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『中国电子报』新基建背景下工业互联网平台技术发展新图景( 二 )


三、人工智能：提高工业PaaS层核心竞争力
(一)技术简析
人工智能具有自感知、自学习、自执行、自决策、自适应等特征 ， 其在工业领域应用的本质是通过打造状态感知、实时分析、精准执行、科学决策的数据自动流动闭环 ， 以应对工业场景的不确定性和复杂性 。 目前 ， 工业智能仍处于发展探索时期 ， 工业人工智能的关键技术、场景应用、产业发展均处在起步阶段 。
(二)融合应用场景
深度学习和知识图谱是人工智能在工业领域应用的两种主要技术形式 。 其中 ， 深度学习主要解决了工业场景中的识别、监控、推理、预测等问题 ， 适用于不可见的复杂问题 ， 应用于设备故障定位、产品质量检测、工艺流程优化等工业场景;知识图谱主要解决了工业要素的挖掘、分析、建模、可视化等问题 ， 适用于认知明确的问题 ， 适用于集团辅助决策、供应链精益化管理、生产计划预测等工业场景 。
(三)相关建议
一是引导民营企业、研究机构等扩大在人工智能共性研发领域资源投入 ， 吸引社会资本进一步加大投资参与力度 。 二是引导企业针对场景痛点开发人工智能产品 。 提升高质量人工智能应用有效供给能力 ， 防止出现“为AI而AI”的现象 。 三是加强人才培养 ， 推动人工智能一级学科的建设工作 ， 增设试点院校 ， 加快人工智能学科发展 。
四、区块链：奠定多方共治、互信共享的数字基础
(一)技术简析
区块链具有分布式数据库、对等传输、权限隐私保护、记录不可逆等特点 ， 有利于增强研发、制造、管理、运维等环节物流、商流、信息流和资金流的透明可信度 ， 从而提高整个生产过程组织运转效率 。 依托其交易可溯源、难篡改等特性 ， 将有助于完善企业上下游间、生产者消费者间的信任机制 ， 节约社会信任成本 。
(二)融合应用场景
在边缘层 ， 区块链可应用于可信身份、可信传输、可信边缘智能等可信工业数据采集场景 。 在IaaS层 ， 区块链主要应用于分布式工业大数据存储 。 在PaaS层 ， 区块链可应用于可信数据管理、工业分布式账本、状态溯源、智能合约等模型共享和微服务生产、集成场景 。 在工业应用层 ， 区块链主要面向销售、租赁、回收等场景 ， 实现数据全程可追溯 ， 提高产品信息可信度 。
(三)相关建议
一是采取包容审慎原则 ， 建立健全区块链监管框架 ， 制定相关法律法规 ， 营造产业健康发展生态 。 二是鼓励建立产学研用协同工作机制 ， 积极开展技术创新夯实技术基础 ， 突破性能、安全、兼容性等技术瓶颈 。 三是强化示范引领作用 ， 加快推进区块链在工业互联网领域的试点示范 ， 促进区块链在具体场景应用落地 。
【『中国电子报』新基建背景下工业互联网平台技术发展新图景】五、AR/VR：打造工业人机交互新模式
(一)技术简析
AR/VR等作为对复杂数据进行可视化操作与交互的人机界面新技术形式 ， 通过多源信息融合 ， 构建实时性、互动式、沉浸式的三维动态视景和实体行为系统仿真系统 ， 有利于提高人机交互体验与效率、拓展人类感知能力、改变产品形态和服务模式 。
(二)融合应用场景
在研发设计环节 ， 通过对产品在各种环境中的状态实时模拟仿真 ， 能够动态直观反映产品结构、性能等变化 ， 助力研发人员提高效率 。 在生产制造环节 ， 有利于实现生产制造工作场景的真实还原 ， 打造人机协同工作场景 ， 减少员工培训周期 ， 提高生产效率 。 在仓储物流环节 ， 通过标签化处理与自动化提示 ， 能够帮助员工准确识别产品信息 ， 提高分拣速度和准确度 。 在销售服务环节 ， 将为顾客参与产品设计提供可视化渠道 ， 降低参与门槛 ， 实现定制化服务 。
(三)相关建议
一是加强产学研用协同合作 ， 推动近眼显示、渲染处理、感知交互等基础理论和共性技术研究 。 二是丰富产品有效供给 ， 加强开源社区建设 ， 吸引更多开发者参与AR/VR应用设计开发 。 三是发挥标准对产业的引导支撑作用 ， 建立产学研用协同机制 ， 健全虚拟现实标准和评价体系 。


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