jyx123321的个人博客分享 http://blog.sciencenet.cn/u/jyx123321 高分子材料/复合材料/物理凝胶 山东大学材料科学与工程学院教授

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七谈智能+X的基本要素和实施路径---过程数据采集业或将异军突起 精选

已有 2060 次阅读 2020-2-28 22:50 |个人分类:未分类|系统分类:观点评述| 人工智能, 大数据, 数据采集, 在线监测, 数值模拟

 

2020225日写了科学网博文《六谈智能+X的基本要素和实施路径---牵着牛鼻子走》,被科学网选为了精选博文。网页链接如下:

http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=99553&do=blog&id=1220342

最近几天硕士研究生和专升本全部扩招、教育和人力资源部门尽力扩大就业的消息较多。索性,在近期六谈智能+X的基本要素和实施路径的基础上,谈谈制造业的发展趋势可能引起的就业变化吧,希望抛砖引玉,集思广益,推动制造业的发展和就业岗位的新增。

202021日我在科学网博文《为某公司员工在家学习准备的资料以及写在前面的话》里,曾自问自答:

作为这样一个剧烈影响全国的重大疫情事件,将急剧催生怎样的产业大发展?我的个人意见就是以智能物联网为基础的产业大发展,例如智能服务机器人(可以直接全面地照顾病人、极大幅度减少医生和护士工作量)、工业智能机器人、智能无人驾驶、工业互联网、黑灯工厂、智慧城市、智能检测和健康评估。如果在这次疫情之前,大家还认为这种应用场景并不急需、市场需求还不足够大的话,我认为这次疫情就给出了直接、全面、有力的肯定回答。我还相信,在工业互联网时代,将剧烈地改变工业生产方式,其应该比消费互联网影响线下消费更加剧烈、影响更加深远,网页链接如下:

http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=99553&do=blog&id=1216464

这种以智能物联网为基础的产业大发展真的能在近期实现吗?就从近期各个部门陆续出台的政策和规定看,更加坚定了我的上述看法。大致原因如下:

这些年,在信息、控制、计算机、人工智能学术界,来自数学专业的人才似乎很多,各种新算法和新模型层出不穷,相应地,我国在国际著名期刊上发表了大量的基于各种新算法和新模型的信息、控制、计算机、人工智能等专业论文。今后,如何把其中的适用先进算法和模型应用于制造业从而直接产生可观的经济效益,将是相关研究人员的主流努力方向。因此,智能制造在制造业赖以发挥作用的适用先进算法和模型将不再是大的问题。

类似地,这些年传感材料及功能器件研究纷繁复杂,相应地,我国在国际著名期刊上发表了大量的先进传感材料及功能器件研究论文。今后,如何把其中的适用先进的传感材料及器件应用于制造业从而直接产生可观的经济效益,将是相关研究人员的主流努力方向。因此,智能制造在制造业赖以发挥作用的适用先进传感技术及装备将不再是大的问题。

随着“两化融合”基本政策的持续推进,制造工艺过程以及使役承载过程的数值模拟技术在这些年得到了快速发展,大量的中、大型工业企业建有计算机模拟仿真部门,在高校院所里更是有相当多的师生从事模拟仿真研究。如果把分布式、多物理量、准确可靠、实时在线的低成本工业监测技术用于工业过程模拟仿真的输入条件、中间结果和最终结果的全面量化评估,则可以大幅度地提高计算机模拟仿真技术的精确度和可信性,从而就能以计算机模拟仿真作为工业过程数据采集的重要手段,低成本、高质量、格式化地按需生成人工智能赖以发挥作用的训练大数据,进而使得人工智能的低成本预测能力、预测精度和预测速度得到切实保证。

众所周知,我们国家是制造业大国,很多种类产品的产量是全球遥遥领先的。而每种产品的制造过程往往涉及多个环节,且产品经常更新换代。相应地,就会长期持久地需要极大量的工业过程数据采集人员,从而使得智能制造能落实到各种制造过程的各个环节且能根据需要更新换代。因此,相对于比较规则化的有限算法的从业人员,在工业过程一线从事传感检测的人员数量要大得多,而工业过程数据采集人员数量则更加庞大,从而满足各种工业过程的各个环节的高质量、低成本的大数据需求。

一家之言,请各位有识之士批评指正!

后记:今天看到了科学网新闻《今年硕士生扩招18.9万,向这些专业倾斜》,其中,特别指出投放到什么专业为主,除了培养能力以外,我们还要看社会需求,几年后就业不成问题,主要投放在服务国家战略和社会民生急需的领域,现在这些领域都是非常缺人才的。研究生计划增量,重点投向临床医学、公共卫生、集成电路、人工智能等专业,而且以专业学位培养为主,以高层次的应用型人才专业学位为主。深以为然!详见网页链接:

http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2020/2/436379.shtm




http://wap.sciencenet.cn/blog-99553-1220935.html

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