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全国政协委员詹纯新:加大支持人工智能在工业产线、产品上的应用

2020-05-23

5月22日,十三届全国人大第三次会议在北京开幕。国务院总理李克强在作政府工作报告时提出,要“推动制造业升级和新兴产业发展,发展工业互联网,推进智能制造,打造数字经济新优势”。全国政协委员、中联重科党委书记、董事长詹纯新表示,在今年两会上,他提交了关于要加大力度、重点支持人工智能在工业产线、产品上的应用的思考建议,从人工智能与工业制造深度融合的角度建言献策。他认为,人工智能的战略性地位和头雁效应,更应体现在与工业制造的深度融合上,通过人工智能的赋能,打造创新业态,为我国工业的高质量发展提供新动力。

问题:人工智能在与工业领域融合发展方面相对滞后

詹纯新委员在这份名为《加强支持人工智能在工业产线、产品上的应用》的提案指出,近年来,国家高度重视人工智能的发展,人工智能已在消费和服务领域得到广泛应用,但人工智能在与工业领域融合发展方面相对滞后,尤其在工业产线、产品上的应用十分有限,不利于推动工业智能创新发展。

詹纯新认为,人工智能在与工业领域融合上有三点不足。首先是应用起步较晚。目前人工智能应用到很多行业场景领域,形成了“AI+产业”的发展模式。但由于工业制造专业性强、差异大、门槛高的特性,人工智能在工业领域的研发应用起步较晚。根据新华社《经济参考报》2018年9月的报道,中国人工智能市场规模年均增长率超过40%,但23.4%的投资是在商业及零售领域,18.3%在自动驾驶,而制造业相关的人工智能投入不到1%。根据艾瑞统计,2018年AI技术在制造业数字化经济中的渗透率为0.4%左右。

其次是基础较薄弱。由于IT基础设施、数字化平台建设投入不足等因素,工业企业数字化应用水平参差不齐。2019年4月,中国信息通信研究院发布《中国数字经济发展与就业白皮书(2019年)》显示,2018年我国工业数字化经济的比重仅为18.3%。工业人工智能应用所需的传感器、芯片、物联互联、数据、算法、算力、应用、人才都存在较大不足。

还有就是融合应用难度较大。工业与消费、服务领域相比,人工智能融合应用难度更大。具体而言:首先,工业产线定制化特性决定了人工智能的应用场景难以迅速复制和推广。其次,工业设备类型多,数据采集困难,通用性不高,加上企业对数据的安全性要求,容易形成壁垒,制约人工智能在工业领域的应用拓展。再次,工业场景多而复杂,整体解决方案难度高。

譬如在装备制造领域,在产线和产品的故障根因分析、复杂设备的故障诊断、寿命预测、工艺优化、质量缺陷检测、产线排程等方面,有人工智能研发应用的尝试,但目前仍缺少有效的应用和系统化解决方案。

建言:推动人工智能在工业产线、产品上的应用

詹纯新委员认为,人工智能的战略性地位和头雁效应,更应体现在与工业制造的深度融合上。由此推动产线、车间、企业的根本性变革,重塑生产运营、产品服务、组织流程等业务场景,打造创新业态。

面对问题,詹纯新委员提出建议:“希望国家高度重视人工智能与工业的深度融合,加大力度推动人工智能在工业产线和产品中的应用,让人工智能赋能工业的未来。”

践行:中联重科持续发力“装备制造+AI”

据了解,作为一家技术驱动型装备制造企业,中联重科近年来加快在人工智能领域的布局。中联重科携手全球顶尖的人工智能科学家吴恩达及其 Landing.AI团队,共同研发基于AI技术的新产品,打造全球领先AI团队,标志着这家装备制造企业高起点跨入人工智能技术赛道。

同时,投资1000亿的中联智慧产业城项目将打造人工智能(AI)等新兴产业和研发试验、产品孵化基地及人工智能研究应用中心。建成后,将成为工程机械行业国际领先的、规模最大的单体园区,成为环保、生态的高端装备智能制造基地和人工智能研究应用基地。

中联重科孵化的中科云谷以工业互联网、大数据、人工智能赋能产业升级,在首届湖南省人工智能产业创新与应用大赛中,中科云谷夺得“示范性应用场景项目”大奖,彰显了中联重科在人工智能等新技术领域的卓越实力。

未来,中联重科将加快人工智能技术在工业产线、产品上的实践应用,持续发力“装备制造+AI”,引领中国工业智能升级新时代。

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	org.apache.tomcat.util.threads.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:659)
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Note The full stack trace of the root cause is available in the server logs.


Apache Tomcat/9.0.62

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