將夢(mèng)想變?yōu)楝F實(shí)是科技的魅力所在，而科技所創(chuàng )造的現實(shí)價(jià)值，也許連科幻電影都不曾預料到。如今，人工智能已經(jīng)融入社會(huì )生活的方方面面，從“刷臉”支付、語(yǔ)音助手等日常應用，到疫情期間發(fā)揮重要作用的智能測溫系統、智能消毒機器人，都為人們提供著(zhù)更加便捷和人性化的服務(wù)。
與此同時(shí)，人工智能也從消費領(lǐng)域拓展到制造業(yè)、基礎設施、能源、交通、醫療等關(guān)系國計民生的關(guān)鍵領(lǐng)域，逐步實(shí)現規?；涞?。
“人工智能與工業(yè)場(chǎng)景融合將釋放出巨大潛能。我們應當關(guān)注人工智能在不同工業(yè)領(lǐng)域的創(chuàng )新和應用，以提升現有系統性能，并助力數字化轉型達到新高度?！?西門(mén)子大中華區總裁兼首席執行官赫爾曼（Lothar Herrmann）表示，“憑借在工業(yè)領(lǐng)域170多年的豐富經(jīng)驗和專(zhuān)業(yè)知識，遍布世界的專(zhuān)家資源，以及先進(jìn)的人工智能技術(shù)，西門(mén)子為客戶(hù)提供安全可信、更懂工業(yè)的人工智能解決方案?！?/span>
01
汽車(chē)制造
破題“智造”，未雨綢繆
在現代化的汽車(chē)生產(chǎn)車(chē)間里，數字化和智能化技術(shù)為突破傳統制造工藝中的難點(diǎn)打開(kāi)了全新思路。
以沖壓工藝為例，振動(dòng)直接反映著(zhù)加工過(guò)程中的設備健康狀況，是設備安全評估的一項核心指標。然而，振動(dòng)分析極為復雜，產(chǎn)線(xiàn)上多種設備和眾多組件之間的振動(dòng)相互影響、疊加，形成一場(chǎng)大型“復合”振動(dòng)，只有經(jīng)驗豐富的領(lǐng)域專(zhuān)家才能“讀懂”這些動(dòng)態(tài)交錯的信號。但專(zhuān)家無(wú)法全天候實(shí)時(shí)監測，尤其在伺服壓機應用場(chǎng)景中，速度、位移、壓力等都在不斷變化，單憑人力更難以捕捉復雜的加工過(guò)程。當人力不可為，人工智能介入是必然選擇。
02
過(guò)程工業(yè)
工廠(chǎng)里的“最強大腦”
在石油化工、有色冶金、鋼鐵等過(guò)程工業(yè)領(lǐng)域，生產(chǎn)連續性至關(guān)重要。由于設備故障而導致的短暫非計劃性停機就可能給企業(yè)造成上百萬(wàn)的經(jīng)濟損失，甚至引發(fā)火災、爆炸等嚴重安全事故。
在中國石化青島煉油化工有限責任公司（青島煉化）的智能工廠(chǎng)里，西門(mén)子預測性維護系統SiePA為客戶(hù)建立起從智能預警到高級診斷的閉環(huán)機制，幫助客戶(hù)有效控制風(fēng)險，保證生產(chǎn)的可靠性和安全性。這一過(guò)程既運用了對傳感器量化數據的機器學(xué)習與深度分析，也結合了基于知識圖譜的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，堪稱(chēng)工業(yè)界的“中西醫結合”。
03
數字化光伏
“快、準、穩”可兼得
從城市上空俯瞰，人們會(huì )發(fā)現一排排的藍色屋頂。它們是把太陽(yáng)能直接轉化為電能的光伏組件。制造企業(yè)采用屋頂分布式光伏發(fā)電方式，不但能緩解當地供電高峰時(shí)間段的電網(wǎng)壓力，同時(shí)還環(huán)保節能，為自身節省大量工業(yè)電費支出。
屋頂光伏使用壽命周期為25年左右，有效的運維管理是光伏電站長(cháng)期穩定運行的根本保障。然而，定期進(jìn)行全面巡檢與清洗需要投入大量的人力物力，且難以及時(shí)、準確地發(fā)現異常。如何讓長(cháng)期的運維工作降本增效，是管理者最為關(guān)心的問(wèn)題。
組件運行狀態(tài)的完全可視化和在線(xiàn)實(shí)時(shí)診斷讓全電站無(wú)人值守成為可能。
04
聚焦前沿技術(shù)
預見(jiàn)智能未來(lái)
隨著(zhù)人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的滲透，出現了許多在消費領(lǐng)域所不曾遇到的挑戰。當下，西門(mén)子人工智能研發(fā)團隊正致力于開(kāi)展一系列創(chuàng )新實(shí)踐，推動(dòng)前沿技術(shù)的成果轉化。
“我們希望提供用得起、用得好的工業(yè)人工智能解決方案，將工業(yè)數據的巨大隱藏價(jià)值變得可見(jiàn)且可得?！蔽鏖T(mén)子中國研究院大數據分析研發(fā)部總監田鵬偉說(shuō)道。
一方面，工業(yè)領(lǐng)域普遍故障樣本少，數據打標依賴(lài)行業(yè)專(zhuān)家，成本高昂。西門(mén)子研發(fā)團隊將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和傳統貝葉斯方法相結合，盡可能把工業(yè)領(lǐng)域的先驗知識融入模型，減少對樣本數據量的依賴(lài)，開(kāi)展基于小樣本數據的有效學(xué)習。與此同時(shí)，團隊還通過(guò)主動(dòng)學(xué)習技術(shù)來(lái)降低數據打標的成本，先基于算法篩選出最有用的未標記樣本，再交由專(zhuān)家進(jìn)行標記，只需要和專(zhuān)家進(jìn)行少量交互即可高效完成模型訓練。
另一方面，工業(yè)人工智能的巨大潛力與高應用門(mén)檻似乎是一對無(wú)法解決的矛盾。西門(mén)子研發(fā)團隊前瞻性地探索基于元學(xué)習等技術(shù)的自動(dòng)機器學(xué)習應用，讓系統根據當前數據集的特征幫助使用者快速選擇算法模型和參數配置，降低專(zhuān)業(yè)性要求，這將大力助推人工智能在工業(yè)中的普及。
美國辛辛那提大學(xué)工業(yè)人工智能中心主任、《工業(yè)人工智能》作者李杰教授表示：“人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的真正價(jià)值是替人找到工業(yè)系統中不可見(jiàn)世界的參數的關(guān)系與變化，預測并有效得避免問(wèn)題的發(fā)生 。當工業(yè)人工智能滲透愈發(fā)深入，當它的潛力在工業(yè)智能化進(jìn)程中被充分釋放時(shí)，整個(gè)工業(yè)應該是 ‘無(wú)憂(yōu)’ 的?！?nbsp;
作為工業(yè)人工智能的理想賦能者，西門(mén)子正在加速這一天的到來(lái)，讓企業(yè)不再為運維成本、生產(chǎn)瓶頸以及未來(lái)隱患而擔憂(yōu)，讓工業(yè)變得更具智慧、更加安全。
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