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邬贺铨:未来大数据有望从根本上改变制造产业

总的来说,现在的互联网可以分成三个方面,一个是消费互联网,一个是产业互联网,一个则是政务互联网。产业互联网包括了很多领域,建筑、能源、矿业、制造、运输、通讯等等。而在产业互联网的制造领域,技术则是制造业的一种支撑。这种技术,包括企业管理的信息技术和生产应用方面的技术。当前,大数据已经渗透其中,工业大数据已经成为制造领域的基础之一。 上世纪六七十年代甚至八十年代,大量企业的数据是手写的纸质材料,存在文件柜里面。后来,随着自动化生产线、传感器等的使用,我们可以搜集的生产数据越来越多,格式也越来越多。在整个工业过程上,所有环节都会产生数据。可以说,制造业大数据的规模超过了其他的行业。Thinkbig公司曾表示,机器数据和物联网将占据中心舞台。但是,今天的企业收集的数据量并不算多。所以虽然产生了大数据,但应用的并不多。 那么,工业大数据有什么特点呢?相对消费大数据,工业大数据第一是准确,只要生产线不停,就会源源不断的产生多样性的数据。第二,是生产线环节的数据需要同步。第三则是实时性,工业大数据需要实时的分析和应用。此外则是行业性。消费数据一般来讲大众比较好理解,但如果我们没有行业知识,就很难理...

中国人工智能未来发展的五大战略

一、人工智能:拐点来临 人工智能是对人的意识、思维过程进行模拟的一门新学科。似乎在一夜之间人工智能从虚无缥缈的幻想成为了现实。计算机科学家们在机器学习和深度学习领域已取得重大突破,可以赋予机器认知及预测能力。如今在现实世界中,这些系统的应用已不鲜见。 回顾变革前的简史 人工智能意为机器对人脑思维认知功能的模拟。这一概念长期以来只存在于人类幻想和科幻小说中,直至20世纪五六十年代,有关人工智能的理论初步形成后,才开始引发普遍乐观情绪和第一波热潮。但由于技术未能实现突破性进展,人工智能无法达成预期效果,因此陷入了一段沉寂期。 往后数十年间虽然不乏成功案例(如IBM的超级计算机“深蓝”击败国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫),但因为人工智能在现实世界的成功案例太过孤立,所以不足以支撑大规模商业化。 让我们快进至21世纪。数据收集及整理、算法以及高性能计算等技术的突飞猛进促成了革命性进步。例如,在以往被认为是机器“无法取胜”的围棋比赛中,AlphaGo成功击败人类世界冠军,从而赋予了这场获胜历史性的意义。 而变革不仅发生在理论前沿。被视为未来超级智能系统的先锋——各类应用机器学习技术的分析工具已现身...

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