物联网集群擦亮“城市名片”******
2400台工业触摸屏的订单,紧急要求3天内交货,可企业该产品产能只有每天600台。这样的订单,接还是不接?
“以前遇到这种订单,工厂接不了。”无锡普洛菲斯电子有限公司生产运营负责人石勇说,按照以往生产组织模式,临时搭建生产线要向装备厂商订货,周期基本是3到6个月,还要调试、安装,“不过,今年3月,这样的单子我们不仅接了,而且按时保质保量交付了。”
底气来自“5G+积木式柔性生产单元”和“5G+柔性生产执行系统”。由协作机器人以及组装、耐压测试、激光打标、洁净单元等组成的六边形工作台,只用15分钟,就完成了硬件组装。石勇说,经过软件调试,半小时内,每天350台产能的5G柔性生产线就正式投入生产。“新老产线合力,原本4天才能完成的生产任务被压缩到2天半完成,获得了客户的称赞。”
无锡普洛菲斯电子有限公司,是5G与物联网赋能制造业数字化转型的标杆企业。自2009年获批全国唯一国家传感网创新示范区以来,无锡以应用带产业、以示范拓市场、以模式促推广,物联网已成为这座城市的产业地标和城市名片。在工信部2019年组织的国家级先进制造业集群竞赛中,无锡市物联网集群成为首批国家先进制造业集群。2021年,无锡物联网产业以26%的同比增速、3563亿元的产业规模,展现出强劲的发展后劲。
应用先行
完善产业生态,物联网促进生产、走进生活、造福百姓
初冬时节,位于江苏宜兴丁蜀镇的无锡市茶叶研究所山地茶园里,工作人员正在为茶树修剪枝叶、追加有机肥。绿油油的山坳里,4根10多米高的杆子,格外醒目。
“春节前后,茶树开始抽芽。这时无锡的最低温度可能降到零度左右,山坳里湿气大,容易形成霜冻。抽芽期的茶树遭遇霜冻,芽就毁掉了。”技术员董奇说,最近几年,借助茶叶物联网平台,无需安排人工半夜巡视,茶园也没再遭受霜冻的侵害。
奥秘就在那4根高高的杆子上。“上面装着温度传感器等物联网设备和风扇。传感器检测到茶园上部气温低于3摄氏度时,平台系统会自动启动风扇,将山坳里的冷空气吹走,防止结霜。”董奇介绍。
茶叶物联网,只是丁蜀农业物联网小镇众多应用案例中的一个。
“有了物联网,稻田的温度、降雨量、光照强度、风速风向等气象指标能随时查询,还可以通过肥情监测设备收集农作物叶面反射的光谱,分析出农作物的生长指数,获得最优施肥方案。”无锡莲花荡农场技术员许冠华介绍,通过大田物联网平台以及手机应用,坐在办公室,远程遥控水肥一体机灌溉的同时完成精准施肥,不仅一亩地能节约5%的氮肥,出产的“莲花荡”牌大米更是多次获得中国绿色食品博览会金奖。
江苏中农物联网科技有限公司打造的农业物联网总平台,已建成水产养殖、畜禽养殖、大田作物、茶叶种植和设施园艺等农业生产主要领域的物联网示范工程。其中,水产养殖物联网已覆盖宜兴市主要水产养殖乡镇,建成标准化示范区5万亩,并在23个省份推广,取得明显的社会效益和经济效益。
物联网技术与传统农业擦出火花,让农民从田间走向“云端”, 同样的转变在其他行业不胜枚举。
“物联网产业发展初期,无锡坚持典型引路、以点带面,建立了‘试点—示范—推广’的长效激励机制。”无锡物联网创新促进中心理事会秘书长崔健敏说,无锡在全国率先部署电力、食品溯源、水利、车联网等重大应用示范工程22个,涵盖工业、交通、环保、医疗健康、公共安全、城市管理等重点领域,并逐步拓展到全市300多个细分行业,形成一系列“促进生产、走进生活、造福百姓”的智慧解决方案和商业运营“无锡模式”,为全国乃至全球物联网规模化应用提供了示范样板。
应用市场的开拓,离不开生态体系的完善。
——在基础设施方面,无锡在全国率先实现商用NB—IoT窄带物联网全域覆盖,部署全国首个IPv6规模商用网络,5G建设密度、流量驻留比全国领先;建成全球首个城市级车联网LTE—V2X网络,获批建设全国首个国家级车联网先导区。
——在金融方面,建立了“产业基金+银行信贷+保险服务”的综合性金融服务体系,物联网领域基金规模超600亿元,总量全国领先。
——在人才方面,立足“太湖人才计划”,建立了开放、包容、共享的人才机制。截至目前,无锡已集聚物联网各类人才20万人。
创新驱动
培育链主企业,物联网领域超半数的国际标准由无锡主导制定
走进缝纫机生产企业杰克科技股份有限公司浙江台州工厂,原先需要1000多名工人的机壳加工车间里只有30人,复杂的26道加工工序被合并成一个智能机壳加工中心,加工一台缝纫机机壳的时间从1小时缩短至1分钟。
“通过实施‘未来工厂’建设,杰克科技的生产效率提升20%,产品不良率降低20%,企业产品研发周期缩短30%,能源利用率提高10%。”数字化解决方案供应商瀚云科技有限公司工程师宋雅军说,好成绩源自数字化,而数字化的基础是准确采集企业各种机器的生产数据。与不少企业一样,杰克科技的生产设备大多是国外品牌,种类繁多、接口和通信协议不统一,给数据采集和制造执行系统推进带来不小的阻力。瀚云科技独立研发的4G/5G网关、数控网关、多功能开发板等硬件设备,帮助杰克科技解决了350余台高端CNC机床的数据采集难题,并提供了“一键上云”的能力。
作为朗新科技集团的子公司,瀚云科技开发的瀚云HanClouds工业互联网平台,目前已连接5000余家企业、1600余万台设备/产品,先后获得工信部工业互联网产业联盟评定的五星级平台、APP优秀解决方案等国家级奖项60余项。
瀚云工业互联网平台,是无锡物联网产业集群坚持创新驱动、不断增强产业升级动能的一个典型代表。
崔健敏介绍,通过探索建立“技术+模式”自主创新体系,集群内部应用和行业领域高端创新资源加速集聚,获批创建国内首个芯片封装测试领域国家先进制造业创新中心,国家超算中心、国家智能交通综合测试基地、国家物联网感知装备产业计量测试中心等178家“国字号”创新载体相继建成投用。面向行业市场需求的高性能制造执行系统传感器、异构感知数据融合、物联网终端安全防护等一大批创新成果达到国际领先水平。物联网领域超半数的国际标准由无锡主导制定。
创新驱动下的内涵式发展,引导物联网步入量质并重的新阶段。
“截至目前,无锡企业承接的物联网工程已遍及全球78个国家和地区的830多座城市。”无锡市工信局有关负责人介绍,2020年,无锡物联网企业已达3657家,涵盖关联芯片、感知设备、网络通信、智能硬件、应用服务等全产业链条。以卓胜微、先导、信捷为代表的物联网相关领域上市企业高达79家,国家级专精特新“小巨人”企业和制造业单项冠军企业33家,涌现出一批以远景智能、朗新科技、中科微至、航天大为等为代表的行业领军企业,一批“生力军”正在奋力长成“主力军”。以雪浪工业大数据、南山车联网、慧海湾先进感知为特色的差异化产业布局基本形成。
政策保障
注重规划引领,健全市场化、强融合、跨区域的协同体系
初冬时节,一个特殊的车队行进在无锡市锡山区先锋中路上。前向碰撞预警、异常车辆预警、弱势交通参与者碰撞预警、限速预警、闯红灯预警、协作式自适应巡航……“驾驶”这些车辆在全长6.3公里开放道路上平稳行驶的,是一张车、路、云协同的智能网络。
2020年以来,锡山区先后实施了车联网一期、二期示范工程,实现45平方公里内智能网联路侧设施全覆盖。如今,在“车联网小镇”里,一辆辆自动驾驶小巴,悄无声息地接送着居民;一台台造型别致的无人驾驶清扫车,自动洒扫着路面……
融合“聪明的车”“智慧的路”,赋能“智慧的城”,离不开政策先行。仅半年时间内,无锡就发布了《智能网联道路基础设施建设指南第1部分:总则》、起草完成《无锡市车联网发展行动计划(2022—2025年)》,“1个地方法规+1个行动计划+N个标准规范”的车联网规划体系基本形成。
政府与车联网运营主体同步推进、统一运维的常态化建设模式,吸引近300家车联网及智能网联汽车相关企业聚集无锡,其中近65%为智能网联汽车零部件及自动驾驶相关企业,去年核心产业产值已近300亿元。
车联网产业的快速发展,是无锡物联网产业集群发展中强化政策保障、持续优化产业发展环境的缩影。以《无锡国家传感网创新示范区发展规划纲要(2012—2020年)》《无锡市“十四五”物联网产业发展规划》为引领,无锡已滚动实施4轮物联网产业发展三年行动计划,通过“精准滴灌”形成具有系统性和迭代性的推进体系。
把服务落实落细,2018年无锡成立了专门的集群促进组织——无锡物联网创新促进中心。崔健敏介绍,促进中心采取“事业+企业”双轨运营的模式,统筹推进“攻研发”与“建生态”。促进中心建立以来,引进中科院微电子所领军团队研发产业链急需的关键共性技术,创立省级制造业创新中心和产业创新中心,构建了市场化、强融合、跨区域的系统性协同体系,打造了涵盖载体、投资、展会、联盟、智库等多元能力的综合赋能体系。
“1家促进机构+10家专业协会+12家行业联盟”的系统性协同服务网络,让产业集群内企业受益良多。据介绍,无锡每年开展技术研讨、应用推广、合作配套等交流活动500余场,其中尤以供给侧、需求侧对接成效最为突出。注重激活创新“存量”,实施“一所一策”计划,充分释放公安部交研所、中船702所、中电58所等在锡“大院大所”的创新优势,促进技术与资本、成果与市场的有效对接,推动产学研用深度融合,让集群内企业协同创新效率大大提升。
“数字产业集群的一大特点是打破地域界限。”崔健敏说,去年,无锡与上海嘉定、合肥、杭州共建长三角面向物联网领域“感存算一体化”超级中试中心,就是纵深推进跨区域协同、激活产业发展动能的新尝试。
依托先发优势,近三年无锡物联网产业营收平均增速超20%,一场实体经济与数字经济的深度融合正在无锡的产业沃土上生发激荡。记者 王 政
“特别能聊”的人工智能会聊出些什么?******
聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注,人工智能生成内容概念走上风口
“特别能聊”的人工智能会聊出些什么?
本报记者 时斓娜
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全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域,将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地,还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。
家里要养一只猫,该如何给猫取名字?怎样写出一个纸牌游戏的代码?在不同语境中,词语“意思”到底有几个意思?这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题,在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前,不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。
产品发布短短两个月,ChatGPT的日活量已突破千万,不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注,人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。
人工智能聊天究竟能聊些啥?ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化?记者对此进行了调查采访。
“真正像人类一样聊天交流”
“我所热爱的是我真实的生活,因为它包含了我所有的经历和感受,是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话,实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。
随着ChatGPT大火,不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上,ChatGPT时而诙谐有趣,时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外,还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具,让其写作文、翻译文章,甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。
中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示,ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右,在生活闲聊上的意图识别率约为95%,已具备较好的语义理解能力。
实际上,ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的?“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上,会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息,使ChatGPT知识丰富,还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。
创新交互为AIGC带来新启发
随着人工智能技术的发展,近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高,国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。
以百度文心大模型为例,输入一个题目,它可以瞬间写出上百篇作文;根据一句话或者一段描述文本,可以生成一幅精美的画作;根据一幅图像,可以自动生成高清、流畅的视频。
在百度技术委员会主席吴华看来,ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式,用户更容易以自然语言的方式进行交互,这会给大家带来革新性的认识,也会给AIGC带来新的启发。
目前,国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景,通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为,ChatGPT将颠覆搜索行业,在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测,未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。
根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》,“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域,听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。
“人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩,在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展,还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示,当前,人工智能生成内容的辐射范围还在扩大,未来有望重塑各行业领域的研发面貌。
商业化落地需克服技术和伦理问题
尽管各界对AIGC发展前景保持乐观,但从现状来看,ChatGPT等产品想要真正落地,还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。
在对ChatGPT进行的种种评测中,ChatGPT会犯一些常识性错误,反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容,ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。
中国信息通信研究院评测结果同样显示,ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般,难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。
“ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题,但在一些略有深度的、专业性较强的领域,其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足,也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。
在技术层面以外,人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示,ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战:“一是版权问题,ChatGPT生成的内容更多来自搬运,容易引发侵权;二是信息安全问题;三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制,这对监管挑战很大。”
在国内,AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说,国内AIGC产业基础薄弱,相关初创公司数量明显少于国外。同时,国内企业目前仍处于打磨产品阶段,还未出现较为好用的内容生成服务。
(文图:赵筱尘 巫邓炎)