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金句集萃 | 一文縱覽凌云光工業(yè)人工智能創(chuàng)新發(fā)展峰會

2023-06-21
近日,凌云光工業(yè)人工智能創(chuàng)新發(fā)展峰會在蘇州吳中圓滿落幕,來自制造領(lǐng)域的行業(yè)先鋒、伙伴客戶、商業(yè)精英齊聚一堂,暢談智造行業(yè)生態(tài)新前景,共繪智造場景新篇章。

 一畫開天,吳中生有

致辭摘錄

凌云光董事長兼總裁 姚毅

凌云光的組織宗旨是為機器植入眼睛與大腦,創(chuàng)造與實現(xiàn)客戶夢想。今天是凌云光27歲生日,奠基開工是我們事業(yè)的又一個里程碑。它承載我們凌云人集體夢想,是凌云光百年基業(yè)的新起點。

建立我國產(chǎn)品和技術(shù)標準走在世界前列,這也正是我們組織的責任所在,更是我們太湖基地第一任務。第二個任務是,建立國內(nèi)首家工業(yè)人工智能仿真與數(shù)據(jù)中心和研發(fā)基地,我們從業(yè)二十多年積累大量的行業(yè)場景及產(chǎn)品與缺陷數(shù)據(jù)。我們將幫助自己很好地理解客戶場景與需求,幫助同事把自己的工作做得全面深入和細致。太湖工業(yè)人工智能產(chǎn)業(yè)基地主研發(fā)大樓地上十八層地下一層,寓意利用AI+OI提高作業(yè)與品質(zhì)管理,提質(zhì)增效,降本減存,實現(xiàn)極限智造的瘋狂追求,就是下十九層煉獄,努力找到光明。

我們處在一個偉大時代,站在無數(shù)巨人的肩上。過去半個多世紀,在全世界科學家和工程師們的努力下,人工智能成為信息大爆炸的標志和人類發(fā)展的主題,以機器學習、深度學習、知識圖譜、多模態(tài)控制論等人工智能學科早已滲透到每個人的日常生活中,人工智能將成為每個國家核心競爭力的關(guān)鍵。尤其是最近GPT大模型的轟動。未來AI它能夠為我們提供巨大的幫助和方便,激發(fā)我們巨大的創(chuàng)造力,推動社會從工業(yè)社會,發(fā)展到信息社會,為人類創(chuàng)造更加美好的物質(zhì)與精神生活。

我們11萬平米的太湖IAI基地的建設,不僅僅是物質(zhì)基礎的建設,更是一個偉大愿景的實現(xiàn)。我們南面是天開路,預示著一畫開天,吳中生有。凌云光將利用積累的行業(yè)智慧,繼續(xù)發(fā)揚集體艱苦奮斗精神,相信我們團隊能夠在這里把理想變成現(xiàn)實。

(全文鏈接)

01

智造能力

凌云光CTO 

趙嚴

好產(chǎn)品是凌云光持續(xù)保持行業(yè)領(lǐng)先的方式。過去二十多年,凌云光始終秉持以更優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品,回饋行業(yè)客戶的支持。目前,已為行業(yè)客戶成功交付了500,000套產(chǎn)品。未來,凌云光將通過研發(fā)創(chuàng)新,在核心業(yè)務上持續(xù)發(fā)力,保持領(lǐng)先,聚焦智能視覺,為行業(yè)客戶帶來更多、更優(yōu)的工業(yè)人工智能解決方案。

凌云光知識理性研究院 

全煜鳴

凌云光KingKong架構(gòu)以工業(yè)大數(shù)據(jù)為基礎,建立產(chǎn)品客觀數(shù)字標準,通過“視覺+AI”技術(shù)支撐智能檢測和制程系統(tǒng)實現(xiàn)自感知、自適應、自補償、自調(diào)整,產(chǎn)品檢測自動缺陷識別分類,智能失效分析和設備預測性養(yǎng)護,進而滿足極限制造9σ甚至到12σ要求。

中國包裝聯(lián)合會包裝印刷與標簽委員會主任委員 

許文才

凌云光及時把握工業(yè)人工智能的發(fā)展機遇,推動機器視覺產(chǎn)品與技術(shù)的持續(xù)升級,引領(lǐng)包裝與標簽行業(yè)的技術(shù)進步。展望未來,在創(chuàng)新發(fā)展道路上,凌云光將繼續(xù)為包裝印刷與標簽行業(yè)提供更高更好的產(chǎn)品和服務。

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02

智造前沿

安脈盛首席科學家

樓陽冰

極限制造是運用智能制造技術(shù)與精益管理思維,在具體實施過程可遵從“近零周期、近零缺陷、近零故障、近零庫存、近零干預”5項原則,從而實現(xiàn)近最優(yōu)的制造成果。

清華大學計算機科學與技術(shù)系教授 

孫富春

自主智能體靈巧精準操作是新一代人工智能的重要支撐!也是“智能+”制造的重要組成部分。

中國計量科學研究院智能影像中心主任 

徐英瑩

計量是控制質(zhì)量的基礎,標準引領(lǐng)質(zhì)量提升,合格評定控制質(zhì)量并建立質(zhì)量信任,三者共同支撐質(zhì)量發(fā)展。

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03

智造場景

富士康科技集團首席數(shù)字官 

史喆

數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心理念是“人、機、料、法、環(huán)、測”等全生產(chǎn)要素的數(shù)字化,以及實現(xiàn)全量數(shù)據(jù)的收集,并將優(yōu)秀資源和優(yōu)秀大腦放在網(wǎng)絡上,以云上模型解決現(xiàn)場問題。

智譜AI CTO 

劉丁梟

大模型+知識圖譜,可將模型所具備的自然語言處理能力與知識圖譜中所蘊含的專業(yè)領(lǐng)域知識體系相結(jié)合,使之具有行業(yè)專業(yè)知識可信任的智能驗證能力,從而實現(xiàn)對場景、內(nèi)容的校驗及評估。

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04
智造論道

主持人:今天我們探討了制造業(yè)面臨的困難和需求,我想請嘉賓繼續(xù)來聊一聊大家遇到過哪些挑戰(zhàn)?

樓陽冰:對于制造業(yè)來說,現(xiàn)在最大的挑戰(zhàn)是人才的挑戰(zhàn)。一方面能夠腳踏實地的去理解制造業(yè)的需求、深入到產(chǎn)業(yè)線去了解工藝、了解設備等;另一方面,如算法工程師、AI工程師,這種綜合能力人才。

劉丁梟:基于以往的工作,我覺得目前重點是數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

趙嚴:工業(yè)里面追求的是更高的速度,更精良的品質(zhì),所以我覺得目前比較難的還是滿足客戶個性化的需求。

主持人:大家怎么看待工業(yè)4.0的不足,展望工業(yè)自動化5.0我們有怎樣的一個愿景?

姚毅:我非常認可剛才劉丁梟博士講的,對我們所有人來說數(shù)據(jù)尤其重要。過去4.0我們忽略了圖像數(shù)據(jù),這個放在當前依然是最大的挑戰(zhàn)。

史喆:最大的挑戰(zhàn)應該是共識問題。未來5.0一定是更符合各個區(qū)域,各個國家他們的產(chǎn)業(yè)格局,他們對于制造的理解而產(chǎn)生的由數(shù)字化和智能化引領(lǐng)的制造新模式。

孫富春:以凌云光為代表的工業(yè)智能光學智能、視覺智能,在這一次工業(yè)智能的浪潮當中發(fā)揮什么樣的作用。有三點值得我們大家關(guān)注:

1.機器人角色發(fā)將從單一任務、特定任務工作學習變成多任務;

2.工業(yè)5.0就是萬物智聯(lián),達到人機物的共融,再是共生;

3.以視覺為中心的跨模態(tài)的學習——通感。

主持人:面向場景類的、應用類的預訓練大模型,如何應用到工業(yè)中來?

劉丁梟:大模型去做像工業(yè)這種垂直任務,準確性要求非常高,我們提到的良率要求在99%以上,或者是在100%,大模型運用在專業(yè)領(lǐng)域還是需要借助專業(yè)知識來完成。

樓陽冰:一方面,大模型在研發(fā)過程中,對編程和算法方面有很多輔助作用;另外一方面我們是非??粗乜蛻艉椭R產(chǎn)權(quán)的企業(yè),很擔心大模型的應用可能帶來一些不利影響,比如知識竊取。

主持人:最后,請在座的諸位嘉賓為這次論壇說幾句結(jié)語吧。

趙嚴:我們一直致力于服務工業(yè)領(lǐng)域,以“視覺+AI”持續(xù)賦能智能制造,致力于為客戶提供更好服務,為中國的智能制造能夠走向新的高度舔磚加瓦。

徐英瑩:今天的主題是質(zhì)量興業(yè),贏在智能。那么在人工智能快速發(fā)展的時代,我想呼吁一下各位同仁借助國家質(zhì)量基準推動國家多模態(tài)的應用方面的共性數(shù)據(jù)應用和示范。

劉丁梟:結(jié)合大模型和知識圖譜以及兩者的相關(guān)工作,未來希望認知智能的相關(guān)算法可以真正落到制造業(yè)的實施場景中。

史喆:這是一個變革時代的開始,希望未來與凌云光攜手將智能化、智能制造做得更好。

姚毅:關(guān)于智能制造,我覺得首先我們的設備要智能化。智能化設備需符合性價比更高、漏檢率更低、穩(wěn)定性更強等優(yōu)勢。

樓陽冰:小核心大協(xié)作。未來,希望大家可以一起將各自生態(tài)能力發(fā)揮出來,共同做好一款產(chǎn)品,將最優(yōu)產(chǎn)品服務給到我們終端客戶。