云+人工智能,目前是各大科技巨头极为重视的一个方向,更深来看,当前智能应用中所有延迟、敏感类的应用都是需要在设备端进行处理。在安全的层面上,有了麒麟 970之后,使用本地运算意味着无需将数据传送到服务器中,这样可以减少数据泄露的机会。
其次,人工智能不仅意味着制造业中完成某一环节工作的实体机器人,也是未来制造业的智能工厂、智能供应链等相互支撑的智能制造体系。通过人工智能实现设计过程、制造过程和制造装备的智能化。智能化将不断赋予制造业新能量,赋予制造业更高效率,甚至带来生产和组织模式的颠覆性变革。
当前,人工智能领域的竞争,主要体现为人才之争。与发达国家相比,中国在人工智能领域尚存在人才缺陷,其中既包含人工智能领域的专业学术、研发人才,也将包含未来人工智能行业中大量的低技能劳动力。需要建立核心技术人才培养体系,加强人工智能学科建设,加强企业和学术界的人才流通,打造坚实的人才基础,推进产业健康发展。此外,政府还应当创造多元的技能培训计划,并且提高全民的科技素养,甚至制定“终生学习计划”,应对多变的未来。
对于人工智能应用来说,互联网及高科技企业是结合程度最高,应用范围最广的。但除此以外大部分的传统行业,包括制造业、能源产业、鞋服及快消,即是系统化程度最层次不齐,也是痛点最痛的行业,却是新技术应用阻碍最大的行业。
因此,企业要建立以需求为导向的供应链智慧化决策体系,需要的是跨领域的专业融合。从笔者自身来讲,同样是多年算法、运筹及供应链管理的研究,但是经过企业实践应用及触及流程变革时产生的困难,会让我们意识到模型算法是我们手上的工具,是否能够对企业有用,需要的是归纳总结出适用于不同行业的业务规律,并能够对不同企业流程上的差异来进行数据模型的建立。
从互联网的普及开始,再到2010年后大数据和云计算的技术突破,人工智能进入了爆发增长时期。大数据、云计算、算法迭代是这一轮人工智能爆发的三个核心要素。数据量和算法可以比作人工智能的燃料和发动机,算法是计算机基于数据归纳出的识别逻辑,算法的迭代可以实现更精准的物体与场景识别。伴随着互联网以及移动设备和廉价传感器的普及发展,数据总量大幅增长,为算法的演进提供了很好的样本。
从技术层面而言,人工智能的发展可分为三个阶段,分别是计算智能、感知智能和认知智能。目前计算智能已经广泛应用,例如神经网络在信息系统中的应用和AlphaGO.智能感知目前已有产品试水,但高性能芯片和数据的完善仍有改善的空间,例如可以辨认的摄像头、可以听懂语音的家电。而认知智能目前尚在实验阶段,需要进一步的技术突破和数据与算法的积累改善,例如完全独立驾驶的无人车、自主行动的机器人等。
人工智能的一个核心概念是“识别”.早在20世纪50年代,西蒙教授讨论人工智能的时候,就已经提出“识别”的概念,在那个时代就有了冷识别和热识别的区别和辩论。冷识别是机器能够识别的,热识别是人带着感情的识别,人带着感情的识别机器是学不来的。
人工智能还有一对核心概念是硬数据和软数据。硬数据就是所有可度量可传递的数据;软数据是没有办法用传感器或移动设备度量的,不能度量就无法传递、无法处理。当我们讨论人工智能是基于大数据训练出来的时候,热识别和软数据的问题不包含其中,连基础都没有,又何谈学习,这就是为什么机器终究不是人。
更多潍坊IT培训相关资讯,请扫描下方二维码