大數(shù)據(jù)融入智能制造 強大的計算能力是關鍵

• 2017年9月4日 ZhouXun來源：科技日報 1250 81
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人工智能的三個重要要素，就是算法、大數(shù)據(jù)和計算力。聯(lián)想集團高級副總裁、聯(lián)想創(chuàng)投集團總裁賀志強認為，如果把人工智能比作一輛車的話，這三個要素就是車的最主要的三個部分，車最重要的部分就是引擎、燃料、車輪。

在近日舉辦的聯(lián)想創(chuàng)新科技大會·合肥峰會上，聯(lián)想集團高級副總裁、數(shù)據(jù)中心集團中國區(qū)總裁童夫堯介紹了LEAP大數(shù)據(jù)平臺對于傳統(tǒng)制造企業(yè)的作用。

“我們對其細分項目，比如汽車特種鋼材的銷量、原材料采購量進行搜集，同時全面整合內(nèi)部客戶數(shù)據(jù)、渠道數(shù)據(jù)及市場輿情數(shù)據(jù)，然后進行建模，通過機器學習的AI算法，提升采購預測的準確率?！蓖驁蚪榻B。

通過大數(shù)據(jù)分析之后，該企業(yè)在未來1個月市場的銷量預測準確率從80%提高到90%以上，而3個月的市場銷量預測準確率從75%提高到85%以上，預測率的提高，降低了價格多變的鋼材市場對其成本的影響，進而每年節(jié)省客戶采購資金超過1億元。

如何讓人工智能為企業(yè)和行業(yè)賦能，實現(xiàn)智能變革?剛剛宣布押注AI的聯(lián)想集團董事長兼CEO楊元慶認為，人工智能在各行業(yè)的快速滲透，主要得益于人工智能三大要素，大數(shù)據(jù)、計算力和算法，三者的齊頭并進。

楊元慶表示，在智能互聯(lián)網(wǎng)的時代，我們身邊越來越多的外圍變得越來越智能，在各種傳感器的輔助下面，這些智能終端可以不斷的感知周圍的環(huán)境，從而在云端能夠匯聚成以幾何級增長的海量數(shù)據(jù)。

童夫堯認為，目前制造型企業(yè)向智能企業(yè)轉化的核心問題以及痛點就是如何適應市場需求的改變。數(shù)據(jù)顯示，目前聯(lián)想每日平均處理約2000筆訂單，超過5萬臺產(chǎn)品，其中60%左右是單臺的個人配置訂單，而ThinkPad系列產(chǎn)品的個性化定制率已超過70%。

童夫堯表示，為迎合日漸增加的小批量、多頻次、個性化，以客戶為中心的需求，從而進行柔性生產(chǎn)，同時又要保證質量和效益的提升，從大規(guī)模的生產(chǎn)轉向小批量的定制化，產(chǎn)品的模式，各個環(huán)節(jié)如果不進行變革，將會出現(xiàn)一系列的問題。為此，企業(yè)需要自動化，數(shù)字化和制造深度融合。

作為中國最大的PC生產(chǎn)制造企業(yè)，聯(lián)寶(合肥)電子科技有限公司的PC年產(chǎn)能約在1800萬臺，自動化率達75%。智能化解決方案，讓聯(lián)寶工廠制造效率提升了25%到45%，成本減少了15%到25%。除此之外，在產(chǎn)品研發(fā)周期、資源利用率、準時交付率等方面均有不同程度的提高。

聯(lián)寶相關負責人介紹，目前的每臺生產(chǎn)設備關聯(lián)云端，設備云系統(tǒng)、質量云系統(tǒng)、訂單管理等和信息控制中心智能連接，從而保證智能制造高效進行。

在生產(chǎn)流水線上，通過視覺AI技術完成了拍照、信息處理以及數(shù)據(jù)反饋，實現(xiàn)了工業(yè)機器人更精準的操作。同時快速識別潛在質量風險，及時預警，降低生產(chǎn)損耗。借助工業(yè)機器人、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等技術，實現(xiàn)了生產(chǎn)過程中的自動化和數(shù)字化。

楊元慶認為，智能制造遠遠不止是智能產(chǎn)品的生產(chǎn)，而是把研發(fā)、生產(chǎn)、供應、銷售、服務全生命周期都串連起來，按照客戶的需求設計開發(fā)，采購部件、組織生產(chǎn)、精準營銷，并且提供智能化的服務。聯(lián)寶的智能化建設就是依托智能化解決方案，把生產(chǎn)效率大大提升，從而真正實現(xiàn)從信息化向智能化的跨越和轉型。

人工智能的三個重要要素，就是算法、大數(shù)據(jù)和計算力。聯(lián)想集團高級副總裁、聯(lián)想創(chuàng)投集團總裁賀志強認為，如果把人工智能比作一輛車的話，這三個要素就是車的最主要的三個部分，車最重要的部分就是引擎、燃料、車輪。

對于設備廠商，賀志強認為，在人工智能領域，最主要的要求是自然語言的交互。隨著人工智能發(fā)展，逐漸進入到自然語言交互，所有的算法必須要努力做到準確地理解語言、語義，并且合理應答。而這些海量的數(shù)據(jù)、復雜的“深度學習”等計算模型，強大的計算力能力是必要條件。

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