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亿欧智库:工业智能产业研究案例征集

从2013年开始,在国家“智能制造”、新基建的大背景下,国家持续推动人工智能技术在工业领域的结合与落地。“十四五规划”在进入5G时期后,通过工业互联网赋能、智能制造等方式,将对传统产业进行升级改造。即通过工业机器人,以及工程机械向人工智能的转型,达到最终产业转型、产业升级的目标。

工业领域转型路径包含“数字化”、“网络化”、“智能化”三部分:“数字化”指将工业信息转换为数字格式,利用计算机进行管理或控制的过程。“网络化”指新的软硬件技术将生产者-机器,机器-机器,消费者-生产者之间的相关内容连接,形成数据、流程互通的基础,即万物互联过程。“智能化”是指通过人工智能等新技术提高全流程的自主化水平,人工智能也是工业领域转型发展的最前沿技术方向。

工业智能产业结构主要分为基础技术支持以及融合应用两大层级:在基础技术层面,主要包括芯片、编译器、框架、算法的基础技术及相关服务商;在融合应用层面,装备/自动化与软件企业、制造企业、ICT企业和初创企业四类主体通过应用部署与创新实现工业智能价值,主要可分为设计仿真、产品质量管理、设备执行维护、管理决策优化、支撑平台等融合应用方案,是行业关键组成。

人工智能的算法主要包括于机器视觉、智能语音、机器/深度学习、知识图谱、自然语言处理;工业场景主要包括于预测性维护、工业质检、生产线、供应链及采购服务和物流一系列的分拣、仓储、运输。

工业智能的发展与人工智能技术的演进密切相关,从人工智能概念诞生至今,工业智能历经了三个发展阶段,且现阶段处于基于复杂计算的深度学习时代;随着深度学习、知识图谱等多复杂多元的技术的普及,人工智能技术具备在复杂工业场景中应用的可能性。

基于工业智能产业的市场前景,亿欧智库正在撰写《2021年工业智能产业研究报告》,发布时间预计5月下旬,我们诚邀产业链上中下游相关企业、协会、专家、高校、研究机构等参与其中。报告将更为完整且深入地研究中国工业智能市场发展背景、现状、代表行业落地、市场竞争和工业互联网市场洞察。完整体现在对现状、产业链、技术、应用场景、实际案例以及前景展望问题都有涉及,基本覆盖该行业发展的各方面影响因素,更加全面的展现行业发展蓝图;深入体现在对技术的理解、应用场景的总结和核心服务商的深入调研,将更深入从商业的角度解读工业智能的发展现状和趋势。

本次报告将着重撰写以下几个方面: