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終于,當(dāng)人工智能沖進(jìn)了車間......

   日期:2017-11-02     來源:每日行業(yè)播報(bào)    作者:dc136     評(píng)論:0    
標(biāo)簽: 人工智能
    曾經(jīng)有大佬斷言:“工業(yè)不需要互聯(lián)網(wǎng)。”工業(yè)生產(chǎn)講究標(biāo)準(zhǔn)化和流程化,這似乎和互聯(lián)網(wǎng)的開放性是完全不同的兩種邏輯。即使在講究智慧生產(chǎn)的今天,寶馬新建的沈陽(yáng)鐵西區(qū)工廠每一分三十秒就下線一輛新車,一塊鋼板從原材料變成整車的過程全部都在廠區(qū)內(nèi)部完成?;ヂ?lián)網(wǎng)?不需要的。
 
  工業(yè)就像是一個(gè)封閉的獨(dú)立王國(guó),從OT到IT到IoT,程序員們嘗試了各種工具去撬開它的大門。今年的云棲大會(huì)上,阿里巴巴宣布阿里云的“ET工業(yè)大腦”成為唯一在工業(yè)領(lǐng)域落地的人工智能。你看,顛覆一切的互聯(lián)網(wǎng)終于給制造業(yè)開出了新的藥方。
 
  那么,工業(yè)是否缺了AI這味藥?在一系列案例之后,你會(huì)看到互聯(lián)網(wǎng)公司的寶貝人工智能在龐大的工業(yè)體系面前不得不面對(duì)的幾個(gè)戰(zhàn)略性問題。
終于,當(dāng)人工智能沖進(jìn)了車間......
  一、下車間的人工智能
 
  先來看看人工智能在工業(yè)領(lǐng)域干了什么吧。
 
  在BAT和AMG中,阿里ET工業(yè)大腦是第一個(gè)下到車間里的人工智能。第一個(gè)吃螃蟹的是光伏材料制造商協(xié)鑫(就是生產(chǎn)太陽(yáng)能切片),他們接受了阿里提供的云計(jì)算服務(wù)之后良品率提高了1%,每年節(jié)省了上億成本。這里發(fā)生了什么?
 
  我們可以用柯潔與阿爾法狗的對(duì)弈來作比喻。光伏切片的生產(chǎn)涉及到數(shù)千個(gè)參數(shù),一個(gè)細(xì)微的變化都會(huì)影響良品率。但是工業(yè)企業(yè)只擅長(zhǎng)組織生產(chǎn),并不擅長(zhǎng)計(jì)算。如果靠制造業(yè)自己去算這些參數(shù),不知道還要買多少服務(wù)器,累死多少程序員。所以工廠只能根據(jù)經(jīng)驗(yàn)盡量去安排最優(yōu)的生產(chǎn)流程。這就像和Alpha GO下棋的人類棋手一樣,靠的是棋譜和自己的判斷去做出反應(yīng)。但是人工智能不管你這一套,在你沒反應(yīng)過來之前它已經(jīng)計(jì)算了好幾萬(wàn)種可能。阿里ET工業(yè)大腦進(jìn)場(chǎng)之后,第一件事是把生產(chǎn)線上所有端口的數(shù)據(jù)上了云,然后調(diào)集上千臺(tái)服務(wù)器的算力,短時(shí)間內(nèi)從數(shù)千個(gè)變量里找到了影響良品率的60個(gè)。接下來的事情就很簡(jiǎn)單了,人工智能實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和控制這些變量,生產(chǎn)線只要“奉命行事”就好了。
 
  經(jīng)此一役,保利協(xié)鑫切片事業(yè)部人均月產(chǎn)出提升了506%,生產(chǎn)周期縮短了50%,上半年實(shí)現(xiàn)營(yíng)業(yè)收入114億,同比上升18.6%。阿里在今年的云棲大會(huì)上專門設(shè)了“ET工業(yè)大腦”主題論壇,值得注意的是,因?yàn)樗惴ǖ膬?yōu)化,在協(xié)鑫用了半年時(shí)間完成的工作,在別的企業(yè)只用兩個(gè)月就完成了。
 
  總的來說,阿里人工智能所做的事情都可以歸結(jié)為一件:向制造業(yè)輸出計(jì)算能力。

  二、競(jìng)爭(zhēng)者
 
  然而“最后一座堡壘”可不是單靠算法就能搞定的。在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)里,阿里算是撬開了工業(yè)王國(guó)的門縫,當(dāng)他望進(jìn)去的時(shí)候,看到的不僅是光怪陸離的工業(yè)王國(guó),還有這個(gè)王國(guó)里的原住民。顯然,在人工智能進(jìn)場(chǎng)之前,已經(jīng)有人坐不住了。阿里曾表示ET工業(yè)大腦要做中國(guó)的Pridex,而Predix正是工業(yè)巨頭通用電氣(GE)力推的工業(yè)數(shù)據(jù)云解決方案。
 
  工業(yè)領(lǐng)域的領(lǐng)先者看到了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的優(yōu)勢(shì),雖然沒有提出人工智能的概念,但“云端”已經(jīng)陸續(xù)有了幾位玩家。典型的有西門子的開放式物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)MindSphere,菲尼克斯電氣的開放工控硬件PLCnext Technology和相應(yīng)的云平臺(tái)ProfiCloud,SAP的工業(yè)云平臺(tái)HANA,以及上面提到過的通用電氣的Predix云解決方案等等。
 
  乍一看是不是眼花繚亂?說實(shí)話,能一次性讀對(duì)這些名字算你贏。在這些“原住民”的云里,最有代表性的是西門子和通用電氣。西門子的MindSphere就像是樂高積木,主打開放性。從設(shè)計(jì)產(chǎn)品到下達(dá)訂單到操控機(jī)床,西門子都有相應(yīng)的軟件應(yīng)對(duì)。甚至連運(yùn)輸物料都能管理。比如在雙星的輪胎工廠里,系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)監(jiān)測(cè)原材料的使用情況,一旦物料不足,會(huì)自動(dòng)呼叫無人駕駛小車將材料送到生產(chǎn)線上。如果你想脫胎換骨來個(gè)工業(yè)4.0,那么我有全套的“德式裝備”隨時(shí)奉陪。通用電氣的Predix則更像是工業(yè)界的iOS,主打自主開發(fā)應(yīng)用和運(yùn)維數(shù)據(jù)分析,只是搭配GE設(shè)備使用或許效果更好。例如波音787搭載的GEnx發(fā)動(dòng)機(jī)有1400多個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn),在整個(gè)航程中不間斷地采集數(shù)據(jù),并進(jìn)行分析預(yù)測(cè),提高航空安全性。GE的發(fā)電機(jī)、渦輪、飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)里安裝了大量傳感器,全世界GE設(shè)備實(shí)時(shí)傳送的數(shù)據(jù)是Predix平臺(tái)的源頭。西門子和通用電氣都是著名的工業(yè)設(shè)備制造商,他們的云平臺(tái)也是基于自家設(shè)備的需求和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行研發(fā)的,這是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)無法比擬的優(yōu)勢(shì)。
 
  所以大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的工業(yè)云平臺(tái)(包括阿里)一開始也是從幫助企業(yè)存儲(chǔ)和傳輸數(shù)據(jù)入手,順帶著一些數(shù)據(jù)分析的功能。像ET工業(yè)大腦這樣從算法入手,直接用人工智能幫助工廠優(yōu)化生產(chǎn)的,算是一種突破。西門子、通用電氣和阿里巴巴都是各自領(lǐng)域里的巨頭,然而短時(shí)間內(nèi)他們還沒有短兵相接的可能。畢竟不是所有的企業(yè)都請(qǐng)得起“德國(guó)專家”,通用電氣的業(yè)務(wù)領(lǐng)域這幾年也相對(duì)聚焦,留給人工智能去發(fā)揮的空間還相當(dāng)廣闊。而且像阿里巴巴這樣不對(duì)企業(yè)“動(dòng)手動(dòng)腳”,只需要提升腦力的方式也更容易推廣??赡苷?yàn)槿绱耍⒗锇桶筒盘岢隽?ldquo;最大公約數(shù)”的說法?;蛟S是想盡快在傳統(tǒng)工業(yè)巨頭沒有完全掌控力的領(lǐng)域找到通用的解決方案,然后盡快鋪開。
 
  互聯(lián)網(wǎng)公司真正的對(duì)手還是來自互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)內(nèi)部。在巨頭全面轉(zhuǎn)向人工智能的大趨勢(shì)之下,ET工業(yè)大腦之外難保不會(huì)出現(xiàn)百度工業(yè)大腦、騰訊工業(yè)大腦,甚至眾多工業(yè)“小”腦。
 
  如果云計(jì)算能力是可以出售和租借的,又有阿里巴巴做行業(yè)標(biāo)桿,那么運(yùn)用算法幫助工業(yè)企業(yè)提高生產(chǎn)力是必然會(huì)形成的市場(chǎng)。
 
  三、可預(yù)見的未來
 
  設(shè)想一下,有這么一家公司,它本來已經(jīng)掌握了數(shù)億消費(fèi)者的需求,還成為了制造業(yè)的大腦,再通過并購(gòu)獲得了一定的生產(chǎn)力,又擁有直抵消費(fèi)者的物流渠道,也掌握著資金的流向,而且能對(duì)資源進(jìn)行有效的整合……
 
  說實(shí)在的,上面的假設(shè)點(diǎn)燃了我對(duì)人類社會(huì)未來的好奇。然而,在可預(yù)見的未來,這種具有絕對(duì)統(tǒng)治力的公司絕對(duì)不可能出現(xiàn)。
 
  因?yàn)楣I(yè)領(lǐng)域?qū)嵲谶^于龐大復(fù)雜,以數(shù)量記目前全球工業(yè)總產(chǎn)值將近32萬(wàn)億美元(2016年美國(guó)GDP為18.5萬(wàn)億美元),如果工業(yè)效率提高哪怕1%也將帶來3200億美元的收益。而波士頓咨詢?cè)谘芯繄?bào)告中指出,人工智能技術(shù)的應(yīng)用將為中國(guó)制造業(yè)的生產(chǎn)效率帶來15%—25%的提升,額外創(chuàng)造4-6萬(wàn)億元人民幣的效益。如此龐大復(fù)雜的體系,沒有任何一個(gè)公司能夠提供工業(yè)的全產(chǎn)業(yè)鏈解決方案。然而技術(shù)的進(jìn)步卻開啟了設(shè)計(jì)、制造、裝配、物流的全面智能化。進(jìn)一步說,巨大的愿景也意味著巨大的缺口和需求。隨著更多的人工智能解決方案相繼落地,工業(yè)領(lǐng)域?qū)⑾破鹨粓?chǎng)從自動(dòng)化到人工智能化的競(jìng)賽。
 
  回想幾年前第一次接觸工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)候,我還激動(dòng)地在文章里寫這是“人類社會(huì)整體數(shù)據(jù)化的又一步”。而現(xiàn)在,隨著人工智能對(duì)工業(yè)文明的優(yōu)化,我們看到的已經(jīng)是人類社會(huì)整體智能化的曙光。
 
 
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