人工智能属于制造业吗?手机属于人工智能吗?

张倩 美股 83

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    小野李猫
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    不属于。智能手机是指像个人电脑一样,具有独立的操作系统,独立的运行空间,利用智能手机查资料不属于人工智能,人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,能对人的意识、思维的信息过程的模拟。
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    Kira
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    智能制造源于人工智能的研究。一般认为智能是知识和智力的总和,前者是智能的基础,后者是指获取和运用知识求解的能力。
    智能制造是指在生产过程中,将智能装备通过通信技术有机连接起来,实现生产过程自动化,
    并通过各类感知技术收集生产过程中的各种数据,通过工业以太网等通信手段,上传至工业服务器,在工业软件系统的管理下进行数据处理分析。
    并与企业资源管理软件相结合,提供最优化的生产方案或者定制化生产,最终实现智能化生产。
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    马傲
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    人工智能是需要人力、脑力、开发、高等技术与不断的研究和尝试等等一系列超高难度的作业才能完成的科技产品。当然这种研究是得到国家和人们大力支持的发展。它的发展对国际影响力是非常大的。人工智能也可以定义为高仿人类,虽然不可能会像人一样具有灵敏的反应和思考能力,但人工智能是按照人类的思想结构等等的探索而开发的研究。
    人工智能的开发最主要的目的就是为了替人类做复杂、有危险难度、重复枯燥等的工作,所以人工智能是以人类的结构来设计开发的,人工智能在得到较好的开发后国家也是全力给予支持。人工智能的开发主要也是为了帮助和便利人类的生活。所以人工智能的定义一直以来都是以“协助人类”而存在的。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起,比如域名,许多相关的.top域名已经被注册。
    以后可能在很多传统行业,比如银行,会有人工智能帮你得到更好的收益。信用卡或其他的贷款会由人工智能来决定哪些人士可以安全地放贷,而且会还钱。然后再往下人工智能可以开始动了,就可以进入工业机器人、商业机器人,终进入家庭机器人。
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  • 辛巴的头像
    辛巴
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    广义而论,智能制造是一个大概念,是先进信息技术与先进制造技术的深度融合,贯穿于产品设计、制造、服务等全生命周期的各个环节及相应系统的优化集成,旨在不断提升企业的产品质量、效益、服务水平,减少资源消耗,推动制造业创新、绿色、协调、开放、共享发展。

    数十年来,智能制造在实践演化中形成了许多不同的相关范式,包括精益生产、柔性制造、并行工程、敏捷制造、数字化制造、计算机集成制造、网络化制造、云制造、智能化制造等,在指导制造业技术升级中发挥了积极作用。但同时,众多的范式不利于形成统一的智能制造技术路线,给企业在推进智能升级的实践中造成了许多困扰。面对智能制造不断涌现的新技术、新理念、新模式,有必要归纳总结提炼出基本范式。

    智能制造的发展伴随着信息化的进步。全球信息化发展可分为三个阶段:从20世纪中叶到90年代中期,信息化表现为以计算、通信和控制应用为主要特征的数字化阶段;从20世纪90年代中期开始,互联网大规模普及应用,信息化进入了以万物互联为主要特征的网络化阶段;当前,在大数据、云计算、移动互联网、工业互联网集群突破、融合应用的基础上,人工智能实现战略性突破,信息化进入了以新一代人工智能技术为主要特征的智能化阶段。

    综合智能制造相关范式,结合信息化与制造业在不同阶段的融合特征,可以总结、归纳和提升出三个智能制造的基本范式(图1),也就是:数字化制造、数字化网络化制造、数字化网络化智能化制造——新一代智能制造。

    (一)数字化制造

    数字化制造是智能制造的第一个基本范式,也可称为第一代智能制造。

    智能制造的概念最早出现于20世纪80年代,但是由于当时应用的第一代人工智能技术还难以解决工程实践问题,因而那一代智能制造主体上是数字化制造。

    20世纪下半叶以来,随着制造业对于技术进步的强烈需求,以数字化为主要形式的信息技术广泛应用于制造业,推动制造业发生革命性变化。数字化制造是在数字化技术和制造技术融合的背景下,通过对产品信息、工艺信息和资源信息进行数字化描述、分析、决策和控制,快速生产出满足用户要求的产品。

    数字化制造的主要特征表现为:第一,数字技术在产品中得到普遍应用,形成“数字一代”创新产品;第二,广泛应用数字化设计、建模仿真、数字化装备、信息化管理;第三,实现生产过程的集成优化。

    需要说明的是,数字化制造是智能制造的基础,其内涵不断发展,贯穿于智能制造的三个基本范式和全部发展历程。这里定义的数字化制造是作为第一种基本范式的数字化制造,是一种相对狭义的定位。国际上也有若干关于数字化制造的比较广义的定义和理论。

    (二)数字化网络化制造

    数字化网络化制造是智能制造的第二种基本范式,也可称为“互联网+制造”,或第二代智能制造。

    20世纪末互联网技术开始广泛应用,“互联网+”不断推进互联网和制造业融合发展,网络将人、流程、数据和事物连接起来,通过企业内、企业间的协同和各种社会资源的共享与集成,重塑制造业的价值链,推动制造业从数字化制造向数字化网络化制造转变。

    数字化网络化制造主要特征表现为:第一,在产品方面,数字技术、网络技术得到普遍应用,产品实现网络连接,设计、研发实现协同与共享;第二,在制造方面,实现横向集成、纵向集成和端到端集成,打通整个制造系统的数据流、信息流;第三,在服务方面,企业与用户通过网络平台实现连接和交互,企业生产开始从以产品为中心向以用户为中心转型。

    德国“工业4.0战略计划”报告和美国GE公司“工业互联网”报告完整地阐述了数字化网络化制造范式,精辟地提出了实现数字化网络化制造的技术路线。

    (三)新一代智能制造——数字化网络化智能化制造

    数字化网络化智能化制造是智能制造的第三种基本范范式,也可称为新一代智能制造。

    近年来,在经济社会发展的强烈需求以及互联网的普及、云计算和大数据的涌现、物联网的发展等信息环境急速变化的共同驱动下,大数据智能、人机混合增强智能、群体智能、跨媒体智能等新一代人工智能技术加速发展,实现了战略性突破。新一代人工智能技术与先进制造技术深度融合,形成新一代智能制造——数字化网络化智能化制造。新一代智能制造将重塑设计、制造、服务等产品全生命周期的各环节及其集成,催生新技术、新产品、新业态、新模式,深刻影响和改变人类的生产结构、生产方式乃至生活方式和思维模式,实现社会生产力的整体跃升。新一代智能制造将给制造业带来革命性的变化,将成为制造业未来发展的核心驱动力。

    智能制造的三个基本范式体现了智能制造发展的内在规律:一方面,三个基本范式次第展开,各有自身阶段的特点和重点解决的问题,体现着先进信息技术与先进制造技术融合发展的阶段性特征;另一方面,三个基本范式在技术上并不是绝然分离的,而是相互交织、迭代升级,体现着智能制造发展的融合性特征。对中国等新兴工业国家而言,应发挥后发优势,采取三个基本范式“并行推进、融合发展”的技术路线。

    思想价值决定企业命运的时代已经到来。

    在日益全球化和移动互联、人工智能技术日趋普及的趋势下,优势企业之间的最高阶段的竞争,不能局限于硬技术的竞争,而是体现在企业软实力的竞争,亦即思想的竞争。面对今天的市场格局及为未来趋势,你的企业应该有什么样的价值判断,应该有什么样的思想基础,应该发出什么样的声音,这才是关键。

    巴黎高科路桥大学秉承法国精英式高等教育体系,针对工业发展需求,将技术、人文与管理相结合,教学内容具有更新快,目的性强的特点,在学术科研上以项目为主线,拥有强大的企业合作背景和资源。学校注重全球发展和国际合作,在四大洲共有67个合作伙伴院校。

    ENPC DBA(IM)项目关注学员成长,更关注学员背后企业和行业发展,旨在为学员提供前沿的学术思想,科学的理论支持,同时结合中国当前制造业发展,为学员提供理论与实践之间科学转换的视角、方法和工具。

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    杨茗伊
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    人工智能专业是中国高校人计划设立的专业,旨在培养中国人工智能产业的应用型人才,推动人工智能一级学科建设。2018年4月,教育部在研究制定《高等学校引领人工智能创新行动计划》,并研究设立人工智能专业,进一步完善中国高校人工智能学科体系。2019年3月,教育部印发了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》,根据通知,全国共有35所高校获首批「人工智能」新专业建设资格。2020年3月3日,教育部公布2019年度普通高等学校本科专业备案和审批结果,“人工智能”专业成为热门。
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    可爱宝宝
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    你好!人工智能属于
    先进制造技术

    先进制造技术是指
    微电子技术

    自动化技术
    、信息技术等先进技术给
    传统制造技术
    带来的种种变化与新型系统。具体地说,就是指集
    机械工程技术
    、电子技术、自动化技术、信息技术等多种技术为一体所产生的技术、设备和系统的总称。主要包括:
    计算机辅助设计

    计算机辅助制造

    集成制造系统
    等。
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    玩趣~小飛
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    智能制造(Intelligent Manufacturing,IM)是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统,它在制造过程中能进行智能活动,诸如分析、推理、判断、构思和决策等。

    通过人与智能机器的合作共事,去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新,扩展到柔性化、智能化和高度集成化。

    扩展资料:

    综合特征

    智能制造和传统的制造相比,智能制造系统具有以下特征:

    自律能力

    即搜集与理解环境信息和自身的信息,并进行分析判断和规划自身行为的能力。具有自律能力的设备称为“智能机器”,“智能机器”在一定程度上表现出独立性、自主性和个性,甚至相互间还能协调运作与竞争。强有力的知识库和基于知识的模型是自律能力的基础。

    人机一体化

    IMS不单纯是“人工智能”系统,而是人机一体化智能系统,是一种混合智能。基于人工智能的智能机器只能进行机械式的推理、预测、判断,它只能具有逻辑思维(专家系统),最多做到形象思维(神经网络),完全做不到灵感(顿悟)思维,只有人类专家才真正同时具备以上三种思维能力。

    因此,想以人工智能全面取代制造过程中人类专家的智能,独立承担起分析、判断、决策等任务是不现实的。

    人机一体化一方面突出人在制造系统中的核心地位,同时在智能 机器的配合下,更好地发挥出人的潜能,使人机之间表现出一种平等共事、相互“理解”、相互协作的关系,使二者在不同的层次上各显其能,相辅相成。

    因此,在智能制造系统中,高素质、高智能的人将发挥更好的作用,机器智能和人的智能将真正地集成在一起,互相配合,相得益彰。

    参考资料来源:百度百科-智能制造

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  • 白兰兰的头像
    白兰兰
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    什么才是真正的人工智能手机?

    智能手机又到了新一轮变革的时候。

    继苹果、华为之后,全球市场份额排名第一的智能手机厂商三星在昨天的Bixby中文版发布会上,也首次对外公布了未来在人工智能领域的布局,并宣布明年2月份将推出Galaxy AIUX人工智能操作系统。

    “三星S8的Bixby与荣耀Magic方向一致,未来肯定会是所有厂商努力的方向。”Gfk通讯事业部研究总监金瑞兆在接受凤凰科技采访时表示。

    荣耀Magic

    荣耀Magic于2016年底推出,它搭载了让人耳目一新的Magic Live智慧系统。它是基于人工智能为用户更好的处理日常问题为理念设计而成。它的智能之处体现在可以根据不同的使用场景为用户提供相应的便利,也就是俗话说的“想你所想”。

    实际上,从去年开始,在各大手机厂商的发布会上我们就经常听到“AI引擎”、“AI美颜”、“AI人像”等,人工智能算法早已逐步加入到了手机常规的系统应用中。

    “摄像头大战、全面屏大战都是很低端的提法,现在,AI将会改变智能手机行业,智能手机将进入智慧手机时代。”华为消费者业务CEO余承东此前表示。

    AI手机标准不统一

    如同功能机向智能手机转变的那个时代一样,人工智能技术的持续走热,正在推动着下一代智能手机的到来,可能叫AI手机,也可能叫智慧手机。

    那么问题来了,到底什么才是真正的AI手机?

    对于这个问题,现在并没有统一的标准。今年另一个大热的词是“新零售”,但实际上各大电商平台的打法都不一样。AI手机也是如此,各大手机厂商的打法都不相同,主要分为两派:云智能和端智能。

    云智能指的是采集后的数据需要通过网络传输到云端,由云端进行计算后,再将决策发回前端设备执行。目前大多数智能手机上的语音助手,其实就算是云智能的一种应用体现。

    与云智能相对应的是端智能,又称端侧智能,指的是数据的采集、计算、决策都在前端设备进行。和云智能相比,端智能的优势在于稳定、时延小,同时能够保护用户隐私等,缺点就是存储计算力没有云智能强大。

    高通

    苹果公司已经把移动设备视为未来人工智能的一个主要平台,这与芯片巨头高通的想法不谋而合。高通副总裁兼高通创投董事总经理沈劲本月也公开表示,智能手机将成为人工智能最大的平台。高通更关注的是终端侧的人工智能,而非云端,沈劲给出了3个理由:

    第一,我们有隐私方面的需求,不愿意把很私密的数据都传到云端;

    第二,要可靠性。如果数据不远万里传到云端,再下载到手机,或者在我们的空调、冰箱当中,这个过程当中万一有什么差错,就会形成一个不可靠的应用;

    第三,要实时。为什么手机到目前包括今后的一两年都是设备端的人工智能?因为实时的处理必须要通过本地化的人工智能才能够完成。

    在上周召开的2017凤凰网科技峰会上,vivo软件研发总经理周围透露,目前vivo正在和高通、MTK等公司定制2019年的人工智能平台,包括它们的计算能力以及芯片等设备。

    而三星方面,Bixby先行之后,其实也在布局人工智能处理器。三星在今年8月大手笔投资了中国初创公司深鉴科技,这家公司主要研究方向是神经网络压缩技术和神经网络硬件设计,包括基于神经网络的人工智能移动芯片。

    AI芯片+AI算法

    不难看出,人工智能手机的核心竞争力需要比拼的是计算能力和算法,即芯片级的比拼和人工智能算法的比拼,要求的是软件和硬件的结合。

    有了量身定制的硬件,才能更好地去服务机器学习算法。芯片级的人工智能目前只有两家走在前面,那就是苹果和华为。

    A11 Bionic芯片

    苹果推出的是“神经网络引擎”(Neural Engine)的A11 Bionic(仿生学)芯片,在iPhone X的人脸识别上有很好的应用;华为则是“神经网络单元”(Neural Processing Unit,NPU)的麒麟970人工智能芯片。

    麒麟970具备独立的NPU芯片,相比四个Cortex-A73核心有大约25倍性能和50倍能效的优势,可以大幅提升手机在图像识别、语音交互、智能拍照等方面的能力,让手机“更懂你”。

    麒麟970

    除了此前推出的华为Mate 10系列,目前有消息指出荣耀新一代的旗舰产品荣耀V10也将搭载麒麟970这款芯片。荣耀手机官方微博前段时间发布了一条视频,写着:“Hi, I am AI”,致更懂你的未来。短短10秒的视频中未来科技感十足,星空、手机、宇宙、AI、机器人元素齐聚。

    再联系之前荣耀总裁赵明微博中,关于“爱”、“AI”的暗示,不难看出,这些都是在为即将推出的人工智能手机荣耀V10预热。进一步的曝光消息指出,这还是一款全面屏产品。

    事实上,也正是因为有了此前的荣耀Magic的智能引擎打头阵,这一次加入麒麟970人工智能芯片的荣耀V10才更加值得期待。有AI芯片的手机才是真AI手机,AI芯片及算法代表了厂商的真正技术,拥有真正的自学习能力,将给用户带来更多更好体验。

    为什么这么说呢?NPU的加入到底对智能手机到底有什么意义呢?《新潮电子》在其日前刊登的一篇文章做了很浅显易懂的解释:

    “CPU就好比是数学系的老教授,能够解决各类复杂数学问题,但单纯去做求解数值的函数运算显然费时费力;这时候,NPU就好比是一个科学计算器,你不能用它来直接解题,但由它来专门应付题目中需要求解函数数值的部分,显然要得心应手。”

    也就是说,NPU的加入并不会明显提升CPU、GPU的性能,但它的出现,却能明显改变端侧的运算环境——而非简单的提升运算能力。

    正如在前文提到端智能对比云智能可以让大量识别性的学习操作不需要再过分依赖于云端,而是直接在本地即时高效的处理。硬件级AI能力在手机中的加入,如果开放给第三方应用开发者,还能够带来极大的想象和扩展空间。

    结语

    国际数据公司(IDC)最新发布的手机季度跟踪报告显示,2017年第三季度,中国智能手机市场出货量略高于第二季度,但低于去年同期,同比下降约为1%。

    相比显得有些枯燥的数据,聚焦在市场发展趋势上,IDC中国研究经理金迪表示:”中国手机厂商在全球的市场竞争力持续增强,但在产业链上游的核心技术发展,以及智能化移动生态的部署仍有很大欠缺。”

    他认为,今年智能手机在人工智能应用领域有所建树,但实际应用与服务提升并不显著。中国手机厂商需要投入更多资源与精力,着力解决用户在移动生态中的痛点问题,结合生态伙伴的技术优势,开发应用服务,并且考虑AI手机的核心应用布局,以及结合AR行业应用,探索在2018年后逐渐落地发展的路径。

    毫无疑问,人工智能在移动终端市场已经是不可逆的大势所趋,已经布局端侧智能的厂商无疑抢得了先手优势。这两年的智能手机市场已经开始洗牌,在智能手机转AI或者说智慧手机的这次变革中,势必又将洗掉一批掉队者。

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  • 萱萱的头像
    萱萱
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    人工智能是近年来引起人们很大兴趣的一个领域:它的研究目标是用机器,通常为电子仪器、电脑等,尽可能地模拟人的精神活动,并且争取在这些方面最终改善并超出人的能力;其研究领域及应用范围十分广泛、例如,自动定理证明、推理、模式识别、专家知识系统、智能机器人、学习、博彩、自然语言理解等等。
    模式识别可能是人工智能这门学科中最基本也是最重要的一部分。简单来说,模式识别就是让电脑能够认识它周围的事物,使我们与电脑的交流更加自然与方便。它包括文字识别(读)、语音识别(听)、语音合成(说)、自然语言理解与电脑图形识别。现在的电脑可以说是又耸又哑,而且还是个瞎子,如果模式识别技术能够得到充分发展并应用于电脑,那我们就能够很自然地与电脑进行交流,开也不需要记那些英文的命令就可以立接向电脑下命令。这也为智能机器人的研究提供了必要条件,它能使机器人能够像人一样与外面的世界进行交流。
    在人工智能的应用当中最有趣的应该就是机器人了其实机器人的范围很广,不仅包括各种外型的智能机器人,还包括一些用于工业生产的、用于代替人类劳动的机器人、现在的机器人技术在制造只有某一种功能的机器人方面已经取得了一定的成果、但是要研制一种多功能、人性化的智能机器人,还需要不少时间。到了那时,我们在科幻片中看到的人类与机器人的矛盾不知会不会成为现实。
    专家系统具有一定的商业特性、它先把某一种行业(譬如医学、法律等等)的主要知识都输入到电脑的系统知识库里,再由设计者根据这些知识之间的特有关系和职业人员的经验,设计出一个系统,这个系统不仅能够为使用者提供这个行业知识的查询、建议等服务,更重要的是作为一个人工智能系统、必须具有自动推理、学习的能力。专家系统经常应用于各种商业用途,例如企业内部的客户息系统,决策支持系统,以及我们在世面上可以看见的医学顾问、法津顾问等软件。
    除此之外,在我们生活中的许多地方都能找到人工智能的影子。
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