新華社上海9月19日電 題:人工智能正在加速“擁抱”實體經(jīng)濟(jì)

新華社記者杜康

人工智能正在加速與實體經(jīng)濟(jì)深層融合。近日舉行的“2018人工智能和實體經(jīng)濟(jì)深度融合發(fā)展論壇”上,為我們揭示了諸多案例。

9月17日,一名工作人員在大會現(xiàn)場演示與機(jī)器人打乒乓球。

當(dāng)日,2018世界人工智能大會在上海拉開帷幕。大會以“人工智能賦能新時代”為主題。來自近40個國家和地區(qū)的專家學(xué)者、企業(yè)家等圍繞人工智能技術(shù)前沿、產(chǎn)業(yè)趨勢和熱點問題開展對話交流,200多家人工智能領(lǐng)域領(lǐng)軍企業(yè)參加論壇和展示活動。 新華社記者 丁汀 攝

該論壇公布了“2018年人工智能與實體經(jīng)濟(jì)深度融合創(chuàng)新項目申報工作”的評選結(jié)果,106個項目在2428個申報項目中脫穎而出。值得注意的是,申報項目中傳統(tǒng)行業(yè)占比可觀。

“在應(yīng)用類目中,科技企業(yè)占比10%,而傳統(tǒng)行業(yè)高達(dá)90%。美的、伊利、上海飛機(jī)制造、長江電力、中日友好醫(yī)院等,在各細(xì)分領(lǐng)域都形成了示范性的案例?！惫I(yè)與信息化部科技司高技術(shù)處處長趙策說。

人工智能對于解決傳統(tǒng)行業(yè)復(fù)雜系統(tǒng)、多約束條件下的生產(chǎn)問題展現(xiàn)出了明顯優(yōu)勢。

以飛機(jī)制造行業(yè)為例。8大主要系統(tǒng)、28個關(guān)鍵協(xié)調(diào)界面、33種關(guān)鍵功能、450萬個零件……上海飛機(jī)制造有限公司董事長魏應(yīng)彪在論壇上列出了一系列數(shù)字,以說明飛機(jī)設(shè)計之復(fù)雜。大飛機(jī)被稱為“工業(yè)皇冠”。海量的數(shù)據(jù)、頻繁的人機(jī)交互、高度復(fù)雜的算法軟件系統(tǒng),這些為飛機(jī)制造帶來了智能制造的場景需求。

什么是智能制造?“智能機(jī)器+先進(jìn)分析工具+人機(jī)交互,就是智能制造。”中國工程院院士鄔賀銓介紹,“人工智能與云計算、大數(shù)據(jù)、5G技術(shù)一起,成為支撐智能制造的信息技術(shù)?！?/p>

據(jù)魏應(yīng)彪介紹,上海飛機(jī)制造公司正在建設(shè)5G園區(qū),部署覆蓋整個園區(qū)的普及網(wǎng)絡(luò),“5G方便設(shè)備的互聯(lián)互通及數(shù)據(jù)實時采集,為智能制造奠定了大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)?！蓖瑫r,一批先進(jìn)智能裝備的使用,解放了工人的雙手,如自動噴涂機(jī)器人、柔性軌制機(jī)器人、自動鉆鉚機(jī)器人、激光掃描機(jī)器人等。

在此基礎(chǔ)上,人工智能發(fā)揮作用,利用機(jī)器視覺、圖像識別、語音交互、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù),實現(xiàn)智慧感知、智慧排產(chǎn)、智慧檢測、智慧決策。

以飛機(jī)復(fù)合材料結(jié)構(gòu)檢測為例?！皞鹘y(tǒng)的檢測過程包括,制造預(yù)埋典型缺陷的標(biāo)準(zhǔn)對比版塊,掃描復(fù)合材料的結(jié)構(gòu)、形成類似X光片的圖像和模型,進(jìn)行人工對比與評判?！蔽簯?yīng)彪說,由于版塊制作難、成本高,飛機(jī)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,缺陷種類多,圖像信號復(fù)雜,快速可靠的飛機(jī)復(fù)合材料結(jié)構(gòu)檢測一直是世界性的難題。

人工智能的出現(xiàn),讓事情出現(xiàn)了轉(zhuǎn)機(jī)?！拔覀冡槍Φ湫腿毕莸臉颖具M(jìn)行海量數(shù)據(jù)采集,提取關(guān)鍵信息后建立數(shù)據(jù)庫,并運用5G技術(shù)存儲在云平臺上,連接評價系統(tǒng)。建立的深入學(xué)習(xí)模型可以對缺陷進(jìn)行檢測,并且不斷迭代。”魏應(yīng)彪介紹,目前評判的時間已經(jīng)由4個小時縮短為幾分鐘,專業(yè)人員的成本降低95%。

事實上,將人工智能技術(shù)用于智慧檢測后,帶來的良品率提升,可給企業(yè)帶來可觀利潤?！傲计仿拭刻嵘?%,會增加幾個億的利潤?！鄙钲谌A星光電技術(shù)有限公司董事會秘書張瑋說。作為一家面板公司,華星光電采用人工智能對面板海量圖片進(jìn)行快速學(xué)習(xí)與訓(xùn)練后,建立高精度模型,實現(xiàn)機(jī)器自主質(zhì)檢。這一技術(shù)配合自動化生產(chǎn)線,從材料投入到成品,整整兩周的時間內(nèi),都不需要人為干預(yù),“生產(chǎn)效率能提升5%”。

鄔賀銓為我們列出了人工智能與實體經(jīng)濟(jì)更多的結(jié)合點?！皞鹘y(tǒng)視覺設(shè)備誤判率可能高達(dá)20%,人會犯重復(fù)的錯誤,但人工智能通過對錯誤的學(xué)習(xí),可將誤判率下降到3%以下。”

“接下來說說,人工智能技術(shù)在優(yōu)化生產(chǎn)參數(shù)中的應(yīng)用。膠源產(chǎn)地、加工廠、批次數(shù)千個復(fù)雜因子都會影響橡膠質(zhì)量,引入人工智能后,混煉膠平均合格率提升3%-5%,年增千萬元級的利潤。”

雖然實體經(jīng)濟(jì)與人工智能的融合已經(jīng)有了初步的成果,但仍有大量問題需要探索。大量的數(shù)據(jù)、豐富的應(yīng)用場景、足夠的算力、活躍的用戶,這些對于人工智能的使用至關(guān)重要,但這些條件對于不少企業(yè)來說還有較大差距。

“我們在江浙考察,發(fā)現(xiàn)很多傳統(tǒng)的實體經(jīng)濟(jì)企業(yè),仍處在非常初級的數(shù)字化階段,數(shù)據(jù)獲取能力還比較薄弱,傳感器也比較一般?！碧焯霉韫刃袠I(yè)合伙人許肇元說。

專家還建議,不要盲目追求大數(shù)據(jù)?！安还苡卸嗌贁?shù)據(jù),距離轉(zhuǎn)化價值還有很多工作要做。數(shù)據(jù)從采集到錄入,需要大量工程的配合。企業(yè)一定要核算,要有成本約束?！敝袊苿油ㄐ叛芯吭菏紫茖W(xué)家馮俊蘭說,企業(yè)還要考慮到,人工智能技術(shù)的應(yīng)用會對原有運營體系構(gòu)成很大沖擊。