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[最新资讯] 未来工业人工智能需要什么样的人才?

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发表于 2024-4-28 20:28:11 | 显示全部楼层 |阅读模式
在当今科技迅猛发展的时代,人工智能(AI)无疑成为了全球科技界的焦点。它不仅在商业应用领域展现出巨大的潜力,也逐渐在工业自动化领域崭露头角。然而,AI在工业领域的应用并非一帆风顺,它面临着来自多方面的质疑和挑战。



AI在工业自动化领域的挑战

首先,AI在工业自动化领域的应用受到了其本身特性的限制。工业自动化要求极高的可解释性、安全性和稳定性,而AI系统往往无法提供这种“确定性”。现场工程师对AI的有效性持怀疑态度,因为它们在处理问题时的不确定性较高,这与工业生产对精确性和可靠性的严格要求形成了鲜明对比。

其次,许多推广AI应用的“专家”对工业现场的复杂性缺乏足够的了解。这导致AI在工业领域的应用往往停留在理论层面,难以转化为实际的生产力。此外,AI的热潮可能导致了对现有操作技术(OT)领域的忽视,使得OT领域的专业人士对AI的实用性持保留态度。

再者,AI应用的前提是良好的自动化和数字化基础。但在现实中,由于自动化基础薄弱,一些本可以通过传统自动化技术经济高效解决的问题,却试图通过AI来解决,这不仅效率低下,而且成本高昂。

最后,AI在工业场景中的应用往往缺乏可复制性,导致其经济性受限。AI项目往往高度定制化,难以形成标准化、工具化的应用,这就需要在数据标准化、结构化以及通信接口等方面进行统一,否则将陷入软件开发的“泥潭”。

对AI态度的转变

尽管存在诸多挑战,但随着AI技术的发展和应用案例的增多,产业界对AI的态度正在发生转变。越来越多的实践表明,AI在提高生产效率、降低人工成本、发现新潜能等方面具有显著优势。

例如,通过AI技术,可以将工程师的经验和知识转化为可复用的显性知识,从而减少对个人经验的依赖。AI还能够快速生成生产路径,为生产决策提供支持。更重要的是,AI的归纳法能力有望帮助我们发现自然界和工程领域的新知识。

AI在制造业的潜力

1. 摆脱经验依赖性:AI能够帮助工业生产从小批量、多品种的复杂环境中摆脱对技师经验的依赖,通过数据和算法找到最优的生产参数。

2. 降低人工工作量:AI在参数辨识、路径规划等方面的应用可以大幅减少人工工作量,提高生产效率。

3. 发现新潜能:AI的数据分析能力有助于发现生产过程中的未知因素,为产品创新和工艺改进提供新的思路。

AI制造业应用人才的培养

AI在制造业的应用需要大量专业的人才支持。目前,AI人才的培养面临着多方面的挑战:

1. 领域专家:需要既懂AI技术,又熟悉制造业特定领域的专家。

2. 技师:经验丰富的现场技术工人,他们的实践经验是AI学习的重要对象。

3. 数据处理专家:能够将原始数据有效转化为有用信息的工程师。

4. 标准化专家:参与项目,建立数据结构化和软件系统规范的专家。

5. 算法专家:熟悉AI算法有效使用并能够根据实际需求进行定制的专家。



工业AI人才的培养重点

1. 复杂问题拆分与模块化:工程师需要具备将复杂工程问题拆解为可管理模块的能力。

2. 特征工程:在AI应用中,人的直觉和判断在特征提取和问题诊断中发挥着关键作用。

3. AI算法边界识别:教育和培训应强调对AI算法使用边界的理解,避免陷入“工具”陷阱。

4. AI算法设计与工程实践结合:AI教育应与实际工程实践相结合,培养学生的实践能力和创新思维。

5. 可复用的软件系统设计:开发可复用、模块化的AI软件系统,降低工程实施成本,提高AI应用的工程效率。

AI在工业自动化领域的应用前景广阔,但也面临着不少挑战。要充分发挥AI的潜力,需要从人才培养、技术研究、应用实践等多方面入手。通过不断探索和实践,AI有望成为推动工业自动化发展的重要力量。同时,我们也应该保持理性的态度,既认识到AI的优势,也清楚其局限性,避免过度神化或无端质疑。通过工程努力,弥补AI的缺点,发挥其优势,我们有望在工业领域迎来AI技术的新春天。



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