【化工機(jī)械設(shè)備網(wǎng) 熱點(diǎn)關(guān)注】11月7日，第三屆世界科技與發(fā)展論壇的閉幕式上，發(fā)布了“2021年度發(fā)展十大科學(xué)問題”，內(nèi)容涉及醫(yī)療、生態(tài)、信息三大領(lǐng)域。其中，信息領(lǐng)域包括四大問題，分別是人腦信息處理機(jī)制及人類智能形成機(jī)制是什么；數(shù)字革命如何改變?nèi)祟惿鐣沙掷m(xù)發(fā)展模式；高速、開放的信息傳播以及機(jī)器信任對未來人類社會結(jié)構(gòu)的影響機(jī)制是什么；被追蹤和連接的世界里，人們?nèi)绾未_保個人隱私安全四個方面話題。
可見，網(wǎng)絡(luò)時代、信息社會、智能技術(shù)成為人類共同議題。隨著物聯(lián)網(wǎng)、5G等技術(shù)落地應(yīng)用，一場盛大的數(shù)字革命席卷整個社會。技術(shù)加持工業(yè)，催生更多的工業(yè)智能化空間，信息工業(yè)不斷活躍在舞臺上。工業(yè)智能化臺前風(fēng)生水起，幕后卻仍面臨著一項“大考”。
工業(yè)智能化“花期”正盛
萬物互聯(lián)時代，數(shù)字革命正在改變多個產(chǎn)業(yè)鏈條，其中，工業(yè)呈現(xiàn)出多地開花的局面。據(jù)工信部數(shù)據(jù)顯示，截至8月底，一定規(guī)模和影響力的大中型工業(yè)設(shè)備數(shù)量超100家，連接工業(yè)設(shè)備數(shù)量達(dá)7600萬套，全國在建5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)超1800個。
一批智能工業(yè)化正在有序推進(jìn)，助力特色工業(yè)形成，以西部地區(qū)的煤炭開采為例。技術(shù)更新煤炭作業(yè)模式，連接人與機(jī)器、機(jī)器與機(jī)器，高清識別井下畫面，保障數(shù)據(jù)及時回傳?；讷@取信息，煤炭開采企業(yè)借助遠(yuǎn)程設(shè)備操控，實(shí)現(xiàn)自動化、無人化生產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)提速、降本、安全高效開采的目的。
AI智能化輔助項目規(guī)劃、協(xié)同作業(yè)、檢測服務(wù)等多個板塊。例如，中國建材集團(tuán)的網(wǎng)絡(luò)貨運(yùn)平臺與百度智能云合作，實(shí)現(xiàn)貨車批量規(guī)劃路線等操作，提升車貨匹配率；聯(lián)想武漢數(shù)字化工廠積極引入5G物聯(lián)網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)上傳云端，完成30分鐘便能實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品換線。不僅如此，人工智能、5G、大數(shù)據(jù)、空間技術(shù)等在深空探測、環(huán)境監(jiān)測、生物醫(yī)療、地質(zhì)環(huán)境等多領(lǐng)域落地，“智能技術(shù)+工業(yè)”的融合探索在多領(lǐng)域提速，新的引擎動力源源不斷地誕生。
智能化“入冬” 有跡可循
然而看似蓬勃發(fā)展的背后，卻仍然藏著不少問題，智能市場出現(xiàn)“入冬”征兆。以人工智能(AI)為例。數(shù)據(jù)顯示，我國人工智能產(chǎn)業(yè)于2015年進(jìn)入資本快車道，2016年近六成投資涌向天使輪融資，此后投資輪次逐步后移，2019年趨冷。據(jù)深圳市人工智能行業(yè)協(xié)會統(tǒng)計，自2012年至2020年上半年，北京、上海、深圳、杭州四地的Al產(chǎn)業(yè)融資達(dá)4260億元，融資規(guī)模在2018年達(dá)到頂點(diǎn)，當(dāng)年融資近1500億元。從數(shù)據(jù)來看，智能化產(chǎn)業(yè)顯然成下坡狀態(tài)，從“神通廣大”遭遇“技術(shù)瓶頸”，工業(yè)智能化隨之隕落。
北京市商湯科技開發(fā)有限公司(商湯)、北京曠視科技有限公司(曠視)、云從科技股份有限公司(云從)、上海依圖網(wǎng)絡(luò)科技有限公司(依圖)素有AI四小龍之稱，曾經(jīng)在一級市場備受追捧，如今在二級市場反響平淡。重要原因是商業(yè)瓶頸明顯，人工智能變成“人工+智能”。
從四家企業(yè)公布的財報數(shù)據(jù)來看，2018年-2020年，四家公司的研發(fā)、銷售、管理三大期間費(fèi)占總收入的135%，人力成本占總收入的75%，頗有入不敷出的跡象。回顧 Al四小龍發(fā)展史，實(shí)際上視覺識別于2015年已處于發(fā)展萌芽期，包括安防在內(nèi)的落地場景已較為清晰，Al四小龍順勢而上。但如今安防、智慧生活等領(lǐng)域的賦能十分成熟，進(jìn)入瓶頸期，四小龍增長曲線一降再降。
由此可見，智能化技術(shù)雖充滿未來感，但是在商業(yè)落地和技術(shù)上，仍造血能力不足。如大部分AI技術(shù)并不單獨(dú)出現(xiàn)，而是鑲嵌在某一個產(chǎn)品中，以具體任務(wù)為導(dǎo)向。過度依賴特定場景的產(chǎn)業(yè)模式，智能化難以滿足行業(yè)的差異化、碎片化以及產(chǎn)業(yè)復(fù)雜化。
智能化“大考”當(dāng)前
但也要看到，AI等智能技術(shù)的價值仍然不可忽視。此前，歷經(jīng)兩年時間才能做出較好的機(jī)器翻譯模型，到如今只要數(shù)據(jù)在手，在框架和開源智能項目的輔助下，幾周就能做出較好的機(jī)器翻譯模型。此外，智能手機(jī)、精準(zhǔn)推送也是智能化的另一層體現(xiàn)?？梢姡瑱C(jī)器視覺、自然語言等技術(shù)準(zhǔn)確度大幅提升，帶動下游技術(shù)應(yīng)用不同程度的發(fā)展。
因此，如何淌過深水區(qū)，重建智能化未來信心？如何與垂直行業(yè)緊密結(jié)合才是當(dāng)下工業(yè)智能化應(yīng)該思考的問題。一方面，現(xiàn)階段還需關(guān)注在產(chǎn)業(yè)規(guī)模落地所需的支撐性智能化技術(shù)。一項技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室投向?qū)嵺`，需要框架、平臺、芯片等，進(jìn)入大規(guī)模應(yīng)用后還有運(yùn)維等問題，因此，支持性智能技術(shù)是當(dāng)前重心之一。
另一方面，人工智能需與傳統(tǒng)工業(yè)深度融合。人工智能所進(jìn)入的傳統(tǒng)工業(yè)場景碎片化，應(yīng)用模型泛化不足，智能化應(yīng)該提高行業(yè)準(zhǔn)確度、理解力，根據(jù)實(shí)際場景并結(jié)合行業(yè)數(shù)據(jù)、知識，進(jìn)行深度融合，構(gòu)建行之有效的行業(yè)解決方案。
技術(shù)成熟需經(jīng)歷萌芽期、期望期、低谷期、恢復(fù)期和生產(chǎn)成熟期五個階段。據(jù)此來看，工業(yè)智能化已經(jīng)度過了萌芽、預(yù)期高漲期，目前位于第三個階段。此時行業(yè)經(jīng)歷了狂熱渲染，建立失敗模型，目睹企業(yè)出局。度過該階段后，工業(yè)智能化也將鳳凰涅槃，進(jìn)入穩(wěn)定恢復(fù)期。
(資料來源：財新網(wǎng)、巨潮咨詢、科技日報等)
原標(biāo)題：數(shù)字革命熱潮不減 工業(yè)智能化將何去何從
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