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《人工智能与工业融合发展研究报告》: ai推动工业产业6大变化-nhà cái k8

2020-07-06

7月6日,由旷视与中国信通院产业与规划研究所共同研究完成的《人工智能与工业融合发展研究报告(2020)》正式发布。




人工智能(artificial intelligence, ai)作为引领未来的前沿性、战略性技术,已经成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。今年爆发的新冠疫情对工业生产的影响已经显现,部分企业已加速应用智能工业机器人等新手段、新方式开展智能化生产,工业作为我国实体经济发展的重要支撑正面临巨大的转型考验。推动人工智能与工业融合发展,一方面有助于应对突发公共卫生事件的影响,另一方面有助于应对我国人口红利消失的影响,提升工业生产效率和产业竞争力,优化我国经济结构,实现经济高质量发展。


本次报告从人工智能前沿发展和工业产业应用趋势出发,在实地调研和系统研究的基础上,运用最新数据和实践案例,提出ai与工业融合的六方面核心结论,供政府部门、工业企业、ai企业、高校等ai与工业融合生态圈的相关利益方参考。


  1. ai与工业的融合发展从相向而行到携手共进。只有优势互补、深度融合,利用ai为企业价值创造的各个核心活动赋能,帮助工业企业降本增效、提质创收,才能加快工业智能化升级的步伐。


  2. 计算机视觉技术成为推动ai与工业深度融合的“金刚钻”。计算机视觉技术相当于给机器装上一双眼睛,在ai各类技术中相对成熟,近年来在工业中应用的渗透率快速提升,未来将广泛为工业赋能,有望成为应用面最广的技术。


  3. ai与千行百业的阶梯性融合是未来ai产业发展的主风口。工业子行业ai融合度指数(iai)显示,各行业ai融合度差异明显,医药制造业、汽车制造业、计算机、通信和其他电子设备制造业ai应用部署与应用效果显著领先于其他行业。未来数据基础好、盈利能力强、创新接受度高的行业将率先完成与ai的深度融合,对其他行业形成示范效应,并吸引更多行业部署ai应用。


  4. 善于创新的企业将率先进入智能时代,对数字化、网络化阶段的竞争对手形成降维打击。ai在工业质检、仓储物流、设备运维、安全管理等场景的应用得到了广泛验证,投入产出效果明显。工业企业可以优先在这些领域开展积极探索,率先享受技术红利,加宽护城河。


  5. 在框架级算法开发能力的支持下,ai将像水电一样普及到工业企业。工业细分领域ai应用差异化特征显著,低成本、快速开发个性化算法是成功关键。只有构建深度学习框架级的场景化算法快速开发能力,充实算法库,才能以较低开发成本及时响应工业领域碎片化需求。


  6. 互信为基,共赢为台,数据为墩,ai为拱,生态伙伴共建智能化转型之桥,连接中国制造的昨天与明天。任何一次大的产业革命,都是一系列技术组合起来满足业务需求的结果,感知器、决策器和执行器的高效协同才能加快ai与工业深度融合。


以下为报告部分摘录(完整版欢迎点击下方链接获取):
































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2020-07-06

7月6日,由旷视与中国信通院产业与规划研究所共同研究完成的《人工智能与工业融合发展研究报告(2020)》正式发布。




人工智能(artificial intelligence, ai)作为引领未来的前沿性、战略性技术,已经成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。今年爆发的新冠疫情对工业生产的影响已经显现,部分企业已加速应用智能工业机器人等新手段、新方式开展智能化生产,工业作为我国实体经济发展的重要支撑正面临巨大的转型考验。推动人工智能与工业融合发展,一方面有助于应对突发公共卫生事件的影响,另一方面有助于应对我国人口红利消失的影响,提升工业生产效率和产业竞争力,优化我国经济结构,实现经济高质量发展。


本次报告从人工智能前沿发展和工业产业应用趋势出发,在实地调研和系统研究的基础上,运用最新数据和实践案例,提出ai与工业融合的六方面核心结论,供政府部门、工业企业、ai企业、高校等ai与工业融合生态圈的相关利益方参考。


  1. ai与工业的融合发展从相向而行到携手共进。只有优势互补、深度融合,利用ai为企业价值创造的各个核心活动赋能,帮助工业企业降本增效、提质创收,才能加快工业智能化升级的步伐。


  2. 计算机视觉技术成为推动ai与工业深度融合的“金刚钻”。计算机视觉技术相当于给机器装上一双眼睛,在ai各类技术中相对成熟,近年来在工业中应用的渗透率快速提升,未来将广泛为工业赋能,有望成为应用面最广的技术。


  3. ai与千行百业的阶梯性融合是未来ai产业发展的主风口。工业子行业ai融合度指数(iai)显示,各行业ai融合度差异明显,医药制造业、汽车制造业、计算机、通信和其他电子设备制造业ai应用部署与应用效果显著领先于其他行业。未来数据基础好、盈利能力强、创新接受度高的行业将率先完成与ai的深度融合,对其他行业形成示范效应,并吸引更多行业部署ai应用。


  4. 善于创新的企业将率先进入智能时代,对数字化、网络化阶段的竞争对手形成降维打击。ai在工业质检、仓储物流、设备运维、安全管理等场景的应用得到了广泛验证,投入产出效果明显。工业企业可以优先在这些领域开展积极探索,率先享受技术红利,加宽护城河。


  5. 在框架级算法开发能力的支持下,ai将像水电一样普及到工业企业。工业细分领域ai应用差异化特征显著,低成本、快速开发个性化算法是成功关键。只有构建深度学习框架级的场景化算法快速开发能力,充实算法库,才能以较低开发成本及时响应工业领域碎片化需求。


  6. 互信为基,共赢为台,数据为墩,ai为拱,生态伙伴共建智能化转型之桥,连接中国制造的昨天与明天。任何一次大的产业革命,都是一系列技术组合起来满足业务需求的结果,感知器、决策器和执行器的高效协同才能加快ai与工业深度融合。


以下为报告部分摘录(完整版欢迎点击下方链接获取):
































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