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Jay Lee:工業(yè)機(jī)器人智能必須能解決過(guò)去的問(wèn)題

發(fā)布時(shí)間: 2019-05-27發(fā)布者: 瀏覽量: 1332





Jay Lee:大家好,我想今天講一些案例,因?yàn)槲业囊槐拘聲?shū)馬上要出來(lái),《工業(yè)人工智能》,今天主要給大家介紹為什么要重新定義工業(yè)人工智能,和互聯(lián)網(wǎng)什么關(guān)系。我想工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)里面經(jīng)驗(yàn)每個(gè)人都不一樣,每個(gè)企業(yè)做法也不太一樣,但是重點(diǎn)一樣,一定要為客戶(hù)解決不能解決的問(wèn)題,或者顧客可以靠你完成得到價(jià)值的問(wèn)題。不管賣(mài)魚(yú)還是賣(mài)清酒還是輪船高鐵的目的是一樣的。

 
  回到我在91年進(jìn)入美國(guó)NSF,大家都知道他是比較中立的,做出來(lái)的東西全世界分享,完全是公開(kāi)的。91年克林頓在任,官員的責(zé)任就是做20年之后的事。每天吃飯談20年之后的事,95年我派到日本,先進(jìn)產(chǎn)業(yè)研究院,就是日本的工研院,我?guī)ト毡镜捻?xiàng)目就是把互聯(lián)網(wǎng)用在機(jī)器上面,這個(gè)就是美國(guó)的第一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)+。因?yàn)槟莻€(gè)時(shí)候日本是用遠(yuǎn)程抓機(jī)器是用衛(wèi)星,95年我代表NSF,這篇文章是唯一可以找到最早的一篇文章,我做發(fā)動(dòng)機(jī)和電梯的遠(yuǎn)程,道理是一樣的。那個(gè)時(shí)候的速度,那個(gè)時(shí)候的建模一定是這個(gè)東西,為什么要建模,因?yàn)椴豢赡芸繑?shù)據(jù)做決策,不夠的,一定要(英文)做決策,這兩個(gè)為什么放在一起,當(dāng)初這么做出來(lái)的。
 
  后來(lái)2000年我在98-2000年在美國(guó)做研發(fā)總監(jiān),2000年之后當(dāng)教授,做了智能維護(hù)中心,這個(gè)中心全世界100多個(gè)企業(yè),誕生了很多的企業(yè)。我今天就講中國(guó)的高鐵和中船。
 
  最近這幾年,當(dāng)我寫(xiě)第一本書(shū)的時(shí)候,也是滴水湖這邊寫(xiě)的,2015年開(kāi)會(huì),當(dāng)時(shí)上海交大辦了先進(jìn)產(chǎn)業(yè)研究院的工業(yè)大數(shù)據(jù),講完之后說(shuō)把書(shū)寫(xiě)出來(lái),這個(gè)書(shū)是15年的案例,2001年-2015年的案例整合起來(lái),后面包括智能制造,云上的工業(yè)智能,最新的工業(yè)人工智能下個(gè)月出。
 
  今天講工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),基本上是按照歷史看有幾個(gè)轉(zhuǎn)型做法。一種做法就是像互聯(lián)網(wǎng)公司說(shuō)我也可以加上一個(gè)應(yīng)用,變成互聯(lián)網(wǎng)+,互聯(lián)網(wǎng)+金融,互聯(lián)網(wǎng)+零售,我用人臉辨識(shí)看顧客拿了多少次,多少次不買(mǎi),根據(jù)零部件的喜好把他技掉。這些是叫做工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與智能轉(zhuǎn)型模式,帶動(dòng)制造后邊的關(guān)系,這個(gè)叫新制造,工業(yè)+互聯(lián)網(wǎng),汽車(chē)、鋼鐵、風(fēng)電,他本來(lái)做產(chǎn)品的,有問(wèn)題就加互聯(lián)網(wǎng),遠(yuǎn)程監(jiān)控你,不行就關(guān)掉。我的質(zhì)量+互聯(lián)網(wǎng),生產(chǎn)線(xiàn)連在一起,把整個(gè)質(zhì)量的問(wèn)題找到,我就可以解決生產(chǎn)線(xiàn)的問(wèn)題。這個(gè)成功率很高。
 
  為什么要做互聯(lián)網(wǎng),一定有幾個(gè)原因,因?yàn)槿耸鞘虑榈暮诵?。麥克風(fēng)是演講的目的,所以人和麥克風(fēng)要互動(dòng),麥克風(fēng)不會(huì)告訴人要做什么,需要人有系統(tǒng)管理這個(gè)物。這個(gè)系統(tǒng)就是我們講的今天,一般不懂的人他可以告訴我,他不會(huì)直接告訴你,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是管理系統(tǒng),不是一個(gè)高大上,或者說(shuō)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)我們今天要做的一定是解決顧客最大的痛點(diǎn),工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的公司要準(zhǔn)備好看到最丑陋的一面,否則不要去做。這個(gè)里面數(shù)據(jù)的技術(shù),包括分析的技術(shù),包括平臺(tái)技術(shù),包括OT技術(shù),這都是很重要的東西。今天講到DT,AT,PT,OT,這幾個(gè)T現(xiàn)在談得最多是PT,我是平臺(tái)公司,你和我合作就可以解決了。這是夢(mèng)想和幻想,做平臺(tái)的公司一定自己已經(jīng)成功,自己有一個(gè)平臺(tái),讓我的問(wèn)題解決,甚至兩個(gè)不認(rèn)識(shí)的人在平臺(tái)上解決。我們現(xiàn)在很多企業(yè)把平臺(tái)當(dāng)成陽(yáng)臺(tái)用,有什么東西放平臺(tái)用,平臺(tái)基本上云是一個(gè)平臺(tái),有6個(gè)S,分享存儲(chǔ),分享網(wǎng)絡(luò),分享計(jì)算機(jī),這個(gè)是基本的,最重要的是分享資源,不是自己有一個(gè)東西,你用了別人可以用。分享服務(wù),分享生態(tài),可以帶動(dòng)其他很多做生態(tài)的東西,機(jī)器有問(wèn)題,傳感器公司,維修公司都可以在這里,但是數(shù)據(jù)在我這里,所以誰(shuí)先拿到數(shù)據(jù),這個(gè)數(shù)據(jù)是客人的不是你的。所以這個(gè)到底是誰(shuí)的數(shù)據(jù),這個(gè)地面來(lái)講,這個(gè)變成今天互聯(lián)網(wǎng)的戰(zhàn)場(chǎng)。
 
  因?yàn)橛脩?hù)和價(jià)值是在這邊產(chǎn)生的,只是看別人愿意不愿意用你的。
 
  比如說(shuō)軸承APP,我通用工作的時(shí)候,1983年我們有一個(gè)查理專(zhuān)家系統(tǒng),他只要耳朵一聽(tīng)機(jī)器,就知道軸承的內(nèi)環(huán)壞了,再一聽(tīng),軸承本身外環(huán)不好,內(nèi)環(huán)和外環(huán)和滾珠頻率不一樣,特征不一樣。為什么需要人去看?綠色就是正常的,白色是外環(huán),黑色是滾珠,藍(lán)色是內(nèi)環(huán),這個(gè)很穩(wěn),開(kāi)始繞了就是外環(huán)問(wèn)題,我們需要37年專(zhuān)家的問(wèn)題用一個(gè)振動(dòng)信號(hào),噪音信號(hào)直接出來(lái)。你可以全世界用,或者數(shù)據(jù)捐給美國(guó)的NASA網(wǎng)站去查一下,現(xiàn)在已經(jīng)超過(guò)3萬(wàn)次下載。我不久前部捐出去了。我要形成一個(gè)APP,任何人只要告訴我什么樣的軸承,什么樣的速度,我直接自動(dòng)幫你判斷什么問(wèn)題。黏性和彈性,小軸承大軸承都可以用。我們做工業(yè)大數(shù)據(jù),工業(yè)人工智能,ABC是基礎(chǔ),D要高,才可以幫助顧客找到他不了解的問(wèn)題。重要是用戶(hù)和價(jià)值驅(qū)動(dòng)。這個(gè)是最重要的目的。
 
  現(xiàn)在數(shù)據(jù)質(zhì)量怎么看?發(fā)動(dòng)機(jī)起飛了,還是船,高鐵,數(shù)據(jù)很多,第一個(gè)可以找到高鐵,滾珠軸承,中國(guó)的高鐵是跑300公里一小時(shí),中國(guó)是200公里以下的軸承自己可以做,200公里以上中國(guó)不能做,都是進(jìn)口的。因此要知道可以不可以用,數(shù)據(jù)拿到了,很多公司說(shuō)我有很多數(shù)據(jù),我們花了6個(gè)月的時(shí)間,你們的數(shù)據(jù)不能用,你沒(méi)有背景資料,這個(gè)已經(jīng)是上億的產(chǎn)業(yè),因?yàn)楹苌俟究梢宰鲞@個(gè)事。這個(gè)要做人家不能做的事,這個(gè)里面數(shù)據(jù)本身是斷裂,因?yàn)槟脕?lái)的時(shí)間不一樣,拿來(lái)做的方法也不一樣,數(shù)據(jù)的背景不一樣,輪船當(dāng)成天氣的背景,飛機(jī)起飛的時(shí)候高度、風(fēng)速都沒(méi)有。不了解天氣的資料,發(fā)動(dòng)機(jī)懂再多也做不出來(lái),所以三個(gè)B。第二是三個(gè)R,數(shù)據(jù)的來(lái)源性,可以不可以用歷史數(shù)據(jù),同類(lèi)型的數(shù)據(jù)做比較呢?第二能不能可以找到關(guān)系,可以找到還不了解的問(wèn)題,什么樣的風(fēng)速,什么樣的濕度,風(fēng)電葉片會(huì)結(jié)冰。甘肅不會(huì)結(jié)冰,到安徽會(huì)結(jié)冰,因?yàn)樘鞖鉂穸炔灰粯?,路況和車(chē)子的平穩(wěn)度什么關(guān)系,都不知道,因?yàn)閿?shù)據(jù)沒(méi)有歸類(lèi)。所以人很難做決策。
 
  我們2017年信通院(音譯)辦的,我給他們建議辦一個(gè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),美國(guó)2008年開(kāi)始競(jìng)賽,怎樣看風(fēng)電會(huì)不會(huì)結(jié)冰,當(dāng)時(shí)1600個(gè)團(tuán)隊(duì),最后選了12個(gè)團(tuán)隊(duì),6個(gè)團(tuán)隊(duì)做皮帶損傷,6個(gè)團(tuán)隊(duì)做風(fēng)電結(jié)冰,富士康有3個(gè)團(tuán)隊(duì),你們做手機(jī)怎么搞這個(gè)東西,因?yàn)樗麄冋f(shuō)做大數(shù)據(jù)很強(qiáng),不搞風(fēng)電可以預(yù)測(cè)出來(lái),我就更了解富士康,慢慢發(fā)現(xiàn),這個(gè)里面我們可以合作很多,就協(xié)助他們做工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。
 
  后來(lái)我到富士康捐出這個(gè)數(shù)據(jù)之后,華為用云平臺(tái),一個(gè)是物流,一個(gè)是刀具,就是蘋(píng)果手機(jī)刀具怎么斷裂怎么損耗可以預(yù)測(cè)出來(lái),全部都是高校來(lái)參加,沒(méi)有企業(yè)界。中國(guó)企業(yè)界自己獨(dú)當(dāng)一面搞工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)真的很難,第一沒(méi)有時(shí)間,第二沒(méi)有環(huán)境,數(shù)據(jù)給你分析時(shí)間都沒(méi)有。有的說(shuō)我有,你有工具,但是沒(méi)有顧客的數(shù)據(jù),有顧客的數(shù)據(jù)的沒(méi)有工具。
 
  人工智能八幾年開(kāi)始使用,最近改變幾年國(guó)內(nèi)炒作特別大,他們可以從互聯(lián)網(wǎng)+到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),到云再到CPS,再到人工智能連續(xù)做。納米1993年的時(shí)候做,納米搞了將近20年,現(xiàn)在博士生都找不到工作,納米還談嗎?沒(méi)有錢(qián)。AI再搞十年也沒(méi)有錢(qián),因?yàn)樽霾怀鰱|西怎么有錢(qián)。大家要清楚一個(gè)領(lǐng)域不能炒過(guò)了,中國(guó)的錢(qián)現(xiàn)在遠(yuǎn)大于全世界,但是人臉辨識(shí)全去了,轉(zhuǎn)換聲音全去了。簡(jiǎn)單的取代之后省的不多,這個(gè)地方是人工智能最大的挑戰(zhàn),有的人說(shuō)拿面包算多少錢(qián),老是看同樣的節(jié)目,不高興。
 
  所以未來(lái)我們?nèi)斯ぶ悄芡顿Y的可能性,可成長(zhǎng)性,但是可用性很難驗(yàn)證,我可以用好還需要你投資嗎?我直接找客戶(hù)馬上用了為什么要你投資。以前搞機(jī)器人(15.430, -0.01, -0.06%),機(jī)器一故障半個(gè)小時(shí),你損失的錢(qián)你來(lái)賠。所以機(jī)器人一個(gè)個(gè)死。我可以用你的,但是如果判斷損失你要承擔(dān),我不敢,那叫什么人工智能。數(shù)據(jù)和人工,這個(gè)要讓人和更聰明,這個(gè)是讓機(jī)器更聰明,但是數(shù)據(jù)環(huán)境會(huì)變,不是固定的,要辨別出來(lái)什么地方出問(wèn)題。所以用在很多方式里面解決一個(gè)系統(tǒng)工程,怎么驗(yàn)證這個(gè)系統(tǒng)可以不可以用。所以當(dāng)初工業(yè)人工智能,維基百科是我寫(xiě)的。人工智能是認(rèn)知科學(xué),我怎么用人的圖象自然語(yǔ)言,用在醫(yī)療還是辨識(shí),所以他的成功率是有的,但是怎么讓他的成功率不受到任何的變化的干擾。國(guó)外的人工智能并不是解決一個(gè)奇幻的問(wèn)題,問(wèn)題解決完之后,可以重復(fù)解決很穩(wěn)定,可以傳承下去。
 
  比如說(shuō)我退休,有人取代我,但是比我以前稍微好一點(diǎn),但是好不到哪里去,所以不同的專(zhuān)家不一樣,人工智能用訓(xùn)練的方式可以做,但是每次零部件要更換,系統(tǒng)有變化都要重新做,老系統(tǒng)和新系統(tǒng)無(wú)法自動(dòng)覆蓋。所以必須要做自動(dòng)調(diào)整,他可以一直做調(diào)整。這個(gè)里面需要這種東西。我們要看哪一種方式適合解決什么問(wèn)題。
 
  第一個(gè)中國(guó)船舶(19.580, -0.05, -0.25%)案例,我要做中船互聯(lián)網(wǎng),因?yàn)轫n國(guó)做,韓國(guó)第一,那個(gè)時(shí)候中國(guó)還不是第一,要做什么,要做船的監(jiān)控,泵,軸承,船最大的問(wèn)題就是耗油性,當(dāng)時(shí)根據(jù)船舶的位置每天角度的變化,根據(jù)阻力可以找到關(guān)系,現(xiàn)在整個(gè)團(tuán)隊(duì)出來(lái)了,已經(jīng)民營(yíng)化了,我們做的時(shí)候可以一年省掉6%的油費(fèi)。第一條智能船是2017年12月6日正式成立,不是賣(mài)船??梢再u(mài)船的管理和服務(wù)。有幾個(gè)人聽(tīng)過(guò)寬度學(xué)習(xí)?他是我們經(jīng)驗(yàn)犯錯(cuò)出來(lái)的,很多東西在運(yùn)轉(zhuǎn),有很多風(fēng)電在運(yùn)轉(zhuǎn),但是要監(jiān)控每個(gè)風(fēng)電嗎?高鐵有兩個(gè)轉(zhuǎn)向架,每個(gè)轉(zhuǎn)向架有4個(gè)電機(jī),一比就可以很快知道哪一個(gè)風(fēng)電好不好。
 
  阿斯同(音譯)高鐵,高鐵在動(dòng),很多的數(shù)據(jù)從輪轂出來(lái),高鐵十幾節(jié),一節(jié)有兩個(gè)轉(zhuǎn)向架,很長(zhǎng),我們當(dāng)時(shí)做了整個(gè)群的監(jiān)控,這個(gè)里面根據(jù)速度變化爬坡加速減速找到類(lèi)似性,就可以找出哪一個(gè)好哪一個(gè)不好。中車(chē)我知道哪一個(gè)電機(jī)不好,哪一個(gè)節(jié)車(chē)箱什么問(wèn)題,一比較就出來(lái)了,再看哪一個(gè)電機(jī)不好。有一天比如說(shuō)中車(chē)的車(chē)子出來(lái)之后,動(dòng)車(chē)和諧號(hào),哪一節(jié)信號(hào)一出來(lái)一比知道哪一個(gè)節(jié)哪一個(gè)電機(jī)不好,集中在這個(gè)電機(jī)和其他的電機(jī)做比較,哪一個(gè)最差,把整個(gè)的系統(tǒng)變得可以做整個(gè)集成,中車(chē)可以很快找到不好的電機(jī),這個(gè)就是寬度學(xué)習(xí)。
 
  下一個(gè)案例就是講電池,電動(dòng)車(chē)也是一樣,特斯拉有2000多個(gè)電芯,我們上海交大先做,電池充放電的時(shí)候會(huì)變,我要找到電池是哪一個(gè)電池,在云上面直接做運(yùn)算,不要存數(shù)據(jù),云上就完成。充電的時(shí)候就知道電池什么問(wèn)題。那個(gè)時(shí)候韓市長(zhǎng)特別來(lái)看,未來(lái)的電池信息基地,建模,這個(gè)就是我們講的智能大數(shù)據(jù),2010年開(kāi)始做的,現(xiàn)在有十個(gè)專(zhuān)利,我們等企業(yè)碰,碰了之后找他們。然后用云做電子的很少,只有兩個(gè)。
 
  我們講工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的案例,我們?nèi)ツ陞f(xié)助富士康申請(qǐng)了燈塔工廠,全國(guó)有17個(gè),因?yàn)楦皇靠涤?7萬(wàn)的機(jī)床,18000條線(xiàn),如果要做這個(gè)事,數(shù)據(jù)量是足夠大,要靠人群做,數(shù)據(jù)量大,所以工業(yè)云怎么把邊緣上智能化加強(qiáng)。物端不用這么快,做故障或者遠(yuǎn)程,不需要馬上做決策的東西。我們用了很多工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)軟件預(yù)測(cè)生產(chǎn)當(dāng)中的問(wèn)題,問(wèn)題可以預(yù)測(cè)出來(lái),最后關(guān)燈工廠,目的并不是把人去掉,是把人的憂(yōu)慮去掉,富士康目前有8個(gè)熄燈工廠。目前全世界有16個(gè),今年有7個(gè),第一年有9個(gè),今年7個(gè)富士康和西門(mén)子總共16個(gè),海爾是去年?;旧献钪匾褪羌性谶吘壎耍磥?lái)怎么看。
 
  最后我們現(xiàn)在有一個(gè)問(wèn)題,人工智能找不到人,請(qǐng)不起人,留不住人。我們建立一個(gè)產(chǎn)業(yè)學(xué)院,專(zhuān)門(mén)培養(yǎng)人才,我?guī)透皇靠底龅臅r(shí)候只有30多人搞AI,現(xiàn)在有1000多人。
 
  傳統(tǒng)人工智能是傳統(tǒng)科學(xué),永遠(yuǎn)不會(huì)停,但是工業(yè)人工智能比較解決過(guò)去的問(wèn)題和未來(lái)的問(wèn)題,人工智能不能解決過(guò)去的問(wèn)題,但是工業(yè)人工智能一定要解決過(guò)去的問(wèn)題,高鐵、車(chē)輛、風(fēng)電,深度學(xué)習(xí),寬度學(xué)習(xí)都要有。

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