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李学:AI、5G等新技术赋能,道阻且长
来源:ENI经济和信息化网  作者:李学 2020-12-09 17:59:00
5G相对4G而言,性能方面具有质的提升,但5G在制造工厂内部,应用还比较有限,目前很多工厂内部还是基于局域网的通讯网络架构,5G在网络性能提升方面,相比局域网,技术优势无法体现。

随着人工智能、5G,大数据等新技术的快速推进,在汽车业已经产生了诸多的应用场景。但在李学看来,有些场景并非真正意义上的人工智能,这其中有一些是出于技术及应用成熟度的局限,也有一些因为业务本身还不未能对数据形成认知,还为能达到通过人工智能对数据进行训练和学习,并产生对业务进行指导价值的知识。

人工智能应用方面,智能驾驶工程可以说是车企比较典型的应用场景。在生产制造领域,人工智能的应用场景目前还比较有限,目前在很多制造工厂内部,较为成熟的应用场景是机器视觉引导和质量检测,像基于深度数据学习和模型训练的预测性维护、基于大数据分析的工艺过程质量预防还在试点和探索阶段。

大数据应用方面,车企在研发、生产、营销方面都有很多可以落地的场景。比如,以多年积累的数据为基础,进行工艺参数优化、物流运输路径优化,并通过建立数据模型进行预测性维护等,但在实际落地方面,依然基于智能驾驶需要采集处理大量、多类别数据的需求比较显性,因此在研发领域大数据的应用最为广泛,整体应用方面大多应该还处于试点的阶段。

此外,5G作为当下的行业热点,5G相对4G而言,性能方面具有质的提升,但5G在制造工厂内部,目前应用还比较有限,目前很多工厂内部还是基于局域网的通讯网络架构,5G在网络性能提升方面,相比局域网,技术优势无法体现。在自动驾驶领域,5G通讯可能会带来显著的效果。

对于新基建加速推起的新技术热潮,李学强调,汽车行业的数字化转型并非是强调新技术导入越多越好,新技术在导入时,一定是为了解决企业的问题和痛点,技术不是目的,不是企业数字化转型追求的目标,在技术多样化发展的当下,企业在数字化转型过程中,一定要保持清醒的头脑,企业应该根据自己的实际需求,理性选择。

编辑:张颖
关键字:   5G  AI  智能制造  大数据  李学 
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