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人工智能应用趋势之变——从制造到智造 | CNCC 2019

本文作者: camel 2019-10-19 14:04 专题:CNCC 2019
导语:助力“中国制造2025”

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雷锋网AI科技评论按:10月17日,在CNCC 2019大会中,由 CCF 主办,软件新技术与产业化协同创新中心、南京智能制造软件新技术研究院、江苏唐恩科技有限公司联合承办的《人工智能应用趋势之变——从制造到智造》技术论坛在苏州金鸡湖国际会议中心成功举办。

据雷锋网了解,会议邀请到了南京大学人工智能学院教授、南京智能制造软件新技术研究院首席科学家申富饶,南京大学计算机应用研究所副所长王崇骏,东南大学机械工程学院副院长殷国栋,南京航空航天大学机电学院副院长唐敦兵,上海振华重工电气有限公司执行总经理杨育青,通用电气数字集团首席架构师余思源,南京智能制造软件新技术研究院院长李俊等众多智能制造行业技术专家和国内外知名产业界代表等,以智能制造为主题,共同探讨行业应用与变革。

人工智能应用趋势之变——从制造到智造 | CNCC 2019

南京大学人工智能学院教授、南京智能制造软件新技术研究院首席科学家申富饶担任本次论坛的主席,并在论坛正式开始时作了精彩的开场致辞。

人工智能应用趋势之变——从制造到智造 | CNCC 2019

申教授强调,此次论坛旨在进一步整合政府、高校、企业、协会、研究机构等优质资源,加强人工智能和制造业深度融合,促进学术和产业界深度交流,加快推进人工智能产业落地和传统制造业产业升级,助力“中国制造2025”。

人工智能应用趋势之变——从制造到智造 | CNCC 2019

南京大学计算机应用研究所副所长王崇骏教授以《智能制造之当AI遇见工业制造》为主题作了精彩的报告。他指出目前全球正处于第四次工业革命阶段,用户驱动、智能化是第四次工业革命的典型特征,而人工智能赋能实体经济已经成为各国的战略共识。各国从自身特点和痛点出发颁布了不同的战略规划,比如美国AMP、德国工业4.0、日本机器人新战略、中国制造2025等。并从制造系统涉及到的现场层、控制层、操作层、执行层、运营层、分析平台、战略层和协同层等出发,审慎研判其中的难点、挑战和机遇,探究人工智能赋能的可能切入点和技术路径,如工业大数据、柔性制造、预测性制造、无忧虑生产、云制造、自省性制造等。

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步入21世纪以后,为了顺应世界发展潮流,港口集装箱装卸从单纯追求效率扩展到追求高度安全保障、绿色环保、自动化、人工智能及大数据运用等。上海振华重工电气有限公司执行总经理杨育青在论坛上表示,传统港口如何搭上当今科技发展的潮流,并实现无人化、智能化、低污染等已经成为业内高度关注的焦点。她指出,智能化码头是技术进步和创新变革,也是港口服务经济的变革。港口和码头的智能化应当包括运营管理智能化、物流便利化、服务普遍化,同时智能化将大大提高港口码头的利用效率。目前,振华重工已经承建了全球大部分的全自动化码头。

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南京航空航天大学机电学院副院长唐敦兵教授具体阐述了制造业从手工制造到大规模流水线制造再到工业自动化制造和个性化定制从而引发的智能制造的演变过程,分析了工业3.0和工业4.0的区别。并预测了未来智能制造的发展趋势:1、更加强调软件作用;2、逐步走向物理信息融合;3、十分讲究透明化生产;4、从“规模”制造到“个性”制造;5、从“计划”制造到“自主”制造。

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精准定位和识别等技术已经成为智能制造行业的关键性技术。南京智能制造软件新技术研究院院长李俊先生分别从智能制造的行业现状、技术需求、定位和识别核心技术及产品、智能制造软件新应用等几个方面深入浅出的阐述了研究院精准定位及识别技术、产品及行业解决方案是如何助力智能制造行业发展的。研究院核心团队均来自南京大学国家重点实验室,有着十多年的技术积累和行业经验,推出的高精度融合定位产品及行业解决方案获得了国内外众多大型企业的高度认可,可以有效帮助企业实现生产运维安全管理、生产过程可视化以及大幅提升厂内供应链效率等。


人工智能应用趋势之变——从制造到智造 | CNCC 2019


东南大学殷国栋教授综合分析了全球和我国智能机器人产业的发展趋势,并围绕区域特色竞争、产业集聚发展、应用场景延伸、多元细分市场、双创服务平台、人才培养瓶颈及智能化新增长等方面归纳了具备突出性的发展趋势特征与潜在问题。他指出,为加快突破制约机器人产业发展的关键技术和短板环节、准确聚焦行业发展痛点,推动机器人产业的健康发展提供明确的方向,希望能够更好地推动智能机器人创新融合与成果转化。

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通用电气数字集团首席架构师余思源在《“数”创未来,“智”在必行》的主题报告中分享了GE智能制造的新技术及GE工业互联网平台的主要架构。GE工业工人智能的模式主要是通过整合历史数据、监测在线数据、并运用流动数据来解决复杂的工业问题。GE帮助工业客户利用现有的海量数据去创造更多的价值,客户可以通过采集数据、洞察现状、优化工艺等方式最终实现提升效率和降低成本的生产目标。

雷锋网报道。

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