная с 10 июля, владелец электроприборов расположен на базе Маошань в производственном здании площадью 10 000 квадратных метров, оснащенном искусственным интеллектом, промышленной интернет – платформой, интеграцией виртуальной реальности, граничными вычислениями и другими передовыми технологиями.
Юй Цзялян, генеральный директор Master Electric, сказал, что в качестве нового исследования инфраструктуры в области производства кухонной электроэнергии, после завершения реконструкции завода, все производственные данные могут обрабатываться и передаваться локально с помощью технологии граничных вычислений 5G, не вызывая потери данных из – за прерывания сети.
В настоящее время ускоряется процесс промышленной интеллектуальной трансформации провинции. Согласно статистике, в первом полугодии инвестиции в технологическую трансформацию предприятий выросли на 6,3% в годовом исчислении, что на 1,7 процентных пункта выше, чем рост промышленных инвестиций; Отрицательный рост инвестиций в инновации. За первые пять месяцев этого года расходы на НИОКР промышленных предприятий выше размера в нашей провинции выросли на 11,8% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года.
Согласно Белой книге по глобальному развитию искусственного интеллекта, к 2025 году мировой рынок искусственного интеллекта превысит 6 триллионов долларов. Искусственный интеллект позволит большему количеству простых людей и отраслевых практиков пользоваться преимуществами технологий. Ван Яонань, директор Китайской ассоциации искусственного интеллекта и профессор Хунаньского университета, сказал: « Одной из основных особенностей интеллектуального производства является возможность « гибкого» производства, что позволяет предприятиям восстанавливать персонализированные производственные линии в течение короткого периода времени и способствует быстрому обновлению и итерации продуктов».
В краткосрочной перспективе логистические роботы переключаются на роботов – стерилизаторов, которые используются во многих крупных больницах для дезинфекции помещений и наружного воздуха; Пусть оригинальные фармацевтические линии быстро адаптируют производство продукции и массовое производство вакцин для удовлетворения потребностей в разработке вакцин. Это серия производственных корректировок, необходимых для профилактики и борьбы с эпидемией с момента вспышки, команда академика Ван Яонана использует « гибкие » характеристики интеллектуальных производственных линий. Академик Ван Яонань сказал, что в будущем интеллектуальные производственные роботы будут продолжать развиваться в направлении интеллекта, гибкости и синергизма, чтобы удовлетворить потребности сетевого совместного производства и крупномасштабной персонализированной настройки, чтобы сформировать « жесткую силу» китайского производства.
Совместное использование и сотрудничество являются ключом к интеллектуальным преобразованиям
Из – за раннего начала, производственная промышленность Чжэцзяна в интеллектуальной трансформации действительно имеет некоторые первоначальные преимущества; Тем не менее, из – за большого количества малых и средних предприятий в Чжэцзяне, низкая скорость компьютерной сети предприятий, внедрение интеллектуального производства по – прежнему сталкивается с проблемой небольшого промышленного масштаба и высокой стоимостью трансформации.
Недавно, в медицинском производственном цехе Mingfeng в районе Юэчэн города Шаосин, две машины CT собираются быть собраны, а затем будут отправлены морем в Бразилию. С начала эпидемии заказы на продукцию Mingfeng Medical выросли почти на 50%, из которых около 20% были зарубежными заказами. « Исследования и разработки в области технологий искусственного интеллекта и совершенствование интеллектуальных производственных линий всегда были в центре нашего внимания. Однако инвестиции в оборудование и внедрение талантов требуют высоких инвестиций, что является немалым давлением на предприятие», – сказал Ван Яофа, председатель Mingfeng Medical. Он сказал, что Mingfeng Medical инвестировала более 2 миллиардов юаней в исследования и разработки медицинского оборудования. В области преобразования интеллектуальной производственной линии CT, из – за отсутствия готовой производственной линии,
Требуется выкуп интеллектуальных производственных инструментов, таких как манипуляторы; В настоящее время предприятия достигли интеллекта в производстве компонентов КТ, проверке продукции, приемке, транспортировке, обслуживании и других аспектах до и после, а интеллект в сборке среднего конца все еще продвигается.
В Чжэцзяне, в дополнение к Mingfeng Medical и другим высококачественным предприятиям медицинского оборудования, более традиционные производственные предприятия также сталкиваются с давлением капитала и талантов в процессе интеллектуализации.
« Инвестиции в десятки миллионов юаней или даже сотни миллионов юаней не являются доступными для большинства малых и средних предприятий», – считает академик Ван Яонань, « Умное производство» – это сложная системная инженерия, охватывающая многие элементы, такие как управление, робототехника, инженерная практика, разработка программного обеспечения для ИИ и автоматизированное оборудование, Это требует значительных финансовых и людских затрат. Тем не менее, в ММСП широко распространены « четыре недостатка», то есть отсутствие базы информационных технологий, информационных талантов, групп управления информацией, предпринимателей, ведущих информационные технологии. Интегрированные преобразования сверху вниз трудно контролировать затраты, и у них нет возможности проводить интеллектуальные преобразования. Во – вторых, многие МСП занимаются низкоуровневой переработкой, имеют низкую прибыль и низкий доход на душу населения
l Накопление, большая волатильность отрасли. Предприятия обеспокоены высокой доходностью инвестиций и медленным прекращением работы после реконструкции автоматизированных производственных линий, что затрудняет крупномасштабные инвестиции в интеллектуальное производство.
Кроме того, академик Ван Яонань считает, что информационная асимметрия между предприятиями, правительствами, университетами и другими исследовательскими институтами также является серьезным препятствием для внедрения интеллектуального производства. Только укрепляя сочетание производства, исследований и исследований, мы можем использовать больший потенциал интеллектуального производства в будущем.
« С момента вспышки в глобальной промышленной цепочке происходит ряд изменений, многие предприятия могут столкнуться с риском разрыва производственной цепочки вверх и вниз по течению. Как открыть промышленную цепочку и стимулировать жизнеспособность рынка посредством интеллектуальной трансформации в будущем является одной из важных проблем, которые должны быть решены предприятиями. « Академик Ван Яонань сказал.
Таким образом, совместное использование, сотрудничество и тяга к спросу стали ключевыми словами в процессе интеллектуальной трансформации.
Некоторые эксперты считают, что, учитывая высокую стоимость полной трансформации интеллектуальных производственных линий, МСП будет более доступным вариантом использования общих облачных платформ, предлагаемых некоторыми ведущими компаниями или научно – исследовательскими институтами. В Чжэцзяне платформа AI с открытым исходным кодом ET – мозга Aliyun и Zhijiang Labs широко используется для интеллектуальных преобразований во многих компаниях.
« Благодаря всестороннему взаимодействию людей, машин и вещей можно построить новую систему промышленного производства и обслуживания по всем факторам, всей промышленной цепочке и всей цепочке создания стоимости», – сказал академик Ван Яонань, интеллектуальное производство также должно быть тесно интегрировано с рыночным спросом, чтобы создать производственную линию. « Интеллектуальные производственные линии без буксировки заказов подобны павильонам в воздухе, которые легко растрачивают ресурсы и таланты», – сказал академик Ван Яонань.
Кроме того, интеллектуальная трансформация предприятий также зависит от формирования механизмов взаимодействия между правительством и отраслевыми предприятиями. В последние годы наша провинция энергично реализует « Проект №1» цифровой экономики. Принимая интеллектуальное производство в качестве основного направления атаки, принимая « Интернет + производство» в качестве нового пути, цифровизация промышленности и цифровая индустриализация продвигаются скоординированно. Развитие интеллектуального производства показывает тенденцию к ускорению прогресса, лучшей эффективности и сильному импульсу. В будущем наша провинция будет и далее использовать преимущества цифровой экономики, нацеливаясь на передовые области науки и техники, ускоряя перспективную планировку искусственного интеллекта, скоординированное развитие исследований в области теории технологий, интеграции ключевых технологий и прикладных исследований
Инновации, развитие промышленных кластеров, глобальное сотрудничество в области развития, промышленное экологическое строительство, обеспечение стабильной и безопасной промышленной и технологической цепочек, создание сильной провинции для инноваций и развития искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект научился понимать, что люди – это тенденция развития
Когда акцент сместился с интеллектуальной производственной линии на саму технологию искусственного интеллекта, профессор Чжан Лихуа, исполнительный вице – президент Института интеллектуальной робототехники Университета Фудань, считает, что механизм глубокого обучения « черного ящика» технологии искусственного интеллекта также является проблемой, которую нельзя игнорировать в ее продвижении в области производства.
Профессор Чжан Лихуа сказал, что в настоящее время, даже если в области технологий искусственного интеллекта уже есть огромное количество нейронных сетей и специальных чипов, состоящих из нейронов, то, что делают исследователи, – это глубокое моделирование, похожее на « кривую выравнивания», которое направлено только на то, чтобы найти фиксированный режим между ограниченным набором входных и выходных данных, Это относится к закрытому процессу, а не к “пониманию” данных. « Например, в области автономного вождения дорожные условия и сценарии постоянно меняются, что требует от водителей ИИ способности адаптироваться к меняющимся условиям. Простого повторения данных и сценариев, введенных в прошлом, явно недостаточно. « Чжан Лихуа сказал, что наиболее важной особенностью интеллектуальных производственных систем является то, что они позволяют информационным системам улучшать свои познания и способность к обучению компьютерам».
Лекс и меняющаяся среда и задачи.
Как сказал Алан Кай, лауреат премии Тьюринга 2003 года, на недавней Пекинской конференции в Чжиюане, достаточно сложная система машинного обучения похожа на « суперголубя», которая может сделать много полезного. Тем не менее, исследователи в области машинного обучения не могут использовать достижения в этой области, чтобы рекламировать успех всего искусственного интеллекта. Если исследователи хотят изобрести системы искусственного интеллекта, которые могут взаимодействовать с людьми, они должны научить их понимать человеческий контекст и здравый смысл. Это тенденция развития технологий искусственного интеллекта.
« Искусственный интеллект может быть более широко и более глубоко применен в области интеллектуального производства в будущем только путем перехода от « глубокого обучения» к « глубокому пониманию » », – сказал профессор Чжан Лихуа, с микроскопической точки зрения, чтобы сделать искусственный интеллект более « умным», чтобы машины, как и люди, имели более интеллектуальные и гибкие возможности принятия решений и суждения, Это ключ к решению промышленной интеллектуальной трансформации.
Эта точка зрения была признана многими экспертами и учеными на месте. Профессор Чжан Цзе, декан Школы машиностроения Университета Дунхуа, считает, что интеллектуальные модели могут быть действительно оптимизированы и использованы промышленностью только в том случае, если модели глубокого обучения будут интерпретируемыми и надежными. С этой целью команда Чжан Цзе провела исследовательские прорывы на уровне системного механизма и слияния данных, надеясь, что она сможет действительно использовать когнитивный интеллект мозга для расширения возможностей машин для руководства реконструкцией сетей глубокого обучения. Она сказала, что восприятие и представление механизма требует уточнения и анализа больших объемов данных. С помощью корреляционного анализа данных их исследование пытается исследовать все структурные характеристики, анализировать их общность и индивидуальность с функциональной точки зрения и формировать более упорядоченную
И энцефалоподобные модели – только реконструируя всю сеть, мы сможем действительно реализовать интеллектуальное производство, основанное на данных.
Опираясь на человеческую интуицию, интегрируйте исследования в области науки о мозге, когнитивных наук и других областях, чтобы сформировать междисциплинарную структуру, это консенсус многих экспертов. « Чтобы действительно узнать, как человеческий мозг обрабатывает информацию, нам нужно понять структуру и функции мозга. Например, для конкретных познаний, таких как эмоции и воспоминания, какие области мозга и схемы поддерживают эти когнитивные функции и т. Д.» Научный сотрудник Института автоматизации Китайской академии наук, иностранный член Европейской академии наук.
Перед тем, как принять участие в конференции, Цзян Тяньцзай был впечатлен поездкой в Университет Западного озера. « Университет Западного озера изучает человеческий мозг с молекулярной, клеточной и других микроскопических точек зрения, что значительно отличается от макро – и мезоскопических исследований нашей команды, что открывает новые идеи для нашего будущего сотрудничества», – сказал Цзян Тяньцзай, добавив, что обе стороны также проведут больше обменов по наукам о мозге и мозгоподобному интеллекту в Пекине в августе.
(Источник: Zhejiang Daily)