西門子:工業(yè)是人工智能發(fā)揮真正潛能的所在

導(dǎo)語(yǔ):2018年被業(yè)界普遍認(rèn)為是人工智能元年,toC行業(yè)的人工智能在過去曾引起人們廣泛關(guān)注,而toB領(lǐng)域的人工智能卻鮮少被大眾所了解。

工業(yè)是人工智能發(fā)揮真正潛能的所在

2018年被業(yè)界普遍認(rèn)為是人工智能元年,toC行業(yè)的人工智能在過去曾引起人們廣泛關(guān)注,而toB領(lǐng)域的人工智能卻鮮少被大眾所了解。當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)乃至整個(gè)中國(guó)產(chǎn)業(yè)都進(jìn)入“下半場(chǎng)”,人工智能將如何發(fā)展、如何在各個(gè)行業(yè)落地,以及它對(duì)人們的生活和工作產(chǎn)生怎樣的影響,將成為2019及未來(lái)大家所關(guān)注的重點(diǎn)。

西門子股份公司首席技術(shù)官博樂仁在本月22日-25日召開的世界經(jīng)濟(jì)論壇期間發(fā)表了署名文章“工業(yè)是人工智能發(fā)揮真正潛能的所在”,他表示:有一種形式的人工智能,讓所有人都可以從中受益,就是將人工智能集成到工業(yè)過程中,在工業(yè)規(guī)模上創(chuàng)造價(jià)值。

以下為譯文:

無(wú)需編程就可以自行組裝東西的機(jī)器人,工廠里具備自我優(yōu)化功能的生產(chǎn)線,列車和風(fēng)機(jī)基于運(yùn)行數(shù)據(jù)和人工智能(AI)技術(shù)自主發(fā)出維護(hù)的請(qǐng)求,比當(dāng)初設(shè)計(jì)和建造這些系統(tǒng)的工程師預(yù)測(cè)得更準(zhǔn)確。如果我們有辦法訓(xùn)練人工智能并使之工作,上述種種科技進(jìn)展就會(huì)成為真正的機(jī)遇。

毫無(wú)疑問,隨著人工智能的興起,人們工作的世界將繼續(xù)變化。今天,機(jī)器人仍然局限于所謂的“三‘D’工作”,即那些笨重(Dumb)、污糟(Dirty)和危險(xiǎn)(Dangerous)的任務(wù)。

然而,根據(jù)最近對(duì)未來(lái)工作的研究顯示,這一限制很快將會(huì)被打破。到2030年,全世界將有多達(dá)3.75億人需要學(xué)習(xí)并從事一種新的職業(yè),這相當(dāng)于每三名雇員中就有一名要轉(zhuǎn)換職業(yè)。這種轉(zhuǎn)變不僅僅會(huì)影響那些從事所謂“簡(jiǎn)單”工作的人,律師、醫(yī)生和工程師也難免受到?jīng)_擊。

領(lǐng)先市場(chǎng)研究公司預(yù)測(cè)一致認(rèn)為,就大多數(shù)工作而言,高達(dá)50%的任務(wù)是可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的。機(jī)器不僅能完成這些任務(wù),而且能比人類完成得更好更快。這帶來(lái)什么好處呢?人類可以從這些繁瑣的工作中解放出來(lái),我們將有更多的時(shí)間來(lái)評(píng)估結(jié)果,為客戶和患者提供建議,或者對(duì)員工的能力進(jìn)行甄選和培養(yǎng)。

將洞察從數(shù)字世界轉(zhuǎn)移到現(xiàn)實(shí)世界

令人充滿擔(dān)憂的“人與機(jī)器之爭(zhēng)”是具有誤導(dǎo)性的。如果你仔細(xì)想想,會(huì)發(fā)現(xiàn)兩者并未向“對(duì)立”的方向發(fā)展。事實(shí)上,當(dāng)我們今天談?wù)撊斯ぶ悄艿臅r(shí)候,我們?cè)谟懻摰氖侨祟惖娜斯ぶ悄艿陌l(fā)展。

我們可以把人工智能看作一個(gè)“黑盒”:把知識(shí)放進(jìn)盒子里,然后一點(diǎn)一點(diǎn)越放越多。但就目前而言,我們最終還只能從盒子中拿出我們給它的東西。因此,在人工智能時(shí)代,“跳出思維框架”將被賦予全新的意義。對(duì)我們來(lái)說,將會(huì)有兩個(gè)重大的發(fā)展:

首先,人工智能的發(fā)展仍面臨桎梏。但在未來(lái),機(jī)器將越來(lái)越多地進(jìn)行獨(dú)立學(xué)習(xí)。可以說,它們將掌握“跳出思維框架”的能力。

其次,可以理解的是隨著人工智能逐漸介入我們的生活,人們會(huì)感到恐懼和焦慮,我們不得不認(rèn)真對(duì)待這種恐懼情緒。但是必須銘記的一點(diǎn)是,人類一直引導(dǎo)和推動(dòng)人工智能的發(fā)展直到今天,未來(lái)也必將由人類主導(dǎo)。

舉個(gè)例子:盡管深藍(lán)在1997年戰(zhàn)勝了加里·卡斯帕羅夫(GarryKasparov),但到目前為止,人們?nèi)孕枰_發(fā)能夠在戰(zhàn)略游戲中充分利用其潛力的人工智能。今天,無(wú)論是人類還是“傳統(tǒng)的”人工智能都無(wú)法擊敗AlphaZero機(jī)器人——無(wú)論是在國(guó)際象棋,還是在更復(fù)雜的游戲比如圍棋或?qū)⑵逯?。然而,如果沒有人類的智慧來(lái)設(shè)計(jì)這個(gè)系統(tǒng)的架構(gòu),AlphaZero將永遠(yuǎn)不可能被開發(fā)出來(lái)。這證明了人與機(jī)器之間不是對(duì)抗,而是合作關(guān)系。

今天,虛擬助手為我們預(yù)約理發(fā)師、人工智能自動(dòng)在網(wǎng)上下訂單似乎具有開創(chuàng)性的意義。但這真的是一項(xiàng)有價(jià)值的創(chuàng)新嗎?誰(shuí)真正從中受益?歸根結(jié)底,受益的主要還是電商或市場(chǎng)營(yíng)銷平臺(tái)本身。但是,有一種形式的人工智能,我們所有人都可以從中受益:將人工智能集成到工業(yè)過程中,在工業(yè)規(guī)模上創(chuàng)造價(jià)值。

這一變化已然開始。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),工業(yè)企業(yè)正在努力吸引和挖角彼此的人才。同時(shí)具備專業(yè)知識(shí)和獨(dú)立學(xué)科的人便成了重要的人才,比如,數(shù)據(jù)科學(xué)家同時(shí)具備物理或工程知識(shí)。這類人現(xiàn)在炙手可熱,因?yàn)橹挥兴麄儾拍軌驅(qū)⑷斯ぶ悄懿杉年P(guān)于列車的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為對(duì)現(xiàn)實(shí)世界有益的信息。

一旦數(shù)據(jù)被“翻譯”,鐵路運(yùn)營(yíng)商可以收到關(guān)于哪些列車部件必須在什么時(shí)間前更換的直接指令。預(yù)測(cè)性維護(hù)、風(fēng)險(xiǎn)分析、備品備件的供應(yīng)情況和各個(gè)國(guó)家對(duì)其境內(nèi)行駛的列車的法規(guī)要求已經(jīng)被納入這一由人工智能實(shí)現(xiàn)的分析報(bào)告中。只有人類才有這種能力,將隱藏在數(shù)字世界中的洞察轉(zhuǎn)化到現(xiàn)實(shí)世界里,讓人工智能得以發(fā)揮出最大優(yōu)勢(shì)。

這也是為什么雖然工作的標(biāo)準(zhǔn)提高了,但我們依然保持專業(yè)技藝、聘用技能嫻熟的人工。西門子位于德國(guó)慕尼黑附近的Allach工廠,在制造和維護(hù)機(jī)車時(shí),機(jī)械師和焊接工所做的工作精度達(dá)到十分之一毫米,只有經(jīng)過專業(yè)人士從人工智能中獲得洞察,才能保證列車的可用性。

助力“工業(yè)4.0”更上一層樓

現(xiàn)在,工作發(fā)生著演變,產(chǎn)生三種不同的變化。新的工作被創(chuàng)造出來(lái)、過時(shí)的工作逐漸被淘汰,而留下的許多工作正在發(fā)生著改變。

為了使人工智能應(yīng)用實(shí)現(xiàn)盈利,公司——包括大公司、中小型企業(yè),甚至商人都必須能夠以廣泛和有利的方式部署人工智能。

我是指工業(yè)人工智能,即人工智能與專業(yè)知識(shí)的融合。西門子致力于建立一種“數(shù)字伙伴”關(guān)系來(lái)促進(jìn)人類智能的發(fā)展。

為人類提供支持的人工智能應(yīng)該被廣泛應(yīng)用。然而,要將這項(xiàng)技術(shù)變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)不僅需要投資研發(fā),還需要教育和技能的發(fā)展。

西門子每年花費(fèi)超過5億歐元用于培訓(xùn),數(shù)字技能是我們所有培訓(xùn)計(jì)劃的一部分。然而,技能的發(fā)展需要開始的更早:技能的獲得必須從學(xué)齡前的基礎(chǔ)階段開始,在小學(xué)和中學(xué)教育中得到提高,并最終在大學(xué)中加以深化和專業(yè)化。

要成功地塑造第四次工業(yè)革命并在數(shù)字時(shí)代保持國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力,就需要工業(yè)、政治、科學(xué)和勞工組織的領(lǐng)導(dǎo)者們作出巨大努力。

德國(guó)“工業(yè)4.0”倡議的成功就是有力的佐證。其他國(guó)家也制定了類似的倡議和計(jì)劃,以促進(jìn)當(dāng)?shù)氐膬r(jià)值創(chuàng)造和工業(yè)數(shù)字化升級(jí),例如,中國(guó)制造業(yè)升級(jí)、“美國(guó)制造業(yè)計(jì)劃”、“印度制造”和“埃及2030愿景”等。

工業(yè)人工智能可以為第四次工業(yè)革命提供巨大的推動(dòng)力,并將“工業(yè)4.0”和同類倡議提升到一個(gè)新的水平。

超越偶然——提高生產(chǎn)力

最新研究表明,未來(lái)12年內(nèi),人工智能有可能為全球國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)帶來(lái)年均1.2%的增長(zhǎng)。因此,人工智能所帶來(lái)的收益將超過蒸汽機(jī)所帶來(lái)的0.6%的增長(zhǎng)效應(yīng),以及信息與通信技術(shù)的傳播所帶來(lái)的增長(zhǎng)。

回顧過去200年來(lái)全球國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的發(fā)展,我們看到,近幾年和幾十年來(lái),這一趨勢(shì)日益呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。造成這種增速的一個(gè)關(guān)鍵原因是科技的進(jìn)步。

科技對(duì)社會(huì)發(fā)展、經(jīng)濟(jì)、生產(chǎn)力和社會(huì)進(jìn)步有著直接影響。特別是在最近,我們看到了大量創(chuàng)新和科技的積累。這非同尋常,因?yàn)閯?chuàng)新本身“可遇不可求”。我的意思是,許多創(chuàng)新和開拓性的技術(shù)發(fā)展都是偶然產(chǎn)生的——例如,微波爐的發(fā)明、聚四氟乙烯的開發(fā)或X射線的發(fā)現(xiàn)等等。

然而,除了這些例子之外,創(chuàng)新從根本上來(lái)說是建立在試錯(cuò)原則的基礎(chǔ)上的,包括先行假設(shè)、設(shè)置測(cè)試、識(shí)別錯(cuò)誤等等。這種方法非常浪費(fèi),因?yàn)樵谀氵_(dá)到目標(biāo)之前,必須進(jìn)行一系列的嘗試。人工智能在這里則會(huì)帶來(lái)巨大的影響。

在數(shù)字時(shí)代,成功取決于速度和規(guī)模。如果在哪個(gè)領(lǐng)域,人工智能已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于人類,那就是模塊處理數(shù)據(jù),然后快速檢測(cè)和排除錯(cuò)誤。簡(jiǎn)而言之,人工智能具有幫助我們避免錯(cuò)誤和克服偶然性的能力,這一點(diǎn)可以佐證麥肯錫的研究。“前沿筆記:用模型分析人工智能對(duì)世界經(jīng)濟(jì)的影響”表明,到2030年,人工智能將為全球增加13萬(wàn)億美元的附加值。

具有專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)的AI

目前,西門子在工業(yè)人工智能領(lǐng)域扮演著開創(chuàng)性的角色,因?yàn)槲覀兒茉缇驼J(rèn)識(shí)到時(shí)代的發(fā)展方向。我們的人工智能專家取得的成功可以追溯到1995年。人工智能與專業(yè)知識(shí)的結(jié)合改變著我們的業(yè)務(wù)。

與鐵路運(yùn)營(yíng)商使用的方法不同,我們的服務(wù)不僅是追蹤和修復(fù)損壞的部件,確保了列車的可用性,甚至讓列車在與飛機(jī)的競(jìng)爭(zhēng)中勝出。

我舉一個(gè)例子,馬德里和巴塞羅那之間的高速鐵路由西班牙國(guó)家鐵路公司Renfe運(yùn)營(yíng),火車車程需要兩個(gè)半小時(shí),而乘坐飛機(jī)的話純飛行時(shí)間是一小時(shí)二十分鐘。如果再出現(xiàn)十五分鐘或以上的延誤,火車乘客將得到全額退票。

為了確?;疖嚨目煽啃裕琑enfe與西門子成立了一家合資企業(yè),借助先進(jìn)的人工智能數(shù)據(jù)分析為列車提供服務(wù)。到目前為止,每2300次旅行中只有一次因技術(shù)問題而造成嚴(yán)重延誤。結(jié)果如何呢?Renfe表示,10年前當(dāng)鐵路線投入運(yùn)營(yíng)時(shí),只有20%的旅客選擇鐵路出行,而今天,這一比例超過了60%。

西門子現(xiàn)在雇傭了大約800名數(shù)據(jù)分析和人工智能專家。近年來(lái),他們?cè)诠I(yè)環(huán)境中取得了許多基于人工智能的成功,例如:

●將連續(xù)運(yùn)行的算法集成到生產(chǎn)過程中,以此為基礎(chǔ)來(lái)提供工業(yè)服務(wù)。通過對(duì)工藝數(shù)據(jù)的不斷收集和分析,我們能夠不斷地對(duì)機(jī)器模型進(jìn)行再培訓(xùn),并提高預(yù)測(cè)性分析的準(zhǔn)確性。這減少了30%以上昂貴的質(zhì)量檢測(cè),例如X射線檢測(cè);

●采用自動(dòng)分析燃?xì)廨啓C(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)、環(huán)境條件和部件特性的算法。這種方法將維護(hù)間隔延長(zhǎng)30%,成本降低16%;

●在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用人工智能,西門子能夠幫助醫(yī)生評(píng)估數(shù)以千計(jì)的X光片,從而確保為患者提供更可靠的診斷和更好的治療;

●為鋼廠提供極其復(fù)雜的、基于人工智能的質(zhì)量控制。這種自主學(xué)習(xí)系統(tǒng)現(xiàn)在已經(jīng)成為一個(gè)經(jīng)典的解決方案;從1995年以來(lái),它已在全球30家鋼廠中運(yùn)行。

更重要的是,人工智能創(chuàng)造了新的商業(yè)模式。以Renfe為例:西門子不是向客戶提供備件,而是銷售列車正常運(yùn)行時(shí)間。

對(duì)于機(jī)床制造廠商來(lái)說,同樣如此。人工智能使他們能夠極大地提高分析和預(yù)測(cè)機(jī)器損耗的能力。這些信息有助于建立一種基于機(jī)器使用情況的業(yè)務(wù)模式。

引領(lǐng)數(shù)字轉(zhuǎn)型走向成功

在目前圍繞人工智能的討論中,有一個(gè)方面沒有得到應(yīng)有的關(guān)注。雖然人工智能將對(duì)GDP的進(jìn)一步發(fā)展起到?jīng)Q定性作用,但經(jīng)濟(jì)也必須轉(zhuǎn)型,以適應(yīng)數(shù)字化的轉(zhuǎn)型。這些變化要求勞動(dòng)人口的活動(dòng)不再是勞動(dòng)密集型,而轉(zhuǎn)為技能密集型。價(jià)值將通過技能和生產(chǎn)力來(lái)創(chuàng)造。

社會(huì)的穩(wěn)定要通過經(jīng)濟(jì)發(fā)展來(lái)實(shí)現(xiàn)。一流的市場(chǎng)研究者們的預(yù)測(cè)也是如此,如果能夠得到正確和長(zhǎng)期地應(yīng)用,人工智能技術(shù)具備提振國(guó)家GDP的能力。

目前我們正處于人工智能發(fā)展的關(guān)鍵時(shí)刻:即將進(jìn)入指數(shù)性增長(zhǎng)。還有很多潛力有待開發(fā)。

“工業(yè)4.0”讓我們成功地開始了數(shù)字化轉(zhuǎn)型,而工業(yè)人工智能則把轉(zhuǎn)型提升到一個(gè)全新的水平。我們可以克服錯(cuò)誤和偶然、推動(dòng)創(chuàng)新、提高生產(chǎn)力和效率、實(shí)現(xiàn)技術(shù)和社會(huì)的進(jìn)步。

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