智能機(jī)器的時代即將來臨。西門子股份公司首席技術(shù)官兼管理委員會成員博樂仁闡釋了西門子是如何利用人工智能技術(shù)推動行業(yè)轉(zhuǎn)型的。

對西門子而言，不論是燃?xì)廨啓C(jī)的自主優(yōu)化，還是改善對智能電網(wǎng)的監(jiān)測，抑或為工業(yè)設(shè)施提供預(yù)測性維護(hù)，人工智能技術(shù)都蘊(yùn)含著巨大潛力。我們一直在利用人工智能。在人工智能的工業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，西門子具有*先優(yōu)勢。我們能夠提供新服務(wù)，助力客戶提高生產(chǎn)力和生產(chǎn)效率。

人工智能是西門子的*先技術(shù)領(lǐng)域之一。30多年來，我們一直在這個領(lǐng)域開展深入研究。早在20世紀(jì)90年代，西門子就已為煉鋼廠部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。如今，西門子有大約200位專家從事數(shù)據(jù)分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究。我們目前的研究重點(diǎn)是增強(qiáng)學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。這意味著什么呢？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的連接類似于生物體大腦神經(jīng)元之間的聯(lián)系。這些聯(lián)系使網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)如何解讀數(shù)據(jù)并作出決策。我們的深度學(xué)習(xí)技術(shù)使用了數(shù)以千計的模擬神經(jīng)元和模擬神經(jīng)元之間數(shù)百萬個連接。

西門子股份公司首席技術(shù)官兼管理委員會成員博樂仁

智能數(shù)據(jù)分析

雖然人們津津樂道于人工智能如何在圍棋和撲克牌等策略游戲中大獲成功，西門子卻在利用人工智能來優(yōu)化工業(yè)設(shè)施，并將人工智能應(yīng)用于配電、電機(jī)和軌道技術(shù)等領(lǐng)域的各種實踐中。比如說，我們正在利用人工智能來幫助我們的一位客戶改善燃?xì)廨啓C(jī)的運(yùn)行。通過對工況及其他數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，人工智能系統(tǒng)可以大幅降低有毒氮氧化物的排放，而不影響燃?xì)廨啓C(jī)的性能或縮短其使用壽命。我們也在利用人工智能技術(shù)改善風(fēng)機(jī)的運(yùn)行。人工智能系統(tǒng)可以根據(jù)不斷變化的風(fēng)向自主調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)子位置，從而提高風(fēng)電場的發(fā)電量。

我們基于云的開放式物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)MindSphere也從智能數(shù)據(jù)分析中獲益，如在預(yù)測性維護(hù)及借助人工智能來優(yōu)化系統(tǒng)和設(shè)施運(yùn)行。MindSphere能夠分析運(yùn)行數(shù)據(jù)和傳感器測定數(shù)據(jù)，并由此檢測出設(shè)施和自動化系統(tǒng)內(nèi)的異常情況。

西門子旗艦產(chǎn)品H級燃?xì)廨啓C(jī)。人工智能技術(shù)可以大幅降低燃?xì)廨啓C(jī)的有毒氮氧化物排放，而不影響其性能。

面向工業(yè)、電網(wǎng)和軌道系統(tǒng)的人工智能技術(shù)

通過加裝智能盒子，我們將老式電機(jī)和輸電系統(tǒng)帶入數(shù)字時代。這些盒子配有傳感器和用于數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐ㄐ沤涌?。通過分析這些數(shù)據(jù)，我們的人工智能系統(tǒng)可以推斷出機(jī)器狀態(tài)并檢測出異常情況以實現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)。

我們不僅將人工智能技術(shù)用于工業(yè)領(lǐng)域，也將其用于提升電網(wǎng)的可靠性，包括提高電網(wǎng)智能化程度并為控制和監(jiān)測電網(wǎng)的設(shè)備安裝人工智能系統(tǒng)。如此以來，這些設(shè)備可以將電網(wǎng)中發(fā)生的斷電進(jìn)行分類并查明其位置。這個系統(tǒng)的特點(diǎn)之一是相關(guān)計算并非在數(shù)據(jù)中心內(nèi)集中完成，而是在相互連接的保護(hù)設(shè)備中分散進(jìn)行。

人工智能可以讓系統(tǒng)通過學(xué)習(xí)來優(yōu)化其運(yùn)行。配備基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能技術(shù)后，風(fēng)電場可以充分利用不斷變化的風(fēng)力。

西門子正與德國聯(lián)邦鐵路公司合作開展對高速列車進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)和維修的試點(diǎn)項目。我們的數(shù)據(jù)分析師和軟件可以從車輛的運(yùn)行數(shù)據(jù)中識別出特定模式和趨勢。不僅如此，人工智能還助力我們?yōu)榧械啦聿倏v樓建造優(yōu)化的控制中心。人工智能軟件可以從數(shù)十億種可能的集中道岔操縱樓硬件配置中，挑選出如可靠運(yùn)行等充分滿足要求的選項。