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  • 中国工程院院士谭建荣:人工智能与智能制造的关键技术与发展趋势|威尼斯人彩票手机版

    发布时间: 2021-01-10 00:01首页:主页 > 国内 > 阅读()
    本文摘要:11月13-14日,由中国高新技术产业门户网站、低科会主办的“2017中国高新技术产业大会(CHIC2017)”在深圳顺利举行。第一天,中国工程院院士/浙江大学设计工程及自动化研究所所长谭建英在“人工智能与智能生产:核心技术与发展趋势”的主题演讲中,对制造业对人工智能的重要性以及如何通过人工智能发展智能生产进行了详细分析。中国工程院院士/浙江大学设计工程及自动化研究所所长谭建英制造业是人工智能发展的物质载体,人工智能在各行各业都适用,制造业也是不可缺少的领域。

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    11月13-14日,由中国高新技术产业门户网站、低科会主办的“2017中国高新技术产业大会(CHIC2017)”在深圳顺利举行。第一天,中国工程院院士/浙江大学设计工程及自动化研究所所长谭建英在“人工智能与智能生产:核心技术与发展趋势”的主题演讲中,对制造业对人工智能的重要性以及如何通过人工智能发展智能生产进行了详细分析。中国工程院院士/浙江大学设计工程及自动化研究所所长谭建英制造业是人工智能发展的物质载体,人工智能在各行各业都适用,制造业也是不可缺少的领域。

    信息化、自动化、智能化等流行概念都是人工智能在制造业中作用的最坏解释。实际上,人工智能对生产工业的影响甚至下降到国家战略水平,《中国生产2025》明确提出人工智能在促进制造业发展中发挥必要作用,即将超越的高度。另一方面,制造业对人工智能最重要的程度如何反映?在谭建元史上,这一重要性显然体现在物质载体方面。

    随着制造业的发展,生产了支撑信息的电脑芯片、传输信息的网络光纤和废弃信息的电脑。“信息技术发展最终是制造业发展的结果,没有强大的制造业,信息技术也没有硬件,再好的技术都是零。”谭建英特别强调。

    事实上,以基础力量雄厚的制造业为基础开发信息技术和人工智能,在制造业蓬勃发展的国家已经得到了验证。除“中国生产2025”外,大洋彼岸美国正在进行“产业互联网”尝试,在欧洲,产业4.0概念首次被德国明确提出。

    信息化和智能化能够比其他国家更早地应用,无疑得益于扎实的制造业基础。在一定程度上,擅长电子产品生产的日韩等国家和台湾地区也有明显的反应。

    显然,谭建荣的学者们认为,美国的制造战略计划特别强调了三个优先突破性技术,包括生产尖端设备的感官控制技术、智能生产的技术平台和尖端设备材料的生产。德国智能生产发展的三个优先主题是智能工厂、智能生产和智能物流。中国生产2025特别强调三个核心技术,包括数字生产、网络生产和智能生产。

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    人工智能2.0的五大课题、三个阶段和六项技术,除了制造业对人工智能的重要性外,在人工智能自身发展方面,班主任也有自己的观点。他明确表示,人工智能2.0主要是大数据智能、互联网集团智能、跨媒体智能、人机混合智能和智能无人系统这五个课题。作为大数据智能的联合人,谭元寺主导的应用领域主要有三个方面:智能城市、智能生产和智能医疗。关于人工智能的核心技术,谭建英指出了主要从三个层面生产的6种技术。

    第一个层面是因果关系与关联关系相关,大数据强调特别强的关联,但因果关系更强。(圣雄甘地,因果关系,因果关系,因果关系,因果关系,因果关系)相互比较,关联关系比较简单,比较容易构建。

    第二个层面意味着加强自主学习的深度自学。第三个层面是用数据发掘科学知识工程。

    发展智能生产的三个核心问题和四个建议详细说明了制造业的重要性和人工智能的发展,第三个议题谭健永元公司在制造业应用人工智能进行了详细的分析。他明确指出,目前工业界对基于人工智能的知识基础和科学知识工程的特别强调还很薄弱,很多企业尚未做到这一点。“在师生制关系中,目前制造业面临三个局限性。

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    首先是新材料和新工艺很多。在这种情况下,师傅的科学知识储备也是有限的,几乎不需要指导。第二个限制是师傅要传授和传达的限制。

    三是如何以大量的科学知识为基础发挥创造力。约翰肯尼迪)这三个因素是建立知识基础和科学知识工程的最重要原因。”谭建英回答说。

    在此基础上,谭建英指出了智能生产的三个核心问题。1、建立强大的知识基础,继续科学知识工程。

    2、动态感知,继续进行动态感知。3、超越自律和自律决定。那么,如何商定上述三点呢?谭元寺提出了四点建议。

    第一,智能生产最重要的是要有智能硬件。第二,填补算法上的缺陷,算法比数据更重要,如果想让人工智能回到前列,就要在算法上取得突破。第三,培养智能人才只不过是一步一步。第四,很好地应用智能。

    最后,他总结说:“为了使人工智能技术在中国确实落地,必须在理论、硬件、算法和应用上取得突破。”更详细的内容是不引人注目的人工智能网以前的专题报道。


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