在不久前的阿里云栖大会上,“人工智能芯片专场”与“平头哥”芯片再次将人工智能带入大众视线。其中“产业AI”一词被反复提及,不少专家都表示产业AI将指引人工智能未来的发展方向。2017年的云栖大会就已经提出产业AI的概念——“人工智能的下一站是产业AI”,阿里云总裁胡晓明在云栖大会北京峰会上也认为人工智能必须有场景驱动,与产业结合解决实际问题。这也是面对人工智能泡沫的应对措施。
什么是产业AI?阿里云数据智能总经理曾震宇在今年3月的演讲中用“一切业务数据化”和“一切数据业务化”解释产业与人工智能的结合:业务积累数据,而数据经过AI的沉淀创造价值,推动业务发展。产业AI的核心就是AI与产业融合,推动产业发展。以交通领域为例,通过统计城市的交通数据,进行加工计算,可以从整个城市层面指挥红绿灯,提高城市的交通效率。虽然这与人们印象中的人工智能机器人大相径庭,但却是AI在生活中的确实应用。
美国权威调研机构 Gartner去年曾发布研究报告,指出中国企业对于用AI提高生产效率、节约成本、促进企业发展有强烈需求,并得出结论——中国的产业AI将迎来巨大发展。事实也确实如此。自2016年起,阿里云就陆续推出了适应不同场景的ET大脑,服务于工业、农业、零售等多个行业。今年云栖大会之后,阿里云将加速AI产业化,推动AI落地。
仪器行业作为传统制造业的一部分,向智能化发展是其发展的必然要求。仪器行业很早就有了智能化的尝试,上世纪八十年代,美国国家仪器公司就已经提出了“虚拟仪器”的概念:“虚拟仪器”只需要数据采集硬件提供数据,传统测量仪器的数据分析与显示功能全都利用PC上的软件完成。以此为开端,计算机和网络技术得以进入仪器领域。如今AI在仪器行业已经得到了越来越多的应用。今年4月,岛津发布了新型液相色谱系统,该系统将人工智能和智能物联技术相结合,拥有流动相监测、流速控制、谱峰解析等多项智能技术。然而这些只是人工智能在仪器上的应用。
与整个产业相结合的产业AI会为仪器行业带来什么样的改变呢?一、提高仪器生产效率与生产质量。通过大数据分析仪器生产流程,构建流程模型,在优化生产方式、提高生产效率的同时还可减少产品质量不合格率、稳定产品质量。二、增加用户与制造商的交互,让制造商可以更方便地把握用户的需求,生产适应市场的产品。用户的反馈还可为制造商新产品的设计提供创意。三、集成设计与生产信息,建立仿真数字化模型,在新产品实际制造前进行虚拟测试与评估。
在追求仪器智能化的同时,智能制造也将是仪器行业发展的目标,而产业AI是实现这一目标的重要方式。产业AI与仪器行业的结合也是仪器行业不断发展、与时俱进的体现。这是行业的必经之路,虽然前方有许多困难需要克服,但未来始终是光明的。