随着近年来科技的发展，“人工智能”已经成为家喻户晓的科技名词，尤其是AI智能的大范围应用，让更多普通人有了较为清晰的认知。
不同于过去电视报纸中宣传的那样，只存在一个模糊的概念。通过人工智能技术，很多让人们感到棘手的问题，都得到了更好的解决办法......
各国都在大力发展人工智能，争做智能大国。那什么才是智能大国呢？《共绘网》认为：（全自动化智能应用场景＋各行各业Al机器人集群）×网络系统操作大平台＝智能“智造”＋智能“服务”＝智能大国（强国）！对此，您有何见解呢，请在此说一说吧！如果您还有良知，是为公平、正义和共建美好世界而来，那就请你将《共绘网》转发出去，让更多人受益吧！
一共有人参与 条评论
浙江7个5G+工业互联网创新应用案例 。利尔达5G超融合工厂、金辉五金5G智慧工厂“智慧大脑”、5G+云助力吉利驶入“未来工厂”快车道、5G+PON双千兆筑基奥云徳汽配制造“未来工厂”、华峰集团化工行业5G+全连接工厂、三一装备工业多网纳管平台及5G时间敏感性优化应用、全兴精工5G+智能工厂项目。
(1)今天。尽管过去三十年我们在制造业取得了很大成就，发展成为世界第一大制造体系（总规模），但制造业存在的问题也是很多，距离发达国家差距还非常巨大。 尽管块头不小，但从技术、工艺、材料、水平能力各个方面，尤其是高端（制造业）这部分差距还是非常巨大的。当然，（我国）真正走工业化的时间还比较短，实际上也就这四十年。 换句话说，现在我们取得的成就实际上是我们用三四十年的时间走完了西方发达国家近三百年的工业化道路。 走过了第一次工业革命一百年，走过了第二次工业革命的一百年，又走过了第三次工业前三四十年，这么短的时间内我们急速地追赶，势必缺失了很多东西，少了很多环节。 归纳起来有三个方面比较突出： 第一，产业基础十分薄弱。 现在产业基础包括研究的基础、产业化的基础、应用的基础等等与发达国家的差距还很大。其中最为突出的就是基础研究，基础研究对后面的应用至关重要。因为前面工业化时间很短这个客观现实，（导致）很多基础研究没有跟上，包括大学研究机构，还有大企业的基础研究都很差。 一百多年前美国有一个物理学家叫做亨利·罗兰，做过一次演讲，他说为了应用科学，科学本身必须成功，假如我们停止科学的进步而只留意科学的应用，很快就会退化成中国人那样。 多少代人以来他们都没有什么进步，因为他们只满足科学应用，却从来没有追问过他们所做事情的原理，这些原理就构成了科学。到了一百多年之后的今天，我们改得怎么样了？我回答不了这个问题。 但是我们看到的现实是我们重大的基础理论，重大的原创核心技术几乎是空白的。到今天4G的关键基础材料、先进基础工艺、核心基础零部件等都严重依赖于国外。 目前我国高端的芯片，工业机器人等等这些硬件几乎不能生产，我们原创的操作系统等这些关键软件也要依靠进口。 比如说驱动电机，生产驱动电机一个小部件国内生产规模很大，全世界没无人可比，但制造这个电机所需的高速精密轴承，耐电的材料，高精度的位置和温度的传感器，里面的电子开关IGBT等等这些东西，我们没有一件能生产。由于基础研究差，导致了底层的硬件、底层的软件都要依赖别人，这是我们和发达国家，和美国最根本的、最大的差距。 第二个短板是产业生态上不去。 （我国）制造业的整个产业链不完整，这个问题非常突出，有的环节是空白的。而且我们为智能制造服务的这些关键基础设施还差得很远，比如说这两天讨论的工业互联网、5G，包括数据资源的体系、人才资源体系几乎没有什么是健全的。 第三，产业环境亟待提升。 我归纳有三个偏差，第一个是认知偏差，是不重视制造过程、制造经验的结果。这个积累非常重要，就是好大喜功，没有认识到工业1.0、2.0、3.0到4.0要一步一步走，为什么？因为工业化的进程可以缩短，不可以省略。省略了任何一个环节将来都要付出沉痛的代价，而且早晚要补上。 第二是引导偏差，很多引导策略不系统、不完整、碎片化，没有办法执行，针对性和可操作性都很差，重点也不突出。这种情况下，没有办法形成共识、形成合力。 第三个偏差就是执行偏差，在推进制造业智能化或者推进智能制造过程中，没有看见主导力量，各自为政，一片散沙，而且资本、人力、物力的投入都浪费掉了。这就是我们今天面临的形势，（形势）就是这么严峻。文/年勇（国家发改委产业司原司长）
(1)随着社会变得日益数字化，越来越多的服务，包括产品、服务和劳动力在内，将会被细分为更小的对象并出现在灵活流动的劳动力市场上，这一市场有时也被称为“云”。这样的市场通常表现为实时的价格波动、公开透明的竞争和点评排名。
(0)国内外智能工厂建设的现状分析。近年来，全球各主要经济体都在大力推进制造业的复兴。在工业4.0、工业互联网、物联网、云计算等热潮下，全球众多优秀制造企业都开展了智能工厂建设实践。 例如，西门子安贝格电子工厂实现了多品种工控机的混线生产；FANUC公司实现了机器人和伺服电机生产过程的高度自动化和智能化，并利用自动化立体仓库在车间内的各个智能制造单元之间传递物料，实现了最高720小时无人值守；施耐德电气实现了电气开关制造和包装过程的全自动化；美国哈雷戴维森公司广泛利用以加工中心和机器人构成的智能制造单元，实现大批量定制；三菱电机名古屋制作所采用人机结合的新型机器人装配产线，实现从自动化到智能化的转变，显著提高了单位生产面积的产量；全球重卡巨头MAN公司搭建了完备的厂内物流体系，利用AGV装载进行装配的部件和整车，便于灵活调整装配线，并建立了物料超市，取得明显成效。
(1)科技的进步。 最近十几年来，中国科学研究水平和学科整体实力大幅度上升，若干学科方向已经达到国际领先水平。中国自主研发大量先进技术装备和系统进入实用，超级计算、高速铁路、智能电网、第四代核电、特高压输电技术等都进入世界先进行列。 5G研发和应用场景深度拓展，人工智能发展的中国特色生态初步建立，正在加快赋能百业。 在大算力和超级计算支撑下，数字经济蓬勃发展，一批智能城市、智能工厂、智能医疗和智能交通等正在形成规模，这些都成为里推进产业快速升级的“利器”。科技这种东西，一通百通。作者花猫哥哥
(1)强化数字中国关键能力，抢占信息时代发展主动权、竞争主导权。 习近平总书记强调：“网络信息技术是全球研发投入最集中、创新最活跃、应用最广泛、辐射带动作用最大的技术创新领域，是全球技术创新的竞争高地。”“要牵住数字关键核心技术自主创新这个‘牛鼻子’。” 多少关切，多少厚望，寄托着网络强国、科技强国的梦想。 到2020年进入创新型国家行列、到2030年跻身创新型国家前列、到2050年建成世界科技创新强国……党的十八大以来，我国不仅把创新摆在国家发展全局的核心位置，更描绘出目标明确、步骤清晰的路线图。（中国网信杂志）
(0)数字经济赋能新发展格局是一项具有前瞻性、系统性的复杂工程，根据现阶段资源禀赋条件，实践中应重视以下方面的工作： 加快数字技术领域原始创新。聚焦人工智能、大数据库等领域，通过政府扶持、金融支持等手段加大数字基础研究领域的投入，着力提升高精度芯片制造、信息通信技术拓展、未来网络构建等能力。大力发展数字领域教育，一方面增加相关专业的硕博点并扩大招生规模，着力培养本硕博一体化的数字人才；另一方面加强数字职业教育，强化岗前、岗中培训，为实现数字技术原始创新提供强有力智力支持。建立健全数字技术集成创新体系，推进信息化手段在广大市场中的拓展应用，更大范围发挥数字创新的报酬递增优势和乘数效应。
(0)未来在AI大模型上会风起云涌，不只是微软一家。人工智能软件平台公司对人类社会的直接贡献可能不到2%，98%都是对工业社会、农业社会的促进，AI服务普及需要5G的连接。 德国之所以这么挺华为的5G，因为它要推进人工智能对德国工业的进步，德国很多工厂的生产无人化；中国的湘潭钢铁厂，从炼钢到轧钢，炉前都无人化了；天津港装卸货物也实现了无人化，代码一输入，从船上自动把集装箱搬运过来，然后用汽车运走；山西煤矿在地下采用5G+人工智能后，人员减少了60%-70%，大多数人在地面的控制室穿西装工作……这些都是已经大规模使用的例子，在这些过程中，最终对人类的贡献是很大的。 大家要关注应用，尤其是工业、农业社会的应用，模型的应用有时比模型本身还有前途。但是我们公司除了会做AI的底层算力平台，应用平台不是我们的选项。 我们公司别的都不会，所以我们只好聚焦在这方面，为建立一个适应社会需求的算力平台而奋斗。底层平台会开放这点是徐直军对我讲的设想，在2%的平台贡献里，我们占一点点就行。 ChatGPT对我们的机会是什么？它会把计算撑大，把管道流量撑大，这样我们的产品就有市场需求。 来源：上海交通大学先进产业技术研究院
(0)   1  
共1条信息 |
手机扫描二维码访问
