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  • 人工智能在工業互聯網平台的四大應用場景

    人工智能在工業互聯網平台的四大應用場景 當前,以深度學習為主導的人工智能(AI)進入推廣培育期,在醫療、金融、零售、安防、交通、能源等領域的探索步伐不斷加快,自然語言處理、計算機視覺、精準營銷、自動駕駛等人工智能應用市場增長迅猛。但在工業領域,受數據、算法、算力等因素制約,AI應用的廣度和深度受到限制。近年來,随着工業互聯網平台的快速崛起,其海量的數據、内嵌的高效算法和對算力的強大支撐能力,為AI在工業領域的發展應用提供了土壤。尤其是AI應用于工業互聯網平台設備層、邊緣層、平台層、應用層等四類應用場景,正在推動傳統生産模式向實時感知、動态分析、科學決策、精準執行和優化疊代的智能化生産模式轉變,為工業轉型升級賦能。 一工業互聯網平台是人工智能應用的重要載體 01工業互聯網平台覆蓋全流程生産數據 數據是應用人工智能的“燃料”。工業互聯網平台從數據“量”和“質”兩個維度入手,提升工業場景數據集的廣度與深度,為人工智能應用提供支撐。 從“量”的方面看,工業互聯網平台彙聚了數以千萬計的設備和傳感器,對異構系統、運營環境、人員信息等要素實施泛在感知、高效采集和雲端彙聚,實現了海量數據的廣泛集成。 從“質”的方面看,工業互聯網平台通過構建設備、産品、系統和服務全面連接的數據交流網絡,充分挖掘實時有效的工業大數據,搭建數據自動流動的賦能體系,為深度學習的模型訓練提供優質的訓練集、驗證集和測試集,切實提高人工智能模型自學習、自決策、自适應的有效性。 02工業互聯網平台推動工業知識算法化 算法是人工智能應用的關鍵。工業互聯網平台作為工業全要素、全産業鍊、全價值鍊連接的樞紐,打通了工業知識向工業算法轉化的通路,為構築工業領域人工智能算法庫提供助力。 一方面,工業互聯網平台豐富了算法理論來源。依托工業機理基礎和數據模型分析,工業互聯網平台将隐性的工業技術原理、行業知識和專家經驗進行代碼化、算法化,重構了工業知識創造和應用體系,面向特定工業場景提供針對性強、魯棒性高的算法。 另一方面,工業互聯網平台降低了算法開發成本。工業互聯網平台通過提供開發環境和各類工具,助力開發者打造工業APP與微服務體系,将各類工業知識封裝成可交易的模塊組件,推動工業算法在更大範圍、更高頻次、更短路徑上創造、傳播和複用。 03工業互聯網平台構建協同算力資源池 工業場景具有環境參數複雜、工序步驟精細、實時性要求高等特點,應用人工智能技術對算力要求較高。工業互聯網平台基于雲架構彙聚企業内外算力資源,根據實際需要統一調配,搭建廣泛聚集、高效協作的算力供給體系,為人工智能應用提供穩定的支撐保障。 在企業内部,工業互聯網平台彙聚内部算力資源構建算力資源池,針對不同時段、不同用戶和不同級别的算力需求,基于大數據分析統籌使用内部設備,提高設備使用效率。 在企業外部,工業互聯網平台對接各類算力提供商,通過租借、購買等方式,補充企業内部算力的不足,以提升整體算力水平,縮小人工智能應用需求和實際算力之間的差距。 二多維應用場景加快人工智能與工業互聯網平台融合 01設備層:機器智能構建新型人機關系 企業依托工業互聯網平台,在生産、控制、研發等領域的設備上運用人工智能技術,構建人機協同、互促共進的新型人、機、物關系。 一是設備自主化運行,如複雜工料分揀、設備自運行等。機械臂、運輸載具和智能機床等産品,通過搭載機器學習算法、路徑自動規劃等模塊,實現對不同工作環境和加工對象的動态适應,提高設備操作的精度和複雜度。 二是人機智能化交互,如動作識别、語音用戶界面等。應用語音識别、機器視覺等技術,打造人性化、定制化、高效化的人機交互模式,提升控制裝備在複雜工作環境的感知和反饋能力。 三是生産協同化運作,比如協作機器人、仿生工位等。利用人工智能技術将人機合作場景轉變成學習系統,持續優化運行參數,為操作員提供最優的生産環境。例如,德國Festo公司基于仿生協作型機器人開發人機協作生産的智能化工位,可将人從重複性、危險性高的工作中解脫出來,提高了生産效率。 02邊緣層:邊緣智能提升邊緣側實時分析處理能力 邊緣智能技術通過協同終端設備與邊緣服務器,整合計算本地性與強計算能力的互補優勢,從而減少非必要的數據傳輸、降低模型推理延遲與能耗。 具體有以下三類應用:一是智能傳感網絡。東方國信、寄雲科技等企業通過建設智能網關,動态實現OT與IT間複雜協議的轉換,提供安全高速的數據連接與數據采集服務,強化對帶寬資源不足和突發網絡中斷等異常場景的應對能力。 二是噪聲數據處理。天雲網、海爾集團等通過智能傳感器采集多維數據,利用基于人工智能的軟件識别減小确定性系統誤差,提高數據精度,從而實現物理世界隐性數據的顯性化。 三是邊緣即時反饋。思科、微軟等企業通過分布式邊緣計算節點進行數據交換,及時比對雲端廣播的模型和現場提取的特征值,基于邊緣端設備實現本地快速響應和操作優化,減少雲端運算壓力和處理延遲,實現雲端協同。 03平台層:大數據分析構建“數據+認知”算法庫 工業互聯網平台基于PaaS架構,打造由數據存儲、數據共享、數據分析和工業模型等組成的整體數據服務鍊,把基于數據科學和認知科學的兩類工業知識經驗沉澱在可移植、可複用的人工智能算法庫中。 在數據科學領域,企業構建以機器學習、深度學習為核心的數據算法體系,綜合利用大數據分析、機器學習和智能控制等算法,通過仿真和推理解決已知的工業問題。例如,美國康耐視公司開發了基于深度學習的工業圖像分析軟件,能以毫秒為單位識别缺陷,解決傳統方法無法解決的複雜缺陷檢測、定位等問題,使檢測效率提升30%以上。 在認知科學領域,企業從業務邏輯原理出發,通過搭建以知識圖譜、專家系統為代表的認知算法體系,解決機理未知或模糊的工業問題,如企業智能決策、風險管理等。實際上,西門子、IBM、華為等公司通過構建供應鍊知識圖譜,彙集氣象、媒體、交通和物流等信息資源,大大提高了供應鍊風險管理效率。 04應用層:商業智能提升工業APP數據挖掘深度 開發者依托工業互聯網平台提供的開發工具和框架,面向不同工業應用場景,開發搭載人工智能的特定工業APP,利用人工智能手段賦能現有生産過程,為用戶提供各類在平台定制開發的智能化工業應用和解決方案。 主要有以下幾類:一是預測性維護。利用機器學習方法拟合設備運行複雜非線性關系,提升預測的準确率,降低運維成本與故障率。德國KONUX公司結合智能傳感器及機器學習算法構建設備運行模型,使機器維護成本平均降低了30%。 二是生産工藝優化。依托深度學習繞過機理障礙,通過挖掘數據隐藏特征間的抽象關系建立模型,并找出最優參數組合。TCL格創東智針對液晶面闆的成膜工序,通過機器學習算法實現了關鍵指标的預測與品質優化,年收益達到近千萬元。 三是輔助研發設計。通過應用知識圖譜、深度學習等技術構建設計方案庫,對設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産品研發問題,設計出的換熱器傳熱效率能提高80%,設計周期僅為原來的1/9。 四是企業戰略決策。利用人工智能拟合工業場景中的非線性複雜關系,提取非結構化數據構建知識圖譜和專家系統,為企業提供戰略方案選擇。美國初創公司Maana聚焦石油和天然氣領域,協同應用知識圖譜與數據科學,為GE、殼牌、阿美等石油巨頭提供企業級決策建議。 三幾點建議 01夯實産業基礎,突破人工智能與工業互聯網平台融合的關鍵共性技術 一是構建高質量的公共數據集。鼓勵滿足條件的工業互聯網平台企業開放具備一定規模的生産環境、視頻圖像、文本對話等數據集,建立高質量的公共測試數據庫。 二是加大算法研發應用力度。推動科研院所、行業龍頭企業開展協同研發和創新應用,圍繞卷積神經網絡、遞歸神經網絡等算法開發相關工具,完善開發環境。 三是提升算力支撐能力。引導和培育一批算力提供商和算力交易平台,探索算力租賃、交易、托管等新服務模式。 02聚焦場景應用,引導加快面向工業互聯網平台的人工智能産品開發 一是加快重點智能設備研發。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裝備的開發,布局和積累一批核心知識産權。 二是突破邊緣智能核心技術。重點突破圖形處理器、現場可編程門陣列、專用集成電路等一批關鍵核心技術,提高硬件基礎支撐能力,實現圍繞邊緣設備的感知、控制、決策和執行等功能。 三是加快行業機理模型沉澱。聚焦AI工業應用,建設工業互聯網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APP。引導工業互聯網平台企業搭建制造業創新中心,開放開發工具和知識組件,構建開放共享、資源富集、創新活躍的工業APP開發生态。 03完善生态體系,構建工業互聯網平台跨界融合新模式 一是強化示範引領。在現有工業互聯網平台相關專項和試點示範中,增添人工智能方向的應用試點,加快推動複雜環境識别、新型人機交互等人工智能技術與工業互聯平台融合發展。 二是優化公共服務。面向語音識别、視覺識别、自然語言處理等領域,建設能夠提供知識圖譜、算法訓練、産品優化等共性服務的平台和開源社區。 三是增強人才儲備。鼓勵高等院校設置人工智能工業應用課程,開展人工智能專題教育和培訓,加緊培育一批急需的人工智能人才。 四是加強宣傳推廣。通過開展現場會、人工智能大賽等形式,凝聚行業共識,提高公衆認識,挖掘優秀做法,推廣典型案例,積極營造産業發展的良好氛圍。

  • 寫好代碼,也需要“德智體美”全面發展

    圖源:unsplash 做好下面幾件事,能讓你的學習效果更上一層樓。 很多人并沒有意識到編程是項“體力活”,他們狹隘地認為“運動”才是真正需要強健體魄的活動。 我的建議是,與其整天坐在辦公桌前,更好的選擇是把你的編碼“機制”分成不同的階段——每隔50分鐘休息10分鐘,在你的房間裡四處走走,這樣的話,你一天可能會走将近10000步,也可以利用午餐時間出去曬曬太陽。 2.它還會對你的心理健康産生巨大的影響 這時不妨休息一下。即使你交付工作的截止日期是明天,在工作區或公園裡走走也能幫助你放松思想,使你更好地理解正在查看的代碼。壓力之下,我們經常會感到恐慌,忍不住擔心如果我們沒有完成工作會怎麼樣。這會限制我們清晰思考的能力,而短暫的休息通常會讓我們再次高效地工作。 什麼是“區域”? 進入“區域”就像是沉浸式體驗,你會感到快樂,感到有力量,有目标,并且完全沉浸在正在做的事情中,會完全忘記你周圍發生的一切。當結束時,你會發現已經是淩晨4點了。

  • 不再未來,人工智能與醫學診斷的應用現狀

    在需求中顯現端倪的人工智能 在病理科、檢驗科、血液學實驗室中,每當遇到難以分析的病人樣本,往往需要病理、檢驗、臨床結合在一起才能提供精準的診斷,也就是目前的綜合診斷的标準模式。随着分子生物學、遺傳學、免疫學等專業新技術的發展應用,面對各種病例的時候,綜合診斷能夠更加準确地提供診療和預後的信息。 随着各種創新技術的發展,醫療行業正進入“大數據分析”和“精準醫學”融合促進的新紀元。通過摸清疾病特點,形成算法程序,并在數據的積累疊加過程中,不斷改進形成可以應用到工作中的人工智能技術。目前,人工智能在輔助診斷、簡化分析過程等方面的應用已經初見端倪,其中形态識别、定量判定、模式預測等領域,開始呈現曙光。 智能 除了上述已經成熟,被廣泛使用的技術,目前AI技術實質的研究方向是通過已知數據推算出未知結論,因此,機器學習成為人工智能目前最經典的方法之一。其中機器學習的分支--深度學習以及卷積神經網絡(CNN)被廣泛應用于診斷系統、疾病預後評估、圖像識别等方面。其中CNN是根據模拟生物的神經元構建,通過大量的監督學習,以及自我糾錯、壓縮攫取圖像中的關鍵信息等,來實現越來越強大的功能。 智能 流式細胞儀通常以激光作為發光源。經過聚焦後的偏振光束,垂直照射在單個細胞上。細胞在激光束的照射下,産生各種散射光,這些信号同時被儀器接受并放大,其中前向光能反應出細胞的大小,側向的反射光與細胞中的顆粒多少成比例;而熒光标記的單克隆抗體則特異性地識别細胞表面的标記物,這些熒光信号經光電倍增管接收後可轉換為電信号,反映到點陣圖上,代表了不同的數據,從而對細胞進行分類和定量。流式細胞技術原理并不複雜,但将AI與流式細胞技術進行結合的過程并不一帆風順,其中主要原因之一是不同的功能平台導緻結果間的差異,整體準确率無法提高。因此,擴展思路将數據的識别判定換作對圖像的直接識别,就有可能得到更加準确的臨床結果。而在細胞形态學中,通過建立标準訓練集,進而構建AI診斷模型,則可以減少繁雜的工作流程,并部分解決前期的篩選工作。 智能 與此同時,也要正視目前AI在發展中所面臨的困難。區别于普遍認識中“國内因為數據量大,因此比起國外更有優勢”的聲音,數據的質量更為重要。盡管擁有着龐大的數據量,但是AI在診斷應用的過程中如何篩選出有效數據是一項艱巨的準備工作。很多時候由于數據缺少完整性、甚至真實性,因此無法作為研究目标。所以數據的來源、收集過程的外在影響等質量因素,是決定AI技術落實到應用層的關鍵。 AI不一定能代替醫生,但是不了解AI技術、不會使用AI技術産品的醫生,一定會被時代所淘汰。在未來的實驗室中,無人化或少人化的工作模式将大概率的出現,在AI技術驅動的設備之上,人類的工作将呈現區别于現在的新模式--人機對話,建立規則,優化算法,改寫流程等更多的工作跨界是對“人駕馭機器”的新考驗。

  • 為什麼學生、家長,甚至學校老師都對人工智能教育興趣濃厚?

    近些年,人工智能一直是國家和政府的熱門主題。從去年開始,國家把對人工智能的重視寫進了各種政府文件中。其中,國務院于2017年7月印發的《新一代人工智能發展規劃》提到,“實施全民智能教育項目,在中小學階段設置人工智能相關課程”。 面對人工智能,有些孩子對這個新生事物并不了解;有些孩子感興趣,卻無奈沒有機會接觸和參與。國務院《規劃》指出要設置人工智能相關課程,給廣大學生提供了一個深入了解的平台。 學生随着人工智能的發展,這一教育理念将可以實現。通過對學生學習數據的收集和分析,AI學習系統可以為學生制定個性化學習計劃,補足學生的薄弱知識點。為每個學生打上大數據标簽,定制個性化學習計劃,有效的激發學生大腦的記憶力和學習潛力,提高學生的學習興趣和學習能力。 借助圖像識别和文字識别功能,AI系統可以為學生進行作業批閱,從而省去了大量重複性操作,提高了工作效率。甚至主觀題也可以被AI規模化批改。學生将問題上傳到電腦上,立刻看到解析答案,并且及時的糾錯,孩子對錯題的印象将十分深刻。 越來越多的英語考試中加入了口語考試,部分學生苦于沒有标準的語音訓練,口語成績不理想。人工智能語音識别技術可以采集純正的英語發音,對學生的口語發音做出糾正,讓學生的英語口語變得标準和流利。 當共享經濟蓬勃興起,就已經預示着我們已經進入人工智能時代”,一位學生家長說“我們不能再讓孩子死讀書,讀死書,我們應該積極主動适應時代發展的潮流”。 适應中國制造2025人才儲備,青少年人工智能技術水平測試恰逢其時。 近日、青少年人工智能技術水平測試在北京的第一次開場,青少年人工智能技術水平測試目的主要用于考察學生在人工智能關鍵技術、産品、服務以及應用方面的能力水平,主要适用于小學、初中、高中及以上的青少年,整個考試體系分為10個等級,難度逐步提升,為廣大青少年的升學、實習、進修提供人工智能體系能力水平的證明。 三、如何開展人工智能教學 國務院明确說明。在中小學階段設置人工智能相關課程,逐步推廣編程教育,鼓勵社會力量參與寓教于樂的變成教學軟件,遊戲的開發和推廣,支持人工智能競賽,鼓勵形式多樣的科普創作。 一、人工智能時代,更注重培養人的能力 圍繞青少年創客空間打造,積極開展機器人、無人機等智能設備硬件搭建、拼裝和編程,開展VR、AR互動體驗及資源創作,圍繞創意智造項目開發,緊密結合青少年學習和生活,對相關裝備進行優化改造和創作。尤其是面向公衆特别是青少年打造“智造與科普一體化”智能科普教育平台,積極服務中小學素質教育和創新教育開展,已經組織青少年創客培訓、參觀體驗等2000多人次,多人的作品已經申請專利,或在市級和省級青少年科技創新大賽、機器人比賽、創客競賽等科技活動中獲獎,實現公益科普與産業發展緊密結合,社會效益與經濟效益共促共赢。