杨元庆:生产线上所有的机器运行和人工操作的轨迹数据都可实时上

据联想集团董事长兼ceo杨元庆介绍，这条生产线应用了5g云网融合、iot、3d、face id、数字孪生等---技术，涵盖了手机组装、产品测试和检验等工艺环节。“生产线上所有的机器运行和人工操作的轨迹数据都可实时上传，再利用---算法进行大数据分析，辅助决策，在增强生产灵活性的基础上，提升了产品，使产品交付效率提高了20%以上。”杨元庆说。还有65台自动货运机器人以11条线路全自动运行于厂区，每1.5小时配送13000多种原料，它会躲避人员和障碍，整个运行过程无需任何人工---。这里还能看见“数字孪生”技术对生产过程的模拟，使生产线未动，优化就已，不必再像过去一样让生产线跑起来进行“试产”，而是直接让生产线进入优的状态。

融合ai的挑战在于ai的释放需要设备、网络和算力作为基础

　对于工业场景来说，融合ai的挑战在于ai的释放需要设备、网络和算力作为基础条件。而工厂显然不能拆掉流水线去为ai寻找容身之所。所以工业尝试的，只能是外部的、浅层的、不伤筋动骨的工业智能化能力。于是质检作为一个特殊场景跃然而出。在今天绝大部分工业体系中，质检都是依靠人工来完成的。凭借的是人力的大量重复劳动以及相关经验，而使用智能---头和机器视觉算法，来学习和理解质检员需要找到的瑕疵与问题，可以令很多行业的质检工作快速被ai所替代。

2019年,ai火了吗?

2019年，ai火了吗？显然并没有，简单的体现就是ai相关的投---成交额大幅下降，众多ai项目找不到资本投入。

2019年，ai凉了吗？显然也没有，我们能够看到明显的算法进步、国产ai芯片进入产业周期、ai开发环境走向成熟。对于ai从业者和ai来说，2019年甚至迎来了翻天覆地的变化。

　　那么，到底在哪里能感受到ai的真实温度呢？我想有一个地方或许可以，那就是ai走入各行业，也就是所谓的产业智能市场，在2019年到底进展如何？

智能工厂建设被德国乃至工业企业认为是提高制造业生产品

随着数字经济的快速发展，作为---主体的制造业转型升级成为必然。目前，我国已经迎来智能制造高速发展期，智能无人工厂被企业列为智能制造部署的首要任务。在工业4.0概念兴起时，智能工厂建设被德国乃至工业企业认为是提高制造业生产品质的关键。发展至今，制造业规模，但制造业整体水平与---相比仍然存在较大差距。直至<制造2025>的---，明确了我国从“制造大国”转变为“制造强国”的行动纲领，智能工厂建设便是其中重要一项。它作为制造业企业转型升级的方向，是制造业走向自动化、智能化的重要载体，目前已吸引了众多制造业企业实施投产，发展空间---。