白皮書解讀丨工業(yè)智能白皮書
4月23日，由工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（以下簡稱“AII”）、中國信息通信研究院（以下簡稱“中國信通院”）主辦、智能+學(xué)院支持的“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)成果線上發(fā)布會”順利召開。發(fā)布會得到了業(yè)界的廣泛關(guān)注、反響熱烈，20家直播平臺同步直播，截止4月26日，觀看人次高達(dá)467.8萬（含回放）。
AII首次采用線上直播方式發(fā)布《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)2.0》（文字版）等9本白皮書，內(nèi)容涵蓋工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)頂層設(shè)計、園區(qū)、網(wǎng)絡(luò)、標(biāo)識解析、邊緣計算、信息模型、工業(yè)智能、數(shù)字孿生等8大方向。
本期為大家?guī)淼氖?strong>《工業(yè)智能白皮書》的看點回顧。
白皮書導(dǎo)讀
解析工業(yè)智慧代碼背后的奧秘
人工智能自誕生以來，經(jīng)歷了從早期的專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)，到當(dāng)前持續(xù)火熱的深度學(xué)習(xí)等多次技術(shù)變革與規(guī)模化應(yīng)用的浪潮。隨著硬件計算能力、軟件算法、解決方案的快速進(jìn)步與不斷成熟，工業(yè)生產(chǎn)逐漸成為了人工智能的重點探索方向，工業(yè)智能應(yīng)運而生。
當(dāng)前，新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革蓬勃興起，工業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展成為第四次工業(yè)革命的核心內(nèi)容。作為助力本輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，以深度學(xué)習(xí)、知識圖譜等為代表的新一輪人工智能技術(shù)呈現(xiàn)出爆發(fā)趨勢，工業(yè)智能迎來了發(fā)展的新階段。通過海量數(shù)據(jù)的全面實時感知、端到端深度集成和智能化建模分析，工業(yè)智能將企業(yè)的分析決策水平提升到了全新高度。然而，工業(yè)智能仍處于發(fā)展探索時期，各方對工業(yè)智能的概念、類型、應(yīng)用場景、技術(shù)特點及產(chǎn)業(yè)發(fā)展等尚未形成共識。
在此形勢下，中國信通院和AII共同組織編寫了《工業(yè)智能白皮書》，本白皮書深入解讀了工業(yè)智能的背景內(nèi)涵，分析了工業(yè)智能主要類型，并從應(yīng)用、技術(shù)和產(chǎn)業(yè)等方面研究和分析工業(yè)智能的發(fā)展脈絡(luò)和最新狀況，并在一定程度上對未來發(fā)展變革方向有所預(yù)見。希望能與業(yè)內(nèi)同仁等共享成果，共謀工業(yè)智能新發(fā)展。
發(fā)布會專家觀點
在發(fā)布會中，中國信通院信息化與工業(yè)融合研究所工程師李亞寧首先對白皮書進(jìn)行詳細(xì)解讀，隨后由北京曠視科技有限公司資深解決方案顧問劉彪、航空工業(yè)成飛信息系統(tǒng)高級架構(gòu)師，航空工業(yè)集團(tuán)公司人工智能一級技術(shù)專家黎小華與觀眾分享了企業(yè)實踐內(nèi)容。
李亞寧
人工智能與工業(yè)制造融合呈現(xiàn)旺盛發(fā)展態(tài)勢，工業(yè)智能應(yīng)用基于產(chǎn)品、生產(chǎn)、商業(yè)三個維度展開，根據(jù)不同技術(shù)特性，已形成數(shù)十種應(yīng)用場景或典型模式。針對重點行業(yè)不同痛點問題，工業(yè)智能形成不同應(yīng)用場景，構(gòu)成不同應(yīng)用水平，但總體呈現(xiàn)出分析深化、服務(wù)延伸的發(fā)展趨勢。技術(shù)賦能體系創(chuàng)新能夠解決工業(yè)智能目前在實時性、可靠性、可解釋性、適應(yīng)性方面存在的四大問題。未來，還將在“供給側(cè)”、“需求側(cè)”、“支撐側(cè)”多面發(fā)力，推進(jìn)應(yīng)用發(fā)展，強化產(chǎn)業(yè)支撐能力，加快技術(shù)創(chuàng)新完善發(fā)展環(huán)境，加快形成工業(yè)智能創(chuàng)新體系。
劉彪
目前工業(yè)企業(yè)開發(fā)AI應(yīng)用存在以下痛點：技術(shù)門檻高、缺乏一站式平臺支撐AI應(yīng)用各環(huán)節(jié)需求、產(chǎn)品操作復(fù)雜、數(shù)據(jù)管理混亂造成安全與隱私問題、模型效果持續(xù)難、定制化開發(fā)難。曠視正在探索利用深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)技術(shù)解決工業(yè)企業(yè)復(fù)雜質(zhì)量檢測、供應(yīng)鏈物流優(yōu)化、安全風(fēng)險分析等場景的問題，開發(fā)了曠視Brain++希望能夠幫助企業(yè)實現(xiàn)降本增效、自主安全、商業(yè)創(chuàng)新，既授之以魚，同時也能授之以漁，提供AI生產(chǎn)力平臺，與廣大工業(yè)企業(yè)共同探索復(fù)雜場景下AI的應(yīng)用落地。
黎小華
在面對高度不確定性、高計算復(fù)雜度工業(yè)領(lǐng)域問題時，深度學(xué)習(xí)、知識圖譜及各種方法組合應(yīng)用將大大擴展問題解決域邊界與性能。新技術(shù)的發(fā)展，人工智能與工業(yè)大數(shù)據(jù)融合，使航空制造業(yè)一些特定領(lǐng)域不確定性問題解決成為可能。通過場景牽引、數(shù)據(jù)驅(qū)動、技術(shù)支撐，逐步建立航空人工智能支撐平臺和應(yīng)用開發(fā)生態(tài)。在理論支撐、平臺架構(gòu)、智能互聯(lián)、智能加工、輔助質(zhì)檢、安全生產(chǎn)等方面進(jìn)行了航空制造行業(yè)工業(yè)智能推進(jìn)的探索。
解讀全文如下
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