“明品福杯”2021重庆市全民健身摄影比赛“让阳光照进每个孩子心里”《解码智能时代2021》书摘上半年36个区县青年人才净流入半数入围案例获赞已超10万
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“明品福杯”2021重庆市全民健身摄影比赛
“让阳光照进每个孩子心里”
《解码智能时代2021》书摘
上半年36个区县青年人才净流入
半数入围案例获赞已超10万
    
 
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2021 年 09 月 09 日 星期 放大 缩小 默认 

《解码智能时代2021》书摘

  5G加持,智能产业迎高速发展

  (选自《解码智能时代2021:从中国国际智能产业博览会瞭望全球智能产业》)

  当前,以5G为代表的新技术开启了万物互联时代,新产业、新业态、新模式正加速与各行业渗透融合。

  在2020线上智博会上,华为展示了软硬一体化协同发展的鲲鹏计算产业生态,以“5G+鲲鹏+昇腾+云”为核心,贯穿IT基础设施到上层应用系统全链条,在降低制造、医疗、电力、交通等领域资源使用成本方面成效良好。

  同时,中国移动重庆公司发布“5G+工业互联网平台”,联合本地多家龙头制造企业成立5G+工业互联网实验室,打造5G工厂,深度融合5G、大数据、云计算、物联网、人工智能等新兴技术,探索5G在企业智能制造、远程操控和智慧工业园区建设等方面的融合创新应用。

  重庆万象城与中国电信股份有限公司重庆分公司携手在西南地区率先落地5G+MEC商业云平台。该平台基于5G网络高带宽、低延迟的优势,可让消费者体验到丰富的AR、VR虚拟场景,并参与到娱乐互动中,足不出户即可享受沉浸式购物体验。

  随着5G的不断普及,万物都将被连接到云端并实现交互,我们正在迈入一个由5G和AI驱动的智能云连接的新时代。

  从5G工厂到工业互联网,从硅基光电子技术到8K新型显示技术,从智慧政务到智慧城市,从生猪养殖到智慧农业,各行各业都在其中找到了属于自己的位置在5G的加持下,智能产业已经进入高速发展阶段。

  而新时代的召唤声量,对应的是绝对的商业潜力。全球权威市场分析机构国际数据公司(IDC)预计,2020年中国人工智能市场整体规模约为63亿美元,2024年将达到172亿美元。不论是全球企业的自我向上,还是世界各国的战略俯瞰,整个人类社会对智能产业时代的到来,已经形成共识。

  自动驾驶:从模仿人类到超越人类

  (选自《解码智能时代2021:来自未来的数智图谱》)

  一个问题随之而来,既然有了智能汽车,我们为什么还需要“车路协同”呢?

  如何避免红绿灯路口与瓶颈路段的拥堵?如何预判雷达与摄像头盲区或超出有效距离突发异常情况?如何为争分夺秒的紧急车辆让出一条绿色通道?这一系列常见问题,只靠让汽车更智能是无法有效解决的,必须将整个交通体系都连接并统筹起来。

  比如,红绿灯只根据车流量大小来分配时间,而没有考虑车辆的实时运动;两车道其中一车道遭遇事故后,另一车道因为并道而完全丧失通行能力。如果在车路协同的框架下,便可以通过“车速前提引导”与“上游路段分段限速”等办法,提高红绿灯的通行效率与避免瓶颈路段拥堵。

  同样,车辆也完全可以通过车路协同,感知盲区与超远距离的突发情况,提前为紧急车辆让道。美国国家公路交通安全管理局的一份报告曾指出:“如果使用车路协同技术,它很可能解决81%轻型车辆的碰撞问题。”

  车路协同成规模地应用落地,已经近在咫尺。

  未来,一座城市的交通可能有三级数据中心,车端将收集的信息与路端交换,并且迅速计算出最安全且快速的行驶路线;路端将收集的路况信息传送给即将驶过的车辆和交通大脑,交通大脑则根据整个城市的交通状况,灵活调整每一条道路红绿灯的通行时间,甚至为每一辆汽车规划最合理的行驶路线与时速。

  那时候的自动驾驶一定会比人类更聪明,比如一次事故的数据模型,可以供给车路协同网络上所以自动驾驶系统进行学习。它们掌握信息并做出决策的速度与精度,将远超人类极限。

  在人才与产品上,将互联网与工业融合在一起

  (选自《解码智能时代2021:前沿趋势10人谈》)

  信风智库:新一代信息技术与工业的融合过程中,普遍需要解决哪些核心问题?

  贺东东:举一个中医药发展的例子。我们知道中医药起源于中国,经历了千百年来的积累和“师傅带徒弟”式的传承,比如各种草药的药效研究以及大量的治病案例。自古以来,越老的中医水平越高,因为老中医长时间沉淀了丰富的药理与病例。但是如今却发生了一些变化。我们看到日韩等国家,利用数理与数据对中草药的成分进行分析,用新的技术去掌握药材机理,形成了新一代的中成药体系,他们的中成药发展水平已经赶上了中国。

  这反映出了什么问题?一个是新一代的数字化路径,一个是千百年来“师傅带徒弟”的传统方式,显然数字化的发展路径,比传统方式速度更快、效率更高,而且还更容易形成体系化的增长。实际上,诺贝尔医学奖获得者屠呦呦也是在大量搜集民间中医药方的基础上,运用了数理分析的方式,发现了青蒿素可以治疗疟疾。

  回到工业上来,其实欧美发达国家的工业优势,跟中国的中医药发展很类似。他们在工业3.0阶段积累了大量的工艺技术,很多企业都是专注于某一个技术,比如数控机床的加工制造,然后基于这一个技术不断优化材料、工艺和人才,不断去完善与沉淀技术,类似于老中医“师傅带徒弟”的方式进行积累与传承。所以我们看到很多欧美制造企业在某一细分领域,都做到了全世界领先。

  而工业4.0则带来了数字化发展路径,提供了新的技术积累方式。那么新在哪里呢?比如当我们需要用数控机床去加工一个零部件的时候,工艺其实可以用数据模型来表达,具体而言就是调整设备的参数,在哪里切,用什么刀,切多薄多厚,如何调整转速等,这些都是欧美国家长期以来的技术积累。以前我们即使拿到欧美制造企业的工艺图纸反向测量,或者使用一样的甚至更先进的机床,但加工出来的零部件在精度与质量上,就是不如别人。这就像老中医抓药方子,每一方药配什么种类的药材,配多少量,都靠老中医的经验。

  但是在如今的智能时代,我们就能构建数据模型将长时间经验积累的工艺标准表达出来,然后通过反复生产,将质量结果与欧美标准进行反复对比,过程中采用人工智能反复学习训练,不断优化工艺参数,最终就能达到甚至赶超欧美的先进经验水平。这就像AlphaGo下围棋,人工智能快速学习海量棋谱后,就能轻松打败人类高手。

  其实,这也就是工业3.0的存量技术与工业4.0的增量技术相比的一个差异。虽然中国制造业整体而言还不达到工业3.0的阶段,但是我们如果掌握并运用新一代信息技术带来的全新学习方法与进步路径,就能缩短差距甚至实现赶超。

  那么这一过程中的困难在哪里呢?其实核心还是数字化技术与工业机理的结合上。懂工业的人不懂技术,懂技术的人又对工业认知不深,这也是像我们树根互联这样的工业互联网公司面临的主要挑战。

  最直接的体现就是在人才上。我们要让互联网人才去理解制造业的内在逻辑与机理,然后将这些行业认知运用到平台软件开发上;反过来,如果是制造业相关的人才,我们就要让他们去了解新一代信息技术,比如数据建模和人工智能,以及平台工具该如何构建。总的来说,就是要把互联网人才和制造业人才揉在一起,让他们在工作过程中彼此交流学习,融合形成复合型人才。

  而进一步体现在产品上,就是要构建真正符合制造业的数据模型逻辑。我们将这种核心技术称为“物模型”,就是通过一个相对统一和通用的数据模型,既能够针对各种各样的机器进行建模,又能够兼顾制造业的内在机理,还能让软件工程师基于这个模型去做各种各样的应用。所以,在人才与产品上,将互联网与工业融合在一起,是最核心的难点也是最有价值的地方。

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