“人工智能+制造”产业发展研究报告概念、趋势与互联网赋能机会2018年6月目录“人工智能+制造”的现状“人工智能+制造”的概念 互联网助力“人工智能+制造”“人工智能+制造”的影响010203 040506 “人工智能+制造”政策借鉴加快推进 “人工智能+制造”对策建议“人工智能+制造”的概念什么是人工智能什么是“人工智能+制造”人工智能如何“+”制造01为什么要研究“人工智能+制造”？工业困局信息革命 发达国家：产业空心化，赚了利润但丢了就业，且贸易逆差 发展中国家：产业低值化，赚了收入和就业，但丢了利润和环境 算据：大数据 算力：云+边缘计算 算法：深度神经网络信息技术的发展，对各行各业效率提升提供了可能 英国：高价值制造、人工智能发展计划 美国：先进制造、工业互联网、制造业回流 德国：工业4.0 日本：机器人新战略、工业价值链、社会5.0 中国：中国制造2025、新一代人工智能规划概念三问问题1：什么是人工智能？波士顿动力的自主机器狗DeepMind的围棋阿法狗本田的人行机器人ASIMO DeepMind模拟老鼠网格细胞的定位与导航历史：理论+专家系统符号主义（逻辑）联结主义（仿生）行为主义（控制）当前：大数据+深度学习 深度神经网络 大规模、无监督、多层次 非结构数据处理突破（图像、语音）算法突破算力飞跃 互联网50亿连接，积累了海量数据（主要是人） 物联网500亿连接，开启更大规模数据的来源：机器、政府、生物、环境 CPU->GPU->TPU，计算速度和效率大幅提升 云+边缘计算，低成本、海量计算资源 光刻等技术进一步发展，芯片越来越小，端处理能力持续提高算据激增 ImageNet大赛2014：Google-22层2015：MS-152层2016：商汤-1207层错误率：6.7%->3.6%->3.1%年增长率47%2017年超10EB/月TPU速度=15-30倍GPUGPU速度=1-3倍CPU未来：小数据+大任务当前：“大数据、小任务” 海量数据 局部、特定问题（如计算下棋落子的位置） “暴力”计算 未来：“小数据、大任务” 少量数据 全局问题独立闭环（如像人一样到场-落座-下棋-离场） “精确”计算问题2：什么是“人工智能+制造”？