新华全媒+丨东博会手记:人工智能+,从“点”上开花到“链”上结果
人工智能赋能千行百业,既需要算力、算法的投入和突破,也需要高质量、高相关性的场景数据这一“优质食粮”。
跨境电商、文旅、汽车、农业……今年7月以来,为配合第22届东博会和峰会所举办的AI赋能千行百业超级联赛吸引了来自中国和东盟的3300多支队伍参赛,在智慧口岸、智能座舱、数字果园等跨境特色场景应用上作出探索。
“我们虽然难以在算力上与一线城市竞争,但广西拥有丰富的应用场景,能够集成和适配更适合东盟市场的垂直大模型,并交付东盟国家使用。”第22届东博会AI体验官、南宁职业技术大学人工智能学院教授苏鸿说。
这是9月17日在南宁国际会展中心拍摄的消防人工智能设备。新华社记者 曹祎铭 摄
目前,一些AI应用可在既定环境中完成如“车找工位、料找车”等规则明确的任务,但部分如“放歪的零件如何精准适配”“复杂动态路径如何实时优化”等脱离预设规则的情况,仍需AI进一步提升感知与决策能力。
越是深入应用的场景,越不容毫厘之差。医疗诊断不能误判、金融风控忌惮偏差、工业制造关乎质量安全……AI要真正“被用起来”,必须在数据采集、算法提升与系统集成上不断优化。
提升人工智能发展水平,不能只在“点”上做功,更要在“面”上开花。
一个简单的例子。在不少工厂,码垛机器人、焊接机器人已通过AI实现单点效率的显著提升,但距离将各个生产环节紧紧形成一个全链路、智能化的有机整体,仍有一段距离。从传统工厂、“灯塔工厂”到“黑灯工厂”,需要人工智能与千行百业携手进化。
在上汽通用五菱,从数据化、模块化走到智慧化,这场迭代持续了6年时间。“我们花了6年时间开展智慧化布局,完成了20项设备交互协议的标准统一以及差异化适配,通过同一个‘大脑’即EODP进行调度,进而实现了汽车行业的智能制造。”上汽通用五菱运营大数据与信息技术部总经理黄燕清说。如今,16座“智能岛”将传统流水线变为网状平行式生产模式,生产效率提升33%,订单交付周期从45天缩短至最短7天。
智能制造的进化,需要感知技术、决策模型的提升;智慧医疗的进展,离不开影像数据、病理知识的融合;中国—东盟合作的创新,依托于语言互译、文化理解的突破……也正是一次次向真实场景、具体问题的攻坚,锻造着人工智能的“可靠性”,积累着人工智能赋能百业的能力。
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