11月19日至21日,由工业和信息化部、湖北省人民政府共同主办的2022中国5G+工业互联网大会在武汉举行,大会主题为“数融万物 智创未来”。浪潮参加大会开幕式、主论坛、分论坛、成果展等环节,全面展示5G+工业互联网技术优势和赋能实践。
当前,我国5G+工业互联网深化融合应用进入关键期,为发挥典型应用的示范效应,在11月20日举办的大会主论坛上,2022中国5G+工业互联网典型案例重磅发布。
其中,“浪潮苏州5G全连接工厂项目”获评典型应用标杆案例。浪潮苏州5G全连接工厂打造柔性生产、AGV多机协同、设备智能控制、设备运维、远程排障等9个5G典型应用场景,实现产线人流、物流、信息流互联互通,生产过程智能感知、实时分析和精准决策,解决网络延迟、生产效率低、成品合格率低、数据安全等业务痛点,助力运营成本降低10%、产能提升15%。此外,由浪潮提报的“粤储粮-打造‘数字粮仓’,保障粮食安全”“5G+工业互联网助力太原酒厂数字化升级”等7个项目获评典型案例。
打造标杆典型应用案例的背后,是浪潮在5G+工业互联网等新一代信息技术领域的持续布局和投入。浪潮推进B5G战略,聚焦行业数字化转型最后一公里,打造云网融合全栈产品和服务体系,形成多行业多场景的应用创新与实践。浪潮还打造了云洲工业互联网平台这一国家级“双跨”平台,布局工业智能设备、工业通信、工业安全、工业软件、行业解决方案5大产业链,形成软硬合一、安全可靠的产品及服务等,赋能产业数字化发展。
例如,东风商用车在车辆装配线应用浪潮5G产品打造智能工厂,解决配送自行小车采用WiFi通信卡顿频发导致停产等难题,实现停产时间减少15%,生产线整体产能提升26%。在东风商用车的试制车间,工程师通过云洲工业互联网平台的“5G+AR”远程协作系统,与外地专家共同巡检设备,基于低时延高可靠的5G传输,实现远程设备辅助作业。
为进一步推动5G+工业互联网应用落地,在11月21日浪潮支持承办的中国工业元宇宙高峰论坛上,浪潮云洲与中国信息通信研究院共同发布“星火·链网”可信存证服务网络(CAP)。“星火·链网”是国家区块链新型基础设施体系,浪潮云洲作为“星火·链网”供应商,将通过权威、通用的一体化可信存证公共服务,奠定工业元宇宙可信基石。浪潮云洲还围绕工业元宇宙作主题演讲,以工业互联网为基础,进一步探索工业元宇宙多技术融合与创新,推进工业现实与虚拟连接,赋能工业场景贯穿融合,促进工业元宇宙从概念到真正落地应用。
会议期间,浪潮还深度参与5G全连接工厂-智能制造分论坛、5G+智能网联汽车与智慧交通协同发展分论坛,与运营商、合作伙伴签署生态战略合作协议,多方推动5G+工业互联网实践落地。
在2022中国5G+工业互联网成果展上,浪潮作为受邀参展的核心企业之一,重点展出5G+工业互联网业务实践,包括B5G战略及B5G行业专网、B5G边缘计算、B5G智能网关等B5G全栈产品,工业互联网基础设施、制造业数字化转型、工业互联网安全体系等业务,以及在各行业的应用案例。作为5G与工业互联网融合应用的支撑和拓展业务,浪潮智慧计算、浪潮云、算网运营、智慧行业、云ERP等核心技术与解决方案也同台亮相,展现“数融万物 智创未来”的浪潮力量。
好文章,需要你的鼓励
Gartner预测,到2030年所有IT工作都将涉及AI技术的使用,这与目前81%的IT工作不使用AI形成鲜明对比。届时25%的IT工作将完全由机器人执行,75%由人类在AI辅助下完成。尽管AI将取代部分入门级IT职位,但Gartner认为不会出现大规模失业潮,目前仅1%的失业由AI造成。研究显示65%的公司在AI投资上亏损,而世界经济论坛预计AI到2030年创造的就业机会将比消除的多7800万个。
CORA是微软研究院与谷歌研究团队联合开发的突破性AI视觉模型,发表于2023年CVPR会议。它通过创新的"区域提示"和"锚点预匹配"技术,成功解决了计算机视觉领域的一大挑战——开放词汇目标检测。CORA能够识别训练数据中从未出现过的物体类别,就像人类能够举一反三一样。在LVIS数据集测试中,CORA的性能比现有最佳方法提高了4.6个百分点,尤其在稀有类别识别上表现突出。这一技术有望广泛应用于自动驾驶、零售、安防和辅助技术等多个领域。
人工智能正从软件故事转向AI工厂基础,芯片、数据管道和网络协同工作形成数字化生产系统。这种新兴模式重新定义了性能衡量标准和跨行业价值创造方式。AI工厂将定制半导体、低延迟结构和大规模数据仪器整合为实时反馈循环,产生竞争优势。博通、英伟达和IBM正在引领这一转变,通过长期定制芯片合同和企业遥测技术,将传统体验转化为活跃的数字生态系统。
中国电信研究院联合重庆大学、北航发布T2R-bench基准,首次系统评估AI从工业表格生成专业报告的能力。研究涵盖457个真实工业表格,测试25个主流AI模型,发现最强模型得分仅62.71%,远低于人类专家96.52%。揭示AI在处理复杂结构表格、超大规模数据时存在数字计算错误、信息遗漏等关键缺陷,为AI数据分析技术改进指明方向。