12月13日，由中共肥東縣委、肥東縣人民政府、億達中國控股有限公司主辦，肥東縣投促中心、合肥億達智慧科技城發(fā)展有限公司承辦，中國高科技行業(yè)門戶OFweek維科網協(xié)辦的“2019中國(合肥·肥東)AIoT產業(yè)發(fā)展論壇”在肥東安徽水利和順大酒店隆重開幕。
本次大會邀請了AIoT產業(yè)內的知名專家及企業(yè)領袖等嘉賓，就肥東AIoT產業(yè)發(fā)展展開深入探討，從而了解肥東政府在AIoT產業(yè)中的布局及發(fā)展，為推動全國AIoT產業(yè)貢獻力量。
在大會上，來自南京智能制造軟件新技術研究院的李俊院長，發(fā)表了題為《物聯(lián)定位 助力智造 AIOT之精準定位和識別》的演講。
李俊表示，隨著國際競爭格局的變化以及國際貿易的變化，世界各國正積極加快智能制造重大戰(zhàn)略政策部署，而亞洲發(fā)展中國家也逐步提出工業(yè)化，但隨著工業(yè)相關技術的發(fā)展與變革，無人化制造、智能制造的概念被提出，發(fā)展中國家的人工紅利逐漸消失。
在這一過程中，隨著工業(yè)化的進程，逐漸分為四大梯隊，而中國則在第二梯隊中。
第一梯隊：美國、日本和德國，是智能制造發(fā)展的“引領型”國家；
第二梯隊：中國、英國、韓國、瑞士、瑞典、法國、芬蘭、加拿大和以色列，是智能制造發(fā)展的具有一定優(yōu)勢的國家。
隨著工業(yè)4.0的提及，諸多國家紛紛布局工業(yè)4.0的道路，例如美國制造業(yè)回歸、德國的工業(yè)4.0、日本的機器人新戰(zhàn)略，而中國則是中國制造2025，發(fā)展智能制造設備、新一代移動通信、三網融合、物聯(lián)網、云計算等戰(zhàn)略。
然而在現(xiàn)實中，歐美制造業(yè)發(fā)展一百余年，早已建立了完整的邏輯和體系。而中國的制造業(yè)僅有幾十年，雖然現(xiàn)在是全球大的制造業(yè)基地、第二大經濟體，但基礎薄弱，問題還很多。但李俊說到：“雖然我國工業(yè)還有不少問題，但我們的優(yōu)勢也比較明顯，市場規(guī)模巨大、宏觀經濟和資本市場活躍，這推動我們的制造業(yè)從要素驅動升級為效率驅動。
為了更好的推動我國制造業(yè)的發(fā)展，中央政府和地方政府相繼發(fā)布相關政策，從而推動制造業(yè)的高速發(fā)展，據(jù)相關數(shù)據(jù)顯示，我國智能制造行業(yè)市場已超萬億規(guī)模：2014年智能制造行業(yè)市場規(guī)模已達8181億元。2015年智能制造行業(yè)市場規(guī)模突破萬億元。截止到2017年，中國智能制造行業(yè)市場規(guī)模達到了15150億元，同比增長22.6%。2018年中國智能制造行業(yè)市場規(guī)模將達16867億元。預測在2019年中國智能制造行業(yè)市場規(guī)模將超1.9萬億元。發(fā)展?jié)摿薮螅A計到2024年，我國智能制造業(yè)產值規(guī)模將超過4.5萬億元。
但在繁榮的背后，還面臨著諸多發(fā)展難題及技術瓶頸，如何有效推動中國智能制造業(yè)的高速發(fā)展，AI成為強勁的引擎！
隨著人工智能第三次浪潮的興起，深度學習成為人工智能第三次浪潮的標志性內容。基于學習能力，人工智能就有機會在某些方面超越人類，加上互聯(lián)網和物聯(lián)網的支持，發(fā)展成復雜的群智系統(tǒng)，就是人工智能2.0我們周邊的系統(tǒng)、生態(tài)(服務于我們生活生產的)可以在少量人工干預的情況，自主運行。
李俊認為，把人工智能引入到制造過程中，實現(xiàn)智能工廠、智能企業(yè)和智能生態(tài)，強調生產自主、供需協(xié)同和整體自動化，從而實現(xiàn)完美的供應鏈與客群鏈接。同時，李俊表示，人工智能引入的關鍵點不在制造本身的過程，而在制造曲線的前后端(需求、設計和產品、服務)，以及整個產業(yè)鏈和供應鏈的集成整合。
然而，在智能制造中，如何對材料、零件、工具、成品、半成品、設備等資產以及作業(yè)人員進行識別、實時跟蹤、行動軌跡等數(shù)據(jù)進行調取和分析，從而提高精細化管理水平成為核心的事情。而在這一過程中，定位和識別技術成為重點內容。
李俊表示，高精度實時定位技術，是工業(yè)信息化與智能化的重要組成部分。而在市場也不乏眾多定位技術，例如多模融合定位、無線精確定位、Wi-Fi精確定位、視覺識別等技術和相關產品。企業(yè)可以針對企業(yè)自身的特點，從而采用不同的解決方案，實現(xiàn)各物品及人員的精確定位。
之后，李俊說道：“精確定位可對生產全程流動的要素進行實時位置跟蹤，清晰還原每個生產過程，視覺識別可在復雜的工況下，識別目標并給出精準判斷。廣泛應用于可視化生產、廠內供應鏈優(yōu)化、物料和成品管理、過程和產品質量檢測、人員資產管理等方面。”
