人工智能
人工智能“最强大脑”为佛山制造把脉
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摘要:

5个国家人工智能与智能制造领域的院士、专家和企业高管齐聚佛山。

  昨日,人工智能领域的“最强大脑”齐聚佛山。5个国家人工智能与智能制造领域的院士、专家和企业高管携手出席2018中国·佛山人工智能与智能制造国际大会。这也是佛山举办的首个人工智能与智能制造领域的国际性大会。

  作为全国重要的制造业生产基地、全国唯一的制造业转型升级综合改革试点城市,佛山对于人工智能并不陌生。在国际视野下,佛山如何发展A I产业?在佛山制造向佛山“智”造转型的当下,人工智能将为佛山制造业带来怎样的想象空间?今天的大会上,专家学者、企业纷纷为佛山把脉。

  基础

  为先进装备制造业发展寻智力支持

  今年7月23日,《广东省新一代人工智能发展规划》(以下简称《规划》)印发实施,当中提出,要积极谋划新一代人工智能产业在时间和空间上的系统性战略布局,明确分三步走,逐步将广东打造成为国际先进的新一代人工智能产业发展战略高地。其中,佛山的“三龙湾高端创新集聚区”将作为载体,重点发展智能机器人、互联网+智能制造等领域,加快深度学习、跨媒体感知、神经网络等人工智能技术应用,提升工业机器人智能化水平。

  无疑,人工智能是当下科技界最“炙手可热”的词汇。对此,佛山的企业早已经开始了探索和尝试。在智能制造领域,佛山近年来已涌现出华数机器人、利迅达机器人、隆深机器人等具有竞争性的机器人企业;智能家居领域,美的M-Smart智慧家居平台等,已经是中国业界的代表。此外,深圳清华研究院佛山创新中心、佛山智能装备技术研究院、广工大数控装备研究院等一批创新创业载体,已成为我市科技创新和产业升级的主要引擎。

  而这样的发展规划和强大产业基础,成为了本次会议落地佛山举办的重要原因。“佛山的工业发展包括装备制造业和机器人产业发展情况,奠定了我们在这里举办2018中国·佛山人工智能与智能制造国际大会(CFAIS)的基础。”佛山中国发明成果转化研究院院长钱为强表示,大会邀请国内外人工智能领域的院士和专家,交流和探讨人工智能与智能制造的融合发展前景,同时将有多个高精尖技术项目落地签约,将助力佛山建设面向全球的国家制造业创新中心。

  优势

  佛山制造业基础非常好

  昨天的会议上,来自中、美、韩、德等5个国家的院士和专家分别就人工智能的产业应用、制造业建设未来工业4 .0的必经之路、AI2.0时代从大数据到生产力、智能制造体系中的创新举措等主题进行了分享。下午举行的人工智能国际产业融合创新交流会上,国家教育部长江学者特聘教授、国家863计划机器人技术主题专家组组长王田苗,将分享中国AI&RT正在改变制造的生产要素;科大讯飞和佛山维尚家具制造有限公司等企业代表,也以行业从业者的身份参与“人工智能与智能制造实践经验与挑战”的风云对话中。

  “我想人工智能与智能制造绝对是人类未来文明的一个大突破”,美国国家工程学院院士卢超群表示,人工智能正在颠覆着许多行业的发展。那么,佛山如何在这一场AI浪潮中,找到自己的优势和定位?

  “德国是个制造业大国,它把原来的制造业升级变成智能制造业,也就是这次国际大会的一个主题,实际上,广东乃至佛山都有非常好的基础”,杜伦大学教授、联合国教科文组织全球执行委员费尔南德斯表示,佛山本身是一个制造业能力非常强的城市,佛山可以把已有制造业的各个链条进行整合,不管是交通、食宿、还是使用的产品,甚至整个生产流程、供应链等,让它们可以更合适、更便捷地连接到人们的生活当中。而通过粤港澳大湾区,以及这次和英国东北部、英国杜伦大学的合作交流,将给佛山带来很好的契机,让广东乃至佛山都走向世界。

  英国工艺创新中心医疗光子研发中心主任哈里士博士此行来到佛山,参观了一些智能制造方面的企业,他认为,这里的经济发展非常快速,而最大的产业优势就是工厂规模很大,而基于这样的规模化生产,佛山可以创造很多可能,“在英国,我们是小范围地尝试新鲜事物,在这里,可以大规模尝试,加上政府很重视智能制造的发展,这对于佛山来讲也是非常大的优势”。

  应用

  前途是光明的,道路是曲折的

  人工智能和智能制造如何应用到产业转型中去?科大讯飞研究院副院长王士进用了一句话作为总结:“前途是光明的,道路是曲折的”。

  王士进认为,AI将为智能制造产业带来极大的变化,这是由于许多危险的、微小的操作,是人力越来越不能完成的,而AI和机器人以及相关的技术成熟以后,将逐渐能够完成。此外,AI所做的,其实是在人力有限的情况下,把最优秀的人的经验逐渐固化起来,并且把固化的经验形成一个普适的服务,超越时间和空间的限制,为人们提供服务。

  “但必须要认识的是,机器更多是在某一个垂直和单独细节的场景里面做固化的工作,它不能围绕一些变化和新的目标,马上提供一个完整解决方案”,王士进举例,自动驾驶其实有一定的基础了,但如果机器看到一些我们原来没有设定的信号的时候,它不知道该做出什么样的判断,就容易导致事故了。“如果说机器不能解决类似问题,那么将来大规模的替代和使用,还需要一段时间”,他表示。

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