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  • 人工智能在工业互联网平台的四大应用场景

    人工智能在工业互联网平台的四大应用场景 当前,以深度学习为主导的人工智能(AI)进入推广培育期,在医疗、金融、零售、安防、交通、能源等领域的探索步伐不断加快,自然语言处理、计算机视觉、精准营销、自动驾驶等人工智能应用市场增长迅猛。但在工业领域,受数据、算法、算力等因素制约,AI应用的广度和深度受到限制。近年来,随着工业互联网平台的快速崛起,其海量的数据、内嵌的高效算法和对算力的强大支撑能力,为AI在工业领域的发展应用提供了土壤。尤其是AI应用于工业互联网平台设备层、边缘层、平台层、应用层等四类应用场景,正在推动传统生产模式向实时感知、动态分析、科学决策、精准执行和优化迭代的智能化生产模式转变,为工业转型升级赋能。 一工业互联网平台是人工智能应用的重要载体 01工业互联网平台覆盖全流程生产数据 数据是应用人工智能的“燃料”。工业互联网平台从数据“量”和“质”两个维度入手,提升工业场景数据集的广度与深度,为人工智能应用提供支撑。 从“量”的方面看,工业互联网平台汇聚了数以千万计的设备和传感器,对异构系统、运营环境、人员信息等要素实施泛在感知、高效采集和云端汇聚,实现了海量数据的广泛集成。 从“质”的方面看,工业互联网平台通过构建设备、产品、系统和服务全面连接的数据交流网络,充分挖掘实时有效的工业大数据,搭建数据自动流动的赋能体系,为深度学习的模型训练提供优质的训练集、验证集和测试集,切实提高人工智能模型自学习、自决策、自适应的有效性。 02工业互联网平台推动工业知识算法化 算法是人工智能应用的关键。工业互联网平台作为工业全要素、全产业链、全价值链连接的枢纽,打通了工业知识向工业算法转化的通路,为构筑工业领域人工智能算法库提供助力。 一方面,工业互联网平台丰富了算法理论来源。依托工业机理基础和数据模型分析,工业互联网平台将隐性的工业技术原理、行业知识和专家经验进行代码化、算法化,重构了工业知识创造和应用体系,面向特定工业场景提供针对性强、鲁棒性高的算法。 另一方面,工业互联网平台降低了算法开发成本。工业互联网平台通过提供开发环境和各类工具,助力开发者打造工业APP与微服务体系,将各类工业知识封装成可交易的模块组件,推动工业算法在更大范围、更高频次、更短路径上创造、传播和复用。 03工业互联网平台构建协同算力资源池 工业场景具有环境参数复杂、工序步骤精细、实时性要求高等特点,应用人工智能技术对算力要求较高。工业互联网平台基于云架构汇聚企业内外算力资源,根据实际需要统一调配,搭建广泛聚集、高效协作的算力供给体系,为人工智能应用提供稳定的支撑保障。 在企业内部,工业互联网平台汇聚内部算力资源构建算力资源池,针对不同时段、不同用户和不同级别的算力需求,基于大数据分析统筹使用内部设备,提高设备使用效率。 在企业外部,工业互联网平台对接各类算力提供商,通过租借、购买等方式,补充企业内部算力的不足,以提升整体算力水平,缩小人工智能应用需求和实际算力之间的差距。 二多维应用场景加快人工智能与工业互联网平台融合 01设备层:机器智能构建新型人机关系 企业依托工业互联网平台,在生产、控制、研发等领域的设备上运用人工智能技术,构建人机协同、互促共进的新型人、机、物关系。 一是设备自主化运行,如复杂工料分拣、设备自运行等。机械臂、运输载具和智能机床等产品,通过搭载机器学习算法、路径自动规划等模块,实现对不同工作环境和加工对象的动态适应,提高设备操作的精度和复杂度。 二是人机智能化交互,如动作识别、语音用户界面等。应用语音识别、机器视觉等技术,打造人性化、定制化、高效化的人机交互模式,提升控制装备在复杂工作环境的感知和反馈能力。 三是生产协同化运作,比如协作机器人、仿生工位等。利用人工智能技术将人机合作场景转变成学习系统,持续优化运行参数,为操作员提供最优的生产环境。例如,德国Festo公司基于仿生协作型机器人开发人机协作生产的智能化工位,可将人从重复性、危险性高的工作中解脱出来,提高了生产效率。 02边缘层:边缘智能提升边缘侧实时分析处理能力 边缘智能技术通过协同终端设备与边缘服务器,整合计算本地性与强计算能力的互补优势,从而减少非必要的数据传输、降低模型推理延迟与能耗。 具体有以下三类应用:一是智能传感网络。东方国信、寄云科技等企业通过建设智能网关,动态实现OT与IT间复杂协议的转换,提供安全高速的数据连接与数据采集服务,强化对带宽资源不足和突发网络中断等异常场景的应对能力。 二是噪声数据处理。天云网、海尔集团等通过智能传感器采集多维数据,利用基于人工智能的软件识别减小确定性系统误差,提高数据精度,从而实现物理世界隐性数据的显性化。 三是边缘即时反馈。思科、微软等企业通过分布式边缘计算节点进行数据交换,及时比对云端广播的模型和现场提取的特征值,基于边缘端设备实现本地快速响应和操作优化,减少云端运算压力和处理延迟,实现云端协同。 03平台层:大数据分析构建“数据+认知”算法库 工业互联网平台基于PaaS架构,打造由数据存储、数据共享、数据分析和工业模型等组成的整体数据服务链,把基于数据科学和认知科学的两类工业知识经验沉淀在可移植、可复用的人工智能算法库中。 在数据科学领域,企业构建以机器学习、深度学习为核心的数据算法体系,综合利用大数据分析、机器学习和智能控制等算法,通过仿真和推理解决已知的工业问题。例如,美国康耐视公司开发了基于深度学习的工业图像分析软件,能以毫秒为单位识别缺陷,解决传统方法无法解决的复杂缺陷检测、定位等问题,使检测效率提升30%以上。 在认知科学领域,企业从业务逻辑原理出发,通过搭建以知识图谱、专家系统为代表的认知算法体系,解决机理未知或模糊的工业问题,如企业智能决策、风险管理等。实际上,西门子、IBM、华为等公司通过构建供应链知识图谱,汇集气象、媒体、交通和物流等信息资源,大大提高了供应链风险管理效率。 04应用层:商业智能提升工业APP数据挖掘深度 开发者依托工业互联网平台提供的开发工具和框架,面向不同工业应用场景,开发搭载人工智能的特定工业APP,利用人工智能手段赋能现有生产过程,为用户提供各类在平台定制开发的智能化工业应用和解决方案。 主要有以下几类:一是预测性维护。利用机器学习方法拟合设备运行复杂非线性关系,提升预测的准确率,降低运维成本与故障率。德国KONUX公司结合智能传感器及机器学习算法构建设备运行模型,使机器维护成本平均降低了30%。 二是生产工艺优化。依托深度学习绕过机理障碍,通过挖掘数据隐藏特征间的抽象关系建立模型,并找出最优参数组合。TCL格创东智针对液晶面板的成膜工序,通过机器学习算法实现了关键指标的预测与品质优化,年收益达到近千万元。 三是辅助研发设计。通过应用知识图谱、深度学习等技术构建设计方案库,对设计方案提供实时的评估反馈。美国UTC依靠知识图谱解决了多个产品研发问题,设计出的换热器传热效率能提高80%,设计周期仅为原来的1/9。 四是企业战略决策。利用人工智能拟合工业场景中的非线性复杂关系,提取非结构化数据构建知识图谱和专家系统,为企业提供战略方案选择。美国初创公司Maana聚焦石油和天然气领域,协同应用知识图谱与数据科学,为GE、壳牌、阿美等石油巨头提供企业级决策建议。 三几点建议 01夯实产业基础,突破人工智能与工业互联网平台融合的关键共性技术 一是构建高质量的公共数据集。鼓励满足条件的工业互联网平台企业开放具备一定规模的生产环境、视频图像、文本对话等数据集,建立高质量的公共测试数据库。 二是加大算法研发应用力度。推动科研院所、行业龙头企业开展协同研发和创新应用,围绕卷积神经网络、递归神经网络等算法开发相关工具,完善开发环境。 三是提升算力支撑能力。引导和培育一批算力提供商和算力交易平台,探索算力租赁、交易、托管等新服务模式。 02聚焦场景应用,引导加快面向工业互联网平台的人工智能产品开发 一是加快重点智能设备研发。加快智能传感控制、智能检测装配、智能物流仓储等重点技术装备的开发,布局和积累一批核心知识产权。 二是突破边缘智能核心技术。重点突破图形处理器、现场可编程门阵列、专用集成电路等一批关键核心技术,提高硬件基础支撑能力,实现围绕边缘设备的感知、控制、决策和执行等功能。 三是加快行业机理模型沉淀。聚焦AI工业应用,建设工业互联网模型算法公共测试验证中心,坚持以测带建、以测促用。 四是培育基于AI的工业APP。引导工业互联网平台企业搭建制造业创新中心,开放开发工具和知识组件,构建开放共享、资源富集、创新活跃的工业APP开发生态。 03完善生态体系,构建工业互联网平台跨界融合新模式 一是强化示范引领。在现有工业互联网平台相关专项和试点示范中,增添人工智能方向的应用试点,加快推动复杂环境识别、新型人机交互等人工智能技术与工业互联平台融合发展。 二是优化公共服务。面向语音识别、视觉识别、自然语言处理等领域,建设能够提供知识图谱、算法训练、产品优化等共性服务的平台和开源社区。 三是增强人才储备。鼓励高等院校设置人工智能工业应用课程,开展人工智能专题教育和培训,加紧培育一批急需的人工智能人才。 四是加强宣传推广。通过开展现场会、人工智能大赛等形式,凝聚行业共识,提高公众认识,挖掘优秀做法,推广典型案例,积极营造产业发展的良好氛围。

  • 写好代码,也需要“德智体美”全面发展

    图源:unsplash 做好下面几件事,能让你的学习效果更上一层楼。 很多人并没有意识到编程是项“体力活”,他们狭隘地认为“运动”才是真正需要强健体魄的活动。 我的建议是,与其整天坐在办公桌前,更好的选择是把你的编码“机制”分成不同的阶段——每隔50分钟休息10分钟,在你的房间里四处走走,这样的话,你一天可能会走将近10000步,也可以利用午餐时间出去晒晒太阳。 2.它还会对你的心理健康产生巨大的影响 这时不妨休息一下。即使你交付工作的截止日期是明天,在工作区或公园里走走也能帮助你放松思想,使你更好地理解正在查看的代码。压力之下,我们经常会感到恐慌,忍不住担心如果我们没有完成工作会怎么样。这会限制我们清晰思考的能力,而短暂的休息通常会让我们再次高效地工作。 什么是“区域”? 进入“区域”就像是沉浸式体验,你会感到快乐,感到有力量,有目标,并且完全沉浸在正在做的事情中,会完全忘记你周围发生的一切。当结束时,你会发现已经是凌晨4点了。

  • 不再未来,人工智能与医学诊断的应用现状

    在需求中显现端倪的人工智能 在病理科、检验科、血液学实验室中,每当遇到难以分析的病人样本,往往需要病理、检验、临床结合在一起才能提供精准的诊断,也就是目前的综合诊断的标准模式。随着分子生物学、遗传学、免疫学等专业新技术的发展应用,面对各种病例的时候,综合诊断能够更加准确地提供诊疗和预后的信息。 随着各种创新技术的发展,医疗行业正进入“大数据分析”和“精准医学”融合促进的新纪元。通过摸清疾病特点,形成算法程序,并在数据的积累叠加过程中,不断改进形成可以应用到工作中的人工智能技术。目前,人工智能在辅助诊断、简化分析过程等方面的应用已经初见端倪,其中形态识别、定量判定、模式预测等领域,开始呈现曙光。 智能 除了上述已经成熟,被广泛使用的技术,目前AI技术实质的研究方向是通过已知数据推算出未知结论,因此,机器学习成为人工智能目前最经典的方法之一。其中机器学习的分支--深度学习以及卷积神经网络(CNN)被广泛应用于诊断系统、疾病预后评估、图像识别等方面。其中CNN是根据模拟生物的神经元构建,通过大量的监督学习,以及自我纠错、压缩攫取图像中的关键信息等,来实现越来越强大的功能。 智能 流式细胞仪通常以激光作为发光源。经过聚焦后的偏振光束,垂直照射在单个细胞上。细胞在激光束的照射下,产生各种散射光,这些信号同时被仪器接受并放大,其中前向光能反应出细胞的大小,侧向的反射光与细胞中的颗粒多少成比例;而荧光标记的单克隆抗体则特异性地识别细胞表面的标记物,这些荧光信号经光电倍增管接收后可转换为电信号,反映到点阵图上,代表了不同的数据,从而对细胞进行分类和定量。流式细胞技术原理并不复杂,但将AI与流式细胞技术进行结合的过程并不一帆风顺,其中主要原因之一是不同的功能平台导致结果间的差异,整体准确率无法提高。因此,扩展思路将数据的识别判定换作对图像的直接识别,就有可能得到更加准确的临床结果。而在细胞形态学中,通过建立标准训练集,进而构建AI诊断模型,则可以减少繁杂的工作流程,并部分解决前期的筛选工作。 智能 与此同时,也要正视目前AI在发展中所面临的困难。区别于普遍认识中“国内因为数据量大,因此比起国外更有优势”的声音,数据的质量更为重要。尽管拥有着庞大的数据量,但是AI在诊断应用的过程中如何筛选出有效数据是一项艰巨的准备工作。很多时候由于数据缺少完整性、甚至真实性,因此无法作为研究目标。所以数据的来源、收集过程的外在影响等质量因素,是决定AI技术落实到应用层的关键。 AI不一定能代替医生,但是不了解AI技术、不会使用AI技术产品的医生,一定会被时代所淘汰。在未来的实验室中,无人化或少人化的工作模式将大概率的出现,在AI技术驱动的设备之上,人类的工作将呈现区别于现在的新模式--人机对话,建立规则,优化算法,改写流程等更多的工作跨界是对“人驾驭机器”的新考验。

  • 为什么学生、家长,甚至学校老师都对人工智能教育兴趣浓厚?

    近些年,人工智能一直是国家和政府的热门主题。从去年开始,国家把对人工智能的重视写进了各种政府文件中。其中,国务院于2017年7月印发的《新一代人工智能发展规划》提到,“实施全民智能教育项目,在中小学阶段设置人工智能相关课程”。 面对人工智能,有些孩子对这个新生事物并不了解;有些孩子感兴趣,却无奈没有机会接触和参与。国务院《规划》指出要设置人工智能相关课程,给广大学生提供了一个深入了解的平台。 学生随着人工智能的发展,这一教育理念将可以实现。通过对学生学习数据的收集和分析,AI学习系统可以为学生制定个性化学习计划,补足学生的薄弱知识点。为每个学生打上大数据标签,定制个性化学习计划,有效的激发学生大脑的记忆力和学习潜力,提高学生的学习兴趣和学习能力。 借助图像识别和文字识别功能,AI系统可以为学生进行作业批阅,从而省去了大量重复性操作,提高了工作效率。甚至主观题也可以被AI规模化批改。学生将问题上传到电脑上,立刻看到解析答案,并且及时的纠错,孩子对错题的印象将十分深刻。 越来越多的英语考试中加入了口语考试,部分学生苦于没有标准的语音训练,口语成绩不理想。人工智能语音识别技术可以采集纯正的英语发音,对学生的口语发音做出纠正,让学生的英语口语变得标准和流利。 当共享经济蓬勃兴起,就已经预示着我们已经进入人工智能时代”,一位学生家长说“我们不能再让孩子死读书,读死书,我们应该积极主动适应时代发展的潮流”。 适应中国制造2025人才储备,青少年人工智能技术水平测试恰逢其时。 近日、青少年人工智能技术水平测试在北京的第一次开场,青少年人工智能技术水平测试目的主要用于考察学生在人工智能关键技术、产品、服务以及应用方面的能力水平,主要适用于小学、初中、高中及以上的青少年,整个考试体系分为10个等级,难度逐步提升,为广大青少年的升学、实习、进修提供人工智能体系能力水平的证明。 三、如何开展人工智能教学 国务院明确说明。在中小学阶段设置人工智能相关课程,逐步推广编程教育,鼓励社会力量参与寓教于乐的变成教学软件,游戏的开发和推广,支持人工智能竞赛,鼓励形式多样的科普创作。 一、人工智能时代,更注重培养人的能力 围绕青少年创客空间打造,积极开展机器人、无人机等智能设备硬件搭建、拼装和编程,开展VR、AR互动体验及资源创作,围绕创意智造项目开发,紧密结合青少年学习和生活,对相关装备进行优化改造和创作。尤其是面向公众特别是青少年打造“智造与科普一体化”智能科普教育平台,积极服务中小学素质教育和创新教育开展,已经组织青少年创客培训、参观体验等2000多人次,多人的作品已经申请专利,或在市级和省级青少年科技创新大赛、机器人比赛、创客竞赛等科技活动中获奖,实现公益科普与产业发展紧密结合,社会效益与经济效益共促共赢。