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GBAS 2019|ABB Alf Isaksson:技术应用不是目的,AI需产生实际价值【亚博取现到账秒速】

发布日期:2021-06-28 00:28浏览次数:
本文摘要:人工智能的热量虽然减少了,但人们的眼睛已经从新技术给予的惊人转移到了实际的场景和落地。特别是在制造业领域,从实验室南北生产现场的新技术,必须经过企业投入和生产量的严格考虑。最近,在2019大湾区机器人和人工智能大会洞察5G和AI时代物联网产业的发展趋势和应用分论坛上,国内外物联网和AI领域着名专家、最先进的科技企业高层对物联网产业的发展趋势和应用进行了理解的探索。

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人工智能的热量虽然减少了,但人们的眼睛已经从新技术给予的惊人转移到了实际的场景和落地。特别是在制造业领域,从实验室南北生产现场的新技术,必须经过企业投入和生产量的严格考虑。最近,在2019大湾区机器人和人工智能大会洞察5G和AI时代物联网产业的发展趋势和应用分论坛上,国内外物联网和AI领域着名专家、最先进的科技企业高层对物联网产业的发展趋势和应用进行了理解的探索。在论坛上,ABB未来实验室全球研究开发经理Alf,Isaksson以人工智能可能自主化工业系统为主题的演说,拒绝接受亿欧新生产的独家采访。

Alf在采访中回答说,AI技术是工具箱的另一个工具,尽管不能解决所有问题,但明显是我们最强的工具之一。永立潮头的不二法门:调整业务模式、变革的组织结构作为拥有130多年历史的公司,ABB在业务上仍有前瞻性,因此可以建立商业竞争的潮头。回顾19世纪80年代,ABB的前身ASEA是电力行业开始的。

20世纪末,随着欧洲电力生产能力的饱和状态,ASEA和另一家欧洲电力公司BBrown、Boveri-Fie)被分割,构成了现在的ABB(AseaBrownboveri)。在过去的30年里,ABB通过业务和收购扩大优势业务的战略,逐渐探讨工业生产领域。ABB在1993年挤压了广播传输设备、日线和电子管道业务的1995年至1998年挤压了收益力下降的铁路部门2019年至2020年挤压了电网电缆业务。

壮士断腕的变革魄力,可以窥视斑点。与此同时,ABB利用收购的手段,扩大机器人、自动化和数字业务,成为制造业数字领域的先驱。现在ABB有8000名工程师队伍,研究开发实验室产于十几个国家和地区。

今年夏天,Alf负责管理的ABB未来实验室正式成立,产于瑞士巴登、美国罗利和中国北京三地。未来实验室将更有必要接受企业的管理和援助,探讨霸权性的技术和创造性。正式成立不到几个月,ABB未来实验室已经与华合作,两个月内完成了垃圾服务公司机器人的AI训练。

该机器人用于基于华为芯片的AI技术,利用工业照相机向物体开展服务公司。调整业务模式和组织结构似乎是ABB仍处于行业领先地位的最重要原因。

从技术传递到应用落地,ABB志在获得原始解决方案作为制造业自动化和数字化的先驱,ABB自动化领域的产品不断完善,应用的行业也大幅扩大。Alf显然,自动化的结构和结构在过去30年里没有太大变化。从收集信号、信息传输到工作场景和运营界面,信息在自动化系统中的流动几乎没有变化。

但是,5G的到来可能不会改变设备之间的信息传输方式。5G的大容量、低可信度、低延迟等特性很可能构建各设备之间的分离连接。

如果能够构筑动态的主线连接,配置在云和平台上,则应用于更加霸权的应用。5G不仅不会改变ABB的运营方式,还可能将数字化引入行业,包括数字化操作者和确保。ABB发售了ABBAbility的工业互联网解决方案,首先可以获得平台,其次复盖了ABB数字化的云产品,如设备的工业解决方案和交通解决方案。

除了数字化,Alf关注的另一个焦点是机器的自主化。他以自动驾驶和仓储自主化管理为例,思考机器自主化的发展进程-从人的操作者到机器的操作者,最后构建自律的执行和检查,几乎不需要人。

ABB除了受欢迎的自动驾驶技术外,工业生产场景也反感机械设备的自主化市场需求,如船舶的自律停车场和矿业行业。在以矿业为代表的部分工业场景中,工作环境中的有毒气体和物质对人体造成危害,因此设备必须具备自律进出矿场的能力。ABB首先要研究这些业务的价值主张,找到潜在的应用程序,然后找到可以应用于哪个领域。

类似于自主化的技术是人工智能。自上世纪60年代问世以来,它仍然更加引人注目,相关机器替代的辩论也层出不穷。经过数十年的发展,技术逐渐成熟,更多的AI技术在应用领域开始讨论,ABB等领导厂商的产品和技术备受瞩目。ABB在其产品中应用于AI技术已有20年的历史,但目前成熟期的产品主要应用于传统统统计资料的临床性。

Alf向亿欧新生产说明,作为临床解决方案的一部分,该技术主要用于构建状态监测功能。成熟期的应用反映在设备的自动化管理中,如船舶电子化管理。机器学习是另一种值得期待的AI技术。在今年8月底的世界人工智能大会上,ABB展示了由双臂协作机器人YuMi组成的咖啡工作台。

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通过对YuMi开展领先编程,协作机器人可以自学和记忆咖啡师的动作,完成咖啡制作、花朵制作和观众的原始流程。在实际落地场景中,该技术被用作装有集装箱的码头。

模拟箱子运输的方向和状态,通过收集的数据训练AI,使AI告诉集装箱的方向,构筑自动化。从自动化、数字化、自主化到人工智能,ABB不是新兴技术概念的盲目追逐者。更注重客户市场需求和实际落地,通过不同的产品组合构建更好的解决问题效果。

均衡研究开发和商业,实施解决方案作为商业公司,ABB仍需考虑研究开发和收益之间的平衡。Alf显然,他们没有无限的研究开发资源,必须集中精力,在提高原产品功能和开发新功能上寻找平衡。

在技术研究开发中,也要关注能给公司带来仅次于价值的项目。在明确实施数字化解决方案时,Alf指出现在主要有两个问题。第一个难题是ABB不能只开发标准化的解决方案。

不同细分行业的市场需求不同,需要设计适合不同市场需求的解决方案。ABB不仅要控制不同领域的科学知识,还要考虑数据的可用性。第二个难题是数据的使用,因为人工智能大量的数据训练。

另一方面,ABB必须向客户提供数据培训模型,另一方面,ABB也必须向客户确保数据的隐私、所有权和安全性。工业化的人工智能必须与模型、数据相结合。但而,最重要的是,我们应该通过人工智能为客户获得价值,否则我们只应用于技术。

如果Alf是总结的话。


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