在創(chuàng)維深圳工廠電視生產(chǎn)線上,高精度視覺模組貼合設備正在有序工作。該設備在8K視覺、人工智能、5G云邊協(xié)同等技術的支持下,采用全自動高精度機械手臂,與車間眼機器視覺完成模組玻璃撕模及玻璃卡合工作。(資料圖片)
人工智能產(chǎn)業(yè)不斷迎來新的發(fā)展機遇,產(chǎn)業(yè)規(guī)模平穩(wěn)增長,技術創(chuàng)新迭代、應用場景多元。在日前舉辦的2021全球數(shù)字經(jīng)濟大會上,中國信息通信研究院院長余曉暉發(fā)布的《全球數(shù)字經(jīng)濟白皮書》顯示,人工智能在技術層面是價值中立的,但在實際應用中兼具創(chuàng)造性和破壞性,如何引導人工智能健康發(fā)展正成為產(chǎn)業(yè)關注的重點。
與5G加快融合
白皮書顯示,截至2021年6月份,全球人工智能企業(yè)超過1萬家。2020年中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模達3031億元,同比增長15.1%。“目前,人工智能已進入平穩(wěn)階段,如何實現(xiàn)工程化、場景化落地成為今后發(fā)展的重要方向。”余曉暉認為,人工智能從理論、算法的突破到應用再到各行各業(yè)還有很長的路要走,但其與5G、機器視覺相結(jié)合應用在工業(yè)制造領域已較為成熟。
施耐德電氣全球執(zhí)行副總裁、中國區(qū)總裁尹正對此抱有相同觀點,他向記者分享了人工智能在工業(yè)和能源管理領域的應用示范,“我們推出的智能工業(yè)視覺平臺實現(xiàn)了零漏檢率,幫助制造企業(yè)減少75%的工作量”。
此外,施耐德電氣還將基于人工智能和大數(shù)據(jù)分析的先進過程控制系統(tǒng)與基于力學模型、數(shù)學建模的實時操作系統(tǒng)相結(jié)合,使生產(chǎn)過程始終處于良好運行狀態(tài),并預判未來運行狀況。該解決方案現(xiàn)已應用于煉油、石化、水泥建材、冶金等領域,助力行業(yè)增效減排。
在創(chuàng)維集團深圳工廠的電視生產(chǎn)線上,一臺臺高清攝像頭“緊盯”產(chǎn)品檢測環(huán)節(jié)。這套被命名為“車間眼”的智能視覺檢測系統(tǒng)能夠?qū)⑶岸瞬杉降拇罅繄D像數(shù)據(jù),通過5G網(wǎng)絡傳輸?shù)皆贫藞D像算法中心,經(jīng)由深度學習框架訓練獲得非標準化視覺檢測特征,最終打造出通用化、智能化的瑕疵檢測能力,并將訓練結(jié)果部署到5G邊緣云,快速響應生產(chǎn)需求。
“我們利用5G、人工智能、8K超高清視覺等技術對生產(chǎn)線進行數(shù)字化改造。相比傳統(tǒng)制造模式,單線自動化在線檢測率從10%提升至80%,人均產(chǎn)出效率比傳統(tǒng)生產(chǎn)線提高17%,效率同比提升26%,停產(chǎn)時間下降5%。”創(chuàng)維集團智能化柔性制造項目特別顧問倪凌說。
重視社會倫理問題
人工智能正向社會各個領域加速滲透,在帶來巨大機遇的同時,安全問題和治理挑戰(zhàn)也與之相伴。中國信息通信研究院前不久發(fā)布的《可信人工智能白皮書》認為,以深度學習為核心的人工智能技術存在易受攻擊的缺陷,其可靠性難以得到足夠信任;生物識別信息的頻繁使用會增大個人隱私數(shù)據(jù)泄露的可能性,數(shù)據(jù)一旦丟失將造成極大安全風險。
“第二代人工智能的安全問題主要來自深度學習算法本身的不安全性,更難克服。”在同期舉辦的人工智能產(chǎn)業(yè)治理論壇上,中國科學院院士、清華大學人工智能研究院名譽院長張鈸表示,對人工智能的治理一方面要從法律法規(guī)、倫理規(guī)范、行業(yè)共識等層面上治標,另一方面要在技術創(chuàng)新上治本。
張鈸解釋說,具體而言,要發(fā)展第三代人工智能技術,即融合了第一代知識驅(qū)動和第二代數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能,利用知識、數(shù)據(jù)、算法和算力4個要素,發(fā)展安全、可信、可靠和可擴展的AI技術。
中國社科院科技哲學研究室主任段偉文認為,數(shù)字技術與人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的倫理風險帶來了諸多社會信任問題,人工智能企業(yè)不應回避社會監(jiān)督,而是不斷思考、重塑科技的社會印象,技術改進和倫理設計要齊頭并進,攜手走向共建性的人工智能倫理治理。
為此,論壇上發(fā)布了《人工智能產(chǎn)業(yè)擔當宣言》,旨在形成更完備規(guī)范的創(chuàng)新體系和產(chǎn)業(yè)生態(tài)。宣言包含5項倡議,強調(diào)人工智能系統(tǒng)的設計、研發(fā)、實施和推廣應符合可持續(xù)發(fā)展理念,以促進社會安全和福祉為目標,以尊重人類尊嚴和權(quán)益為前提;在技術能力方面,提出要最大限度確保人工智能系統(tǒng)安全可信,提高魯棒性(在異常和危險情況下系統(tǒng)生存能力)和抗干擾性,要增強算法透明性和可解釋性,同時保障各方權(quán)利和隱私,對用戶數(shù)據(jù)提供充分的安全保障。
“人工智能穩(wěn)健發(fā)展的兩大前提是可持續(xù)發(fā)展和人工智能的善治。”中國科學院自動化研究所研究員、國家新一代人工智能治理專委會委員曾毅建議,在人工智能產(chǎn)品設計、研究、開發(fā)、部署、使用全生命周期嵌入倫理與治理,并形成政府、學術界、企業(yè)、公民社會、媒體、用戶、服務提供商等多方主動共治的良性生態(tài)。
人才是發(fā)展關鍵
人才是產(chǎn)業(yè)穩(wěn)健發(fā)展的戰(zhàn)略資源,培養(yǎng)AI人才關鍵在哪里?“計算機是人工智能發(fā)展的基礎。首先要掌握扎實的計算機科學理論基礎,再通過校園里的教學、實驗、練習提升解決問題的能力。”張鈸說。
在談及如何設置人工智能課程時,南京大學人工智能學院院長周志華認為,必須優(yōu)先考慮人工智能的核心基礎,例如機器學習、知識表示與處理;再考慮技術層,有模式識別與計算機視覺、自然語言處理、計算智能等,還有很多相關支撐技術,例如數(shù)字信號處理、時序數(shù)據(jù)分析等。從平臺層,機器學習系統(tǒng)平臺、機器人、智能系統(tǒng),再到應用層,涉及智能應用建模、系統(tǒng)設計、行為分析,形成了一個龐大的知識體系。
“我們要培養(yǎng)在人工智能領域具備原始創(chuàng)新能力、解決企業(yè)關鍵技術難題能力的人才,這樣的人才應具有堅實的數(shù)學基礎和計算機軟件基礎,全面深入的人工智能專業(yè)知識、豐富的應用實踐能力。”周志華說,這一目標基于現(xiàn)有計算機學科的課程體系或在現(xiàn)有學科培養(yǎng)體系框架下修修補補難以達到,必須根據(jù)人工智能學科特點從頭建設。
張鈸同樣認為,原始創(chuàng)新能力取決于是否擁有善于發(fā)現(xiàn)問題的眼睛和提出問題的嘴巴。“企業(yè)是技術創(chuàng)新和應用的前沿陣地,只有將學生送到生產(chǎn)第一線,才能讓他們遇到大量實際需求,從而引發(fā)解決問題的思考,鍛煉提出問題的能力。當然,問題不只是從生產(chǎn)實踐中產(chǎn)生,還會從技術發(fā)展本身產(chǎn)生,因此需要校企緊密合作,相互補充。”