其中仅3C行业就超过了150万人,要让AI有类似大脑的活动

本报记者 张佳星

AIOT时代, 跨国企业为工业互联“扩列”中国朋友圈

大唐移动是大唐电信科技产业集团的核心企业,是具有中国自主知识产权的3G和4G国际标准的提出者和产业化的推动者。作为TD系统设备主流供应商之一,大唐移动已经为全国二十多个省市的移动运营商提供了高质量的TD-SCDMA无线网络解决方案和综合服务,是国家首批从事物联网产业研究开发的央企之一。目前,大唐移动已经承接了国家专项及发改委、工信部等国家重大物联网技术攻关与产业实施项目若干,并率先加入了上海、东莞、宁波等物联网产业联盟,是“智慧城市”论坛的发起单位之一。

证件、人脸,扫描对比,绿灯亮,通过,在经过高铁安检闸口的这一流程时,你也许会想:机器认识我。而实际上,并不是。

宁佳彦

大唐移动凭借多年来在TD-SCDMA、TD-LTE等领域的技术研究、标准推广、产品研发与工程实施方面的经验,本着对于物联网的透彻理解,传承一贯的自主创新精神,创新推出“大唐移动智慧整体城市方案”,包括智慧工业、智慧园区、智慧物流、智慧交通、智慧医疗、智慧环保、智慧教育等,相关产品和方案广泛服务于水力、电力、公安、银行、政府等政企行业用户以及运营商。

“当前的人工智能识别做的只是比对,缺少信息进入大脑之后的‘加工、理解、思考’步骤,因此仅仅停留在‘感知’,而并非‘认知’。”6月18日,纪念吴文俊诞辰一百周年活动的“认知智能行业应用大会”举行,中国人民大学高瓴人工智能学院执行院长文继荣表示,要让AI有类似大脑的活动,走到认知阶段,需要让它掌握知识、进行推理。AI从“感知智能”走向“认知智能”的实践目前在通用状态下比较困难,但在一些诸如反洗钱、侦察等领域正在应用。

万物互联,模糊了传统行业和互联网行业的边界。AI和IOT高速发展,有着世界工厂之称的中国潜藏着巨大能量,跨国企业和中国公司也由此进入了新的竞合阶段。

“数字准格尔”项目作为大唐移动
“物联网智慧城市整体解决方案”的成功案例,不仅为准格尔搭建了一个有线网络与无线网络充分结合、通信网络和互联网无缝对接的基础高速网络平台,而且也把准格尔建设成为一个“更透彻的感知、更全面的联通、更深入的智能化”的“智慧城市”。其中应急指挥、数字城管、平安城市等物联网技术的应用,为百姓提供了平安和谐的城市环境;数字工业园、数字社区、数字医疗、数字教育及市民一卡通等一系列惠民工程,将科技惠民深入到了百姓生活的各个层面。
“数字准格尔”的建成,大幅提升了准格尔的信息化水平及城市整体形象,有效拉动了当地的投资消费,从而成为了鄂尔多斯市乃至全国的“智慧城市”样板!

“现在的AI处于弱人工智能状态,它没有大脑,要让它形成大脑,最核心的是要有‘知识’。”

互联网技术和传统行业经验如何“平衡”,考验着两者的交集和智慧。

大唐移动,正在以大唐的智慧,为越来越多的城市打造属于自己的“智慧城市”名片!
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微软亚洲研究院前研究员、北京一览群智数据科技有限责任公司首席执行官胡健表示,如果现有的算法、模型是神经或脑结构,那么知识是大脑能够运转起来的原动力。

“我们在做一款通用的基于深度学习的检测软件平台Deep
Inspect,这是深度学习驱动的,可以应用于很多行业。另外不同行业的设备商是我们的合作伙伴,我们会和它们一起为不同行业提供完整的解决方案。”上海深视科技首席执行官李扬在向第一财经介绍与米其林合作的轮胎检测案例时说,在PCB行业、3C行业包括光学薄膜行业都有合作伙伴在工厂里进行落地和安装。

让AI获得知识的知识库在业界称为“知识图谱”,它不仅要关注知识点还要关注知识点间的关联。这些关联将赋予AI联想力。“提到水,它要反应到密度、透明等多个性质,还要和浇水、能喝的功能联系起来,更高级的是计算出用多大力道去取水。”胡健说。

在没有AI赋能的解决方案之前,根据前瞻产业研究院的研究数据,中国每天在产线上进行目视检查的工人超过350万,其中仅3C行业就超过了150万人。全球70%的3C生产制造在中国,在3C生产线上有一个数据,大概15%~20%的工人不是在做体力工作,而是在用肉眼看产品工艺有没有问题,有没有瑕疵。

知识图谱的建立非常困难,人类海量的知识如何翻译成机器的语言,并与之建立联系,很成问题。尤其是之前这项工作一直是人工完成的,例如谷歌词库、百度百科、维基百科等都可以转换为知识图谱,但工作量大、内容异常庞杂。

深视科技使用AI视觉来取代一些目前必须通过人工目检的复杂缺陷检测工作,还可以在像素级别自动标注缺陷并分类,对后续工艺提升也有帮助。

“关联密度不足是另一个难以达到应用的‘瓶颈’。”胡健解释,一个知识点可能最多出现在几个关系中,能解决比尔·盖茨的爸爸的邻居的妈妈这种单维度的问题,但离反映现实世界中“蝴蝶效应”里的相互影响还差很远。

这样的分类处理方案涉及到后续步骤,对于工厂来讲就是“牵一发而动全身”,要想完美对接,需要工厂整套操作设备都能够根据某一个环节的变化作出相应调整,就是IOT的现实意义。

在关联密度不足的情况下,AI的“大脑”即便拥有一个上千万词条体量的通用知识图谱也难以达到应用的级别。

对于这些技术开拓者来说,挑战通常来自于工厂的网络环境。“深度学习有几个方面的因素,一方面是海量的数据,强大的计算能力以及人工智能技术深度学习技术的快速发展。这当中给我们带来一个问题,往往传统的工控机其实计算能力没有那么强,我们需要插一些加速卡,有时候会插一些GPU,但是有一些工厂环境下,客户对工控器的品质包括认证都是有要求的。这个项目上我们没有办法使用GPU,当时网络都是以秒为单位的处理速度。”李扬说。

知识点的关联密度更像是一个AI大脑皮层,越复杂密集AI将越“聪明”。

准确率虽然可以进一步提高,但是往往需要服务器支撑,在工厂只能在终端安排一个工控器,尽量使用加速器可以让它在有限的环境下跑起来。为了解决处理速度,李扬最后采用了英特尔的终端推理加速引擎Open
VINO,基于此开发让机器取得了10倍以上的性能提升。现在,这条智能检测线正在米其林工厂接受来自人工的对照考察,检验其初步成效。

“聚焦到行业,AI可以做到相对聪明一点。”胡健说,一些行业本身就有自己的基础关联图,这为其制定图谱提供了帮助。例如公安系统有一套体系,包括人、地、事、物、组织、机构以及关联,将出入境数据、第三方物流数据等加入进来之后,可固定成知识图谱。

李扬表示,客户通常会以三年的投资回报能否“打平”作为考量指标。他也抱有对新商业模式的期待。“今天我们和客户做生意的话,还是用传统的机器视觉的商业模式来做,做一些基于AI的智能检测工作,我们也认为后面很有可能采取服务收费的模式,我们会和我们的客户探讨。”

中国人民公安大学公共安全行为科学实验室主任丁宁介绍,在做入室盗窃、公交扒窃等一些行为规律的研究时,知识图谱中除了引入历史数据的发展态势、风险感知之外,还逐步加入了环境、天气等数据,包括PM2.5的值,结果发现PM2.5的值对公交扒窃是有影响的。

李扬的案例就是智能制造的缩影:首先需要把数据可靠、安全、准确地互通互联,数据基础是最根本的,也是投入最大的部分。其次,是技术方面,包括操作工厂设备和信息化系统的融合。而最后认定整个系统好不好,首先是看产品、平台,另外就是服务质量。

“我们也提出虚实网络结合的方向,在掌握了实际的社交网,和资金流、社交流联系之后,我们对于团伙的刻画就比较准确了。”丁宁说,这将大大提高AI通过分析辅助决策的能力。

IDC通过对各个行业客户的研究发现,客户在AIOT时代有五个主要诉求点。第一,他们依然困惑前端的性能。第二,整体I/O的扩展性,当同一个终端要连很多的外设,设备的扩展性非常重要。第三,整体的稳定性,很多大量分布式的行业都非常强调整体运行的稳定。第四,灵活性。尤其数字化转型的过程中,传统的单场景已经逐渐远离,更多强调个性化的场景,也就是多场景。所以场景灵活性、应用灵活性也是客户的一个痛点。第五,IT可管理性。如何更好地通过IT有效地管理对整体的效率有一个提升,也是未来各个企业都会面临的困境。

越密集越准确,AI知识图谱的关系图要做到像“福尔摩斯”一样综合分析,要形成凝集大量信息的知识图谱,这对传统的人工建立知识图谱的效率提出了挑战。“为此,我们研发出人工智能的解决方式,能够自动从海量的多源异构数据中抽取知识构建关系、理解语义以及与业务场景有效结合,更标准化、效率更高、关联密度能做到更高。”胡健说。

“这是很多企业在数字化转型过程中的困惑。”IDC助理副总裁王吉平在接受第一财经采访时说。

“在此基础上,我们研究出来跨境资金网络可疑交易的一套AI模型。”中信银行反洗钱专家沈可生说,它习得“认知智能”后每年的可疑交易预警量从50万份下降到10万份,减少80%人工甄别的工作量,同时把结果的准确度提升了80%。

“每个行业我觉得都有智能制造的诉求,这里面的区别是客户是不是已经迈过了自动化,迈过了信息化,需要通过智能化来提升竞争力。不是说数字化好不好、合适不合适,而是你现在属于哪个阶段。”罗克韦尔自动化有限公司信息软件部门经理陈智锋回答第一财经如何评价中国企业智能制造的实现程度时没有一概而论。以前,罗克韦尔的主打产品是智能电机控制器和传感器、开关、安全设备、连接器件和电源模块等核心元器件,现在通过把这些器件整合到信息系统中形成整体解决方案,顺应了工业互联网的浪潮。

陈智锋告诉第一财经,他一般会遇到两种诉求,一种是做MES制造执行系统,“很多业主尽管上了自动化的生产线,但业务管控不是用好的设备就可以保证它的业务一定是最合理的”,他需要提供一套类似工厂内部的ERP,通常是SAP系统。另一种客户通常自动化、信息化已经做到较高的水平,想要通过数据来驱动业务。

这种转型升级的需要与工厂的体量、企业性质都不是很有关系,关键是对整个业务的管控。“能看到的趋势是本土企业占比越来越多。我服务的大部分客户还是国内的企业。”陈智锋说。

这催生了新型产业生态的关键载体——工业互联网平台企业,平台是工业互联网的核心,类似于工业中的操作系统,平台企业未来将作为工业需求侧与供给侧的关键节点,可支撑形成工业领域的开放协同生态。一方面对接工业需求侧与应用方,收集需求并为特定行业和场景提供多类解决方案与工业App;另一方面汇聚大量开发者,沉淀工业模型、知识库等资源,推动应用创新。平台企业可来源于信息通信技术企业、工业解决方案企业和工业应用企业等各类企业。深视科技属于前者,罗克韦尔属于后者。

中国企业因地制宜提出流程优化的解决方案,跨国企业搭建平台改善工厂车间操作技术设备的连接,通过OT和信息技术应用程序的组合数据呈现工业设备,生产线和设施的运行状态,这样的结合能够发挥行业优势,以行业为导向开发一系列解决方案,而非简单搭建通用性平台。

提上日程的就是建立生态圈。“除了我们在产品这一块继续做投入,让它更完善,更有竞争力的前提下,我们在中国还会有自己的专业的实施团队,然后同时要发展生态圈,有大量的本地的这种厂商有能力去提供一揽子解决方案,他们是我们要发展的生态合作伙伴。”陈智锋说。

对于中国正在兴起的ToB企业来说,抓牢行业标杆用户是发展的契机。“我觉得做工业,中国这两年,不管是投资人还是行业,大家开始谈ToB了。ToB和ToC不一样,ToB需要更多的耐心,要有好的产品,为你的客户带来价值,给你带来口碑,你的产品不断迭代,就可能走出来了。”这是李扬所期待的未来。

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