思谋科技贾佳亚:智能制造核心不在自动化而在于AI,工业新时代将以智能为核心

每经记者:郭荣村 每经实习记者:安宇飞 每经编辑:宋思艰

10月21日,2021第五届全球智能工业大会暨全球创新技术成果转移大会于深圳召开。

思谋科技创始人兼董事长、香港中文大学教授贾佳亚表示,1940年,全球工业在发那科、安川等企业的带动下走入了自动化时代;1970年,工业在西门子、IBM等企业的引领下走入了信息化时代;2020年,工业正在走进智能化时代,智能制造的市场规模至少是万亿美元级别。

思谋科技贾佳亚:智能制造核心不在自动化而在于AI,工业新时代将以智能为核心

思谋科技创始人兼董事长贾佳亚 图片来源:每经实习记者 安宇飞 摄

贾佳亚称,很多人认为自动化就是智能制造,但其实智能制造的核心在于“智能”,自动化只是“手臂”,智能才是让制造拥有“大脑”并让其进行决策的各种“神经系统”。AI技术正是让制造拥有会思考的工业机器设备的核心因素。

不过贾佳亚同时表示,目前智能制造还面临着“数据紧缺”等难题。

全球工业正步入智能制造时代

为什么工业制造需要智能化?

贾佳亚举了个例子,上世纪60年代专门为阿波罗登月计划研制的计算机,用现在的眼光来看,它的制作工艺其实是非常原始的。为了检验芯片是否合格,当时美国雇佣了非常多的女工,在显微镜下一片一片地看有没有问题,如果有问题,则会用人眼判断这个芯片能不能用。

他表示,当年的阿波罗11号导航计算机,内存是2KB-4KB,存储空间是72KB,处理速度是8万次/秒,而如今哪怕是三代以前的iPhone,内存都有4GB-6GB,存储能达到512GB,处理速度也有15.8万亿次每秒。比较这三个数字,分别是100多万倍的增长,700多万倍的增长和1.2亿倍的增长。制造能力的飞跃,倒逼着检测工艺的进步。

而智能制造不仅能实现比人眼更精确的观测、检测,还能对产品的生产进行智能调节。贾佳亚称,一个拥有了“智能身体”的工厂,可以自行知道原料和生产是否达标,产品的质量如何,自发调整机器的工作效率,迅速针对新产品需求进行生产,预测未来产品生产的数量,还可以根据产品销售情况来及时调整生产安排。

“经过了1940年的自动化革命,1970年的信息化革命后,工业即将迎来的是智能化革命。与电气化、信息化一样,智能制造具有高度的普适性。但对智能制造来说,其基础资源不再是电力和网络,而是计算。智慧能力构建和以计算为中心的AI,将成为智能制造发展中最需要攻克的难关。”贾佳亚说。

智能制造的难题

尽管智能制造可能成为未来全球工业的发展方向之一,但目前仍面临着一些挑战。

“比如一款手机,400多个供应商,所有供应商有5个制程,每个制程有25条产线。(智能制造)需要干什么呢?当我去把AI全面覆盖手机生产链路的时候,我要去做它整个所有零件的管控和质量评审的时候,我要做400×75等于3万种算法。等于为了这一个手机,我这个公司或者这个团队做3万种算法出来。”贾佳亚说。

贾佳亚表示,如果放眼全球前5名的手机厂商,每家每年按照推出6款不同产品计算,工业AI若想落地头部手机行业,仅第一年就需要90万种算法,这几乎是不可完成的任务。这就需要系统可以自动实现算法组合和部署,人类才可能只提供少量定制化算法,来实现AI的跨领域规模产业化,这是一个巨大的命题,如何能实现自动的算法组合和部署,也是一个系统工程。

与此同时,智能制造还面临着数据紧缺的问题。贾佳亚表示,可靠的AI模型离不开大量数据的训练,尤其在工业场景下,对AI的准确率要求极高,然而目前工业生产的有效数据非常稀缺,可供训练的样本极小。通过传统的AI训练/检测方法,当训练样本不足的情况下,很难成功检测出非常见的产品缺陷。

尽管智能制造仍面临着重重挑战,但国内一些公司也在技术方面开始了“破局”的尝试。贾佳亚以他创办的思谋科技克服“数据紧缺”难题的过程举例,称公司通过自研的区域感知异常检测器(RADD),对目标区域各个细节进行捕捉,并与标准参考数据进行比对,记住图像的“规则”,从而能够进行原理推导,从而实现对非常见缺陷的准确判断识别。

贾佳亚表示,智能制造想要发展,需要记住三大核心原则:第一个是普适性,不是只做某一个行业,而是大到汽车、飞机,小到半导体、晶圆和3C产业都要做;第二点是以计算为先,不依赖于电力和其他的基础能源,依赖的是算力;最后,是要保持永不间断的学习。

“如果能够真正实现AI系统设计自动化和AI系统部署自动化,那么未来的几十年,就将是新一代的智能产业变革。”贾佳亚说。

每日经济新闻