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活動預告|探討「AI+先進制造」的最新趨勢!行業(yè)動態(tài)/產(chǎn)業(yè)布局/細分應用

發(fā)布時間:2024-07-02 16:41:51來源: 15210273549

AI大模型,已經(jīng)從卷參數(shù)到卷價格,OpenAI在GPT-3時已經(jīng)達到1,750億參數(shù),GPT-4據(jù)悉達到了萬億級別的參數(shù);Google的Gemini Ultra的復雜度最高,其參數(shù)量也達到萬億級別;Meta的大版本Llama 3-70B有超過4,000億參數(shù);2024年5月21日,阿里云宣布通義千問GPT-4級主力模型Qwen-Long的API輸入價格從0.02元/千tokens降至0.0005元/千tokens,直降97.5%。這意味著,1元錢可以買200萬tokens,相當于5本《新華字典》的文字量,降價后其價格約為GPT-4的1/400。

隨著AI日新月異的快速迭代,能力上限不斷攀升,調(diào)用成本持續(xù)下降,與物理世界融合后的可用性、可規(guī)模化能力邊界不斷突破。蘋果推出的Apple Vision Pro實現(xiàn)了AI與空間計算的融合;Figure AI則達成了AI與人形機器人的結合;還有AI加持下的無人機跟拍(如哈浮飛行相機HOVER CAMERA)與配送(美團無人機配送網(wǎng)絡已經(jīng)完成幾十萬外賣訂單的配送)。

越來越多的場景在AI的助力下,變得更為高效、便捷。在先進制造的各個領域,從倉儲出入庫的空間測量,到具備多靈活度的靈巧手,再到通用的人形機器人,無一不在與AI進行著深度且密切的融合。

當AI與先進制造的交匯點愈發(fā)緊密,我們正在見證一場制造革命的悄然興起。根據(jù)Marketresearch的預測,到2032年,全球生成式人工智能在制造業(yè)的市場規(guī)模將達到63.98億美元。國內(nèi)趨勢也尤為顯著,國家多次發(fā)布政策強調(diào)提升制造業(yè)的發(fā)展質(zhì)量,加快AI等數(shù)字技術賦能,全面促進產(chǎn)業(yè)升級。可以看到,AI技術正在不斷拓展其在智能制造領域的應用邊界。

AI在制造業(yè)的應用已經(jīng)從單一的數(shù)據(jù)收集發(fā)展到全流程的智能化改造,從機器學習、深度學習到計算機視覺、自然語言處理,AI技術正不斷突破,向量數(shù)據(jù)庫、MaaS等,也成為重要的數(shù)字基礎設施,為制造業(yè)帶來革命性的變化。例如,NVIDIA與富士康工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的合作,通過結合NVIDIA Metropolis和Isaac Sim平臺,加速了工業(yè)自動化的進程,顯著提升了生產(chǎn)效率和運營智能化水平。

基礎層,數(shù)據(jù)、算法、算力等基礎設施,以及工業(yè)機器人、智能工業(yè)裝備等硬件資源,構成了AI+先進制造的基石。例如,蘇州鐵近生產(chǎn)的特微軸承,以其高精度和耐用性,為人形機器人提供了強大的關節(jié)支持;靈心巧手自主研發(fā)掌握了柔性關節(jié)模組、柔性臂、柔性手、柔性多模態(tài)傳感器和3D高精度柔性規(guī)劃算法等30多項關鍵技術;異方科技的Goodscan系列產(chǎn)品,則通過先進的3D測量、計算機視覺技術和智能測量算法,為物流和倉儲行業(yè)提供了精準的貨物體積和重量信息。

系統(tǒng)層,無論是工業(yè)控制系統(tǒng)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的智能化,還是利用自動化優(yōu)化吞吐量和產(chǎn)量,都為生產(chǎn)過程提供強有力的支撐。西門子Simatic S7系列PLC和海爾卡奧斯COSMOPlat工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺,都是該領域的佼佼者,通過集成AI算法,提升了生產(chǎn)的自動化水平和網(wǎng)絡安全性能。創(chuàng)業(yè)公司,行動元圍繞AI工業(yè)工程化平臺,推出了覆蓋工業(yè)設備智能運動控制、智能柔性輸送、低碳等領域的解決方案,廣泛應用于機器人、醫(yī)療、3C設備、半導體、AGV、動力電池、新能源汽車制造、石油等行業(yè),并在不斷拓展更多新的領域。

應用層則是“AI+先進制造”的前沿陣地。在產(chǎn)品設計環(huán)節(jié),AI技術提升了設計的仿真度和準確性;在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié),AI加強了信息的實時收集、處理和執(zhí)行能力;在運營管理環(huán)節(jié),AI在供應鏈管理、銷售預測、市場營銷等細分場景提升效率。例如,寧德時代構建以MES系統(tǒng)為核心的集成制造平臺,顯著提升了生產(chǎn)效率和能源管理水平,成為全球首個獲世界經(jīng)濟論壇“燈塔工廠”認可的電池制造企業(yè)。

AI的應用貫穿了制造業(yè)的全生命周期,但仍面臨一些挑戰(zhàn)。技術的快速發(fā)展帶來了數(shù)據(jù)安全問題、投入產(chǎn)出比不明確、缺乏面向領域的基礎模型等問題,此外,制造業(yè)領域場景高度碎片化,也對AI技術的應用提出了更高的要求。然而,隨著技術的不斷進步和應用的深入,AI必將引領先進制造的未來。

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