People's Daily Online, Пекин, 7 ноября (Репортер Чжао Чжуцин) В настоящее время технология искусственного интеллекта глубоко меняет мир и становится мощным двигателем экономических и социальных инноваций. Каковы новые тенденции в развитии технологий искусственного интеллекта и как лучше использовать искусственный интеллект для расширения возможностей реальной экономики? На недавно состоявшейся Китайской конференции по автоматизации 2024 года приняли участие ученые и эксперты.
«Искусственный интеллект интегрирует технологии автоматизации во все сферы жизни в большем масштабе и глубже, проникая в каждый уголок нашей жизни», — сказал Чжэн Наньнин, академик Китайской инженерной академии, председатель Китайского общества автоматизации и профессор. из Сианьского университета Цзяотун, заявил, что воплощенный интеллект В качестве важного направления в области искусственного интеллекта, сильный Стимулирование агентов к глубокому взаимодействию с физической средой посредством восприятия, познания и действий значительно повысит гибкость системы автоматизации, благодаря чему система автоматизации больше не будет ограничиваться заранее заданными программами, а сможет принимать автономные решения на основе изменений в окружающей среде и действиях. , включая понимание человеческих намерений и мотивов поведения. Это новая тенденция в разработке будущего промышленного программного обеспечения — встроенного программного обеспечения.
Гао Вэнь, академик Китайской инженерной академии и директор лаборатории Пэнчэн, сказал, что в интеллектуальную эпоху масштаб вычислительной мощности станет ключевым элементом национальной конкурентоспособности, а вычислительная мощность станет новой производительной силой в социальном развитии. Однако преимущество вычислительной мощности заключается не в объеме вычислительной мощности, а в более высокой вычислительной эффективности, обширных новых технологических приложениях и надежной поддержке инфраструктуры. Таким образом, сеть вычислительной мощности является неизбежной тенденцией в развитии инфраструктуры вычислительной мощности. . Он предположил, что Китай стал мировым лидером в развитии и росте вычислительной мощности, а искусственному интеллекту Китая нужна собственная большая модельная база, чтобы нести цивилизационное наследие китайского корпуса и китайской истории.
Ю Хайбинь, академик Китайской инженерной академии, вице-председатель Китайского общества автоматизации и исследователь Шэньянского института автоматизации Китайской академии наук, с нетерпением ждал перспектив «интеллектуального производства, основанного на искусственном интеллекте». Он сказал, что обрабатывающая промышленность является основой и двигателем национального экономического развития. В критический период, когда обрабатывающая промышленность переходит от цифровизации к интеллектуализации, она сталкивается с такими техническими проблемами, как слабые возможности инновационного проектирования, низкий уровень интеллектуальной автоматизации и бедность. устойчивость промышленных цепочек поставок. Перспективы и пространство для развития интеллектуального производства огромны. Мы должны использовать огромные производственные данные для реализации автоматизации и интеллектуального анализа знаний и бизнес-процессов для удовлетворения таких ключевых потребностей, как интеграция проектирования и производства, гибкое производство и экологически чистое производство. Он предположил, что технология искусственного интеллекта должна следовать закону развития «от цифрового к физическому», прежде чем она действительно сможет стать краеугольным камнем новой производительности.
Лю Юньхао, профессор Университета Цинхуа, заявил, что благодаря поддержке искусственного интеллекта сегодняшний Интернет вещей вступил в новую стадию, уделяя больше внимания его расширению возможностей, особенно в контексте бурного развития промышленного Интернета, Интернета. of Things постепенно распространился от стороны потребителя услуг к стороне производства услуг. Благодаря расширению возможностей промышленных интернет-систем предприятия могут постепенно прогнозировать и делать выводы о производственном процессе в цифровом мире, достигая принципа «цифра прежде всего». Это позволяет предприятиям цифровых двойников заранее думать, делать выводы и демонстрировать перед физическим производством, тем самым лучше управляя фактическим производственным процессом и повышая эффективность производства и уровень принятия решений. Эта трансформация означает, что Интернет вещей переходит от уровня чистого восприятия к возможностям интеллектуального преобразования отраслей.