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3分钟get工业AI到底有多“难”?

  2020年11月12日  

  一年一度的“传统佳节”光棍节又到了。一条脱单小tip送给大家:请女生吃烤串不叫瓶北冰洋,就像坐拥海量生产数据不用人工智能来分析,这是没有希望的。

  以前很多企业发展碰到成本、效率瓶颈时,更多依赖经验摸索;现在通过AI技术,海量数据的价值得以发掘,很多难点迎刃而解。然而,数据有了,处理起来可不简单,尤其是在工业领域——数据量有限、负面样本量少,以及工业生产条件的多变都可能导致人工智能“失灵”。

  在西门子研究人工智能的小伙儿为了让大家更好的理解工业AI到底有多复杂,训练了一套AI算法,通过人为制造“千奇百怪”的数据,试图迷惑人工智能系统。那么结果如何?戳视频一探究竟。

▲西门子人工智能,更懂工业的人工智能!

划重点

  面对种种刁难,我们的AI系统“稳如泰山”,经受住了考验。正如视频中提到的那样,与大家熟知的人脸识别、AI围棋机器人等消费领域的应用相比,工业人工智能领域的难点在于没有清晰的规则和边界,再叠加上数据样本少、准确性要求高等条件,使得工业人工智能应用的难度较大。举个简单的例子,如果把AI技术比作一辆汽车,应用在消费领域就好比顺畅地行驶在平坦的高速公路上,而应用在工业领域则犹如行驶在崎岖蜿蜒的山路上,障碍重重。

  专注工业人工智能领域30年的西门子,深谙垂直行业的专业知识,积累了丰富的技术实施和管理经验。目前,西门子在世界各地拥有数百名数据科学家和人工智能专家,解决方案广泛应用于发电、能源管理、离散制造、过程工业、智慧城市、楼宇、交通和医疗等领域。

标签:西门子  我要反馈
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