
【调查者按:单纯依靠AI(含大中小模型)有效赋能新型工业是困难的,只有让人-AI(含大中小模型)-环境系统生态发挥作用才能有效地赋能各种新型工业化。】
单纯依靠AI(无论是大模型、中模型还是小模型)很难全面赋能新型工业化。新型工业化的复杂性不仅在于技术层面,还涉及到人、环境、社会等多个维度的协同。人-AI-环境系统智能的整合才是实现高效赋能的关键。以下是对这一观点的进一步分析和展开:
一、为什么单纯依靠AI难以有效赋能新型工业化?
1、工业场景的复杂性
新型工业化涉及多个复杂环节,包括生产制造、供应链管理、能源利用、质量控制、环境监测等。这些环节不仅需要技术优化,还需要人的经验和决策能力。如在高端制造业中,复杂产品的组装和调试往往需要工人凭借多年的经验进行微调,AI模型很难完全替代这种经验性操作。
2、数据质量与大模型可用性
工业数据往往存在噪声、不完整性和异构性,单纯依靠AI模型很难直接处理这些复杂数据。数据的隐私和安全性也是关键问题,尤其是在涉及企业核心技术和商业机密的场景中。
各种类型的AI模型都有条件、约束、边界,离开了这些前提,人工智能常常会不如机械化、自动化等方法更稳定。随着大模型快速发展、使用者数量指数级增加,语料质量逐渐良莠不齐,“机器欺骗”与“机器幻觉”已成为当前生成式人工智能面临的核心挑战,深刻影响着其可信度与实用性。严格意义上说,这是多内层神经网络模型中非线性复合函数带来的必然结果,是难以根除的“阿喀琉斯之踵”。
3、环境因素的动态性
工业生产环境是动态变化的,受到设备老化、原材料波动、环境条件变化等多种因素的影响。单纯的AI模型很难实时适应这些动态变化,需要结合环境监测和反馈机制来调整策略。
4、缺乏整体协同性
单纯的AI技术很难覆盖工业化的全链条,从原材料采购到产品交付,从生产过程到售后服务,需要一个整体的系统来统筹。例如,AI在生产环节的优化可能带来成本降低,但如果供应链环节没有协同优化,整体效益仍可能受限。
二、为什么“人-AI-环境系统智能”可以更好地赋能新型工业化?
1、人机协同:发挥人类经验和AI技术的优势
操作人员可以凭借经验处理复杂问题,而AI可以提供数据分析和预测支持,在智能工厂中,工人可以通过AI辅助系统快速定位设备故障。AI模型可以处理大量数据并提供决策建议,但最终的决策仍需要人类的判断和经验。
2、环境感知与动态反馈
通过物联网和传感器网络,实时监测生产环境(如温度、湿度、设备状态等),并结合AI模型进行动态调整。AI可以优化能源利用效率,减少碳排放,同时结合环境监测数据,实现绿色制造和可持续发展。
3、系统整合:构建全链条人机环境智能生态
对于数据驱动的闭环系统而言,有效整合生产、供应链、销售等环节的数据,通过AI模型有的放矢,可实现全链条优化。充分利用数字孪生与虚拟仿真技术,针对不同行业构建虚拟工厂,结合AI模型进行仿真和优化、深度态势感知,可提前发现潜在问题、预测预防诸多问题。
4、场景解耦与灵活部署
不能一拥而上,要按需选择模型,根据具体场景选择大中小模型,可在复杂决策场景中使用大模型,同时要加强有人在系统中的监测监控及校验修正,以防止机器幻觉/机器欺骗行为的发生,而在实时控制场景中使用小模型或自动化模型系统。另外,积极实施系统的模块化与可扩展性,将人-AI-环境系统解耦为模块化组件,便于在不同工业场景中灵活部署。
5、政策与人才培养支持
首先是积极政策引导,政府应出台政策支持人-AI-环境系统智能的落地,例如提供补贴、税收优惠等。其次要加强复合型人才培养,培养既懂工业又懂AI技术的复合型人才,更新教育体系以适应新型工业化的需要。
三、理论基础与实践应用
1、理论基础
(1)追问人工智能:从剑桥到北京
(2)人机融合:超越人工智能
(3)人机环境系统智能:超越人机融合
2、实践应用
(1)施耐德电气的AI驱动能源管理
施耐德电气通过AI技术优化工业能源使用效率,结合环境监测数据,实现能源消耗降低和碳排放减少。
(2)智能工厂中的AI与人机协同
在未来工厂中,AI技术用于设备故障预测和质量检测,工人则负责复杂问题的处理和决策,两者协同提升生产效率。
(3)AI赋能环保产业链
AI技术用于环境监测和污染治理,结合大数据分析实现精准治理,推动环保产业的智能化升级。
总之,单纯依靠AI技术是难以全面赋能新型工业化的,因为工业化的复杂性需要人、AI技术和环境系统的协同作用。人-AI-环境系统智能通过人机协同、环境感知、全链条优化等方式,能够有效解决工业化的复杂问题,推动新型工业化的高质量发展。这种整体赋能模式不仅提升生产效率,还能实现绿色可持续发展。
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