近一年來,以ChatGPT為代表的大模型技術(shù)引發(fā)通用人工智能新一輪發(fā)展熱潮,成為改變世界競(jìng)爭(zhēng)格局的重要力量。圍繞人工智能治理的議題探討顯著增多,全球人工智能治理體系加速構(gòu)建。與此同時(shí),人工智能加速向各產(chǎn)業(yè)滲透,已成為促進(jìn)新興產(chǎn)業(yè)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)、技術(shù)與社會(huì)跨界融合發(fā)展不可忽視的動(dòng)力。
伴隨第四次工業(yè)革命以及工業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展的大浪潮,工業(yè)制造業(yè)持續(xù)深化探索人工智能融合創(chuàng)新及應(yīng)用:深度學(xué)習(xí)、大模型等技術(shù)創(chuàng)新、組合賦能和工程化落地不斷加速;產(chǎn)業(yè)爆發(fā)期臨近,老玩家不斷推陳出新、新玩家入局積極活躍;一批新應(yīng)用場(chǎng)景涌現(xiàn),并不斷向研發(fā)、生產(chǎn)等核心環(huán)節(jié)滲透賦能,在更大范圍內(nèi)發(fā)揮更核心的作用。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟組織產(chǎn)業(yè)界系統(tǒng)梳理了相關(guān)內(nèi)容,展開工業(yè)智能系列科普活動(dòng)。
問:從技術(shù)視角來看,工業(yè)智能體系框架由幾個(gè)層級(jí)組成?
工業(yè)AI的技術(shù)體系由基礎(chǔ)支撐、算法技術(shù)、應(yīng)用技術(shù)和工業(yè)適配技術(shù)四個(gè)層級(jí)組成,可劃分為算法技術(shù)+應(yīng)用技術(shù)的核心賦能技術(shù),以及基礎(chǔ)支撐+工業(yè)適配的工程化技術(shù)兩大類別。
核心賦能技術(shù)通過兩類方式賦能工業(yè)。主要包括以機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和其他學(xué)習(xí)方式為主的數(shù)據(jù)科學(xué);以專家系統(tǒng)、知識(shí)圖譜為代表的知識(shí)工程;以人機(jī)、類腦為代表的探索技術(shù);以機(jī)器視覺、NLP和語音識(shí)別為代表的應(yīng)用技術(shù)。一是基于算法技術(shù)針對(duì)工業(yè)具體環(huán)節(jié)和問題進(jìn)行賦能,通過數(shù)據(jù)建模分析、大模型或知識(shí)圖譜構(gòu)建等方式,解決工業(yè)領(lǐng)域的個(gè)性化場(chǎng)景問題,如生產(chǎn)制造過程參數(shù)優(yōu)化、設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)、工業(yè)供應(yīng)鏈優(yōu)化等;二是通用應(yīng)用技術(shù)的工業(yè)遷移,將視覺、語音等相對(duì)成熟應(yīng)用技術(shù)直接遷移到工業(yè)領(lǐng)域,解決相似的工業(yè)問題,如表單識(shí)別、產(chǎn)品表面檢測(cè)、安全巡檢等。
工程化技術(shù)主要解決核心賦能技術(shù)落地推廣的關(guān)鍵問題:一是基礎(chǔ)支撐層,主要包括數(shù)據(jù)、芯片與計(jì)算模塊、開源計(jì)算框架等,涵蓋人工智能算法、算力、數(shù)據(jù)三大要素的后兩個(gè),為工業(yè)算法模型提供軟硬件支持。二是工業(yè)適配技術(shù),具體指為了適應(yīng)工業(yè)領(lǐng)域特殊需求、解決前文所述融合技術(shù)問題、實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化相關(guān)的技術(shù),如數(shù)據(jù)可用性、可解釋性、實(shí)時(shí)性與自動(dòng)訓(xùn)練等,工業(yè)適配層面的技術(shù)是驅(qū)動(dòng)AI實(shí)際落地工業(yè)的關(guān)鍵。
問:從產(chǎn)業(yè)視角來看,工業(yè)智能體系框架由幾個(gè)層級(jí)組成?
AI與工業(yè)供給產(chǎn)業(yè)融合形成的核心產(chǎn)品、方案與服務(wù),是AI賦能工業(yè)的主要載體。主要包括四個(gè)方面,按層級(jí)關(guān)系可分為基礎(chǔ)軟硬件、智能工業(yè)裝備、自動(dòng)化與邊緣系統(tǒng)、平臺(tái)/工業(yè)軟件與方案。其中,基礎(chǔ)軟硬件是指各類芯片/計(jì)算模塊、AI框架、工業(yè)相機(jī)等相對(duì)通用的軟硬產(chǎn)品;智能工業(yè)裝備是融合智能算法能力的機(jī)器人、AGV、機(jī)床等通用/專用的工業(yè)生產(chǎn)制造裝備;自動(dòng)化與邊緣系統(tǒng)主要指融合了智能算法的工業(yè)控制系統(tǒng);平臺(tái)/工業(yè)軟件與方案既包括傳統(tǒng)單機(jī)軟件與AI融合升級(jí),也包含各類具有AI能力的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)及其衍生的解決方案、智能應(yīng)用服務(wù)。
工業(yè)智能形成三類核心應(yīng)用模式。工業(yè)智能已經(jīng)在研發(fā)、生產(chǎn)、管理與服務(wù)等全環(huán)節(jié)形成各類智能化場(chǎng)景。一是識(shí)別類應(yīng)用,與工業(yè)智能的應(yīng)用技術(shù)相對(duì)應(yīng),包括工業(yè)視覺檢測(cè)、表單識(shí)別和工業(yè)語音信號(hào)識(shí)別等;二是數(shù)據(jù)建模優(yōu)化類應(yīng)用,與通用算法技術(shù)中的數(shù)據(jù)科學(xué)相對(duì)應(yīng),如基于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)的智能排產(chǎn)、設(shè)備運(yùn)維、工藝參數(shù)優(yōu)化等;三是知識(shí)推理決策類應(yīng)用,與通用算法技術(shù)中的知識(shí)工程相對(duì)應(yīng),如冶煉專家系統(tǒng)、設(shè)備故障診斷專家系統(tǒng)、供應(yīng)鏈知識(shí)圖譜等。
圖:工業(yè)智能應(yīng)用場(chǎng)景分布