人工智能助力工业化智能化转型升级：机遇与挑战
人工智能（AI）被视为推动工业化智能化转型升级的重要技术。然而，当前AI的发展状况尚有不足，可靠性是一个亟待解决的问题。
AI的现状和局限性
图灵奖得主约瑟夫·希发基斯指出，AI目前仍处于辅助阶段，其成功取决于开发人工智能体和建立自主系统的能力。然而，人工智能面临的最大挑战是系统工程，即如何将不可靠的部件整合为可靠的系统。
AI在工业场景的挑战
科大讯飞副总裁刘聪表示，AI在工业场景落地面临三方面的挑战：更高的可靠性要求、行业性和安全性。在工业场景，AI无法像在非核心生产环节那样提供辅助，而需要直接参与到生产环节中。
小米的实践经验
小米智能制造部经理许多分享了小米智能工厂的实践经验。他强调数据的关键性，并指出工厂当前无法实现完全的无人化。在落地过程中，需要考虑人和机器结合的关键环节，并制定相应的承接和转换策略。
商汤的转型建议
商汤联合创始人杨帆认为，智能化转型升级的关键在于时机的选择。企业自身的信息化水平、流程标准化体系以及员工对于数据感知能力，都是转型的基础。
国家地方共建人形机器人创新中心的观点
国家地方共建人形机器人创新中心首席科学家江磊表示，人形机器人是未来解决问题的关键。通过人形机器人可以提出科学问题，进而分解并解决问题。
希发基斯的愿景
希发基斯认为，全球政府和机构都对AI监管表示出意愿，但尚未达成一致意见。他建议中国应提出不同的愿景，专注于每个行业的特定技术，并利用其工业基础优势，协同国有企业为每个行业构建智能系统。
应对AI可靠性挑战
希发基斯强调，弥合自动化和自主性之间的差距需要新的科学和技术基础。对于AI安全问题，他认为中国应参与全球标准制定的讨论，并更多地运用其庞大而多元的工业基础，构建行业特定的智能系统。
结论
AI助力工业化智能化转型升级是一个复杂的过程。尽管AI技术尚不够可靠，但其潜力巨大。通过解决系统工程、提高可靠性、结合不同类型AI技术、重视数据、制定合理的转换策略和选择合适的转型时机，企业可以充分利用AI，实现智能化转型升级。
原创文章，作者：讯知在线，如若转载，请注明出处：http://mip.xzxci.cn/2024/11/07/10038.shtml
