智能制造,哪里“智”哪里“造”?
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人工智能会不会取代人类?
因为人工智能是人去研究的,那当然人工智能在进一步的发展,他一定会取代人在某些行业中的一些工作,这也是我们发展人工智能,就是要把人从一些繁重的,无论是体力劳动还是脑力劳动中解放出来。
人工智能的目的是取代部分人的原来做的些事情,从根本来讲,人工智能还是人来创造的,所以说,他不会取代所有的人,他仍然会为人类来服务。
从技术哲学的角度来看,一种技术出现的时候,或者说他的初衷,即发明人对他的预设,与他最后出现的一种角色和差距还是比较大的。
人工智能、大数据在现在应用中已经到什么程度?
现在在一些大的互联网公司,比如阿里巴巴、百度、京东方等都在使用人工智能的技术来做市场的预测,包括对用户的个性化定制。
未来人工智能最大的技术突破可能是在工业机器人,因为应用领域广泛,需求广。
大数据产业市场开发的关键在于根据用户的个性化需求,提供差异化的产品服务。
数据的产生实际上与人的行为是相关的,人的生产行为,人的日常生活,所以,个性化的需求,它是针对客户或者用户的平常行为的一种分析,他所需求的这个产品会针对他个人提供建议。对于企业或者对于一个重型的制造企业来讲,大数据依然可以发挥作用,有的大数据是生产过程中的数据以及市场销售中获得的数据,它也能够用来指导他的产品研发。
大数据在企业的应用中达到了什么样的程度?
大数据它会改变企业的生产模式,现在的趋势是会把个人消费者和工业生产企业联系起来,会改变原来的生态模式。
大数据技术的突破不仅仅是工业技术的应用,其实我们的先进制造工业,应该分为三个层次:智能工厂、智能生产、智能物流。
无论是在智能工厂的管理,整个生产流程的控制,还是在智能生产过程中的工艺设计,包括产品出来之后怎么进入到物流。在整个的这个链条中,大数据会发生非常重要的作用。工业机器人是在智能工厂中一个重要的组成部分,也是智能生产中不可或缺的一种装备。在这三者有机的联系下,大数据把他们串起来了。
以后是不是任何地方都会用到大数据了?
应该说大数据是无处不在的,多种多样的终端(PC、传感器、移动端等),都会在我们的生活中用到,后面还需要一个庞大的数据中心来为这些前段的终端,为我们人类提供服务。也会产生实时的、大量的各种各样的数据,通过大数据的处理,来为大家提供更好的服务。人既是生产数据的生产者,也是数据的消费者,我们每时每刻都在消费数据的同时,也在为后端在生产数据。
德国工业4.0是在2013年汉诺威工业展上德国政府颁布的。工业1.0是以蒸汽机为代表的,机械动力的时代(物质的自由流动);工业2.0是以电力驱动的,电气化的时代(能量的自由流动);工业3.0是1974年德国发明了可编程逻辑工业控制器,把信息和机械、电力整合起来(信息的自由流动);到了今天,进入到了一个互联网的时代,把第一次工业革命和第二次工业革命创造的物理系统和第三次工业革命创造的信息系统两者融合起来了,就构成了今天的工业4.0。
德国提出的工业4.0更侧重于工厂端的管理,无论是生产线的自动化,还是企业内部严谨的管理系统。而美国的工业互联网更侧重于通过互联网来为消费者提供差异化的产品和服务。《中国制造2025》更多的是把德国工业4.0和美国工业互联网的特点融合起来了,既强调了在工厂端的自动化和企业管理能力的提升,又强调了要通过互联网来为消费者提供差异化的产品和服务。
定制化的设备或者工业软件的核心技术是我们的吗?
比如说定制衣服,他有一部分的设备,应该是和国外厂商采购的,有一些软件部分,那是我们自主开发的。实现智能化的生产,也并不一定要我们自身的企业从头到尾都是自己的,因为现在市场是全球化的,可以全球化采购。
但是,有个问题,如果我们不努力的话,有可能会重演在电脑和手机市场的地位问题。关键硬件(芯片)、关键软件(操作系统),PC是微软和Intel的,手机是Google和高通的。将来,我们的机器人肯定也有关键硬件和关键软件。我们中国是手机的消费大国,也是手机的生产大国,但是,手机的核心软硬件还不是我们的。我很担心我们的中国制造又陷入一个元素化的时代,熊猫是我们的,功夫是我们的,功夫熊猫不是我们的。人家国外的整体设计和整体融合要比我们强得多。
市场是不是我们最大的优势?
市场是我们最大的优势,其实中国在发展智能制造的过程中,我们有三大优势:中国制造业正在向高端发展,但是同时低成本的制造业依然存在。虽然我们现在的人力成本在上升,但是,我们需要把成本文化转变为创新文化,这是目前企业遇到的困境,解决这个问题,就要从创新入手。由于中国人口的基数,最开始一个新的产品也会有相对多的用户把它孵化起来。我们拥有庞大的需求,科学研究和技术开发,它的规律不太一样。技术要求如果有强大的需求背景,就会有相对好的环境。我们现在有全球最大的需求市场,我们中国的这种企业就可以围绕着我们中国的这样的需求去做技术的开发和产品的开发,这种开发可能是在应用技术层面或者系统技术层面,有了这些技术的背景,当企业有了庞大的规模的适合,他也就有能力向进一步的核心技术、基础技术去研究和发展。
科研是把钱变成知识,创新是把知识变成钱。