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阅此书,才知何为“工业人工智能”见真章

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自2015年推出《工业大数据:工业4.0时代的工业转型与价值创造》一书之后,李杰教授以平均每年产出一部著作的速度,无可争议的成为国内制造行业数字化转型领域的关键意见领袖。《工业人工智能》是他最新的一部著作,该书不仅将人工智能与工业人工智能进行了清新的解读,同时给出了实现工业人工智能的系统框架,并从“杀手级应用”和“赋能系统”两个维度详细为读者讲解了12个工业人工智能成功案例。

“制造哲学”贯穿五本专著

李杰教授将自己对日本、德国以及美国的“制造哲学”理解,自始至终的融入到其过去的5部著作之中,即《工业大数据:工业4.0时代的工业转型与价值创造》、《从大数据到智能制造》、《CPS:新一代工业智能》、《云上工业智能》以及《工业人工智能》。

在其专著中,指出“日本人把从解决问题的过程中所学到的知识,通过人作为知识的载体,再经过训练得以传承,从而解决并且避免问题。德国人将解决问题的经验固化到装备中,以装备作为知识的载体,自动化地解决和避免问题。美国人则通过数据了解问题,获取知识,最后解决和重新定义问题,形成闭环。”

尽管中国已经成为世界第一制造业大国,工业经济规模也位居全球之首,但是在提炼总结中国制造行业核心理念上,我们到今天似乎依然还处在一个学习和探索的阶段。在《工业人工智能》一书中,李杰教授认为:“下一个经济时代的竞争,是在实体经济与基础技术中的竞争,不是我们现在讲的虚拟经济与社交网络。”可能出于篇幅的限制以及全书立意的原因,针对这个观点,李杰教授并没有单独另立一章进行阐述,但是从技术渗透程度分析,相对“服务业”而言,“工业”领域中的人工智能所展现出来的价值还未被全面释放。

绘出“工业人工智能”清晰轮廓

在《工业人工智能》一书中,李杰教授用Who(我是谁)、What(我能做什么)、How(我如何去做)等角度,对人工智能如何在工业领域中落地开展进行了系统性的介绍和分析。

李杰教授从“概念”、“功能”、“应用领域”以及“算法工具”四个维度,通过采用与人工智能进行对比的方式,将工业人工智能的定义和应用进行了阐述。与此同时,针对工业人工智能的具体落地过程,该书指出,工业人工智能需要涵盖数据技术(data technology,DT)、分析技术(analytic technology,AT)、平台技术(platform technology,PT)、运营技术(operation technology,OT)、人机交互技术(human-machine technology,HT ),这五大类技术领域。

在涉及工业人工智能的价值体现中,李杰教授提供的分析工具,将“可见”与“不可见”、“解决”与“避免”划分为四个维度。该工具可以让读者清晰的发现在工业领域中,人工智能所释放的潜力和价值。其具体集中体现在三个机会空间之中,即:第一个机会空间——将问题的产生过程利用数据进行分析、建模和管理,从解决可见的问题到避免可见的问题;第二个机会空间——从数据中挖掘隐性问题的线索,通过对隐性问题的预测分析,在其发展成为显性问题之前进行解决;第三个机会空间——建立知识和问题之间的关联性,利用新知识对实体进行精确建模,产生能够知道制造系统活动的镜像模型,从设计和制造流程端避免问题的发生。

落地部署是开展“工业人工智能”的重中之重,李杰教授在本书中给出其在主持美国国科会产学合作中心——工业人工智能中心(Industrial AI Center)的系统框架。整个框架最终的目标是要打造一个具备“快速性(Speed)、系统性(Systematic)以及可传承性(Sustainable)”的工业领域人工智能应用。

详实解析工业人工智能的实践真章

李杰教授作为富士康企业的关键人物,在本书中分享了该公司工业人工智能落地的宝贵经验。尤其是在工业人工智能成熟度的企业自我评估过程,此书借助富士康的实践探索针对OT、AT以及DT技术领域给出了清晰的自我对标结果。

此外,针对工业人工智能涉及到的不同算法,以及该如何在不同工业场景中引入并实施,李杰教授借助在阐述工业人工智能“杀手级应用”和“赋能系统”的过程中,通过十二个企业真实案例做出了详尽介绍。

全书以近乎教科书般的严谨解读方式,并借助历史事件以及不同领域的真实案例,不仅满足了阅读者的知识汲取,同时也能够让阅读者感受到整个中国工业成长的脉搏。透过全书17万字,相信阅读者能够感受到文字背后,李杰教授对中国工业的期望。这又回到文章开始前提到的“制造哲学”,李杰教授认为,中国制造需要完成一场包含“素质、体质以及本质”在内的品质革命!

(备注:图书及人物照片为网络搜索获得;文中表格为根据“工业人工智能”一书中图表临摹,请以图书内容为准)

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