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工業(yè)4.0時(shí)代，數(shù)據(jù)既是資源，更是能源，如何有效處理、利用海量的工業(yè)大數(shù)據(jù)，最大化發(fā)掘數(shù)據(jù)價(jià)值是所有企業(yè)都面臨的戰(zhàn)略選擇和技術(shù)挑戰(zhàn)。

復(fù)雜性、多樣性和高時(shí)效性是工業(yè)大數(shù)據(jù)處理中首當(dāng)其沖面對(duì)的難題，從設(shè)備傳感到流程優(yōu)化，從供應(yīng)鏈管理到庫存平衡，工業(yè)大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出多模態(tài)、多源異構(gòu)的特點(diǎn)。這些海量的數(shù)據(jù)如何在保障時(shí)效性的同時(shí)實(shí)現(xiàn)高效分析，成為傳統(tǒng)制造系統(tǒng)無法克服的難題。

人工智能算法，尤其是深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)的引入，使得工業(yè)大數(shù)據(jù)的智能分析能力大幅提升，不論是預(yù)測(cè)性維護(hù)，還是工藝參數(shù)優(yōu)化，AI都能夠通過對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘和模式識(shí)別，實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)異常并提出解決方案，推動(dòng)企業(yè)生產(chǎn)管理模式從“反應(yīng)式”向“預(yù)見性”升級(jí)。

AI賦能的智算體系不僅關(guān)注數(shù)據(jù)的分析能力，還在更深層次上驅(qū)動(dòng)了工業(yè)流程的智能化變革。在工業(yè)生產(chǎn)線上，生產(chǎn)調(diào)度一直是效率瓶頸，AI可通過優(yōu)化算法實(shí)時(shí)調(diào)整資源分配，使生產(chǎn)線實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)優(yōu)化。這種“邊緣AI”的應(yīng)用通過分布式算力直接在設(shè)備端進(jìn)行實(shí)時(shí)決策，無需依賴云端計(jì)算，可大幅縮短響應(yīng)時(shí)間。此外，AI模型還能不斷從生產(chǎn)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，持續(xù)優(yōu)化調(diào)度策略，為制造流程帶來自適應(yīng)性和靈活性。?

在降本增效方面，大數(shù)據(jù)智算也能體現(xiàn)出無與倫比的優(yōu)勢(shì)。能源消耗是工業(yè)生產(chǎn)中的重要成本部分，AI通過對(duì)能源消耗數(shù)據(jù)的分析，能夠精準(zhǔn)預(yù)測(cè)不同生產(chǎn)階段的能耗需求，幫助企業(yè)優(yōu)化能源分配方案，在提升企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的同時(shí)，為實(shí)現(xiàn)綠色制造提供重要支撐。?

工業(yè)智變，離不開工業(yè)大數(shù)據(jù)智算。“AI賦能工業(yè)大數(shù)據(jù)智算專題論壇”將為與會(huì)者帶來智能計(jì)算在工業(yè)大數(shù)據(jù)中的前沿成果和創(chuàng)新應(yīng)用，為相關(guān)領(lǐng)域的研究者和企業(yè)的決策者提供專業(yè)參考，助力我國工業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)。