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智能时代的核心技术将是知识自动化,因此必须从一开始就加快、加强以软件形态为主的知识机器人的研发与应用,尽快形成软件和物理形态平行互动的新型机器人系统,并以此为突破口,引发下一代智能机器人的迅速发展。 王飞跃院长重点围绕软件机器人、知识机器人、平行机器人和相关的机器人学,对机器人发展的历史与趋势进行了简要的探讨。

管理海量数据会是数字化企业必然的趋势,如何有效快速地管理分析这些数据,也就成为企业转型中的核心挑战。这也就是为什么SAP全力投入为客户打造出一系列实时的数据管理,计算,分析,展现方案的核心原因。SAP HANA是SAP数字平台方案的基石,基于最新的内存技术,打造出的全新实时数据管理和分析平台。



王飞跃教授介绍


王飞跃教授,1990年获美国伦塞利尔理工学院(RPI)计算机与系统工程博士学位,之后在美国亚利桑那大学先后任助教授、副教授和教授,机器人与自动化实验室主任,复杂系统高等研究中心主任。并于1998年作为国家计划委员会“引入海外杰出人才计划”和中国科学院“百人计划”人才回国工作,2011年追溯为首位国防领域“千人计划”国家特聘专家。现为中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任,国防科技大学军事计算实验与平行系统技术研究中心主任,中国科学院大学中国经济与社会安全研究中心主任,青岛智能产业技术研究院院长。同时任IEEE计算社会系统汇刊(IEEE Transactions on Computational Social Systems)、指挥与控制学报主编,现任中国自动化学会监事长、IEEE射频识别理事会(IEEE Council on RFID)候任主席。2003年起先后获选IEEE、INCOSE、IFAC、ASME和AAAS等国际学术组织Fellow,2007年获国家自然科学二等奖和ACM杰出科学家称号,2014年获IEEE诺伯特•维纳奖。


转型中会面临的挑战

Q:王教授您好,您对现在的企业在转型的过程中间会面临什么样的挑战、有些什么样的困难,能给我们做一个大概的介绍吗?
A:我觉得(困难)就是在现有的制造过程中让它提高效率,然后使它的成本继续下降,同时它的稳定性、可靠性、安全性都要提高。在转型过程中,企业首先需要优化它的原有业务,要把以前的工作流程先重新梳理, 要落到条款上,要落到管理规则上,然后还要最后数字化,工作流程化/形式化、条例化的过程中,也不能过于死板,根据你的需求、根据有多少预算、根据你有多长的时间,来具体规划、具体实施的。
这样我们会收获一大批数据。数据是智能的最初核心,企业现有的技术、企业对自身现有业务的理解能不能和数据的变化相匹配,如果不行,就会淹没在数据的海洋里,所以处理数据的能力是最核心的,当然这种快速响应、快速处理问题的能力,一定是在开展之前就对公司的资源、业务梳理地十分清楚的,而不是遇到问题以后才临时处理。

制造业使用AI会有什么样的陷阱

Q:制造业如果要使用A.I.技术,能够把A.I.技术应用到制造行业里头,前面会有一些什么样的陷阱?
A:数据它其实也是最大的陷阱。把数据能存下来,这是一个大问题,没处理的能力,就淹死在数据的海洋里面, 所以处理的能力一定要跟上。关键一条就是处理数据的能力。要拿来,要存下,还要生产数据,所以这里面,一,数据要存下来;第二,数据处理的能力要跟上;第三要想办法要把现在的数据弄得更大,要生产数据,然后再提炼数据,炼出智能来,炼出精准智能、精准知识就解决这个问题,而且是解决这个问题最好的方式。


给企业迈向智慧企业的建议?

Q:现在我们的很多企业都在迈向智慧企业或者工业4.0,有没有一些对于未来的方向给一些建议和一些指导?
A:首先这些企业要认识到,这真是一个时代的变革。如果这些企业不数字化,不提高到一个新的层次的话,这个世界越来越不定,订单不定,原料不定,价格不定,对吧?越来越多样,在一个智能化联通的世界里面,你面临这个不定、多样、复杂,你再没有这种处理的能力的话,是不能以以前的方式来经营、来生产、来管理。转型是不可避免的。什么叫智能?最后是要求你的员工个个都是智能的,才能用这套系统,那是要命的,应该让你减轻你员工的负担,他不需要那么多的知识,他了解这个原理什么的就行了。人工智能应用的第一个领域就应该用到管理中,管理是每个企业都要面临的这个东西,借着这个东西你要把管理流程全梳理了,把这个不定、多样、复杂通过这种人工的智能化的体系转成你内在企业的连接性、向问题聚焦的能力、向你的目标收敛的能力。现在企业往智慧化转型、往数字化转型是一个时代的趋势。这是一个生与死的问题: to be or not to be!



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