腾讯云-人工智能与制造业的融合创新之路
2024年11月09日⏰星期六🗓农历十月初九
本文由AI分析解读,AI提示词见文末
腾讯云-人工智能与制造业的融合创新之路
一、全球制造业政策方向
- 中国
- 通过“十四五”智能制造发展规划,推动制造业数字化、网络化、智能化变革。目标是到2025年70%的规模以上制造业企业基本实现数字化网络化,建设500个以上智能制造示范工厂。
- 美国
- 着重推动产业链回迁和“再工业化”,通过“工业互联网”战略,利用网络实体系统整合传统制造业体系,加速创新研发与应用。
- 德国
- 以“工业4.0”战略闻名,侧重于智能制造和网络物理系统整合,提高制造业效率和竞争力,通过技术创新和产业现代化维持领先地位。
- 日本
- 在高科技制造业领域先进且持续技术创新,政策强调技术进步和产业升级,与德美类似。
- 印度
- 推出“印度制造”和“印度技能”等政策,通过降低税率和提高进口关税吸引国际投资,推动电子和汽车制造等领域发展。
二、AI相关技术发展
- 人工智能发展历程
- 1956年人工智能概念提出,经历了推理期(1950 - 1974)、知识期(1975 - 1989)、学习期(1990 - 2020)等阶段。包括符号主义、联结主义、行为主义、统计主义等学派。
- 机器学习1997年提出,深度学习2017年兴起,2021年出现大模型(Foundation Models)。
- AI技术分类
- 包括监督式学习、无监督学习、强化学习等。有文本生成、语音识别、图像描述和理解等应用方向。
- 优图工业AI算法体系有成像算法、基础视觉算法、高效视觉学习等模块,应用于3C、金属包装、轻量化锂电池等场景。
三、AI赋能制造业的关键技术及应用
- 关键技术思考
- 涉及特征处理、池化、LSTM长短期记忆网络等技术,用于处理大数据量图片和序列数据。
- 具体应用方向
- 机器视觉检测和机器人与自动化设备
- 实现产品缺陷自动识别与分类,提高质量,降低次品率,替代人工检测,提高检测效率。还能在危险环境下替代人工操作,提高生产线灵活性与适应性。
- 机器学习与数据挖掘
- 对生产数据深度分析,发现潜在问题,通过模式识别实现故障早期预警,利用预测模型指导生产决策。还可用于内部人才培养、智能客服、智能营销、内部办公协同等。
- 机器视觉检测和机器人与自动化设备
四、腾讯AI在制造业的服务能力
- 应用平台
- 包括数智人、智能视频分析SVAP、大模型知识引擎等。数智人可用于客服升级、知识库管理、信息提取等;智能视频分析可用于园区风险识别等;大模型知识引擎可用于问答等。
- 质检通用大模型
- 支持语言/图像提示问答、文字生成、图片生成等下游应用,用于缺陷感知等。
- 算法开发平台
- 有TI - AOI等特定场景简单易用的开发工具,和有算法团队的大客户使用的大中台大而全的算法开发工具,可进行多场景落地,如陶瓷制品、金属制品、布匹面料外观缺陷检测等。
- 工业AI质检交钥匙方案
- 由光/机/电/软/算5大模块构成,腾讯聚焦软件和算法,硬件由合作伙伴负责,支持数据采集、标注、训练、封装、部署全链路。
五、云服务相关
- 出海情况
- 腾讯云遍布全球五大洲27个地理区域,运营70个可用区,为客户提供技术支持。但出海面临信用与支付、安全、文化、连接协同、合规等挑战。
- 云原生与微服务架构
- 可以满足能源行业应用发展需求,如业务随时发布、实时扩缩容、系统平滑过渡、服务沉淀复用等。同时降低自建微服务时间和资源成本,解决自建微服务的平台挑战。
六、其他应用案例
- 无人场站
- 构建新能源云边协同的智能运维方案,基于分布式云计算和AI等技术,实现总部与边缘场站两级资源协同互动,提升巡检智能化,降低生产运营风险,推动新能源减员增效。
- AI + 风控
- 腾讯安全的AI +数智化金融风控中台,用于互联网信贷平台数据的风控管理。
- 无人工厂 - 数字孪生
- 运用技术进行新数据生成、产线模拟、压力测试、新材料研究、新产品研究、广告及品牌升级等。
通过上述内容可知,全球制造业在政策推动下积极向智能化转型,AI技术不断发展并在制造业中有着广泛的应用前景和重要作用,腾讯云在其中提供了多种服务和解决方案,助力制造业的融合创新发展。
AI解读
AI提示词
- 本文使用如下提示词,由豆包@字节跳动提供解读
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[约束条件]
- 避免敏感词: 对于敏感词、限制词要进行规避或用拼音、emoji表情代替。
- 内容充实: 文案输出要求内容丰富,不要简单生成。
- 问题处理能力: 具备遇到问题时自我处理和解决的能力。
- 核心要点加粗: 在每个阶段的核心要点请加粗展示。
- 忠实于核心内容: 请忠实于原文的核心内容,不允许随意杜撰或联想,禁止使用正式、重复和机械化的语气。
现在,请根据这份文件撰写一篇文章进行归纳总结。
报告原文
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