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但是人工智能的发展是跟算法密切相关,而这个算法又跟大数据技术密切关联。所以仅有大数据没有意义,关键是跟算法有关系。在算法突破方面可以这么讲,在工业方面还处于非常早期的阶段,原因是在传统的工业行业,对算法的采纳是并不先进的。那些有大量的生产的模拟,包括一些智能的处理的算法都是初级的。不管是传统意义上的模拟法,还是现在采用人脑的一些模拟的方法,人工智能的方法,都是属于非常早期的试验阶段。应该讲每一个工业企业在进行算法,就新的算法来更新原有的生产模式,包括对原有的生产和设计进行模拟方面,有大量的空间可以挖掘。
算法会驱动芯片技术的进一步发展,特别是模拟人脑工作的芯片。IBM在这一方面也取得关键的突破。在2014年下半年,IBM对外宣布,他们发布了新一代的,成为神经凸出内核的芯片,叫Truenorth,这个芯片采用54亿个晶体管,来模拟人脑神经功能,而不是传统意义上逻辑计算功能。人工智能的发展和芯片技术的交互式的上升,也为人工智能的未来持续演进提供了非常强劲的技术基础。在这里特别想提示在工业互联网发展期间,每一个工业企业基于算法的革新是最为关键,甚至超过了大数据本身。
4、跨企业的标准制定
关于工业互联网方面的标准制定,应该讲现在是全球主要工业企业,乃至国家之间竞争的焦点。包括德国在内的这些企业和国家都意识到它的高度重要性。譬如在上世纪的近四十年的时间里,德国每年3.3%的GDP增长中,标准的贡献率占到了0.9%,仅次于资本投入,而且比国内创新和直接购买技术来的更加重要。因此掌握标准话语权是这些国家乃至企业,他们在未来进行战略布局非常关键的一步。在这一方面美国的企业也是走在全球的前列。
2014年4月,以GE、AT&T、思科、IBM、英特尔五家企业为龙头所成立工业互联网联盟,就是在波士顿宣告成立。这个联盟迅速扩大到100多个会员公司,美国的企业在软件,互联网方面具有高度的优势,他们也希望在新的工业联盟这种开放式联盟合作架构下,建立一些新型的实施标准。刚才说GE的软件平台就想成为事实性的工业标准。当然这个领域是激烈的竞争和博弈,国家层面、企业层面都在做着积极的布局,中国的企业一定不能置身事外,一定要介入其中。要对这个标准和技术走向产生足够的影响和话语权作用才行。
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