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2021/12/25
隨著人工智慧程序AlphaGo戰勝的圍棋世界冠軍柯潔，人工智慧越來越受到社會各界的廣泛關注。那麼人工智慧到底能帶來什麼好處？西門子在如何利用人工智慧技術？我們非常高興地邀請到西門子研究院大數據分析研發總監田鵬偉來到我們節目當中。
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為什麼最近幾年人工智慧這麼火？人工智慧到底能帶來什麼好處？
人工智慧其實已經誕生了很多年，但最近幾年數據有了大量的積累，這是實現人工智慧的基礎。並且我們有了處理大量數據的能力，包括計算能力（比如深度學習），大數據處理的寬頻，在數據處理的軟硬體方面也有了長足的進步。
人工智慧給人們的工作學習帶來很多便利，比如視覺、語音的交互，包括未來的自動駕駛、精準營銷等等。在工業領域的人工智慧我們稱為機器智能。它也能創造價值，比如提高生產效率，減少非計劃性宕機，節能等等。
另外從非技術的因素來講，人們的意識也發生了變化。人們十分清楚數據中蘊含著大量價值，並且希望挖掘它的價值。
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西門子的設備也產生大數據嗎？我們在如何利用這些大數據？
西門子的一台燃氣輪機每天能產生25GB的數據。西門子的一個智能電網平台Energy IP每天能產生30GB的數據。西門子在德國某城市的一個交通管理系統每天能產生6TB的數據。
利用大數據分析實現預測性維護，西門子幫助從馬德里到巴塞羅那的26列Velaro E高鐵列車增強可用性，將列車準點率提高到了99.9%。如此高的準點率使得高鐵運營公司可以為客戶提供獨特的「晚點退票政策」。 如果列車晚點15分鐘或以上，乘客就可獲得全額退票。
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在工業領域，機器智能的應用有哪些？
第一種是可視化分析，讓客戶以智能的方式理解數據，了解數據反映的設備運行狀態、能耗情況、生產力狀況等等。
第二，讓機器實現自診斷。比如一條生產線突然發出故障報警，如何讓機器自己進行診斷，找到產生問題的根本原因，同時還能夠基於歷史維護記錄或者維護標準，告訴客戶如何解決故障，甚至讓機器自己解決問題、自我恢復。
第三，預測性維護，讓機器在出現問題之前就感知到或者分析出可能出現的問題。這樣我們就可以提前採取手段，避免非計劃性宕機。
最後，提前採取措施，優化運營，比如節能。在工業領域，我們對產線進行節能優化，通過對歷史運營數據、工廠排產情況，以及設備配置參數等等的分析，我們幫助客戶提前檢測出能耗的異常，並提供降低能耗的措施。
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西門子從事機器智能的優勢是什麼？
深度學習的概念來自於神經網路。
20多年前，西門子就已經開始從事神經網路方面的研發，現在我們在全球擁有自己的神經網路模型、神經網路框架等。
在工業領域，我們把多年積累起來的演算法封裝進入可重用的演算法庫。這些都是在各個行業經過多年驗證過的，針對不同設備、不同需求的各種有效演算法。這些演算法可以拿出來，經過優化、適配，提供給客戶使用，滿足客戶的需求。這是我們做工業大數據分析的很大的基礎和優勢。
在江蘇省科技廳和蘇州工業園區的支持下，西門子在進行數控機床的大數據分析，涵蓋三個方面：預測性維護、數控機床的診斷和數控機床的生產優化。
西門子在做的其實就是工業領域的AlphaGo。AlphaGo的主要技術就是深度神經網路和增強學習。西門子其實在10多年前就已經把這兩項技術應用在了燃氣輪機和風機的優化上，幫助提高發電設備的效率，減少氮氧化合物的排放。
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