人工智能(AI)技術,指利用計算機程序使人造機器呈現類人類智能的技術。基于實現功能,人工智能技術可分為訓練層、感知層及認知層,分別模擬人類學習能力、信息獲取能力以及邏輯推演能力。如果在2016年談起人工智能,人們會脫口而出AlphaGo——第一個擊敗人類職業圍棋選手、第一個戰勝圍棋世界冠軍的人工智能機器人。它的主要工作原理是“深度學習”。此后,人工智能技術逐漸滲透到各個領域。
據了解,深度學習是當前人工智能領域最受關注的方法,在各類監督和非監督學習任務上獲得了巨大成功,不僅大幅超越了傳統機器學習算法,而且在某些特定的應用場景中,已經接近甚至達到了人類的水平。人工智能在中國制造業的市場規模從2019年開始每年保持40%以上的增長率,并有望在2025年超過140億人民幣。然而,由于工業細分行業數量較多,同行業內工藝、生產線、產品的差異性較高,基于海量樣本實現的深度學習技術難以在工業領域實現落地。中國工業的人工智能技術應用率仍然較低,應用規模也較小。
回溯人工智能在制造業中的應用,起初圍繞著預測性維護等方面,但實際運用甚少。隨著新基建等政策支持;人機物互聯產生海量數據;云計算、邊緣計算、專用芯片技術加速演進實現算力提升;算法模型持續優化;資本與技術深度合助推行業應用等方面的加持,人工智能在制造業中開始進入快速發展期。如今,預測性維護或將成為人工智能在制造業的殺手級應用。中國制造業預測性維護的應用市場將從2018年的2.3億元人民幣,增至2025年的42.7億元人民幣。
與此同時,從技術層面看,機器視覺和機器學習技術帶動著人工智能在制造業應用市場的增長。預計到2025年,機器視覺在制造業應用市場將達到55億元人民幣,機器學習的應用市場達44億元人民幣。另一方面,從應用場景看,交通的智能化程度不斷提高,促使數字監控等技術日益成熟,人工智能在智慧交通場景下的應用大規模落地,推動了傳統交通產業化升級,進一步帶動了智慧交通產業規模化。在智慧交通產業鏈中,上游的軟件算法是基于人工智能技術發展助力智慧交通發展的基礎。
目前,人工智能技術在制造業中的應用主要體現在三個方面:首先,人工智能可以幫助企業提高智能化運營水平,實現降本增效;其次,人工智能、5G、工業互聯網等技術融合應用,推動制造業生產及服務模式、決策模式、商業模式發生變化;最后,人工智能帶動制造業價值鏈重構,有利于中國搶占全球制造業產業鏈上的價值高地。
經過幾年的積淀,人工智能在制造業中逐步應用于解決可見問題,比如缺陷檢測。未來需要通過發現和預測生產系統中的不可見問題,比如工藝優化等,實現制造系統生產效率的提升和產品競爭力的突破。中國作為制造業大國,愈加成熟的技術帶動著人工智能的應用落地,不斷豐富的應用場景同時促進了技術的進步。本期《自動化博覽》匯集了人工智能、機器視覺、智慧交通方面的內容,深度剖析人工智能作為新一代信息技術如何融入自動化產業,如何賦能中國制造業發展。
摘自《自動化博覽》2021年12月刊