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图为中国工程院院士李培根在重庆演讲。中国机械工业联合会供图
李培根院士于12月3日在题为《展望“AI+制造”》的演讲中提到前述内容。
李培根举例,即便是同一类型,每台机床在特定时刻工作的状态都是不一样的,现在依靠数字孪生技术就有能力了解这些状态。在每台机床安装传感器,采集的数据就像心电图一样,随着时间变化,描述了每台机床在特定时刻的情况。这让人们可以了解机床是否有故障等问题。
李培根认为,“过程孪生”的意义,一方面可以帮助实现实时过程的优化;另一方面,从“个性化过程”数据,可以发现未意识到的复杂关联,发现一般规律,从而改进产品设计。
“AI+制造”的另一个话题就是“洞察复杂、高阶关联”。
李培根认为,人们对物理系统(产品、装备、零部件等)的认识远不充分,AI可以帮助人们认识和处理物理系统更丰富的属性,更深刻地认识(接近)物理系统的本质。
以人们都熟悉的苹果为例,一个人能说出几十种苹果的性质就不错了;但ChatGPT可以根据产地、品种等的不同,一次性提取出数百种苹果的性质,其中大量细微差别的属性是人类感知能力达不到的。
“成形制造中尚有很多看似影响不大的特性数据被忽略。”李培根说,如材料特性数据,哪怕是同一牌号的材料,其热性质、力学性质、物理性质、化学性质等都有细微差别。还有设备特性数据、工艺数据、环境数据等,它们之间有复杂的关联,以前没有手段去认识;有了AI、大数据技术之后,人们有可能更深刻地认识这些属性,并发现其复杂关联,以便进一步改进。
除了过程孪生、洞察高阶关联外,李培根还提到“AI+机器人”,并提醒“在重视人形机器人的同时,要看到在工业领域很多场合,未必需要人形机器人”,例如非人形的搬运机器人,也相当智能,有非常强的自动平衡能力。
智能体(AI Agent)也引起关注。李培根提到,未来在企业里,可以有完成特定任务的智能体,如设计、工艺、质量分析、运维、营销等;也可以为工程师、管理者开发个人智能代理(具有特定人的知识、又超越其知识范围)的平台。
李培根最后表示,前述所讲内容,并非是企业马上要用的,但大家要有意识地去关注,在有条件的时候可以做一些工作。
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来源:中国新闻网。
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