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《人工智能與工業融合發展研究報告》: AI推動工業產業6大變化

2020-07-06

7月6日,由曠視與中國信通院產業與規劃研究所共同研究完成的《人工智能與工業融合發展研究報告(2020)》正式發布。




人工智能(Artificial Intelligence, AI)作為引領未來的前沿性、戰略性技術,已經成為新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量。今年爆發的新冠疫情對工業生產的影響已經顯現,部分企業已加速應用智能工業機器人等新手段、新方式開展智能化生產,工業作為我國實體經濟發展的重要支撐正面臨巨大的轉型考驗。推動人工智能與工業融合發展,一方面有助于應對突發公共衛生事件的影響,另一方面有助于應對我國人口紅利消失的影響,提升工業生產效率和產業競爭力,優化我國經濟結構,實現經濟高質量發展。


本次報告從人工智能前沿發展和工業產業應用趨勢出發,在實地調研和系統研究的基礎上,運用最新數據和實踐案例,提出AI與工業融合的六方面核心結論,供政府部門、工業企業、AI企業、高校等AI與工業融合生態圈的相關利益方參考。


  1. AI與工業的融合發展從相向而行到攜手共進。只有優勢互補、深度融合,利用AI為企業價值創造的各個核心活動賦能,幫助工業企業降本增效、提質創收,才能加快工業智能化升級的步伐。


  2. 計算機視覺技術成為推動AI與工業深度融合的“金剛鉆”。計算機視覺技術相當于給機器裝上一雙眼睛,在AI各類技術中相對成熟,近年來在工業中應用的滲透率快速提升,未來將廣泛為工業賦能,有望成為應用面最廣的技術。


  3. AI與千行百業的階梯性融合是未來AI產業發展的主風口。工業子行業AI融合度指數(IAI)顯示,各行業AI融合度差異明顯,醫藥制造業、汽車制造業、計算機、通信和其他電子設備制造業AI應用部署與應用效果顯著領先于其他行業。未來數據基礎好、盈利能力強、創新接受度高的行業將率先完成與AI的深度融合,對其他行業形成示范效應,并吸引更多行業部署AI應用。


  4. 善于創新的企業將率先進入智能時代,對數字化、網絡化階段的競爭對手形成降維打擊。AI在工業質檢、倉儲物流、設備運維、安全管理等場景的應用得到了廣泛驗證,投入產出效果明顯。工業企業可以優先在這些領域開展積極探索,率先享受技術紅利,加寬護城河。


  5. 在框架級算法開發能力的支持下,AI將像水電一樣普及到工業企業。工業細分領域AI應用差異化特征顯著,低成本、快速開發個性化算法是成功關鍵。只有構建深度學習框架級的場景化算法快速開發能力,充實算法庫,才能以較低開發成本及時響應工業領域碎片化需求。


  6. 互信為基,共贏為臺,數據為墩,AI為拱,生態伙伴共建智能化轉型之橋,連接中國制造的昨天與明天。任何一次大的產業革命,都是一系列技術組合起來滿足業務需求的結果,感知器、決策器和執行器的高效協同才能加快AI與工業深度融合。


以下為報告部分摘錄(完整版歡迎點擊下方鏈接獲?。?br>
































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《人工智能與工業融合發展研究報告》: AI推動工業產業6大變化

2020-07-06

7月6日,由曠視與中國信通院產業與規劃研究所共同研究完成的《人工智能與工業融合發展研究報告(2020)》正式發布。




人工智能(Artificial Intelligence, AI)作為引領未來的前沿性、戰略性技術,已經成為新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量。今年爆發的新冠疫情對工業生產的影響已經顯現,部分企業已加速應用智能工業機器人等新手段、新方式開展智能化生產,工業作為我國實體經濟發展的重要支撐正面臨巨大的轉型考驗。推動人工智能與工業融合發展,一方面有助于應對突發公共衛生事件的影響,另一方面有助于應對我國人口紅利消失的影響,提升工業生產效率和產業競爭力,優化我國經濟結構,實現經濟高質量發展。


本次報告從人工智能前沿發展和工業產業應用趨勢出發,在實地調研和系統研究的基礎上,運用最新數據和實踐案例,提出AI與工業融合的六方面核心結論,供政府部門、工業企業、AI企業、高校等AI與工業融合生態圈的相關利益方參考。


  1. AI與工業的融合發展從相向而行到攜手共進。只有優勢互補、深度融合,利用AI為企業價值創造的各個核心活動賦能,幫助工業企業降本增效、提質創收,才能加快工業智能化升級的步伐。


  2. 計算機視覺技術成為推動AI與工業深度融合的“金剛鉆”。計算機視覺技術相當于給機器裝上一雙眼睛,在AI各類技術中相對成熟,近年來在工業中應用的滲透率快速提升,未來將廣泛為工業賦能,有望成為應用面最廣的技術。


  3. AI與千行百業的階梯性融合是未來AI產業發展的主風口。工業子行業AI融合度指數(IAI)顯示,各行業AI融合度差異明顯,醫藥制造業、汽車制造業、計算機、通信和其他電子設備制造業AI應用部署與應用效果顯著領先于其他行業。未來數據基礎好、盈利能力強、創新接受度高的行業將率先完成與AI的深度融合,對其他行業形成示范效應,并吸引更多行業部署AI應用。


  4. 善于創新的企業將率先進入智能時代,對數字化、網絡化階段的競爭對手形成降維打擊。AI在工業質檢、倉儲物流、設備運維、安全管理等場景的應用得到了廣泛驗證,投入產出效果明顯。工業企業可以優先在這些領域開展積極探索,率先享受技術紅利,加寬護城河。


  5. 在框架級算法開發能力的支持下,AI將像水電一樣普及到工業企業。工業細分領域AI應用差異化特征顯著,低成本、快速開發個性化算法是成功關鍵。只有構建深度學習框架級的場景化算法快速開發能力,充實算法庫,才能以較低開發成本及時響應工業領域碎片化需求。


  6. 互信為基,共贏為臺,數據為墩,AI為拱,生態伙伴共建智能化轉型之橋,連接中國制造的昨天與明天。任何一次大的產業革命,都是一系列技術組合起來滿足業務需求的結果,感知器、決策器和執行器的高效協同才能加快AI與工業深度融合。


以下為報告部分摘錄(完整版歡迎點擊下方鏈接獲?。?br>
































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