工业人工智能方兴未艾,企业依旧需要清晰定义场景、痛点

5月26日,美国辛辛那提大学特聘讲座教授、智能维护系统中心(IMS)总监、富士康工业互联网副董事长李杰与埃森哲应用智能全球主管、首席数据分析官AthinaKanioura在上海论坛-埃森哲“工业再造”圆桌会上就工业人工智能发展中遇到的问题、解决方案与平台的差异、5G对工业人工智能的帮助等话题进行了讨论。

工业人工智能方兴未艾,企业依旧需要清晰定义场景、痛点_设计制作_处理器/DSP

富士康     工业互联网     副董事长李杰对话埃森哲应用智能全球主管、首席数据分析官AthinaKanioura

AthinaKanioura称,很多企业包括汽车行业、生命科学或是公用事业领域的企业都在积极尝试工业AI。在过去三年,埃森哲与客户一起开展了2.5万个案例,仅去年就推出了1000个工业应用。

 做好工业人工智能先要了解痛点

AthinaKanioura提出一个非常基本的问题:真正要做好工业人工智能,第一步应该做什么?

李杰称,是首先要了解痛点,了解面临的问题是什么:“是质量问题,还是产量问题,还是效率问题、环境问题、成本问题、人工问题?要搞清楚问题在哪里,把这些问题梳理出来。然后要搞清楚价值创造的流程是什么,通过解决这些问题,能带来的价值是什么。”

针对工业人工智能发展的短板,李杰认为有三:其一是数据来源问题,数据是不是有用是一个很大的问题,首先要解决数据的质量和有用性。

第二个问题就是算法,很多时候算法并不好用,因为对专业领域没有专业知识。“你有没有选择最佳算法?还是选择同样好的算法?这样它们可以一起兼容。”

第三个就是如何验证数据的有效性,有在线和线下验证。可以用历史数据验证,也可以用在线数据验证,在线数据会证明错误率会越来越少。(在线和线下)这两个体系可以合作,而不是只靠一个体系。

AthinaKanioura在论及平台的概念时提到,生活中有很多人需要解决方案,不管是资产管理还是其他,比如数字孪生、数据分析等等,这些解决方案需要能具体解决他们的业务问题。

“你可以用工具生成一个解决方案,然后用来自生态系统的其他服务,比如这个公司可以帮你,你需要解决的其他问题,别的公司可以帮助你,所以你要的是平台,不是产品。”

李杰认为,工业互联网(狭义的工业云)需要慢慢打造。工业互联网讲求持续性和传承性。

 5G解决所有问题?

提到今年的网络热词5G时,AthinaKanioura说:“有人说5G来了以后这些所有的问题都能解决。但即使有了5G,我们AI使用场景依旧需要被清晰定义,依然需要有人来推动在工业里的人工智能的应用。”

李杰认为,5G包括网速、传输速度、计算速度、背后的编码方式以及算法,这些都会更快。GPU或是其他基础设施有了5G以后,能更快地进行自适应算法的调整,使得计算的过程更快。

“但在工业机器人里,5G能帮助你做一些什么?能帮助你更好地了解原因,为什么有     工业机器人     发生冲击以后被弹回?有5G以后,能有更好的方法、更快的计算速度、更快的传感器和影像分析为什么碰到这个问题。这是5G带来的一个优势。”李杰说。


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