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2018年會ABB CEO建言人工智能時代中國制造業升級
點擊次數：842 發布時間：2018-3-26
2018年會ABB CEO建言人工智能時代中國制造業升級
史畢福指出，自20世紀70年代開始，計算機控制系統的應用推動生產過程自動化水平的不斷提升。近年來，隨著數字技術范疇的迅速擴大，軟件與云計算、大數據分析以及機器學習等一起，成為了數字技術的重要組成部分。
ABB集團執行官史畢福今天出席在北京舉行的“中國發展高層論壇”2018年會，并在題為《人工智能時代的制造業轉型升級》的書中，建議中國利用優良自動化和人工智能技術加速制造業升級。這是史畢福博士連續第5年參加該年度盛會，以視角結合ABB的專業知識和成功案例，為中國的可持續發展建言獻策。
史畢福指出，自20世紀70年代開始，計算機控制系統的應用推動生產過程自動化水平的不斷提升。近年來，隨著數字技術范疇的迅速擴大，軟件與云計算、大數據分析以及機器學習等一起，成為了數字技術的重要組成部分。
當前，在范圍內，大量資本正涌入人工智能，特別是機器學習領域。漸趨復雜的算法、日益強大的計算機、激增的數據以及提升的數據存儲性能，為該領域在不久的將來實現質的飛越奠定了基礎。
“盡管如此，人工智能以及其他顛覆性技術主要還是集中于消費領域，要真正實現以科技創新重塑中國經濟，這些前沿技術在工業領域及企業間的大規模應用則更為關鍵。”史畢福表示，“相比消費者相關的數據，機器生成的數據通常更為復雜，多達40%的數據甚至沒有相關性。而企業必須擁有大量的高質量、結構化數據，通過算法進行處理，除此之外沒有捷徑可循。”
革命性的技術創新與制造業的融合充滿挑戰，但潛在的收益無比巨大，能夠幫助企業尋求*的解決方案，應對積弊，創造價值，比如優化任務流程，實現生產線自動化，減少誤差與浪費，提高生產效率，縮短交付時間以及提升客戶體驗。史畢福補充表示：“要充分釋放新技術的潛力，企業必須首先實現運營的全面數字化，打造智能工廠，在價值鏈的各個環節生成和傳輸結構化數據。”
以工業機器人為例，其在未來制造業中的應用擁有巨大的發展空間。ABB已在機器人領域深耕40余年，隨著智能組件和傳感器技術的進步，我們可以借助機器學習開發機器人編程的新方式，通過賦予機器人一定的思考和自我學習能力，使其能夠更加靈活地滿足大規模訂制化生產的需求。
ABB還從去年開始攜手IBM，共同開發ABB AbilityTM的機器學習能力。作為ABB面向電力、工業、交通和基礎設施領域的數字化解決方案與平臺，ABB AbilityTM聯合IBM Watson計算系統，進一步開發具有機器學習功能的人工智能解決方案，超越當前單一數據收集功能的互統，推動工業設備邁入自主認知的新時代。
中國是當今人工智能開發領域的之一。在過去數年中，中國政府出臺了包括《中國制造2025》、《新一代人工智能發展規劃》等在內的一系列前瞻性政策規劃，通過部署優良自動化和人工智能技術促進產業升級轉型，加快建設制造強國。緊隨中國發展的腳步，ABB推出了ABB AbilityTM數字化解決方案，積*力于幫助中國客戶實現智能化轉型升級，提升運行時間、提高速度和產量，構建智能工廠，擁抱第四次工業革命浪潮下的前沿技術。
人工智能技術與物理世界日益緊密的，也會帶來數據安全及倫理道德方面的挑戰。在這個數據賦能的新時代，我們必須充分關注數據共享在創造便利和優勢的同時所面臨的潛在安全風險。建立健全網絡安全相關的法律法規以及道德行為準則，將成為人工智能兼顧發展和風險控制的重要保障。
未來，人工智能將在重塑中國制造業的征程中發揮重要作用，但真正實現轉型還需要創造積極的發展環境，比如進一步強化《中國制造2025》中“智能制造”的相關內容，制定有效的跨行業標準確保所有數據可被機器讀取和解釋。自動化和機器學習的普及將衍生出大量新的職業種類，教育體系也需要進行改革，加強對高科技創新人才的培養，鼓勵終身學習，以適應新時代的要求，譜寫人工智能與制造業融合發展的廣闊未來。