10月21日 ， 2021第五届全球智能工业大会暨全球创新技术成果转移大会于深圳盛大召开 ， 本届大会以“跨界创新 ， 互联融合”为主题 。 思谋科技创始人、香港中文大学终身教授、IEEE Fellow贾佳亚教授作为会议程序委员会主席在大会报告主环节带来题为《智能制造的核心AI技术》的报告 ， 分享了对于核心AI技术的前瞻性理解 ， 对智能制造发展的阶段性分解 ， 以及全新的技术落地结合方式等内容 ， 回答了决定未来智能制造升级的核心难关是什么 ， 以及如何解决智能制造发展的瓶颈等问题 。
贾佳亚教授提到 ， 经过了1940年的自动化革命 ， 1970年的信息化革命后 ， 工业即将迎来的是智能化革命 ， 据统计2020年全球智能制造市场规模已超过2000亿美元 ， 且未来5年复合增长率将超过10% ， 这意味着智能制造蕴含着极大的市场规模 。 与电气化、信息化同样 ， 智能制造同样具有高度的普适性；但对智能制造来说 ， 其基础资源不再是电力和网络 ， 而是计算 。 因此他认为 ， 智慧能力构建和以计算为中心的AI ， 将成为智能制造发展中最需要攻克的难关 。
贾佳亚教授表示 ， 智能制造的核心在于“智能”：智能并不是简单的自动化 ， 智能是要让制造拥有“大脑”和让大脑决策的各种神经系统 ， 只有拥有了聪明的“大脑”后 ， 才能最大化发挥自动化“手臂”的作用——而AI正是让制造拥有会思考的工业机器设备的核心因素 。 新一代AI将贯穿于设计、生产、管理、服务等生产活动的全链条 ， 使制造具备自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式 。
未来 ， 一个拥有了“智能身体”的工厂 ， 可以自行知道原料和生产是否达标 ， 产品的质量如何 ， 自发调整机器的工作效率 ， 迅速针对新产需求进行生产 ， 预测未来产品生产的数量 ， 还可以根据产品销售情况来及时调整生产安排 。
然而另一方面 ， 让AI大规模、跨行业在工业场景中落地 ， 并不是简单的事情：工业制造生产的流程复杂、涉及的硬件种类繁多 ， 要求AI算法对大量硬件进行适配；当制造生产场景新增或更替硬件时 ， 会直接带来算法的重新设计；最终算法往往妥协于硬件能力 ， 甚至主动放弃最佳算法的使用——最终导致跨行业的工业AI落地的难度大幅增加 。
【算法|思谋科技贾佳亚：以“聪明的大脑”为中心，赋能工业AI千亿级未来】仅以智能手机为例 ， 一款手机按照400个供应商参与生产制造 ， 每家供应商5种制程 ， 每个制程25条产线来计算 ， 想要AI全面覆盖生产链路 ， 但一款手机就需要30000种算法 。 而如果放眼全球前5名的手机厂商 ， 每家每年按照推出6款不同产品计算 ， 工业AI若想落地头部手机行业 ， 仅第一年就需要90万种算法 ， 这几乎是不可完成的任务 。
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