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人工智能給產(chǎn)業(yè)發(fā)展將帶來(lái)什么驚喜? 來(lái)源：微言創(chuàng)新（InnoTalk），作者：王倩 鄭樹泉 上海產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院 當(dāng)人們還沉浸于電影《機(jī)械姬》中人工智能帶來(lái)的余悸時(shí)，阿爾法狗已將這種震撼從電影帶入現(xiàn)實(shí)，人工智能開始沖擊每個(gè)人的認(rèn)知。面對(duì)新產(chǎn)業(yè)培育和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的要求，人工智能又能給其帶什么意想不到的驚喜呢？  1.人工智能2.0 繼移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)+之后，新一波的人工智能（相對(duì)于上世紀(jì)五六十年代）的浪潮再次涌來(lái)。人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門技術(shù)科學(xué)。人工智能的研究領(lǐng)域包括智能機(jī)器人、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)與應(yīng)用、系統(tǒng)仿真技術(shù)與應(yīng)用、工業(yè)過(guò)程建模與智能控制、人工智能理論、計(jì)算機(jī)感知、計(jì)算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識(shí)別與智能系統(tǒng)、知識(shí)發(fā)現(xiàn)與機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等。自誕生以來(lái)，人工智能理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域在不斷擴(kuò)大，其實(shí)際應(yīng)用涵蓋了機(jī)器視覺、指紋/掌紋識(shí)別、人臉識(shí)別、視網(wǎng)膜識(shí)別、虹膜識(shí)別、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、專家系統(tǒng)、自動(dòng)規(guī)劃、智能搜索、博弈、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、遺傳編程、智能控制、機(jī)器人學(xué)等領(lǐng)域，始終是計(jì)算機(jī)科學(xué)的前沿學(xué)科。 近年來(lái)，隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及、傳感器的普遍使用、大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)、電子商務(wù)的發(fā)展、信息社區(qū)的興起，以及數(shù)據(jù)和知識(shí)與社會(huì)、物理空間和網(wǎng)絡(luò)空間的互連和融合、新技術(shù)的出現(xiàn)，AI發(fā)展的信息環(huán)境發(fā)生了深刻的變化，AI邁向了AI2.0新的階段。AI2.0的主要特征包括：深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的直覺感知能力、基于互聯(lián)網(wǎng)的群體智能和技術(shù)型人機(jī)混合增強(qiáng)智能，以及跨媒體計(jì)算。 AI2.0時(shí)代這些新技術(shù)變化與發(fā)展極大地拓展了人工智能的領(lǐng)域范圍，為人工智能更深、更廣的應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)，而智慧城市、智能醫(yī)療、智能交通、智能物流、智能機(jī)器人、自駕汽車、智能手機(jī)、智能玩具、智能交通、智能制造和智能經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，為AI技術(shù)和應(yīng)用的新發(fā)展方向提供廣泛的市場(chǎng)需求和驅(qū)動(dòng)力。 2.人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用 國(guó)際著名咨詢公司埃森哲日前發(fā)布了 2017 年最新的人工智能報(bào)告，聚焦 AI 帶來(lái)的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的行業(yè)利潤(rùn)。在一系列報(bào)告中，埃森哲專門針對(duì)中國(guó)作了一篇題為《人工智能如何驅(qū)動(dòng)中國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)》的報(bào)告，顯示當(dāng) AI 被視為生產(chǎn)的新因素，而不僅僅是生產(chǎn)率增強(qiáng)劑時(shí)，AI 將促進(jìn)中國(guó)生產(chǎn)力大幅增長(zhǎng)。到 2035 年，AI 有可能在中國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率上增加 1.6 個(gè)百分點(diǎn)。其中人工智能對(duì)制造業(yè)帶來(lái)的影響最為顯著。  目前，人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括如下幾個(gè)方面： ?。?）基于互聯(lián)網(wǎng)群體智能模式的定制創(chuàng)新設(shè)計(jì)。此類應(yīng)用使用如協(xié)同創(chuàng)新和設(shè)計(jì)、量身定制應(yīng)用等產(chǎn)品和技術(shù)，建立基于互聯(lián)網(wǎng)群體智能客戶定制和創(chuàng)新設(shè)計(jì)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)基于云群體智能的產(chǎn)品選擇、體驗(yàn)、用戶參與設(shè)計(jì)和關(guān)鍵行業(yè)的實(shí)時(shí)跟蹤，另外AI 還能幫助公司基于設(shè)計(jì)目標(biāo)和種種約束創(chuàng)建新的產(chǎn)品。Autodesk 以其計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)系統(tǒng) Dreamcatcher 開創(chuàng)了這一新的方法。使用 AI 算法，Dreamcatcher 利用云的力量創(chuàng)建數(shù)千個(gè)虛擬原型不斷迭代，并根據(jù)其指定的標(biāo)準(zhǔn)比較其功能、成本和材料。Dreamcatcher 以一種形狀適合的材料開始，逐漸鑿掉不需要的部分。去掉這些部分后，整體性能的改變會(huì)被算法“記住”，這樣算法就能夠理解每一塊材料對(duì)性能的貢獻(xiàn)。在醫(yī)療行業(yè)，Dreamcatcher 已被用于設(shè)計(jì)一種加速恢復(fù)和組織再生長(zhǎng)的面部植入物。在汽車行業(yè)，AI 驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品被用于開發(fā)新的跑車。 （2）合作研發(fā)群體智慧空間應(yīng)用。此類應(yīng)用使用協(xié)同、并行和集成系統(tǒng)方法來(lái)構(gòu)建一個(gè)支持大數(shù)據(jù)處理、知識(shí)協(xié)作和創(chuàng)新聚合的群體智能空間，針對(duì)重點(diǎn)行業(yè)、企業(yè)和個(gè)人用戶開發(fā)各類協(xié)同研發(fā)空間，鼓勵(lì)這些用戶通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)大眾采購(gòu)就研發(fā)挑戰(zhàn)進(jìn)行合作，拓展研發(fā)任務(wù)。 ?。?）智能工廠。大數(shù)據(jù)和大量基于知識(shí)的智能技術(shù)可能有助于實(shí)現(xiàn)智能調(diào)度和規(guī)劃、過(guò)程參數(shù)優(yōu)化、智能物流管理和控制、產(chǎn)品質(zhì)量分析和改進(jìn)、預(yù)防性維護(hù)、生產(chǎn)成本分析和估算、能耗監(jiān)控和智能配置、生產(chǎn)流程和程序的監(jiān)控，以及整個(gè)生產(chǎn)圈的綜合車間績(jī)效分析和評(píng)估。工廠運(yùn)行控制中心和智能調(diào)度系統(tǒng)的建立，可能有助于實(shí)現(xiàn)云制造模式，以加快生產(chǎn)過(guò)程、實(shí)現(xiàn)企業(yè)和生產(chǎn)的智能管理。感知、機(jī)器學(xué)習(xí)和跨媒體的智能過(guò)程可以實(shí)現(xiàn)自主決策，以支持結(jié)合虛擬和現(xiàn)實(shí)的生產(chǎn)優(yōu)化。 ?。?）人機(jī)材料合作車間。此應(yīng)用使用人機(jī)材料合作智能機(jī)器人、智能優(yōu)化技術(shù)處理代碼，智能設(shè)備保障、智能監(jiān)控、智能物流、云質(zhì)量保證、云管理和云計(jì)劃等技術(shù)和產(chǎn)品，構(gòu)建智能設(shè)備、生產(chǎn)線、加工控制和車間決策系統(tǒng)，在智能車間操作中心的幫助下，實(shí)現(xiàn)人、機(jī)、材料的整合。 ?。?）自主智能制造單位范式。此范式使用先進(jìn)的技術(shù)和產(chǎn)品，如基于先進(jìn)的自主無(wú)人系統(tǒng)的智能制造分銷和規(guī)劃、在線檢測(cè)、零件識(shí)別和定位、事故報(bào)警等，在基于先進(jìn)的自主無(wú)人駕駛系統(tǒng)的控制中心的幫助下，建立智能設(shè)備、加工設(shè)備、在線監(jiān)控系統(tǒng)、智能工作場(chǎng)所、安全報(bào)警系統(tǒng)和自動(dòng)裝卸設(shè)備。 （6）智能協(xié)同保證和供銷服務(wù)應(yīng)用。需要建立知識(shí)驅(qū)動(dòng)的合作保證和供應(yīng)/營(yíng)銷/服務(wù)平臺(tái)，以收集物流、供應(yīng)鏈、倉(cāng)庫(kù)和市場(chǎng)數(shù)據(jù)，然后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，優(yōu)化供應(yīng)鏈物流路徑規(guī)劃，通過(guò)預(yù)先交付、前端倉(cāng)庫(kù)和用戶需求與產(chǎn)品特性的匹配分析，改進(jìn)精簡(jiǎn)物流和精準(zhǔn)營(yíng)銷。 ?。?）預(yù)測(cè)性智能運(yùn)維。此類應(yīng)用通過(guò)使用人工智能方法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隱馬爾科夫等，對(duì)企業(yè)積累或外部相關(guān)的各類數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，以便及早采取應(yīng)對(duì)措施，拓展公司業(yè)務(wù)或解決問(wèn)題、排除危險(xiǎn)與風(fēng)險(xiǎn)，達(dá)到為企業(yè)增加營(yíng)收或節(jié)省大量人力、物力、財(cái)力的目的。如Google通過(guò)將DeepMind人工智能系統(tǒng)應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)預(yù)測(cè)耗電量變化，據(jù)其操縱服務(wù)器和制冷系統(tǒng)等相關(guān)設(shè)備，提升設(shè)備分配效率、降低耗電量，電力使用效率提升了15%，預(yù)計(jì)未來(lái)幾年內(nèi)將節(jié)約數(shù)億美元電費(fèi)。 作者簡(jiǎn)介 |
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來(lái)自： BBSBIAN > 《人工智能與機(jī)器人》
