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那么,为何边缘计算及其搭载的人工智能应用,可以产生出“双剑合璧”的突出价值呢?对此,王超博士谈到:“人工智能的模型需要不断地迭代和升级,边缘计算恰恰可以很好地支撑分发和迭代;工业边缘计算形成了非常好的数据采集能力,这些数据正好是人工智能所需要的输入;人工智能在边缘计算端运行,可以确保很多数据在本地端进行推演,减少敏感数据的外泄;而通过后端的开发机制,可以借助于高阶的开发框架把人工智能应用下发下去。这些都是边缘计算的体系结构对人工智能的很好支撑,使两者之间产生出‘1+1>2’的化学效应。”
在这方面,王超博士还分享了一个来自西门子成都工厂的案例。在成都工厂,应用了自动化光学检测系统以保证其生产的PCB板实现“零缺陷”。由于规则和阈值设置得非常严格,导致经这一系统判定的80%的缺陷判定,在事后被证实是“矫枉过正”的“假错”,因此需要增加人工复检环节,导致重复劳动量和成本上升。在这种情况下,该工厂采用了人工智能对“假错”进行甄别,不但降低了至少75%的人工复检成本,同时还确保了100%的PCB板“零缺陷”。
今天,我们常说:“未来已来”。事实上,在技术飞速发展迭代的工业领域,今日和未来的区隔早已日渐模糊,谁能够早日抓住技术创新带来的红利,谁便能够率先触及充满机遇的未来之门。在这一意义上,西门子领先的数字化转型利器及其提供融入边缘计算、人工智能等技术的自动化解决方案,无疑正是打开这道大门的钥匙。至于未来如何实现自动化的自动化,西门子也定不会让我们失望,就让我们拭目以待。
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