人工智能是中国2025的歧路

在520“我爱你”这饱蘸甜蜜轻喜剧、满街充弥了棉花糖气味的一天,那些严肃的人似乎也变得不着正调了:一家国内知名的软件总裁也高调提出,“每一个公司未来都是人工智能AI公司”。AI@爱 这一奇异的组合,充满了闹意的色彩。

这不过是当下疯狂AI的一个小小注脚,然而适当“中国制造2025”成为上下合力共进之盛举,理念深入人心。AI@爱也难免扑将过来,杀向中国制造2025本来就诸多七上八下之心事。

这其中,智能制造之路,和智能制造由谁引领,成为大咖们最愿意号脉发声的阵地。

制造就是制造,不要总是被引领

去年早些时候,“互联网+”曾经被视为“智能制造”的灵丹妙药。经过一段时间的争吵、实践和沉淀,“制造业+互联网”的融合,才勉强修成正果。这看上去不过是一个词的顺序颠倒,背后却是不同角色的利益集团,在进行话语权的角斗。

而在今年,随着“人工智能”出现在政府报告中,“AI2.0+制造”眼看着又要出现在江湖。这对于中国制造2025,恐怕又是一次身不由己的晃动。

“智能制造”自身已经完全被舆论所异化。定语“智能”二字,奇怪地成为最大的主角和乐趣,而“制造”本身则沦为配角。

在这种情况,引入“AI2.0”只会助长本来已经热气腾腾的“智能”。

要不要就叫做“人工智能制造”?让“制造”干脆直接沦为“第三角色”。

AI2.0,真的能引领智能制造吗?

即使是IBM的沃森,现在也面临着大量的问题。沃森跟西门子合作,在工业领域也不过是配角。只玩算法的,是不会弄明白工业的。大家总喜欢用谷歌的AlphaGo举例子说明AI跑得有多快,可这跟制造业,能有多大的关系。我们几乎也没有任何案例说明AlphaGo在工业领域有多大的进展。说白了,那不过是一场秀而已。

对制造而言,机器人、大数据都是大家吹过且正在漂浮的泡泡;人工智能则正在全新升腾。这些泡泡,如果来自市场和投资商一起吹动的,政府乐见其成;然而,如果政府花费太多心思放在这一类技术上面,那么智能制造势必误入歧途,这种“智能”过热的制造,将是制造业的悲剧。

为什么制造业需要被ICT引领呢?制造就是制造,就是它本身。不需要用各种先锋旗帜来混淆视听。

机器人+制造,也差点成为我们智能制造的主流,“机器换人”这一口号前两年还曾大行其道,但现在迅速过气成为没人愿意提及的晦气词。机器人不是不能引领制造,但要看国情。日本2015年1月出台《机器人国家战略》之后,矢志不移地将机器人在跟物联网、跟日本制造紧密地结合。那是有原因的,日本已经是世界排名数一数二的机器人强国,借用自己的优势是顺水推舟的事情,而中国机器人现在关键三大部件,都未能取得突破;在开源机器人系统、软件又有落后的情况下,奢谈机器人与制造的关系,最终势必沦为“中国是机器人最大的市场”这种我们屡见不鲜的结局。

在上周浙江余姚举办的中国机器人峰会,凯文·凯利这个在中国疯狂收割出场费的美国预言家,倒是从侧面给了我们一个提醒。他认为,在现有的基础上,人工智能技术第一个影响到的领域应该是金融领域,而且这种影响已经开始;另一个就是零售行业。

也许凯文凯利并不懂制造业,但他应该在美国也没有看到这种迹象。

弯下身子搞“制造”,而不是翘起脚尖搞“智能”,是当下工业界需要正面应对的问题。不要再干“语不惊人誓不休”的大事啦,而是要下沉搞出一些“寒窗十年无人知”的突破。

调门过热的智能制造

智能制造是过热的,正在演变成一场无心而起的非市场化的逐利行为。这方面原因,综合了多种指向不同的志向,既有新奇元素的加入,容易理解,容易“说出水平”,也有急功近利的示范工程、领导视察的需要。

重要的是,智能制造已经俨然成为“中国制造2025”的主舆论、主焦点,万般宠爱——无论是资金投入、各级政府言行还是政策研究机构,这会对发展2025,将会非常不利。

智能制造的调门起的太高,是不太适合中国工业极其不均衡的国情。中国工业是一个超级熔炉,这里面生米、熟米各种夹生饭十分不同,千层饼万层酥的现象比比皆是。而共性的问题,则是工业思想淡漠、四基工程薄弱、制造工艺跟不上等问题。

这些问题,都不是“智能”的事情。但却是中国工业真正可以“强国”的根基。

笔者前些日子去沈阳凤城考察增压器产业集群。这个凤凰山脚下的增压器产业区,呈现出生龙活虎的市场活力。许多企业搞技改、搞工艺改进、搞横向联合,有声有色,好一片民营企业的勃生之相。有一两家可以隐隐地看到德国“隐形冠军”那种作派的影子。

然而就“智能制造”而言,这里几乎“纹丝不动”。以生产方式为例,目前基本解决了设备数控化的问题,但自动化正处在呼之欲来的阶段。而信息化几无培育,数据分析更是不见踪迹。而至于工业思想、战略意识,则基本处于民营企业原生态自发生长的阶段。差距相当不小。

精益只有一点若有若无的影子,一些零星的5S看板挂在每个车间的里面。

如果智能制造之风,不能更好地扶持如此有活力的“增压器之都”——凤城,那么只能说,我们的“智能制造”调门起的太高。这里有数百家企业,每家企业都有多多少少几十号员工——他们是东北不景气的工业局势下的一面闪亮的旗帜。“春风不度凤凰山”,那就是春风不识百姓门,“智能制造”之风不该只盘旋在少数企业的上空。

在美国面向未来的先进制造伙伴计划中,国家制造创新网络是重要的一环。然而,从其分布来看,14个创新中心绝大部分都跟材料、工艺、电子相关,跟数字化制造、跟智能制造都只是各有一个。而且即使“智能制造平台”强调的也是能源效率和公共平台问题。

就是这样,“人工智能”都没排上队呢。

想想也是,如果谷歌、FaceBook都可以搞人工智能,山姆大叔何必亲自上呢?

少谈一点智能,多谈一点制造,对中国制造2025尤其重要。中国制造2025是强国阶段的第一步,仅仅是第一步。对于“智能”而言,放到2035作为重点,恐怕都未必太晚。

中国当下,似乎把制造业转型重点放在了智能制造上。然而,中国绝大部分企业连数字化制造都没有摸门,如果奢谈智能制造,中国制造将很容易进入了一个“迷雾阵”。“智能制造是2025的主战场”,这一选择,难免过于乐观。而这会误导中国制造2025的大好气候。

智能制造没有版本论

越来越多的实践和舆论表明,工业4.0可以看成是德国制造最强有力的一次国家营销之笔。笔者在三年前,就对此深怀警惕之意。至少现在,大多人已经开始将“工业4.0”跟“第四次工业革命”区分开来。

如果从工业历史发展阶段,来严格地地考察工业4.0到底是什么?那么很难给出一个令人信服的结论。它看上去,更像是一个版本概念,不过是一个武断的“工业断代史”思路,是历史阶段论的说法。如果这样理解,那么就难免会有补课论之说。

因此,“工业2.0补课、工业3.0普及、工业4.0示范”就会出现。这种说法,正是对“工业4.0断代史”思维的一种本能式的应激反应。

然而,很显然,工业4.0不是技术问题。在这种情况下,工业2.0到底要如何补课呢?它在向谁看齐?一个轻量级拳手,补完课升完级之后,会不会在更重量级的台池,被恭候多时的老拳手直接放到呢?对于工业2.0的企业,所谓的补课,并不是技术上立刻就要3.0看齐,而完全可以是同时套用3.0和4.0的思维,按照最适合企业发展的方式,综合运用。实际上,即使在丰田,并不追求自动化的极致,而是要把人放在生产内环之中,依然有人工的部分。从这个意义而言,“补课论”是一种串行前进的蠕动机制,它丰富了阶段论的发展,却不符合企业以多种态势自我优化的基本事实。

我们需要认真思考的问题是:德国、日本早期工业发展之路,是不是真的可以被跨过去?

那些以精益为代表的现代工厂的核心旗帜,现在是不是需要举国上下重新扛起?那些呼啸而来的“互联网+”“AI2.0+”,是不是真的可以扛起拯救制造业的重任?

工业4.0终究是一个标尺思维,本来是表达宏观工业技术趋势的一种描述。它只是一个工业整体发展的宏观定性的标杆,而绝非可以成为精确定量的工具。然而,这个标尺却被无限度地放大和刻度细分。有些公司在给出德国安贝格工厂3.7的分数之后,也给了华为和潍柴的分数,当然了,是在2.0~3.0之间的小数点。我们真的需要一个小数点来标定我们的先进程度吗?

细分一个企业到底是2.5,还是3.2,实在是一场不太严肃的立论——如果不是一场闹剧的话。小数点后面的是非零数字,已经离战场一线走得太远了。如果我们的工业领导的思维也被标尺化,那工业4.0无疑是对中国工业文化的一次戕伐。

同样智能制造,也当是没有版本论可谈。数字化制造我们都没有搞清楚,连美国也是潜心研究之中,何必迷恋“智能”二字。既然未来不明,对于当下又并无实际指导之功,那么智能制造在当下也就很难有版本之言。

警惕制造业BAT化

如果人工智能在制造业中过热,势必会对“制造业BAT化”推波助澜。这将意味着BAT在制造业将掠走大批人才,严重干扰正在进行的中国制造的底层基础。BAT就是中国制造战场的秃鹫,制造业的最为宝贵的人才,将是他们轻松扑杀的猎物。

算法是一个绕行动物,它必然只会从最容易解决的地方入手。正如炙手可热的大数据分析、云计算,在社会大数据领域(例如阿里的蚂蚁金服等,对人的行为和信用的判断)是很容易解决的:数据量巨大,但规律明显。而对于工业领域与的数据,由于面临着机械学、光学、热学、电磁、材料、流体等多种复杂学科的相互影响,工业大数据的分析,则要困难的多。

当然,解决工业领域相对容易的问题,也需要制造人才的介入。但中国的制造工艺、材料等门槛,都是更需要解决的强国根基性问题。

用所谓的数据算法,干扰中国制造实体工艺的进步,将是中国制造最大的悲哀。

人工智能,不是不要搞,但可以让民间自己去搞。市场都是逐利行为,人工智能、大数据、各种新模式,企业会考虑投资产出比,有动静风投自然就会跟上。政府何必来凑热闹。

后记

就让“智能制造”回归“制造”这一本位吧。让来势汹汹的人工智能,让光芒闪耀的大数据,都去制造业市场中自然竞争吧,政府就不必推风助浪、锦上添花了。国家制造战略,不需要做耀眼的工程,回归制造本身的又脏又苦又累、躲在深巷无人知的研制,应该才是国家资助、专家聚焦、大众舆情的最佳去处。


人工智能只是智能制造舞台上的“小配角”#智能制造错题本#

作者:物女王(彭昭)

物联网智库 原创

转载请注明来源和出处

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本文与你分享了我的#智能制造错题本#中的五大错题。错题1.智能制造是人工智能在制造业的应用;错题2.制造业的绝大多数场景可以用人工智能解决;错题3.制造业应该追求使用最先进的技术;错题4.制造业的创新要想前人想不到的东西;错题5.工业物联网应该首先让生产底层数据被工厂管理层看到。

|物女心经专栏|写的第059篇文章。


从学校走向社会,很多人会将所学的“知识”一股脑全然抛去,不信你问问自己,工作之后你还继续记笔记,整理自己或者别人出现的“错题”吗?我一直坚持着这个习惯,目的当然不是只为了记录,而是为了绕开可能的陷阱,降低试错成本。

这里与你分享的就是我在“智能制造”领域的“错题本”,每次查阅都能通过别人的提醒持续为自己的思维纠偏,里面的观点来自于我收藏的精品文章,以及我与多位好友的深度交流。

我的这些好友,共性非常明显,他们泡过一线、编过程序、调过设备,直面过各种工业现场的疑难杂症,是坚守阵地超过10年的工业现场工作狂,他们比大多数智能制造的专家更加懂得工业实际,可贵(qi)的是他们同时还具备国际视野,总能第一时间关注和掌握各种最新技术。

错题一:智能制造是人工智能在制造业的应用

此话出自中国工程院院士之口,他还说,人工智能对于制造工业的影响甚至上升至国家战略层面,中国制造2025的提出,深刻说明了人工智能在助推制造业发展方面能够起到的作用和将要达到的高度。

以下观点源自林雪萍,如果将人工智能在制造业的地位提升到如此高度,恐怕是中国制造2025最大的歧途。与之相应的还诞生了一个新词,“人工智能制造”,智能正在日益成为人们讨论的焦点,最具有含金量的“制造”明明是“主角”,却被放在了最后。

现实情况是,中国绝大部分企业还没有认可数字化制造的价值,如果奢谈智能制造,将“智能”作为中国制造2025的核心目标,难免有过于乐观和操之过急之嫌。

中国制造需要崛起,的确要依靠人工智能等技术手段,但是推动事物重大变革的关键,从来都源于自身。外力可借,还需要自身强大,对于从事工业领域的所有人,更应该的是关注制造本身,回归本我去思考,而不是跟着趋势,一味追着人工智能的风口跑,甚至被人工智能某些边缘泡沫带跑偏。

错题二:制造业的绝大多数场景可以用人工智能解决

有专家在会议中谈到:人工智能以知识库、知识工程为核心,通过感知、交互、实时,最后达到自学习、自决策。因此,在和中国制造结合时,人工智能可以解决制造业的加工、装配以及服务等问题。

现实情况是否如此呢?有必要围绕制造业本质这个命题。郭朝晖曾经举过一个很直白的例子来说明制造业的本质。他以炒股为例,说明了两种模式,一种是巴菲特模式,阅读大量的企业和行业信息,通过复杂推理进行投资决策,也就是“模糊信息+复杂推理”的模式;另一种是陈水扁的夫人吴淑珍模式,掌握来自上市公司董事长的内部确定消息,通过简单推理进行投资决策,也就是“准确信息+简单推理”模式。那么哪种模式更接近制造业的本质呢?真相只有一个——第二种。

而大数据和人工智能产生的核心背景是由于多维度和多变量导致的很大不确定性,简单的因果关系不能表达事物的内在逻辑,只能通过“模糊信息+复杂推理”的模式,从足够多的大量数据中提取相关性,这也就是数据密集型科学产生的基础。

制造业与人工智能的推理模式从本质上来讲有很大差异,制造业中的数据尽管“大量”,但很难称得上是“大数据”。由于制造业现场面临着机械、光学、热学、电磁、材料、流体等多种复杂学科的相互影响,工业数据的分析要困难的多。在智慧城市和智能生活等领域广泛采用的大数据和人工智能,进行人脸识别和语音对话,很难照搬到工业领域。

因此人工智能在工业领域只能是“小配角”的定位,强行夸大“药效”,势必陷入喧宾夺主之误。

错题三:制造业应该追求使用最先进的技术

很多公司正在尝试将虚拟现实、增强现实、深度学习等最新技术应用于制造业现场,前一阵子的“机器换人”大潮也开展得如火如荼。

用麦总的话说,热门的技术名词越来越多,经常让我们颠倒了刚需和技术的因果关系主次地位,忘记自己到底想要什么了。这些高大上的技术是否马上就能够为我们所用,并创造价值呢?是否就能够帮助企业解决各种在生产、运营过程中所面临的现实问题呢?

先进的技术往往不实用,实用的技术可能不先进。所有的技术问题都需要同时考虑经济性和适用性问题。因为制造业必须考虑经济性,不能阶跃,只能进化,否则无法进行有效的成本控制。

以前我曾经提到过一个例子,一家工厂中由于电机的磁铁心很重,搬运工人都是90后不堪重负,尽管提高工资也是留不住人,买KUKA机器人又买不起,结果当班主任自己设计了一个助力搬运机械手,虽然没有多么高大上,自动化程度也不高,但却在减轻人力的同时提升了搬运效率。

目前制造业暴露的主要矛盾是过去几十年制造业的“简单粗暴式”发展,很多技术照搬国外,使得在基础技术层面并不扎实,大量空白有待弥补。同时劳动力问题激发了工厂改造的动力,劳动力短缺的时候,不仅找不到人、工资高,还会出现员工流动性强、敬业度低、管理难度大等问题。如果技术应用得当,不仅可以减少用工,还可以降低劳动强度、改变劳动环境。

但是解决这些矛盾和问题,为什么一定要用工业物联网或者人工智能?好像不扯点IoT和AI就不好意思谈制造业转型似的。这些最新技术到底治的是什么病?是不是还有成本更低更加实用的“良药”?在这点上,中小制造企业中的工段长、车间主任、生产经理这些位于最前线的工程师们最有发言权。

错题四:制造业的创新要想前人想不到的东西

真的存在前人没有想到的东西吗?制造业是一个历史悠久的领域,作为“后人”的我们,要用充满敬意的眼光来看待。郭朝晖有句话说得很实在,他说如今任何一个研究,前人一定是研究过的,而且前人的先进程度往往远出乎你的预料。

德国上个世纪早期就有由数字控制的印花机,设备的故障诊断也已经被研究了好几十年,通用型工业网关从始至终都有很多公司在做…

因此当你诞生一个新想法时,一定要查查“史料”,有没有前人曾经想到过这个问题?如果他想到了,他当时为什么没有解决?而现在我拥有的条件发生了什么变化,使得这个想法有了重见天日的新机?

很多最新技术其实是解锁了前人没法运用的“笨办法”,而并不是什么“新手段”。比如以前的故障诊断,一些致命的故障发生的情况非常罕见,也许几百台机器才有可能重复发生同一种故障,好不容易分析出一种故障模式,到了机器报废也没有再次发生,故障模式提炼出来也派不上用场。因此为了进行故障诊断,对于机器运行状态的持续监控投入太大,经济上并不值得。

GE在工业物联网平台上提出的“新方法”其实是同时监控成千上万台设备的操作数据,由于IT成本的下降让采集和存储大量历史数据进行分析的“笨办法”在经济上变得可行,这样当一台设备出现故障时,成千上万台设备中有很大概率复现过类似情况,别人处理相同故障的经验可以被复用,及时解决故障问题,因此创造了新的价值。

错题五:工业物联网应该首先让生产底层数据被工厂管理层看到

很多公司在推广工业物联网应用时,首要的卖点是通过加装数据采集模块和工业网关,实现数据上传,让工厂经理使用智能手机就能看到生产的实时情况。

现实情况是,底层数据并不是用来“看”的,而是拿来“用”的。工业物联网首先需要解决的问题,应该是消费端快速变化和急剧爆发的个性化定制需求,和制造端的机械设备因为受到巨大惯性周期的限制,无法快速响应和迭代之间的灵活性落差问题。

宋华振说,个性化制造的批量太小,产品质量无法迭代,开机浪费无法避免,如何让小批量生产的产品成本可控甚至更低?这件事情的难度超高,如果不懂精益生产的三个核心话题:质量、成本和交付,是没法搞懂智能制造的,也没法搞懂工业物联网的价值。

从产品设计开始,直到产品制造、包装和出库,从头到尾都不能出错,没有试生产的机会,产品质量迭代周期很小,一次性就要生产好,最极端的情况,可能一个产品只有一件,没有第二次机会生产第二个产品,那么质量迭代怎么完成?

高速生产的情况下,各种设备之间无缝衔接,通过机械手、传送带、AGV完成零件的传输,如果某台注塑机突然停机,那整个生产线的节拍怎么调整?一台设备工作失效或者生产的产品有问题,不良品如何避开?万一某个零部件没有到位,生产节拍怎么调整变化?

一台生产线好几亿投资,每延误1秒钟都意味着很大的经济损失,以上这些排产问题在个性化制造中会变得非常复杂,不再是基于单机生产的思路解决这些问题,而是要基于整体性的互联工厂做全局思考,工业物联网在这个层面落地才能发挥最大价值。

以上,与你分享了我的一些整理笔记,暂且把它叫做#智能制造错题本#。千人千面,相信你也曾发现并困惑于专家们看到的现实和现场工程师们看到的现实有很大差异,甚至会互相矛盾。其实,矛盾的不是现实,而是我们看待问题的角度,以及这个角度所呈现的现实情况的映射,或叫“幻境”。人和人的差距主要在脖子以上,有时候换个角度看看你就会豁然开朗,谁看到的“幻境”最接近现实,谁就掌握先机。

人工智能赛博物理操作系统

AI-CPS OS

“人工智能赛博物理操作系统”(新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)分支用来的今天,企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中,利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量,实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。

AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能,而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化,这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合,没有颠覆现状的意愿,这些将不可能实现。

领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量,领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位:

  1. 重新行业布局:你的世界观要怎样改变才算足够?你必须对行业典范进行怎样的反思?

  2. 重新构建企业:你的企业需要做出什么样的变化?你准备如何重新定义你的公司?

  3. 重新打造自己:你需要成为怎样的人?要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位,你必须如何去做?

AI-CPS OS是数字化智能化创新平台,设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端,可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系,实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉,形成了领导力模式,使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置:

  1. 精细:这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切,进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。

  2. 智能:模型随着时间(数据)的变化而变化,整个系统就具备了智能(自学习)的能力。

  3. 高效:企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力,这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。

  4. 不确定性:数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验,其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域:技术、文化、制度。

  5. 边界模糊:数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化,还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长:

  1. 创造虚拟劳动力,承担需要适应性和敏捷性的复杂任务,即“智能自动化”,以区别于传统的自动化解决方案;

  2. 对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升,提高资本效率;

  3. 人工智能的普及,将推动多行业的相关创新,开辟崭新的经济增长空间。

给决策制定者和商业领袖的建议:

  1. 超越自动化,开启新创新模式:利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能,为企业创造新商机;

  2. 迎接新一代信息技术,迎接人工智能:无缝整合人类智慧与机器智能,重新

    评估未来的知识和技能类型;

  3. 制定道德规范:切实为人工智能生态系统制定道德准则,并在智能机器的开

    发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践;

  4. 重视再分配效应:对人工智能可能带来的冲击做好准备,制定战略帮助面临

    较高失业风险的人群;

  5. 开发数字化+智能化企业所需新能力:员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说,创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。

子曰:“君子和而不同,小人同而不和。”  《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能,像君子一般融合,一起体现科技就是生产力。

如果说上一次哥伦布地理大发现,拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现,拓展的就是人们的数字空间。在数学空间,建立新的商业文明,从而发现新的创富模式,为人类社会带来新的财富空间。云计算,大数据、物联网和区块链,是进入这个数字空间的船,而人工智能就是那船上的帆,哥伦布之帆!

新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力,将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革,深刻改变人类生产生活方式和思维模式,实现社会生产力的整体跃升。


产业智能官  AI-CPS


用“人工智能赛博物理操作系统”(新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能),在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能;实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链

长按上方二维码关注微信公众号: AI-CPS,更多信息回复:

新技术:“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能”;新产业:“智能制造”、“智能金融”、“智能零售”、“智能驾驶”、“智能城市”;新模式:“财富空间”、“工业互联网”、“数据科学家”、“赛博物理系统CPS”、“供应链金融”


官方网站:AI-CPS.NET

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