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)能夠將前端采集到的大量圖像數(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動和第二代數(shù)據(jù)驅動的人工智能，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。”
來源：《經(jīng)濟日報》
