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人工智能的工业赛道 专家:发展工业互联网

2019年03月13日 15:59来源:未知手机版

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2018年11月起,北京市海淀公园西门多了一个新的“工作人员”——一辆外形有点像小黄鸭的汽车,每天在西门和儿童乐园之间提供摆渡服务。

这个“新人”一入职,就成了游客眼中的明星,与众不同的驾驶方式是最主要的因素:这是无人自动驾驶巴士。车内不仅没有司机,方向盘、油门和刹车踏板都没有。

这其实是人工智能在制造业落地的一个缩影。

早在2017年,工业和信息化部就印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》。计划提出,以信息技术与制造技术深度融合为主线,以新一代人工智能技术的产业化和集成应用为重点,推进人工智能和制造业深度融合,加快制造强国和网络强国建设。

不过相比于人工智能技术在商业领域丰富的应用场景,由于受到专用性限制以及数据量的影响,人工智能与工业、制造业的融合还处于萌芽阶段。

而制造业一直是国民经济中就业岗位的大类,同时也是我国就业总人数中比重较高的行业。随着经济持续增长和人口老龄化的压力,劳动力成本也在不断上升。在人工智能技术发展的大趋势下,如何让新技术重塑传统产业,促进升级转型。企业自身需要克服的难题会更多,但是相应的机遇也会更多。

人工智能的工业制造业赛道

人工智能的工业落地距离普通人似乎很遥远。

“生产力最大的部门还是在工业,生产要素也都是在工业里进行最大增值的。人工智能如果不能在工业落地,那么人工智能赋能生产力就是一句空话”。北京领邦智能装备股份公司董事长崔忠伟对8号楼说。

他们所做的,就是将人工智能中视觉深度学习与工业生产线上零件的高速质检分选相融合,开发出零件智能分选机器人。简单来说,就是AI在工业质检上的应用。

“工业零件,我们俗称工业大米,数量庞大。对零件的智能分选就是零件刷脸,利用人工智能的视觉技术把瑕疵零件挑选出来”。崔忠伟举例说,以前的分选零件机器人,误收率(注:将真尺寸处于公差带之外的废品判为合格品)在万分之五,误废率(注:将真实尺寸处于公差之内的合格品判为废品)在百分之五。而使用人工智能的深度学习后的新技术,误收率降低到万分之一,误废率降低到百分之一。

这一技术创新,吸引了很多企业,其中就有电子工业品牌TDK和多家苹果供应链企业。不过最初,苹果公司对于领邦技术并没有信心。

崔忠伟回忆,当时杭州的一家供应链企业购买了领邦零件智能分选机器人,苹果公司的品控要进行质量审核,“他们当时就一个意见:不信任。因为这样的技术,他们之前试过,但是没成功” 。

为此崔忠伟和工程师赶到杭州,与苹果公司的品控进行了沟通,并且根据MSA标准进行复检,“数据最后证明没问题”。

除了精确度,效率上也有很大的提高,崔忠伟介绍,领邦机器人的分拣效率相比之前已经翻倍。如今领邦的累积用户达120多家,有300多台分选机器人在全球运行,而这也非常有利于零件质检数据的收集,助于机器进一步深度学习,提高精密度。

崔忠伟也坦承,人工智能在工业上落地之所以缓慢,很重要的一个原因还在于,相比于数据算法的迭代,硬件升级创新相对周期较长,从而导致滞后。

除了这种在工业生产线上的融合,人工智能在制造业的更为普通人熟知的,还是在汽车行业的自动驾驶领域:如开头所提到的无人驾驶巴士,其实就是百度和金龙集团联合开发的“阿波龙”,如今已经在北京、武汉、平潭、厦门、广州等多地运营。在2018年7月,李彦宏宣布阿波龙第100台车下线,实现量产。目前在北京海淀公园西门和儿童乐园,每天阿波龙无人巴士都会提供摆渡服务,广州长隆也在2018年12月进行线下试乘。

除了乘用车,无人驾驶卡车也是人工智能在制造业的新兴赛道。相关数据显示,中国卡车需求量大约为600万辆,而卡车行业通常都是长时间驾驶,因此卡车司机的缺口也比较大。图森未来科技公司正是看中了这点,开发了无人驾驶卡车。

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