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人工知能と製造の間の深い統合の困難を打破する方法

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更新時間 : 2019-12-04 20:00:11
研究と分析によれば、2035年までに、人工知能の適用により、製造業の付加価値成長率は約2.0%増加する可能性があり、これはすべての産業部門で最大の増加です。製造分野での人工知能の大規模な適用は非常に重要であることがわかります。人工知能と製造業の深い統合をさらに促進するには、この段階で、人工知能と製造業の深い統合に影響を与える主な困難を非常に重要視し、ブレークスルーを達成するよう努めなければなりません。

1.製造データの開発と活用が難しい

人工知能と製造の深い統合は、ビッグデータに基づく必要があり、消費リンクと比較して、製造リンクのデータの可用性、普遍性、および開発可能性は非常に弱いです。製造機械および装置によって生成されるデータは通常、より複雑であり、データは無関係です。さらに、製造プロセスのデータには、多数の高精度センサーを設置する必要があり、初期段階では莫大な投資が必要になるだけでなく、保守の後期段階では毎日の保守および人件費も必要になります。

この点で、製造プロセスの大規模な産業データベースを構築できます。産業分野は企業のプライベートデータベースに支配されており、データスケールは限られており、データ品質は高くありません。これは、産業分野における人工知能の「自己学習」を深刻に制限します。人工知能と製造業の深い統合を達成するためには、製造分野でのデータ収集と統合を強化する必要があります。会社のプライベートデータベースに基づいて、世界最大かつ最大の製造業の大型データベースを構築し、労働を改善するための独立した標準システムを徐々に形成します。インテリジェントなセキュリティと安定性。

2.コア人工知能技術の欠如

商用アプリケーションの分野での中国の人工知能の開発は世界の最前線にありますが、人工知能と製造の深い統合をサポートする最も重要でコアな技術は依然として先進国によって管理されており、デバイスと生産設備のほとんどは先進国によって開発および生産されています。 。

この点で、優れた製造会社が、応用技術の優位性、巨大な国内市場、巨大な潜在的利益率、および強力な資本力に基づいて、主要な国際人工知能企業とコア技術およびキー技術に関する研究を強化することを奨励する必要があります。開発協力。国際的な技術、資本、才能などの革新的なリソースを最大限に活用し、コア技術と主要技術分野での研究開発能力を向上させるために、大手製造会社が科学技術協力と情報交換を強化するために、人工知能の研究開発機関を海外に共同で設立することを奨励します。

3.人工知能と製造業の深い統合に必要な複合人材の深刻な不足があります。

長い間、ハイエンドの人工知能の才能は通常ソフトウェアおよびインターネット業界に集中しており、製造業の情報化を担当する担当者は人工知能の概念と技術を不正確かつ不完全に理解しており、製造企業をサポートすることは困難です。インテリジェントな変換とアップグレード。人材供給の観点から、この段階では、製造技術と開発法を理解するだけでなく、人工知能の主要技術を習得し、アプリケーション開発も可能な複合人材が深刻に不足しています。国内外の一部の大学では、人工知能の専攻またはコースを設置し始めていますが、製造業向けの人工知能の教育コンテンツはまだ不足しています。

これに関して、短期間で、人工知能と製造業の深い統合によって直接影響を受けた関連分野を調整して、スキルベースおよび知識ベースの職業教育の割合を拡大することができます。大学教育にインテリジェントな製造関連のコースと専攻を追加し、合理的に分野を設定し、教材の編集を改善し、できるだけ早く教育システムを形成します。すべてのレベルでの教育支出は、インテリジェント製造関連の専攻に傾いていると同時に、人工知能の時代の技術的才能の需要を満たすために技術教育システムを改革しています。
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