ZD至顶网CIO与应用频道 01月12日 评论消息:如今,中国经济进入新常态,促使企业不得不加快数字化的转型速度。从传统制造业来看,向智能制造的转型是所有企业的主攻方向。但在转型过程中存在了很多问题,其中较为明显的一个就是投入过大,增加了成本负担,导致许多企业犹豫不决。所以我认为未来中国制造业转型的趋势,一定是在一些关键的生产单元、生产线等方面的改造、重建,通过智能制造来解决企业最棘手的问题。
江苏徐工信息技术股份有限公司总经理 张启亮
我们看到在近几年数字化转型中,很多领域已初见成效。例如工程机械领域,通过大数据、云计算和物联网等技术的支撑,正努力向服务型制造业的转变,并已经呈现出包括金融租赁、二手车交易、备件的销售、电子商务以及以总包模式售卖设备,几大方面的特征趋势。
传统制造业和互联网行业进行的双向渗透,成为了中国制造业转型升级的重要特征。从传统企业角度来看,互联网的本质是业务在线化和数据化。制造企业需要有大数据的分析来辅助其决策,这是一个趋势。
数据是灵魂。针对大部分的制造企业,除了企业运营和管理的数据以外,至关重要的数据实际上主要来源于设备端。在整个转型过程中,类似生产过程的自动化并不能实现真正的智能化。真正作为“饲料”推动企业转型的,是将信息和硬件紧密的结合在一起。
通过将所有设备安装上传感器和定位系统,接着再透过从设备上传来的数据,即可分析出每一个配件的生命周期。这样利用信息化手段挖掘隐藏在背后数据的显性特征,从而帮助管理者分析出下一步的实施步骤,为企业带来价值。
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加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
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