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圓桌|AI在工業(yè)場(chǎng)景落地面臨哪些挑戰(zhàn),如何破局?

澎湃新聞?dòng)浾?秦盛
2024-11-06 09:30
來(lái)源:澎湃新聞
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尚不夠可靠的人工智能(AI),如何更好助力工業(yè)化智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)?

11月5日,在第七屆虹橋國(guó)際經(jīng)濟(jì)論壇——人工智能賦能新型工業(yè)化分論壇上,2007年圖靈獎(jiǎng)得主約瑟夫·希發(fā)基斯在主題演講中表示,人工智能目前仍專注于輔助,處于初期階段,產(chǎn)業(yè)進(jìn)化才剛剛開(kāi)始。盡管取得了進(jìn)展,生成式人工智能也有出色表現(xiàn),例如ChatGPT,但這類大語(yǔ)言模型擅長(zhǎng)回答寬泛?jiǎn)栴},在面對(duì)非常具體的問(wèn)題時(shí)可能無(wú)法提供準(zhǔn)確的答案,可靠性不夠高,無(wú)法實(shí)現(xiàn)完全智能,目前只有構(gòu)建智能系統(tǒng)的積木,沒(méi)有建立復(fù)雜智能系統(tǒng)的原則和技術(shù)。

他認(rèn)為,人工智能的成功與否將取決于開(kāi)發(fā)人工智能體和建立自主系統(tǒng)的能力,而現(xiàn)在面臨的最大挑戰(zhàn)是系統(tǒng)工程。因?yàn)槿藗儽仨氁搿⒄戏?wù)、電器、設(shè)備和人工智能系統(tǒng),如何用不可信的部件組成可信的系統(tǒng)、混合架構(gòu),如何將符號(hào)知識(shí)和非符號(hào)知識(shí)聯(lián)系起來(lái),如何從設(shè)計(jì)時(shí)的正確性轉(zhuǎn)移到運(yùn)行時(shí)的正確性、具備適應(yīng)性,以及系統(tǒng)驗(yàn)證等問(wèn)題,都有待解決。

在圓桌對(duì)話中,多位企業(yè)家也就AI落地以及企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)進(jìn)行了討論。

人工智能賦能新型工業(yè)化分論壇圓桌討論。澎湃新聞?dòng)浾?秦盛 攝

科大訊飛副總裁、研究院院長(zhǎng)、中國(guó)電子學(xué)會(huì)常務(wù)理事劉聰認(rèn)為,AI在工業(yè)場(chǎng)景的落地面臨三方面的挑戰(zhàn),首先是對(duì)可靠性要求更高,對(duì)穩(wěn)定性、準(zhǔn)確性的要求比一般場(chǎng)景更高。其次是行業(yè)性,工業(yè)中很多專業(yè)技術(shù)的基底模型,開(kāi)發(fā)難度更大。還有安全性方面的挑戰(zhàn),要保證工業(yè)數(shù)據(jù)不會(huì)被非法獲取,模型不會(huì)被篡改等。先進(jìn)入輔助非核心生產(chǎn)環(huán)節(jié),再進(jìn)一步過(guò)渡到生產(chǎn)環(huán)節(jié)可能是較為合適的路徑。

小米集團(tuán)手機(jī)部副總裁、智能制造部經(jīng)理許多表示,根據(jù)小米智能工廠的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),要把數(shù)據(jù)當(dāng)作非常重要的要素,如果數(shù)據(jù)的上行或者下行放到事后再考慮,有些斷點(diǎn)將難以彌補(bǔ)。其次,工廠現(xiàn)在并不能實(shí)現(xiàn)完全的無(wú)人化,在落地時(shí),需要考慮人和機(jī)器結(jié)合的關(guān)鍵的承接和轉(zhuǎn)換環(huán)節(jié)是什么,怎么設(shè)定才能實(shí)現(xiàn)有效的轉(zhuǎn)換。

許多舉例稱:“我們過(guò)去往往從運(yùn)營(yíng)的角度考慮,承接環(huán)節(jié)設(shè)得比較高,一般是工廠的廠長(zhǎng)或者車間主任級(jí)別,他們?nèi)ネ瓿勺陨隙碌某薪雍娃D(zhuǎn)換。今天來(lái)看,某種程度上可能想錯(cuò)了,我們?cè)谶\(yùn)營(yíng)中看到,轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵環(huán)節(jié)可能是技術(shù)員,可能是線長(zhǎng),因?yàn)榧夹g(shù)員和線長(zhǎng)在維護(hù)機(jī)器的穩(wěn)定運(yùn)行,車間主任或者廠長(zhǎng)只是在做價(jià)值管理,要接訂單,談價(jià)格,處理變化和異常,他把這些信息拿到之后再轉(zhuǎn)化。”

商湯聯(lián)合創(chuàng)始人、大裝置事業(yè)群總裁楊帆表示,智能化的轉(zhuǎn)型升級(jí)很重要的是時(shí)機(jī)的選擇,企業(yè)自身的信息化水平,包括流程的標(biāo)準(zhǔn)化體系,以及各個(gè)環(huán)節(jié)、業(yè)務(wù)人員對(duì)于信息化、數(shù)據(jù)的感知和感受能力,都是智能化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ),“就像最近幾年很火的大語(yǔ)言模型,某種程度上我們叫認(rèn)知智能,包括前幾年的強(qiáng)化學(xué)習(xí),未來(lái)還得有身體去感知世界知識(shí)”。

國(guó)家地方共建人形機(jī)器人創(chuàng)新中心首席科學(xué)家江磊表示,很多人喜歡把人形機(jī)器人歸納到科技產(chǎn)品,但從基建系統(tǒng)來(lái)說(shuō)是當(dāng)量多軸驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng),“我們?nèi)チ撕芏嗌a(chǎn)線,在這么高自動(dòng)化的水平下,依然還有很多人類在整理線纜、柔性上下料以及布局很多柔性的貼片,這意味著我們現(xiàn)在的控制理論做不了。其實(shí)我們不需要設(shè)計(jì)人形,如果一個(gè)工廠的機(jī)械臂能達(dá)到60個(gè)自由度,就會(huì)產(chǎn)生很多柔性制造的環(huán)節(jié),但現(xiàn)在的理論達(dá)不到。所以我們老說(shuō)一句話,人形機(jī)器人是解決未來(lái)問(wèn)題的,是很多學(xué)科的集大成者。用人形機(jī)器人可以把一個(gè)科學(xué)問(wèn)題引出來(lái),引出來(lái)以后再分解。如果我們把人形機(jī)器人看作是一個(gè)大自由度基建生產(chǎn)系統(tǒng),我們的大模型具身智能可能會(huì)在生產(chǎn)線上產(chǎn)生巨大的作用?!?/p>

希發(fā)基斯表示,只有一個(gè)超越人類的超智能系統(tǒng)是不夠的,因?yàn)槿祟惖闹悄馨芏喾矫妫仨毻ㄟ^(guò)結(jié)合不同類型的人工智能和信息通信技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn),目前人們并不知道如何做到這一點(diǎn)。要彌合自動(dòng)化和自主性之間的差距還有很長(zhǎng)的路要走,工業(yè)人工智能的發(fā)展也將需要新的科學(xué)和技術(shù)基礎(chǔ)。

對(duì)于備受關(guān)注的AI安全問(wèn)題,希發(fā)基斯認(rèn)為,如今全球的政府和機(jī)構(gòu)都有意愿進(jìn)行監(jiān)管,至于什么可以監(jiān)管、什么應(yīng)該監(jiān)管,還沒(méi)有達(dá)成一致,全球監(jiān)管框架達(dá)成一致的可能性非常小,中國(guó)應(yīng)該提出一個(gè)不同的愿景,不僅專注于對(duì)話式人工智能系統(tǒng)和其他類型的系統(tǒng),還應(yīng)該利用自身強(qiáng)大的工業(yè)基礎(chǔ),專注于每個(gè)行業(yè)的核心技術(shù),從龐大而多樣的工業(yè)基礎(chǔ)中汲取大量數(shù)據(jù),協(xié)同每個(gè)行業(yè)的國(guó)有企業(yè),為每個(gè)行業(yè)構(gòu)建特定的智能系統(tǒng)和特定技術(shù)。他表示,中國(guó)應(yīng)該更多地參與到全球標(biāo)準(zhǔn)制定的討論中來(lái)。

    責(zé)任編輯:孫扶
    圖片編輯:沈軻
    校對(duì):劉威
    澎湃新聞報(bào)料:021-962866
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