至頂網cio與應用頻道 07月20日 北京訊息：在2017中國大資料應用大會上，美國辛辛那提大學特聘講座教授、美國白宮資訊物理系統與美國挑戰專案顧問李傑，分享了對工業大資料，以及人工智慧怎麼改進工業大資料分析的見解。
美國辛辛那提大學特聘講座教授、美國白宮資訊物理系統與美國挑戰專案顧問 李傑
工業大資料
我在美國產官學界工作了三十七年，ims中心是2023年建立的， 目前全球有90多個企業夥伴，比如說像三菱電機、ge, 華為、中船、中車、三一重工等等。我們花了15年時間寫出來的這本《工業大資料》，以前根本沒有想過要寫這本書，很多企業說你把他它整理出來，所以這本書是2023年在中國通用電氣公司上海研發中心發布表的，基本上把過去15年做的方法、思維邏輯可以傳承的東西留下來了，裡邊還有一些案例。《 從大資料到智慧型製造》 這本書講了很多智慧型製造的案例，比如半導體、汽車、發動機、機械人等都用最新的方法解決過去人還不能解決的問題。
《 cps新一代工業智慧型》這本書是2023年新出版的，cps就是未來的智慧型系統不停留在感測器或者軟體。它是乙個管理系統，汽車跑的時候碰到乙個坑，下次開這個路一公里前會告訴你這個路有乙個坑，然後把這個再分享給別人，別的車就知道這條路有乙個坑。比如說可以省很多油錢，開車氣壓不穩，你不知不覺每天就浪費五塊錢，乙個月浪費一百五十塊錢，一年就浪費了一千多塊錢，那麼你完全不知道，這時cps會告訴你。
2023年小松智慧型維護大資料，但是資料量太大，量大不是問題，重點是沒有把資料分類、分割, 分解，你要把資料先分類、分割、分解之後再傳出去做分析，不要所有的傳上去做梳理，這個很累的。所以我們利用蛋黃、蛋白觀念挖掘資料，所以我們把經驗累積起來。目前小松用無人機把工地建模起來，工地建模掃瞄之後，自動挖掘機乙個晚上就把工地挖完了，這就是智慧型化。
輪胎也是如此，輪胎壓力不一樣，跑的時候也不一樣，怎麼調整就不知道，你乙個月多花一百美金，一年多花一萬多美金，由此就可以知道哪乙個輪胎不好，但是這是人根本做不到的事情，我們為什麼講這個東西？我們講工業大資料，就是要利用很多資料資源，我們可以用歷史資料，感測資料，然後再做分析方法，再找出他的原因做預防，這些是很重要的。以前是資料全部上傳，這個觀念也對，也不對，就看你做什麼行業，比如說蘋果手機資料要上雲這沒有什麼了不起，比但高鐵的資料一天一截車廂資料量的花費相當高。所以關於大資料有三個基礎，就是dt，pt，at，dt叫做資料技術，pt叫做平台技術，at叫分析技術。分析技術有兩個，乙個是分析的工具，另乙個是分析的工藝。工具好比廚房烹飪的工具，工藝是廚師要有的，我給你一條魚三個人三個不同的做法，三個不同的味道，所以工具可以開源，工藝不可能開源，因為他是工匠精神。 談到dt講的三個特性，接下來的三個「b」，第乙個就是資料要**性。第二個「b」是資料的優劣性，第三個「b」是資料的背景性，很多行業資料量大但是都沒有背景，所以都不能用, 所以這方面工業大資料dt不是一般人都能夠做到的。
平台做出來讓每個人都能用，但是必須要處理資料，第一層就是看看怎麼收集資料，第二層就是資料到資訊化內容轉變，第三層就是虛擬網路化內容管理，第四層是對問題的識別及決策，第五層是裝備的充組，它是一層一層的。比如很多資料不需要收集，直接在處理端就完成了，上雲之後沒有資料本質了，但是它有分析的價值，它本質不一樣，雲都處理好了。比如魚處理好了，我可以一魚三吃。所以這方面的技術你們都可以去做，但是它有一套系統哲學，咱們國內機會很多，都有很多小成功，小成功也創造了很多財富。在二十六年前我就說資料有一天可以經過乙個學習軟體把它分類、分割、分解、分析，然後做分享。然後就會有乙個晶元與軟體結合在不同工業應用包括飛機發動機測試，風電，高鐵，還有大的發電站，還有中國電信整個的傳輸，我們今天談的目的就是人工智慧怎麼改進工業大資料分析，這是我們今天要談的主題。
人工智慧怎麼改進工業大資料分析
人工智慧不能把資料智慧型化，但是可以把意義智慧型化，我在美國做的第乙個人工智慧，是用郵政包裹分析它，就是自動化分包裹，自動化辨別位址，不需要人來操作。後來我們把這個軟體用在工業方面，我們學習軟體有監督式的、非監督式的，裡面有很多軟體可以用，目的就是把軟體工具變成讓人可以看得懂的意義。
舉乙個例子，我們用som，乙個分類學習的方法，它可以把很多資料一方面縮減，一方面分類、分割，如和辨別出來軸承是內環還是外環有問題，就和醫生聽心臟聲音一樣，他本人聽不出來，他要磁共振來辨別。所以我們可以經過這個分類找到。
cps可以更智慧型化，更有管理性，cps是實體系統和資訊系統對稱的系統，比如車跑的時候有乙個資訊管理系統可以讓我們知道哪個地方風險最高，那個地方轉彎經常出車禍，我還沒有到，在一公里前就減速到30公里每小時，就可以保證安全 。
資料**有很多種，資料的關係，資料的意義，所以海上風電，當我看到這個風速在變的時候角度不一樣了，所以可以根據這個把風速切割，發電量和風速、角度的關係，這個是人不可能知道的事情，當我知道以後就可以知道這個風電連續三個小時就在衰退，明天我就可以做一些事情。
動車也一樣，高鐵跑的時候直接就用建模分析，每個高鐵資料做分析了，我就知道哪一段路不穩，未來中車要做全世界的「一帶一路」規劃，光有資料是不行的，沒有支撐平台不行，高鐵軸承兩百公里/小時速度以下中國可以做，兩百公里/小時速度以上的中國不能做，現在要跑460公里一小時的速度，那這就需要技術來支撐它。
2023年我們和豐田乙個壓縮機合作，這個壓縮機軸承一年壞幾次，它在跑的時候一定要壓縮，要有效率，它會產生共振，一共振軸承就坯了，這只需要三到五秒鐘時間，所以三秒鐘時間之內你要監測到馬上把能量釋放出去就可以解決了，所以我們當時就監測它的壓力特徵， 監測到閥門15微妙就能夠馬上開啟。我們從12個引數中只用了四個最重要的引數，我們就用svm做模型特徴分割。分割準不准會造成誤差，如果按照原來的情況會有誤差，但是如果分割線稍微小心一點，給你警示多一點絕對不會有故障。在過去十一年沒有故障過。
日產機械人健康監控，機械人每日自己做乙個比較，我們不可能監控他，我根據運動點來做比較，做了比較之後建立乙個檔案，和其他機械人做比較 。所以不需要他是誰，不需要監控，就是不需要資料量，但是需要它的差異化和特性。我們在加拿大廠做了實際生產，去年10月20號很快抓到兩個機械人在變化，三天前就知道會故障了。
中國並不是把過剩的東西送去「一帶一路」沿線國家，早期是因為東西做得很多，過剩了，水缸滿了，挖一條溝讓水出去，這叫「一帶一路」，其實並不是這樣，所以要把系統工程帶出去。智慧型海洋我們與中國船舶合作，對海洋裡 風浪，天氣， 利用智慧型化建模讓船能夠省油。 這種就是「」蛋黃+蛋白「」服務，讓全世界的船都省油了，顧客會很高興的交給你管。
現在我們開發的很多電訊感測器，所以我們開發了**感測器，直接貼在**上，你的**一動我就知道力度大不大，比如腿痛，所以可以根據這個算出 肌肉受傷的問題與運動員是否過度。
結論，大資料要是事實，是效益。
原文發布時間為：2023年7月20日
人工智慧與資訊社會 人工智慧應用
1.單選題 以下四個人工智慧的應用領域中 與其他三個不同的是 c a 影象識別與分類 b 醫學影像分析 c 語音識別 d 人臉識別與情感計算 2.單選題 將結構型的 空間解析度高 紋路細節清晰 與光譜解析度高 色彩豐富的處理成空間解析度和光譜解析度都高的過程稱為 d a 影象配準 b 影象識別 c ...
人工智慧 人工智慧與人類智慧型的關係
1.基本概念界定 1.1人工智慧 人工智慧是在20世紀中期以後產生的學科，人工智慧就是用機器模擬人類的智慧型活動，從而用機器代替人類行使某些方面的職能。人工智慧是通過探索人的感覺和思維的規律來模擬人的智慧型活動，電子計算機是人工智慧的媒介和基礎。阿倫 圖靈說 如果一台計算機能騙過人，使人相信它是人而...
論人工智慧與智力
人類本身確實很奇妙，因為我們有智力，所以我們可以創造出豐富多彩的世界 近年來，隨著人工智慧的快速發展，我們可以預見未來將更加便利快捷。所謂的人工智慧的技術非常專一某一領域。在目前看來能夠像人一樣具有智慧型的機器，離我們還很遙遠。不可否認的是學習演算法，給了我們創造智慧型的手段。但是，人工智慧發展遇到...