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龚克:人工智能与实体经济融合 需夯实工业互联网基础

2019-10-31 点击:1152 来源:时时新闻
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新京报(记者王军)人工智能时代已经接近。在不断变化的技术发展中,龚科仍然强调超级计算的基本作用。作为中国首届世界工程组织世界联合会的主席,龚可的目光既关注基础项目,也关注“中国实践”。他认为我们的工业互联网基础还不够好。为了将人工智能与实体经济相结合,我们必须建立一个更坚实的工业互联网。

建立衡量智能计算能力的新基准

新京报:人工智能是近年来的通风口领域。您认为人工智能发展的关键是什么?

龚科:人工智能的应用包含五个要素:算法,数据,计算能力,应用场景和非常重要的人才。以计算能力为例,在1980年代就有了一种算法,但那时的计算能力并不强,深度计算会崩溃。当前的计算能力支持深度神经网络计算,然后智能算法必须要求相应的超级计算功能。

诸如智能制造之类的工业应用对算法,计算能力和通信有更高的要求。诸如机器速度之类的工业应用非常快,因此对实时性能的要求特别高,并且对准确性,安全性和可靠性有严格的要求。像5G的商业部署一样,该公司将5G用于工业互连,所有这些都需要相应的计算能力,而计算能力具有核心作用。

就智能计算而言,需要一个新的基准。过去,衡量超级计算的基准是浮点运算的速度。这不一定反映出智能计算的能力。有必要创建新的基准来衡量智能计算的能力。

新京报:人工智能如何与实体经济深度融合?

龚科:根据中国共产党第十九次全国代表大会的要求,人工智能发展的主线是促进与实体经济的深度融合。

当前人工智能的成熟技术专注于图像识别和自然语音处理。从自动化到智能升级,这两种技术可以迅速进入工业机器人领域。

例如,在用于电池制造的自动化生产线中,机器人将电池板放置在指定位置并将其放置在另一个指定位置,但是由于振动或其他原因定位不准确,并且机器人不会像蝎子一样可以拿电池。登机时,机器会报警,停机,影响生产效率。现在,借助图像识别技术,自动机器人的“眼睛”可以在偏离位置时进行校正,从而提高了生产率。

例如,在工业应用中有许多方面需要人眼进行检测,例如大型玻璃的裂缝(例如焊接表面状况等),这些方面可以成像以进行检查,从而更加准确,准确。比手动效率高。

人工智能和产业整合的关键在于工业互联网

新京报:人工智能与产业整合的发展现状如何?

龚科:人工智能在工业中的深度应用是基于工业互联网的。工业互联网带来工业互连后,将产生大量数据。数据可以发现新知识,新知识可以产生新的工业智能。我们目前处于这方面。

前进的困难在于我们的工业互联网基础还不够完善。企业的数字化和自动化水平是不同的。各种设备的接口标准和数据格式是多种多样的。

要实现深度集成,在底部构建更坚实的工业互联网至关重要。当企业与企业相互通信时,工业互联网必须具有良好的安全性,不仅要保护数据隐私,还要抵抗攻击和干扰,并以此为基础构建更好的工业智能模型。这是工业互联网需要达到的水平。

与人工智能相关的立法正在调查中

新京报:尽管人工智能在技术水平上得到了发展,但也带来了一些问题。在规范层面上,今年是否有新进展?

Gonke:今年在人工智能方面的进展相对较大。年初,科技部成立了新一代人工智能治理专业委员会。 6月17日,全国新一代人工智能治理专业委员会发布了《新一代人工智能治理原则发展负责任的人工智能》,明确提出了和谐友谊,公平与正义,包容性共享,尊重隐私,安全与控制,共同责任,开放式协作和敏捷治理的八项原则。

这八项原则不仅吸收了国际组织,政府,公司,研究机构和非政府组织各级安全开发的经验,而且还具有新功能。

我观察到,这八个原则是指“和谐与友谊”,不仅是对人类的和谐友好,而且是与自然和谐相处。术语“敏捷治理”也非常有特色。治理通常滞后。这次,“敏捷”是指尊重人工智能等新兴技术的发展规律,在促进人工智能创新发展的同时及时发现和解决可能的风险。

法律规范是人工智能发展的重要组成部分。据我所知,有关人工智能的相关立法已经在调查中。

5G希望改善大型链接,高可靠性,低延迟

新京报:5G是今年的热门话题。您认为5G将会带来什么变化?

Gongke:信息技术包括获取,存储和传输。 5G是一种通信设备,解决了提高信息传输的容量和效率的问题。作为一种新的信息基础架构,在5G的三个主要应用场景中,移动宽带的增强是数量的进步。链接过大,高可靠性和低延迟可以带来质的变化。

现在,我们已经部署了许多5G应用演示项目和测试区域。据我所知,当前5G试验中最大的应用场景是增强移动宽带。通过演示,经常可以看到它增强了宽带移动通信,例如AR和VR演示。

但是就工业应用而言,高可靠性和低延迟非常重要,并且这方面需要加强。另外,超链接,即到传感器的链接,需要进一步改进。

新京报:这些新技术的发展是否会扩大数字鸿沟?

Gonke:新信息技术的发展将有赢家也有输家。这可能会扩大现有的数字鸿沟。根本原因在于数字能力的差距。因此,我们必须从改善数字技术的能力入手,并缩小差距。

新京报记者王军

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