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工业智 能尚处发展探索期

2019-05-10  来自: 机床商务网 浏览次数:27

工业智能尚处发展探索期 工业化与智能化双向 渗透或成核心发展路径
             文章链接:机床商务网 http://www.jc35.com/news/Detail/72339.html


  【中国机床商务网栏目 市场分析】新一轮 信息与产业变革蓬勃兴起,工业经济数字化、网络化、智能化 发展成为全球关注重  点与趋势,工业智 能也由此迎来了发展的新阶段。然而,工业智 能仍处于发展探索时期,尚未形 成明确并具规模性的商业化应用,而且各 方对工业智能的产业发展尚未形成共识。
 
  在此形势下,近日,工业互 联网产业联盟联合多家企业共同编写和发布了《工业智能白皮书》(2019讨论稿)(以下简称《白皮书》),从应用、技术和 产业等方面研究和分析工业智能的发展脉络和新状况,并在一 定程度 上对未来发展变革方向作出了预判。
 
  两横两纵产业视图
 
  在《白皮书》剖析的 工业智能发展脉络中,我们可以发现,工业智 能产业视图主要表现为“两横两纵”,横向为 知识图谱和深度学习两大关键技术,纵向为 通用技术和应用集成两方面。
 
  在横向发展层面,ICT企业、研究机 构及相关行业协会3类主体 提供通用技术能力,以“被集成”的方式 为工业智能提供基础支撑。其中,ICT企业如微软、谷歌、亚马逊、阿里等,提供几 乎涵盖知识图谱、深度学 习的所有通用技术研究与工程化支持;研究机构如加州大学、麻省理工、清华大学、中科院自动化所等,主要提 供算法方面的理论研究;行业协 会提供相关标准或通用技术支持,如OMG对象管 理组织提供统一建模语言等企业集成标准的制定,为知识 图谱的工业化落地奠定基础;Khronos Group开展了 深度学习编译器的研发。
 
  在应用层面,装备/自动化与软件企业、制造企业、ICT企业和初创企业4类主体 以集成创新为主要模式,面向实际业务领域,整合各 产业和技术要素实现工业智能创新应用,是工业 智能产业的核心。
 
  这4类应用主体中,装备/自动化、软件企 业及制造企业等传统企业(如西门子、ABB、KUKA、Autodesk、富士康、新松等),面向自 身业务领域或需求痛点,通过引入人工智能实现产品性能提升;ICT企业(如康耐视、海康威视、大恒图像、基恩士、微软、KONUX、IBM、阿里云等)依靠人 工智能技术积累与优势,将已有 业务向工业领域拓展;初创企业(如
 

  Landing.ai、创新奇智、旷视、Element AI、天泽智云)凭借技 术优势为细分领域提供解决方案;研究机构(如如马萨诸塞大学、加州大学伯克利分校)依托理 论研究优势开展前沿技术的应用探索。
 
  通用技 术产业发展各异
 
  工业智 能依靠通用技术实现各类创新的工业智能应用。然而,通用技 术往往无法满足工业场景与问题的复杂性与特殊性要求,现阶段 依然存在大量特性问题需要解决。
 
  《白皮书》指出,目前来看,ICT巨头在深度学习框架、编译器 与芯片等通用技术领域占据绝 对统治地位,但现阶 段端侧推断框架主要由苹果、Facebook、腾讯、谷歌、百度五大ICT巨头企业主导,初步判断,百度更 可能在工业领域发力。工业领 域存在可移植性和适配性问题,对编译 器需求较为迫切,但是编 译器市场格局尚不清晰,并未产 生面向领域的发展趋势,预测英 特尔及亚马逊可能成为工业领域选择。
 
  此外,深度学 习理论研究趋于平稳,应用落地成为关键。人工智 能顶级学者李飞飞,微软亚研院、人工智 能顶级学者郑宇,地平线 创始人余凯等均认为深度学习理论研究主流架构会收敛,较难有 革命性理论突破,目前瓶 颈在于技术与传统行业的对接。而现阶 段算法研究呈现两大主要趋势:一是算 法可解释性研究,斯坦福 大学开展了基于“树正则化”的可解释性研究,美国德 州农工大学开展了迁移法解决深度学习可解释性问题,南京大学则提出RNN可解释性方法;二是相 关前沿算法研究,国内外顶 尖研究 机构如麻省理工、以色列理工学院、清华大学、中科院 自动化所纷纷开展对胶囊网络、迁移学习、(深度)强化学 习和生成式对抗网络等深度学习相关的前沿算法研究。
 
  工业化 与智能化双向渗透
 
  在发展路径方面,《白皮书》认为,工业化 与智能化双向渗透将成为两类核心路径。
 
  从四大 应用主体具体分析来看,装备自动化、软件及 制造企业面向设备、产品性 能提升的需求或自身业务发展痛点,围绕人 工智能技术的供给主线不断寻求与人工智能结合的路径,目前,这些企 业发展工业智能主要有两种方式:
 
  一是部分需求迫切、实力雄 厚的领域巨头企业通过合作并购人工智能技术公司,实现智能化升级。如发那 科与人工智能初创企业Preferred Networks合作,增强机器人的智能化水平;GE收购人 工智能初创公司 Bit Stew Systems和
 

  Wise.io,以打造人工智能实力;埃斯顿 收购美国高科技公司Barrett Tech 30%股权,拓展AI机器人 和微伺服系统领域。二是通 过人才引进及成立相应研究机构,提升企业综合竞争力。如西门 子成立中央研究院并推动“Vision 2020”计划,发展人 工智能和机器人技术,并构建 了用于自身融资管理的工业知识图谱平台。富士康、新松等 成立人工智能研究院,加快人 工智能研究和成果产业化落地。
 
  而信息 技术企业及研究机构则凭借人工智能技术基础,不断丰 富面向工业场景的应用服务能力,同时加 强与制造企业合作,通过推 出工业智能解决方案或前沿技术产业化向工业领域进行能力输出。如阿里 云工业大脑平台将开放化工、光伏、电力三 大行业知识图谱,使开发者快速响应,实现特 定业务场景下人工智能的诉求。华为了 构建用于供应链及零部件管理的工业知识图谱。海康威 视主营业务视频监控行业,2014年进入工业领域,开发深 度学习质量检测产品应用于3C制造、金属加工等领域。
 
  不同于前二者,研究机 构更注重技术创新,他们也 是前沿技术产业化的孕育者。例如麻 省理工学院进行意念控制机器的研究,电波识 别的精确度已高达90%,对未来 人机协作技术产生重大影响。伯克利机器人DexNet2.0搭载深度学习系统,通过对虚拟数据库中1万个具 备不同特征的三维物体进行学习,可以迅 速对物体进行预判并选择合适的方案抓取各种不规则形状的物体,德国某 企业已致力于工业智能产业化应用。
 
  尤其值得注意的是,在以上大趋势下,初创企 业凭借技术与资金优势成为细分领域重要的解决方案提供商。
 
  一方面,大数据 技术初创企业为中小垂直领域企业提供知识图谱解决方案。依靠数 据处理及人工智能技术优势,帮助人力、时间成 本高的中小企业释放企业数据价值。如明略 数据发布明智系统2.0,为工业 等垂直领域提供完整解决方案。另一方面,装备领 域成为初创企业深度学习应用的主要切入领域,吸引大量投资。装备领 域是技术资金双密集行业,初创企 业具有先天优势,且产品上市快,投资回报率较高。如旷视 全资收购艾瑞思机器人,发力制造业,打造智能仓库;创新奇智专注于提供“人工智能+B2B”企业服务,应用人 工智能技术打造智能质检等解决方案,融资过亿;Element AI为全球 制造物流和机器人等领域企业提供人工智能解决方案,获1.02亿美元融资。
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