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    人工智能在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的四大應(yīng)用場景

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    一、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺是人工智能應(yīng)用的重要載體



    工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺覆蓋全流程生產(chǎn)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)是應(yīng)用人工智能的“燃料”。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺從數(shù)據(jù)“量”和“質(zhì)”兩個維度入手,提升工業(yè)場景數(shù)據(jù)集的廣度與深度,為人工智能應(yīng)用提供支撐。

    從“量”的方面看,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺匯聚了數(shù)以千萬計的設(shè)備和傳感器,對異構(gòu)系統(tǒng)、運營環(huán)境、人員信息等要素實施泛在感知、高效采集和云端匯聚,實現(xiàn)了海量數(shù)據(jù)的廣泛集成。

    從“質(zhì)”的方面看,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺通過構(gòu)建設(shè)備、產(chǎn)品、系統(tǒng)和服務(wù)全面連接的數(shù)據(jù)交流網(wǎng)絡(luò),充分挖掘?qū)崟r有效的工業(yè)大數(shù)據(jù),搭建數(shù)據(jù)自動流動的賦能體系,為深度學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練提供優(yōu)質(zhì)的訓(xùn)練集、驗證集和測試集,切實提高人工智能模型自學(xué)習(xí)、自決策、自適應(yīng)的有效性。

    工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺推動工業(yè)知識算法化。算法是人工智能應(yīng)用的關(guān)鍵。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺作為工業(yè)全要素、全產(chǎn)業(yè)鏈、全價值鏈連接的樞紐,打通了工業(yè)知識向工業(yè)算法轉(zhuǎn)化的通路,為構(gòu)筑工業(yè)領(lǐng)域人工智能算法庫提供助力。

    一方面,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺豐富了算法理論來源。依托工業(yè)機理基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)模型分析,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺將隱性的工業(yè)技術(shù)原理、行業(yè)知識和專家經(jīng)驗進行代碼化、算法化,重構(gòu)了工業(yè)知識創(chuàng)造和應(yīng)用體系,面向特定工業(yè)場景提供針對性強、魯棒性高的算法。

    另一方面,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺降低了算法開發(fā)成本。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺通過提供開發(fā)環(huán)境和各類工具,助力開發(fā)者打造工業(yè)APP與微服務(wù)體系,將各類工業(yè)知識封裝成可交易的模塊組件,推動工業(yè)算法在更大范圍、更高頻次、更短路徑上創(chuàng)造、傳播和復(fù)用。

    工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺構(gòu)建協(xié)同算力資源池。工業(yè)場景具有環(huán)境參數(shù)復(fù)雜、工序步驟精細(xì)、實時性要求高等特點,應(yīng)用人工智能技術(shù)對算力要求較高。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺基于云架構(gòu)匯聚企業(yè)內(nèi)外算力資源,根據(jù)實際需要統(tǒng)一調(diào)配,搭建廣泛聚集、高效協(xié)作的算力供給體系,為人工智能應(yīng)用提供穩(wěn)定的支撐保障。

    在企業(yè)內(nèi)部,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺匯聚內(nèi)部算力資源構(gòu)建算力資源池,針對不同時段、不同用戶和不同級別的算力需求,基于大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)籌使用內(nèi)部設(shè)備,提高設(shè)備使用效率。

    在企業(yè)外部,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺對接各類算力提供商,通過租借、購買等方式,補充企業(yè)內(nèi)部算力的不足,以提升整體算力水平,縮小人工智能應(yīng)用需求和實際算力之間的差距。

    二、多維應(yīng)用場景加快人工智能與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺融合



    設(shè)備層:機器智能構(gòu)建新型人機關(guān)系。企業(yè)依托工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺,在生產(chǎn)、控制、研發(fā)等領(lǐng)域的設(shè)備上運用人工智能技術(shù),構(gòu)建人機協(xié)同、互促共進的新型人、機、物關(guān)系。

    一是設(shè)備自主化運行,如復(fù)雜工料分揀、設(shè)備自運行等。機械臂、運輸載具和智能機床等產(chǎn)品,通過搭載機器學(xué)習(xí)算法、路徑自動規(guī)劃等模塊,實現(xiàn)對不同工作環(huán)境和加工對象的動態(tài)適應(yīng),提高設(shè)備操作的精度和復(fù)雜度。

    二是人機智能化交互,如動作識別、語音用戶界面等。應(yīng)用語音識別、機器視覺等技術(shù),打造人性化、定制化、高效化的人機交互模式,提升控制裝備在復(fù)雜工作環(huán)境的感知和反饋能力。

    三是生產(chǎn)協(xié)同化運作,比如協(xié)作機器人、仿生工位等。利用人工智能技術(shù)將人機合作場景轉(zhuǎn)變成學(xué)習(xí)系統(tǒng),持續(xù)優(yōu)化運行參數(shù),為操作員提供最優(yōu)的生產(chǎn)環(huán)境。例如,德國Festo公司基于仿生協(xié)作型機器人開發(fā)人機協(xié)作生產(chǎn)的智能化工位,可將人從重復(fù)性、危險性高的工作中解脫出來,提高了生產(chǎn)效率。

    邊緣層:邊緣智能提升邊緣側(cè)實時分析處理能力。邊緣智能技術(shù)通過協(xié)同終端設(shè)備與邊緣服務(wù)器,整合計算本地性與強計算能力的互補優(yōu)勢,從而減少非必要的數(shù)據(jù)傳輸、降低模型推理延遲與能耗。

    具體有以下三類應(yīng)用:一是智能傳感網(wǎng)絡(luò)。東方國信、寄云科技等企業(yè)通過建設(shè)智能網(wǎng)關(guān),動態(tài)實現(xiàn)OT與IT間復(fù)雜協(xié)議的轉(zhuǎn)換,提供安全高速的數(shù)據(jù)連接與數(shù)據(jù)采集服務(wù),強化對帶寬資源不足和突發(fā)網(wǎng)絡(luò)中斷等異常場景的應(yīng)對能力。

    二是噪聲數(shù)據(jù)處理。天云網(wǎng)、海爾集團等通過智能傳感器采集多維數(shù)據(jù),利用基于人工智能的軟件識別減小確定性系統(tǒng)誤差,提高數(shù)據(jù)精度,從而實現(xiàn)物理世界隱性數(shù)據(jù)的顯性化。

    三是邊緣即時反饋。思科、微軟等企業(yè)通過分布式邊緣計算節(jié)點進行數(shù)據(jù)交換,及時比對云端廣播的模型和現(xiàn)場提取的特征值,基于邊緣端設(shè)備實現(xiàn)本地快速響應(yīng)和操作優(yōu)化,減少云端運算壓力和處理延遲,實現(xiàn)云端協(xié)同。

    平臺層:大數(shù)據(jù)分析構(gòu)建“數(shù)據(jù)+認(rèn)知”算法庫。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺基于PaaS架構(gòu),打造由數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)分析和工業(yè)模型等組成的整體數(shù)據(jù)服務(wù)鏈,把基于數(shù)據(jù)科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)的兩類工業(yè)知識經(jīng)驗沉淀在可移植、可復(fù)用的人工智能算法庫中。

    在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域,企業(yè)構(gòu)建以機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)為核心的數(shù)據(jù)算法體系,綜合利用大數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)和智能控制等算法,通過仿真和推理解決已知的工業(yè)問題。例如,美國康耐視公司開發(fā)了基于深度學(xué)習(xí)的工業(yè)圖像分析軟件,能以毫秒為單位識別缺陷,解決傳統(tǒng)方法無法解決的復(fù)雜缺陷檢測、定位等問題,使檢測效率提升30%以上。

    在認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域,企業(yè)從業(yè)務(wù)邏輯原理出發(fā),通過搭建以知識圖譜、專家系統(tǒng)為代表的認(rèn)知算法體系,解決機理未知或模糊的工業(yè)問題,如企業(yè)智能決策、風(fēng)險管理等。實際上,西門子、IBM、華為等公司通過構(gòu)建供應(yīng)鏈知識圖譜,匯集氣象、媒體、交通和物流等信息資源,大大提高了供應(yīng)鏈風(fēng)險管理效率。

    應(yīng)用層:商業(yè)智能提升工業(yè)APP數(shù)據(jù)挖掘深度。開發(fā)者依托工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺提供的開發(fā)工具和框架,面向不同工業(yè)應(yīng)用場景,開發(fā)搭載人工智能的特定工業(yè)APP,利用人工智能手段賦能現(xiàn)有生產(chǎn)過程,為用戶提供各類在平臺定制開發(fā)的智能化工業(yè)應(yīng)用和解決方案。

    主要有以下幾類:一是預(yù)測性維護。利用機器學(xué)習(xí)方法擬合設(shè)備運行復(fù)雜非線性關(guān)系,提升預(yù)測的準(zhǔn)確率,降低運維成本與故障率。德國KONUX公司結(jié)合智能傳感器及機器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建設(shè)備運行模型,使機器維護成本平均降低了30%。

    二是生產(chǎn)工藝優(yōu)化。依托深度學(xué)習(xí)繞過機理障礙,通過挖掘數(shù)據(jù)隱藏特征間的抽象關(guān)系建立模型,并找出最優(yōu)參數(shù)組合。TCL格創(chuàng)東智針對液晶面板的成膜工序,通過機器學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)了關(guān)鍵指標(biāo)的預(yù)測與品質(zhì)優(yōu)化,年收益達到近千萬元。

    三是輔助研發(fā)設(shè)計。通過應(yīng)用知識圖譜、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)構(gòu)建設(shè)計方案庫,對設(shè)計方案提供實時的評估反饋。美國UTC依靠知識圖譜解決了多個產(chǎn)品研發(fā)問題,設(shè)計出的換熱器傳熱效率能提高80%,設(shè)計周期僅為原來的1/9。

    四是企業(yè)戰(zhàn)略決策。利用人工智能擬合工業(yè)場景中的非線性復(fù)雜關(guān)系,提取非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)構(gòu)建知識圖譜和專家系統(tǒng),為企業(yè)提供戰(zhàn)略方案選擇。美國初創(chuàng)公司Maana聚焦石油和天然氣領(lǐng)域,協(xié)同應(yīng)用知識圖譜與數(shù)據(jù)科學(xué),為GE、殼牌、阿美等石油巨頭提供企業(yè)級決策建議。

    三、幾點建議



    夯實產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ),突破人工智能與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺融合的關(guān)鍵共性技術(shù)。一是構(gòu)建高質(zhì)量的公共數(shù)據(jù)集。鼓勵滿足條件的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)開放具備一定規(guī)模的生產(chǎn)環(huán)境、視頻圖像、文本對話等數(shù)據(jù)集,建立高質(zhì)量的公共測試數(shù)據(jù)庫。

    二是加大算法研發(fā)應(yīng)用力度。推動科研院所、行業(yè)龍頭企業(yè)開展協(xié)同研發(fā)和創(chuàng)新應(yīng)用,圍繞卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法開發(fā)相關(guān)工具,完善開發(fā)環(huán)境。

    三是提升算力支撐能力。引導(dǎo)和培育一批算力提供商和算力交易平臺,探索算力租賃、交易、托管等新服務(wù)模式。

    聚焦場景應(yīng)用,引導(dǎo)加快面向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的人工智能產(chǎn)品開發(fā)。一是加快重點智能設(shè)備研發(fā)。加快智能傳感控制、智能檢測裝配、智能物流倉儲等重點技術(shù)裝備的開發(fā),布局和積累一批核心知識產(chǎn)權(quán)。

    二是突破邊緣智能核心技術(shù)。重點突破圖形處理器、現(xiàn)場可編程門陣列、專用集成電路等一批關(guān)鍵核心技術(shù),提高硬件基礎(chǔ)支撐能力,實現(xiàn)圍繞邊緣設(shè)備的感知、控制、決策和執(zhí)行等功能。

    三是加快行業(yè)機理模型沉淀。聚焦AI工業(yè)應(yīng)用,建設(shè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)模型算法公共測試驗證中心,堅持以測帶建、以測促用。

    四是培育基于AI的工業(yè)APP。引導(dǎo)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)搭建制造業(yè)創(chuàng)新中心,開放開發(fā)工具和知識組件,構(gòu)建開放共享、資源富集、創(chuàng)新活躍的工業(yè)APP開發(fā)生態(tài)。

    完善生態(tài)體系,構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺跨界融合新模式。一是強化示范引領(lǐng)。在現(xiàn)有工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺相關(guān)專項和試點示范中,增添人工智能方向的應(yīng)用試點,加快推動復(fù)雜環(huán)境識別、新型人機交互等人工智能技術(shù)與工業(yè)互聯(lián)平臺融合發(fā)展。

    二是優(yōu)化公共服務(wù)。面向語音識別、視覺識別、自然語言處理等領(lǐng)域,建設(shè)能夠提供知識圖譜、算法訓(xùn)練、產(chǎn)品優(yōu)化等共性服務(wù)的平臺和開源社區(qū)。

    三是增強人才儲備。鼓勵高等院校設(shè)置人工智能工業(yè)應(yīng)用課程,開展人工智能專題教育和培訓(xùn),加緊培育一批急需的人工智能人才。

    四是加強宣傳推廣。通過開展現(xiàn)場會、人工智能大賽等形式,凝聚行業(yè)共識,提高公眾認(rèn)識,挖掘優(yōu)秀做法,推廣典型案例,積極營造產(chǎn)業(yè)發(fā)展的良好氛圍。

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