工业智能白皮书：深度探索与产业变革

"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。