工业智能白皮书:深度探索与产业变革
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更新于2024-06-22
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"AII-工业智能白皮书(讨论稿)-2-42页.pdf"
《工业智能白皮书》(2019讨论稿)深入探讨了工业智能的发展背景、主要类型、典型应用以及关键技术和产业发展。工业智能是在人工智能技术,尤其是深度学习和知识图谱的推动下,逐渐在工业领域中崭露头角,成为第四次工业革命的重要驱动力。
一、工业智能的内涵
1. 发展背景:随着硬件计算能力的增强、软件算法的优化和解决方案的成熟,人工智能开始向工业生产领域渗透。在全球范围内,工业智能化已成为共识和趋势,各国政府纷纷推出相关政策,推动工业智能化进程。
二、工业智能的主要类型
白皮书介绍了三种类型的问题解决:
- 高计算复杂度、少影响因素问题:这类问题通常涉及高度复杂的计算,但影响因素相对较少,适合利用精确的模型进行处理。
- 低计算复杂度、多影响因素问题:这些问题可能涉及到大量不确定性和复杂交互,需要灵活且适应性强的智能系统。
- 高计算复杂度、多影响因素问题:这是最复杂的一类问题,需要综合运用多种智能技术,如深度学习和知识图谱。
三、工业智能的典型应用
- 高计算复杂度应用包括:如生产过程优化、故障预测等,通过深度学习模型进行大数据分析,实现高效决策。
- 低计算复杂度应用涵盖:供应链管理、质量管理等,通过多因素分析,提高整体效率。
- 高计算复杂度应用示例:智能制造、智能设计,需要处理大量数据和复杂交互,实现自动化和自适应性。
四、工业智能的关键技术
- 深度学习基础技术的工业化适配:深度学习是当前工业智能的重要支撑,其在工业环境中的应用需要考虑到实时性、稳定性和安全性等问题。
- 知识图谱通用技术的规范化适配:知识图谱帮助工业智能理解复杂系统,通过规范化适配,能更好地服务于工业场景。
五、工业智能的产业发展
- 产业视图:形成了以数据采集、处理和应用为核心的两横两纵结构,涵盖了设备层、平台层、应用层和服务层。
- 技术发展趋势:各关键技术领域如大数据、云计算、物联网等有各自的发展轨迹,相互融合是未来趋势。
- 双向渗透路径:工业化与智能化互相促进,一方面传统工业流程通过智能化升级,另一方面智能技术不断向工业领域渗透。
这份白皮书旨在为工业智能提供一个清晰的框架,以便业界对这一新兴领域有更深入的理解,同时为未来的发展提供参考和预见。通过共享研究成果,共同推动工业智能的创新和进步。
2020-04-11 上传
2019-03-28 上传
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2023-06-07 上传
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2023-09-03 上传
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