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無人工廠不是AI的終極目標(biāo),效率才是

2019-10-15 11:06:00
來源:科技日報
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  無人工廠不是AI的終極目標(biāo),效率才是

  冷眼觀

  本報記者 葉 青

  “雖然中國經(jīng)濟(jì)漸漸從制造和產(chǎn)能擴(kuò)張驅(qū)動轉(zhuǎn)化到了科技驅(qū)動,但很多企業(yè)依然覺得大數(shù)據(jù)、人工智能這些技術(shù)距離他們很遠(yuǎn),真正對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行探索的企業(yè)仍是少數(shù)派,但會有越來越多的企業(yè)加入到這個行列中來,從企業(yè)的業(yè)務(wù)核心入手,著力解決企業(yè)所面臨的痛點問題!苯,中歐國際工商學(xué)院終身榮譽教授許小年分享了他對傳統(tǒng)制造業(yè)如何運用人工智能來提高效率的思考。

  為大數(shù)據(jù)而生,也以大數(shù)據(jù)為前提

  最近,許小年跑了不少企業(yè),特別是中國的傳統(tǒng)制造業(yè)。他發(fā)現(xiàn),消費互聯(lián)網(wǎng)的巔峰期已經(jīng)過去,但并不意味著互聯(lián)網(wǎng)時代接近尾聲。“在消費互聯(lián)網(wǎng)的下一波浪潮中,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、2B互聯(lián)網(wǎng)方興未艾,互聯(lián)網(wǎng)逐漸演化發(fā)展成為物聯(lián)網(wǎng)!彼f,由于物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)比消費互聯(lián)網(wǎng)高出很多量級,這就使得人工智能成為一項必須的技術(shù),否則就無法處理物聯(lián)網(wǎng)時代的海量數(shù)據(jù)。

  “人工智能是為大數(shù)據(jù)而生,也以大數(shù)據(jù)為前提!痹S小年指出,“對于很多傳統(tǒng)企業(yè)來說,當(dāng)務(wù)之急不是人工智能立竿見影的直接應(yīng)用,而是數(shù)字化和物聯(lián)網(wǎng)的基本建設(shè)。認(rèn)為去買一項AI技術(shù)、收購一個AI團(tuán)隊就能解決企業(yè)痛點問題,這是不切實際的想法!

  他特別強調(diào),不要以為數(shù)字化、人工智能的目標(biāo)就是無人工廠,無人工廠并不是我們追求的目標(biāo),效率才是最終結(jié)果。

  大數(shù)據(jù)、人工智能、數(shù)據(jù)智能如何真正賦能產(chǎn)業(yè),改變行業(yè)呢?

  聯(lián)想集團(tuán)高級副總裁賀志強說,從2016年開始,聯(lián)想將數(shù)據(jù)智能、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的理念服務(wù)推廣到所有行業(yè)中,首先選擇了汽車行業(yè)。在一家車廠里,通過人工智能識別每一個車輛的螺絲松緊度是不是一致,從而提升質(zhì)量穩(wěn)定性!皵(shù)據(jù)智能雖然是一個艱難的過程,但是這種改造一旦完成,企業(yè)就會誕生無窮無盡的力量!

  下一步最大挑戰(zhàn)是機器決策

  雖然人工智能在加速企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程方面還處于探索階段,但這并不妨礙人工智能滲透到我們生活的方方面面。業(yè)內(nèi)專家認(rèn)為,在智慧零售、智慧醫(yī)療等領(lǐng)域,人工智能已進(jìn)入比較成熟的應(yīng)用模式。

  人工智能如何助力智慧城市建設(shè)?上個月,“AI智慧車站”廣州地鐵21號線天河智慧城示范站正式落成。據(jù)悉,這是全球首個基于智能車站理念設(shè)計并投入運營的智慧地鐵示范站。

  “自主研發(fā)、基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的智慧地鐵大平臺為地鐵裝上‘大腦’! 新加坡國家工程院院士、佳都科技副總裁兼全球智能技術(shù)研究院院長李德紘表示,以智慧地鐵大平臺為依托,大量運用計算機視覺、生物識別等技術(shù)全面提升車站的數(shù)據(jù)感知能力,實現(xiàn)車站運營的實時監(jiān)測。并且所有數(shù)據(jù)可實時傳送給地鐵的“大腦”,進(jìn)行智能分析,有效提升車站信息化水平,降低運營成本。

  佳都科技董事長劉偉透露,“城市交通大腦”,繼落地安徽的合肥、宣城之后,今年將在上海、廣州布局,通過AI賦能城市交通以探索破解“大城市病”。

  不過,眾多專家也坦言,人工智能技術(shù)也面臨著很多挑戰(zhàn),諸如如何更好整合生態(tài)資源、如何更好落地,這些都是整個行業(yè)急需攻克的難題。

  “我給大家潑一下冷水!眰惗卮髮W(xué)學(xué)院計算機系教授汪軍直言,“現(xiàn)在的人工智能和應(yīng)用,其實不是真正意義上的人工智能,而是機器學(xué)習(xí)。我們把它概括為模式識別,指的是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)把大量數(shù)據(jù)映射到我們的知識里,比如說有很多圖像,識別出里面是不是有某個特定的人臉!

  “其實有很多其他應(yīng)用,不光是模式識別,更重要的是通過獲得這個知識,再把決策反饋到機器里,形成一個循環(huán)。因此,下一步人工智能的方向就是讓機器能夠做決策,完成從數(shù)據(jù)到知識,再反饋到數(shù)據(jù)的整個循環(huán)過程。”他認(rèn)為,“人工智能接下來最大的挑戰(zhàn)是機器決策,強化學(xué)習(xí)提供了非常好的指導(dǎo)方法,但必須借助神經(jīng)科學(xué)、腦科學(xué)的研究,才能真正形成一個人工智能的系統(tǒng)。”

[責(zé)任編輯:張曉靜]