西門子晶體管輸出為現(xiàn)實(shí)不僅需要投資研發(fā)，還需要教育和技能的發(fā)展。
西門子每年花費(fèi)**過5億歐元用于培訓(xùn)，數(shù)字技能是我們所有培訓(xùn)計(jì)劃的一部分。然而，技能的發(fā)展需要開始的較早：技能的獲得必須從學(xué)齡前的基礎(chǔ)階段開始，在小學(xué)和中學(xué)教育中得到提高，并較終在大學(xué)中加以深化和專業(yè)化。
要成功地塑造*四次工業(yè)革命并在數(shù)字時(shí)代保持**競(jìng)爭(zhēng)力，就需要工業(yè)、政治、科學(xué)和勞工組織的**者們作出巨大努力。
德國 “工業(yè)4.0” 倡議的成功就是有力的佐證。其他國家也制定了類似的倡議和計(jì)劃，以促進(jìn)當(dāng)?shù)氐?*創(chuàng)造和工業(yè)數(shù)字化升級(jí)，例如，中國制造業(yè)升級(jí)、“美國制造業(yè)計(jì)劃” 、“印度制造”和“埃及2030愿景”等。
工業(yè)人工智能可以為*四次工業(yè)革命提供巨大的推動(dòng)力，并將“工業(yè)4.0”和同類倡議提升到一個(gè)新的水平。
追趕偶然——提高生產(chǎn)力
較新研究表明，未來12年內(nèi)，人工智能有可能為**國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)帶來年均1.2%的增長(zhǎng)。因此，人工智能所帶來的收益將**過蒸汽機(jī)所帶來的0.6%的增長(zhǎng)效應(yīng)，以及信息與通信技術(shù)的傳播所帶來的增長(zhǎng)。
回顧過去200年來**國內(nèi)生產(chǎn)總值的發(fā)展，我們看到，近幾年和幾十年來，這一趨勢(shì)日益呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。造成這種增速的一個(gè)關(guān)鍵原因是科技的進(jìn)步。
科技對(duì)社會(huì)發(fā)展、經(jīng)濟(jì)、生產(chǎn)力和社會(huì)進(jìn)步有著直接影響。特別是在較近，我們看到了大量創(chuàng)新和科技的積累。這非同尋常，因?yàn)閯?chuàng)新本身“可遇不可求”。我的意思是，許多創(chuàng)新和開拓性的技術(shù)發(fā)展都是偶然產(chǎn)生的——例如，微波爐的發(fā)明、聚四氟乙烯的開發(fā)或X射線的發(fā)現(xiàn)等等。
然而，除了這些例子之外，創(chuàng)新從根本上來說是建立在試錯(cuò)原則的基礎(chǔ)上的，包括**假設(shè)、設(shè)置測(cè)試、識(shí)別錯(cuò)誤等等。這種方法非常浪費(fèi)，因?yàn)樵谀氵_(dá)到目標(biāo)之前，必須進(jìn)行一系列的嘗試。人工智能在這里則會(huì)帶來巨西門子晶體管輸出大的影響。
在數(shù)字時(shí)代，成功取決于速度和規(guī)模。如果在哪個(gè)領(lǐng)域，人工智能已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)良好于人類，那就是模塊處理數(shù)據(jù)，然后快速檢測(cè)和排除錯(cuò)誤。簡(jiǎn)而言之，人工智能具有幫助我們避免錯(cuò)誤和克服偶然性的能力，這一點(diǎn)可以佐證麥肯錫的研究?！?筆記：用模型分析人工智能對(duì)世界經(jīng)濟(jì)的影響”表明，到2030年，人工智能將為**增加13萬億美元的附加值。
具有專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)的AI
目前，西門子在工業(yè)人工智能領(lǐng)域扮演著開創(chuàng)性的角色，因?yàn)槲覀兒茉缇驼J(rèn)識(shí)到時(shí)代的發(fā)展方向。我們的人工智能***的成功可以追溯到1995年。人工智能與專業(yè)知識(shí)的結(jié)合改變著我們的業(yè)務(wù)。
與鐵路運(yùn)營商使用的方法不同，我們的服務(wù)不僅是追蹤和修復(fù)損壞的部件，確保了列車的可用性，甚至讓列車在與飛機(jī)的競(jìng)爭(zhēng)中勝出。
我舉一個(gè)例子，馬德里和巴塞羅那之間的高速鐵路由西班牙國家鐵路公司Renfe運(yùn)營，火車車程需要兩個(gè)半小時(shí)，而乘坐飛機(jī)的話純飛行時(shí)間是一小時(shí)二十分鐘。如果再出現(xiàn)十五分鐘或以上的延誤，火車乘客將得到全額退票。
為了確?；疖嚨目煽啃裕琑enfe與西門子成立了一家合資企業(yè)，借助**的人工智能數(shù)據(jù)分析為列車提供服務(wù)。到目前為止，每2300次旅行中只有一次因技術(shù)問題而造成嚴(yán)重延誤。結(jié)果如何呢?Renfe表示，10年前當(dāng)鐵路線投入運(yùn)營時(shí)，只西門子晶體管輸出有20%的旅客選擇鐵路出行，而今天，這一比例**過了60%。
西門子現(xiàn)在雇傭了大約800名數(shù)據(jù)分析和人工智能*。近年來，他們?cè)诠I(yè)環(huán)境中**了許多基于人工智能的成功，例如：
● 將連續(xù)運(yùn)行的算法集成到生產(chǎn)過程中，以此為基礎(chǔ)來提供工業(yè)服務(wù)。通過對(duì)工藝數(shù)據(jù)的不斷收集和分析，我們能夠不斷地對(duì)機(jī)器模型進(jìn)行再培訓(xùn)，并提高預(yù)測(cè)性分析的準(zhǔn)確性。這減少了30%以上昂貴的質(zhì)量檢測(cè)，例如X射線檢測(cè);
