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《人工智能世界将改变钢铁的制造方式：人工智能展现前景，改善决策》

  • 来源专题：绿色冶金
  • 编译者： 欧冬智
  • 发布时间：2024-05-30

  • 如果冶金学家或工程师担心人工智能会使他们的工作过时，他们不应该这样做。但它正在改变钢铁的制造方式，并且变得更好，SSAB 美洲研发总监 Sunday O. Abraham 说。“人工智能不会取代我们或让我们灭绝，但它会改变我们做事的方式。这些好处包括更好的员工安全和健康、提高效率和生产力以及加快决策速度，“亚伯拉罕在 AISTech 2024 的开幕技术会议上指出，AIST 是 AIST 的年度会议和博览会。亚伯拉罕（Abraham）向只有站立室的观众发表了J. Keith Brimacombe纪念演讲，他吹捧了将经典的基于物理的模型与机器学习和人工智能的数据处理能力相结合所带来的好处。周日在讲座中指出了许多实施，重点介绍了一种预测电弧炉炉渣化学的模型，克服了试图运行过程中化学分析的操作效率低下的问题。

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相关报告

  • 《“人工智能+制造”最终目的是加快制造业转型升级》
    • 来源专题：数控机床——战略政策
    • 编译者：杨芳
    • 发布时间：2018-06-21
    • 中国社会科学院工业经济研究所和腾讯研究院共同研究编制的《“人工智能+制造”产业发展研究报告》认为，对于复杂的制造业来说，互联网的定位更应该在“助力者”而非“颠覆者”，帮助制造企业加快转型升级的步伐。 “人工智能+制造”本质是追求人机协同 人工智能作为一类信息技术，诞生于20世纪50年代，几乎与计算机同步。60多年来人工智能涉及的技术和派系众多，学界并没有一个明确的定义。对于大多数公众而言，从其发展目的的角度，可以简单将其理解为“与人类一样聪明的人造机器”。 将这个聪明的“机器”放入制造业中，主要的作用就是使机器能够“达到甚至超过人类技工水平”，以实现企业生产运营效率的提升。这个放入“人工智能”的“智能化”过程，与过去制造业追求“自动化”的过程实际上有本质的差异。“自动化”追求的是机器自动生产，本质是“机器替人”，强调大规模的机器生产；而“智能化”追求的是机器的柔性生产，本质是“人机协同”，强调机器能够自主配合要素变化和人的工作。 因此，“人工智能+制造”未来所追求的，不应是简单粗暴的“机器替人”，而应是将工业革命以来极度细化、甚至异化的工人流水线工作，重新拉回“以人为本”的组织模式，即让机器承担更多简单重复甚至危险的工作，而人承担更多管理和创造工作。 “人工智能+制造”必然走向平台模式 制造业是一个庞大的产业，同一个厂房里，可能有好几种来自不同厂家的生产设备，这些设备往往采用各自的技术和数据标准，彼此之间并不能直接连通和交互。不同的工厂乃至不同的制造业企业，差异就更大了。这样的差异使得传统制造业信息化难度大、效率提升有限。 互联网的普及和发展催生了“平台模式”，平台内信息传播的速度大大增加、交易成本大大降低，有效促进了经济效率的提升。近几年，互联网的这个模式逐渐扩展到了各行各业。对于制造业而言，这个模式就是“工业互联网平台”。 未来“人工智能+制造”的实现的重要基础就是这个平台，由这个平台为产业提供通用的算力（工业云计算和边缘计算）、算据（工业大数据）和算法（工业人工智能）能力，从而推动整个产业的转型升级。根据调研公司MarketsandMarkets的数据显示，这三部分代表的全球工业互联网平台市场规模占整体“人工智能+制造”的比例，将从2016年的24%增长为2025年的36%，达到2.6千亿美元。 互联网助力“人工智能+制造”的三类典型场景 互联网经过数十年发展，已成为信息革命的中坚力量，也是当前人工智能技术发展的领航者。其连接、数据、云、算法和安全等五方面的经验与积累，能够有效支持其推动人工智能与各产业结合落地。对“人工智能+制造”而言，目前互联网助力的典型场景主要有三类： 一是产品注智，从软件到硬件的智能升级。互联网可以将其人工智能算法，以能力封装和开放方式嵌入到产品中，从而帮助制造业生产新一代的智能产品。如谷歌开发出专用于大规模机器学习的智能芯片TPU、腾讯AI开放平台对外提供计算机视觉等AI能力等。 二是服务注智，提高营销和售后的精准水平。互联网可利用其人工智能算法，为制造企业提供更精准的增值服务。一是售前营销，以人工智能进行用户侧需求数据的多维分析，实现更实时、精准的广告信息传递；二是售后维护，以物联网、大数据和人工智能算法，实现对制造业产品的实时监测、管理和风险预警。如三一重工结合腾讯云，把分布全球的30万台设备接入平台，利用大数据和智能算法，远程管理庞大设备群的运行状况，有效实现故障风险预警，大大提升了排障效率并降低维护成本。 三是生产注智，增强机器自主生产能力。互联网可帮助制造企业，将人工智能技术嵌入生产流程环节中，使得机器能够在更多复杂情况下实现自主生产，从而全面提升生产效率。目前主要应用在工艺优化，即通过机器学习建立产品的健康模型，识别各制造环节参数对最终产品质量的影响，最终找到最佳生产工艺参数；智能质检，即借助机器视觉识别，快速扫描产品质量，提高质检效率。 总之对于复杂的制造业而言，互联网需要更多从合作者、助力者、服务者的角度看待。正如腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾所言，腾讯“不会进入各行各业取而代之，而是做好连接、工具和生态三个角色”。在此基础上，人工智能等新一代信息技术才能更有效地发挥作用。
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  • 《欧洲议会通过《人工智能法案》》
    • 来源专题：计量基标准与精密测量
    • 编译者：李晓萌
    • 发布时间：2024-04-18
    • 近日，欧洲议会批准了《人工智能法案》（EU AI Act），该法案确保安全和遵守基本权利，同时促进创新。 该条例于2023年12月在与成员国的谈判中达成一致，获得欧洲议会议员523票赞成、46票反对和49票弃权的支持。 它旨在保护基本权利、民主、法治和环境可持续性免受高风险人工智能的影响，同时促进创新，使欧洲成为该领域的领导者。该条例根据人工智能的潜在风险和影响程度为其规定了义务。 被禁止的应用程序 新规定禁止某些威胁公民权利的人工智能应用程序，包括基于敏感特征的生物识别分类系统，以及从互联网或闭路电视录像中无针对性地抓取面部图像以创建面部识别数据库。工作场所和学校的情绪识别、社会评分、预测性警务（仅基于对一个人的剖析或评估其特征）以及操纵人类行为或利用人们弱点的人工智能也将被禁止。 执法豁免 原则上禁止执法部门使用生物识别系统，除非在详尽列出和狭义定义的情况下。只有在满足严格的保障措施的情况下，才能部署“实时”RBI，例如其使用在时间和地理范围上受到限制，并须事先获得特定的司法或行政授权。例如，这种用途可能包括有针对性地搜寻失踪人员或防止恐怖袭击。事后使用此类系统（“远程RBI后”）被视为高风险使用案例，需要与刑事犯罪相关的司法授权。 高风险系统的义务 其他高风险人工智能系统也有明确的义务（由于其对健康、安全、基本权利、环境、民主和法治的重大潜在危害）。高风险人工智能使用的例子包括关键基础设施、教育和职业培训、就业、基本的私人和公共服务（如医疗保健、银行）、执法、移民和边境管理、司法和民主进程中的某些系统（如影响选举）。此类系统必须评估和降低风险，维护使用日志，透明准确，并确保人为监督。公民将有权提交关于人工智能系统的投诉，并获得关于基于影响其权利的高风险人工智能系统决策的解释。 透明度要求 通用人工智能（GPAI）系统及其所基于的GPAI模型必须满足某些透明度要求，包括遵守欧盟版权法和发布用于培训的内容的详细摘要。可能构成系统性风险的更强大的GPAI模型将面临额外的要求，包括进行模型评估、评估和减轻系统性风险以及报告事件。 此外，人工或操纵的图像、音频或视频内容（“deepfakes”）需要明确标记。 支持创新和中小企业的措施 必须在国家层面建立监管沙盒和真实世界测试，并向中小企业和初创企业开放，以在创新人工智能投放市场之前开发和培训创新人工智能。 引述 在周二的全体辩论中，内部市场委员会联合报告员Brando Benifei（意大利S&D）表示：“我们终于有了世界上第一部具有约束力的人工智能法律，以降低风险、创造机会、打击歧视并提高透明度。多亏了议会，欧洲将禁止不可接受的人工智能做法，工人和公民的权利将得到保护。现在将成立人工智能办公室，支持公司在规则生效前开始遵守这些规则。我们确保人类和欧洲价值观处于人工智能发展的核心”。 公民自由委员会联合报告员德拉戈斯·图多拉切（更新，罗马尼亚）说：“欧盟已经实现了这一目标。我们已经将人工智能的概念与构成我们社会基础的基本价值观联系起来。然而，除了《人工智能法案》本身，还有很多工作要做。人工智能将推动我们重新思考民主国家核心的社会契约、我们的教育模式、劳动力市场和我们进行战争的方式。《人工智能法》是一个新的起点围绕技术构建的治理模式。我们现在必须集中精力将这项法律付诸实践”。 下一步安排 该条例仍需接受律师和语言学家的最终检查，预计将在立法机构结束前（通过所谓的更正程序）最终通过。该法律还需要得到安理会的正式认可。 它将在《官方公报》上发表后20天生效，并在其生效后24个月完全适用，但以下情况除外：禁止被禁止的做法，将在生效之日后6个月适用；行为守则（生效后九个月）；通用人工智能规则，包括治理（生效后12个月）；以及高风险系统的义务（36个月）。 背景 《人工智能法》直接回应了欧洲未来会议（COFE）公民的建议，最具体的是关于增强欧盟在战略部门竞争力的建议12（10）、关于建立一个安全可信的社会（包括打击虚假信息和确保人类最终掌握控制权）的建议33（5）、，（3）在确保人工监督的同时，（8）可信和负责任地使用人工智能，制定保障措施并确保透明度，以及关于使用人工智能和数字工具改善公民（包括残疾人）获取信息的建议37（3）。
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