產(chǎn)品分類
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與產(chǎn)業(yè)融合 AI將給儀器行業(yè)帶來什么改變

來源:上海自動化儀表作者:上海自動化儀表網(wǎng)址:http://

在不久前的阿里云棲大會上,“人工智能芯片專場”與“平頭哥”芯片再次將人工智能帶入大眾視線。其中“產(chǎn)業(yè)AI”一詞被反復(fù)提及,不少專家都表示產(chǎn)業(yè)AI將指引人工智能未來的發(fā)展方向。2017年的云棲大會就已經(jīng)提出產(chǎn)業(yè)AI的概念——“人工智能的下一站是產(chǎn)業(yè)AI”,阿里云總裁胡曉明在云棲大會北京峰會上也認為人工智能須有場景驅(qū)動,與產(chǎn)業(yè)結(jié)合解決實際問題。這也是面對人工智能泡沫的應(yīng)對措施。

  什么是產(chǎn)業(yè)AI?阿里云數(shù)據(jù)智能總經(jīng)理曾震宇在今年3月的演講中用“一切業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化”和“一切數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化”解釋產(chǎn)業(yè)與人工智能的結(jié)合:業(yè)務(wù)積累數(shù)據(jù),而數(shù)據(jù)經(jīng)過AI的沉淀創(chuàng)造價值,推動業(yè)務(wù)發(fā)展。產(chǎn)業(yè)AI的核心就是AI與產(chǎn)業(yè)融合,推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展。以交通領(lǐng)域為例,通過統(tǒng)計城市的交通數(shù)據(jù),進行加工計算,可以從整個城市層面指揮紅綠燈,提高城市的交通效率。雖然這與人們印象中的人工智能機器人大相徑庭,但卻是AI在生活中的確實應(yīng)用。

  美國調(diào)研機構(gòu) Gartner去年曾發(fā)布研究報告,指出中國企業(yè)對于用AI提高生產(chǎn)效率、節(jié)約成本、促進企業(yè)發(fā)展有強烈需求,并得出結(jié)論——中國的產(chǎn)業(yè)AI將迎來巨大發(fā)展。事實也確實如此。自2016年起,阿里云就陸續(xù)推出了適應(yīng)不同場景的ET大腦,服務(wù)于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、零售等多個行業(yè)。今年云棲大會之后,阿里云將加速AI產(chǎn)業(yè)化,推動AI落地。

  儀器行業(yè)作為傳統(tǒng)制造業(yè)的一部分,向智能化發(fā)展是其發(fā)展的必然要求。儀器行業(yè)很早就有了智能化的嘗試,上世紀(jì)八十年代,美國國家儀器公司就已經(jīng)提出了“虛擬儀器”的概念:“虛擬儀器”只需要數(shù)據(jù)采集硬件提供數(shù)據(jù),傳統(tǒng)測量儀器的數(shù)據(jù)分析與顯示功能全都利用PC上的軟件完成。以此為開端,計算機和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)得以進入儀器領(lǐng)域。如今AI在儀器行業(yè)已經(jīng)得到了越來越多的應(yīng)用。今年4月,島津發(fā)布了新型液相色譜系統(tǒng),該系統(tǒng)將人工智能和智能物聯(lián)技術(shù)相結(jié)合,擁有流動相監(jiān)測、流速控制、譜峰解析等多項智能技術(shù)。然而這些只是人工智能在儀器上的應(yīng)用。

  與整個產(chǎn)業(yè)相結(jié)合的產(chǎn)業(yè)AI會為儀器行業(yè)帶來什么樣的改變呢?一、提高儀器生產(chǎn)效率與生產(chǎn)質(zhì)量。通過大數(shù)據(jù)分析儀器生產(chǎn)流程,構(gòu)建流程模型,在優(yōu)化生產(chǎn)方式、提高生產(chǎn)效率的同時還可減少產(chǎn)品質(zhì)量不合格率、穩(wěn)定產(chǎn)品質(zhì)量。二、增加用戶與制造商的交互,讓制造商可以更方便地把握用戶的需求,生產(chǎn)適應(yīng)市場的產(chǎn)品。用戶的反饋還可為制造商新產(chǎn)品的設(shè)計提供創(chuàng)意。三、集成設(shè)計與生產(chǎn)信息,建立仿真數(shù)字化模型,在新產(chǎn)品實際制造前進行虛擬測試與評估。

  在追求儀器智能化的同時,智能制造也將是儀器行業(yè)發(fā)展的目標(biāo),而產(chǎn)業(yè)AI是實現(xiàn)這一目標(biāo)的重要方式。產(chǎn)業(yè)AI與儀器行業(yè)的結(jié)合也是儀器行業(yè)不斷發(fā)展、與時俱進的體現(xiàn)。這是行業(yè)的必經(jīng)之路,雖然前方有許多困難需要克服,但未來始終是光明的。

  編輯點評:其實現(xiàn)在,儀器行業(yè)已經(jīng)有了許多智能化的嘗試,并且初見成效。但總體來說,目前儀器智能化的程度還普遍較低。這也就是說,在儀器智能化領(lǐng)域的前景和發(fā)展空間十分可觀,不管是企業(yè)還是國家科研機構(gòu),都有機會在智能化方向上先下一城。


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