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          白皮書解讀丨工業互聯網信息模型

          發布時間:2020-04-28 來源:工業互聯網產業聯盟 類型:產業分析 人瀏覽
          關鍵字:

          工業智能白皮書 工業互聯網成果

          導  讀:

          近日在“工業互聯網成果線上發布會”上《工業智能白皮書》正式發布。在發布會中,中國信通院信息化與工業融合研究所工程師李亞寧首先對白皮書進行詳細解讀,隨后由北京曠視科技有限公司資深解決方案顧問劉彪、航空工業成飛信息系統高級架構師,航空工業集團公司人工智能一級技術專家黎小華與觀眾分享了企業實踐內容。

                4月23日,由工業互聯網產業聯盟(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+學院支持的“工業互聯網成果線上發布會”順利召開。發布會得到了業界的廣泛關注、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467.8萬(含回放)。


               AII首次采用線上直播方式發布《工業互聯網體系架構2.0》(文字版)等9本白皮書,內容涵蓋工業互聯網頂層設計、園區、網絡、標識解析、邊緣計算、信息模型、工業智能、數字孿生等8大方向。

           

                本期為大家帶來的是《工業智能白皮書》的看點回顧。

           

           

            白皮書導讀  

          工業互聯網成果,工業智能白皮書


          解析工業智慧代碼背后的奧秘

           

                人工智能自誕生以來,經歷了從早期的專家系統、機器學習,到當前持續火熱的深度學習等多次技術變革與規模化應用的浪潮。隨著硬件計算能力、軟件算法、解決方案的快速進步與不斷成熟,工業生產逐漸成為了人工智能的重點探索方向,工業智能應運而生。

               當前,新一輪科技革命和產業變革蓬勃興起,工業經濟數字化、網絡化、智能化發展成為第四次工業革命的核心內容。作為助力本輪科技革命和產業變革的戰略性技術,以深度學習、知識圖譜等為代表的新一輪人工智能技術呈現出爆發趨勢,工業智能迎來了發展的新階段。通過海量數據的全面實時感知、端到端深度集成和智能化建模分析,工業智能將企業的分析決策水平提升到了全新高度。然而,工業智能仍處于發展探索時期,各方對工業智能的概念、類型、應用場景、技術特點及產業發展等尚未形成共識。

               在此形勢下,中國信通院和AII共同組織編寫了《工業智能白皮書》,本白皮書深入解讀了工業智能的背景內涵,分析了工業智能主要類型,并從應用、技術和產業等方面研究和分析工業智能的發展脈絡和最新狀況,并在一定程度上對未來發展變革方向有所預見。希望能與業內同仁等共享成果,共謀工業智能新發展。

           

            發布會專家觀點  

               

               在發布會中,中國信通院信息化與工業融合研究所工程師李亞寧首先對白皮書進行詳細解讀,隨后由北京曠視科技有限公司資深解決方案顧問劉彪、航空工業成飛信息系統高級架構師,航空工業集團公司人工智能一級技術專家黎小華與觀眾分享了企業實踐內容。  

           

                李亞寧

                 人工智能與工業制造融合呈現旺盛發展態勢,工業智能應用基于產品、生產、商業三個維度展開,根據不同技術特性,已形成數十種應用場景或典型模式。針對重點行業不同痛點問題,工業智能形成不同應用場景,構成不同應用水平,但總體呈現出分析深化、服務延伸的發展趨勢。技術賦能體系創新能夠解決工業智能目前在實時性、可靠性、可解釋性、適應性方面存在的四大問題。未來,還將在“供給側”、“需求側”、“支撐側”多面發力,推進應用發展,強化產業支撐能力,加快技術創新完善發展環境,加快形成工業智能創新體系。

           

               劉彪

               目前工業企業開發AI應用存在以下痛點:技術門檻高、缺乏一站式平臺支撐AI應用各環節需求、產品操作復雜、數據管理混亂造成安全與隱私問題、模型效果持續難、定制化開發難。曠視正在探索利用深度學習、機器學習技術解決工業企業復雜質量檢測、供應鏈物流優化、安全風險分析等場景的問題,開發了曠視Brain++希望能夠幫助企業實現降本增效、自主安全、商業創新,既授之以魚,同時也能授之以漁,提供AI生產力平臺,與廣大工業企業共同探索復雜場景下AI的應用落地。

           

               黎小華

               在面對高度不確定性、高計算復雜度工業領域問題時,深度學習、知識圖譜及各種方法組合應用將大大擴展問題解決域邊界與性能。新技術的發展,人工智能與工業大數據融合,使航空制造業一些特定領域不確定性問題解決成為可能。通過場景牽引、數據驅動、技術支撐,逐步建立航空人工智能支撐平臺和應用開發生態。在理論支撐、平臺架構、智能互聯、智能加工、輔助質檢、安全生產等方面進行了航空制造行業工業智能推進的探索。

           

            解讀全文如下  


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          工業智能白皮書 工業互聯網成果
          • 《工業智能白皮書》資料

            《工業智能白皮書》深入解讀了工業智能的背景內涵,分析了工業智能主要類型,并從應用、技術和產業等方面研究和分析工業智能的發展脈絡和最新狀況,并在一定程度上對未來發展變革方向有所預見。希望能與業內同仁等共享成果,共謀工業智能新發展。

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