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凤凰彩票app:GBAS 2019|ABB Alf Isaksson:技术应用不是目的,AI需产生实际价值
2021-02-07 [68565]
本文摘要:虽然人工智能的普及程度有所下降,但是人们的目光已经逐渐从新技术带来的惊艳转移到实际场景的应用和落地。

虽然人工智能的普及程度有所下降,但是人们的目光已经逐渐从新技术带来的惊艳转移到实际场景的应用和落地。特别是在制造领域,那些有望从实验室南北车间生产出来的新技术,无论是从交付量还是产量上,都一定会经过企业的严格考量。近日,在2019大湾区机器人与人工智能大会“洞察物联网产业在5G与AI时代的发展趋势与应用”分论坛上,国内外物联网与AI领域的知名专家和前沿科技企业的高层领导对物联网产业的发展趋势与应用进行了探索。在论坛上,ABB未来实验室全球研发经理Alf Isaksson发表了题为“人工智能使工业系统自治成为可能”的演讲,并拒绝接受艺优信制作的独家采访。

阿尔夫在采访中回应说,AI技术是工具箱中的另一个工具。虽然它不能解决所有的问题,但它显然是我们最强大的工具之一。跟上潮流的唯一办法:调整商业模式,改变组织结构作为一家有着130多年历史的公司,ABB在业务上还是有前瞻性的,所以还是能跟上商业竞争的潮流。回到20世纪80年代,ABB的前身ASEA指的是电力行业。

20世纪末,随着欧洲电力生产能力的饱和,ASEA从另一家欧洲电气公司BBC(布朗,博韦里Cie)分裂出来,成为ABB(阿西亚布朗博韦里)。在过去的30年里,ABB通过挤压原有业务,获得扩大优势业务的战略,逐步探索工业生产领域。

ABB 1993年挤压广播传输设备、天线、电子管业务;1995-1998年盈利能力下降的铁路部门受到挤压;从2019年到2020年,电网电缆业务将逐渐受到挤压。壮士断腕的转化勇气可见一斑。

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与此同时,ABB通过收购的方式拓展了机器人、自动化和数字化业务,逐渐成为制造业数字化领域的先锋。如今,ABB拥有一支8000人的工程团队,其R&D实验室分布在十多个国家和地区。

今年夏天,由阿尔夫管理的ABB未来实验室正式成立,位于瑞士巴登、美国罗利和中国北京。未来的实验室将更有必要由企业管理和资助,以探索颠覆性技术和创造力。虽然才正式成立几个月,ABB未来实验室已经和华为合作,两个月就完成了垃圾服务公司机器人的AI培训。

这个机器人用在基于华为芯片的AI技术中,用工业摄像头为对象开发服务公司。业务模式和组织结构的调整似乎是ABB仍然站在行业前列的最重要原因。

从技术递归到应用,ABB的目标是获得原始解决方案。作为制造自动化和数字化的先驱,ABB在自动化领域的产品不断完善,应用行业也在大幅扩张。在阿尔夫,很明显,自动化的结构和构造在过去的30年里没有太大的变化。

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从采集信号、传递信息到工作场景或操作界面,自动化系统中的信息流基本不会再发生变化。但是5G的到来并不一定会改变设备之间的信息传递方式。5G的大容量、低可信、低延迟等特点,使得设备之间建立独立连接的可能性非常大。

如果你能建立一条动态主线连接并部署在云或平台上,那就更具颠覆性了。5G不会改变ABB的运营模式,更有可能将数字化引入行业,包括数字运营商和保障。ABB发布了一个名为ABB能力的工业互联网解决方案,它首先可以获得一个平台,其次覆盖了ABB所有的数字云产品,如设备的工业解决方案和运输解决方案。除了数字化,阿尔夫关注的另一个焦点是机器的自主性。

以自动驾驶和仓储的自主管理为例,他思考了机器自主的发展过程,从人类操作员到机器操作员,最后构建了自律实现 对于ABB来说,除了流行的自动驾驶技术之外,工业生产场景也对机械设备的自主性有着令人反感的市场需求,比如船舶的自律停靠和采矿业。在以采矿业为代表的一些工业场景中,工作环境中的有毒气体和物质对人体是有害的,因此设备必须具备自主进出矿山的能力。

ABB必须首先研究这些业务的价值主张,找出潜在的应用,然后找出它可以应用在哪些领域。一种类似自主的技术是人工智能。自20世纪60年代问世以来,它仍然吸引着更多人的关注,关于“机器代替人”的争论也层出不穷。

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经过几十年的发展,涉及的技术逐渐成熟,更多的AI技术正在应用领域争论不休。ABB等领先制造商的产品和技术备受关注。ABB的产品应用AI技术已经有20年了,但是成熟的产品主要是在传统统计数据的基础上进行临床应用。阿尔夫向一友信解释说,作为临床解决方案的一部分,这项技术主要用于建立状态监控功能。

成熟的应用体现在设备的自动化管理上,比如船舶的电子化管理。机器学习是另一种寄予厚望的AI技术。在今年8月底的世界人工智能大会上,ABB展示了一个由双臂合作机器人米语组成的咖啡工作台。通过引导编程米语,合作机器人可以自己学习和记忆咖啡师的动作,完成制作咖啡、拉花和抱观众的原始过程。

在实际的登陆场景中,利用这一技术对装有集装箱的码头进行改造。通过模拟集装箱运输的方向和状态,用采集的数据训练人工智能,人工智能可以判断集装箱的方向,从而实现自动化。

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从自动化、数字化、自治到人工智能,ABB不是新兴技术概念的盲目追逐者。它更注重客户的市场需求和实际落地,通过不同的产品组合构建更好的问题解决效果。

平衡R&D和商业以及实施解决方案有两个主要问题。作为一家商业公司,ABB仍然必须考虑R&D投资和收入之间的平衡。

在Alf,很明显他们没有无限的研发资源,所以他们必须集中精力在改进原有产品功能和开发新功能之间寻找平衡。在技术研发上,也一定要尽量关注能给公司带来价值的项目。

阿尔夫指出,数字解决方案的实施存在两大问题。第一个问题是ABB不能只开发一个标准化的解决方案。

由于不同的细分行业有不同的市场需求,因此有必要设计适合其不同市场需求的解决方案。ABB不仅要掌握不同领域、不同应用的科学知识,还要考虑数据的可用性。第二个问题在于数据的使用,因为AI必须训练大量的数据。一方面,ABB必须期望客户为培训模型提供数据;另一方面,ABB必须向客户保证其数据的隐私、所有权和安全性。

“工业人工智能必须与模型和数据相结合。但最重要的是,我们必须通过使用人工智能为客户创造价值,否则我们只会将其应用于技术,以应用于技术。”阿尔夫总结了一下。


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