明略科技构建认知智能信息系统 AI落地工业复杂场景

2019-09-19 14:50:20爱云资讯

2019年8月29日,第二届世界人工智能大会(WAIC)“AI智算互联,赋能制造行业”分论坛在上海世博中心举行,全球知名的人工智能及工业领域的专家学者、行业分析师与产业实践者齐聚一堂,围绕智能制造、数字工厂、物联网、边缘计算等热点话题,共同探讨在AI、云、大数据等技术在工业场景中的融合发展与应用前景。明略科技集团高级副总裁丁伟庆受邀出席,并发表《数说工业智能未来》的主旨演讲。

明略科技构建认知智能信息系统 AI落地工业复杂场景

认知智能,AI赋能工业内核
新一代人工智能的纵深发展,正在加速经济社会各领域从数字化、网络化向智能化跃升。智能经济已上升为国家战略。作为国家支柱产业的制造业,运用新一代人工智能技术,打造工业互联网平台,拓展“智能+”,实现智能化转型升级,成为产、学、研、政,各界关注的焦点。
丁伟庆认为,工业的发展,经历了机械化、电力化、数字化时代,正迈向智能化时代。工业的智能升级,最核心的是构建具备分析和决策认知智能的信息系统。
构建认知智能信息系统,首先,必须赋予信息系统最基本的感知识别能力,即通过多模态的传感器感知外部信息和态势。然后,通过知识图谱、深度学习等技术实现人工智能的理解能力,解析思维过程。第三,通过知识图谱、暴力挖掘对知识进行多维度分析推理,打造决策模型,实现从理解到“分析+决策”的飞跃,指导行动,形成感知、认知、行动的AI反馈闭环,实现自我迭代与优化。

明略科技构建认知智能信息系统 AI落地工业复杂场景

地铁能耗,认知智能落地新场景
在演讲中,丁伟庆着重介绍了明略科技针对地铁能耗场景的AI解决方案。全国地铁总里程未来将达到1.4万公里,预计年耗电将达400亿度,其中车辆牵引能耗占45%(180亿度),而牵引能耗中制动能馈约有30%(54亿度)。上海作为世界上地铁里程最多的城市,每年的牵引能耗约8.35亿度。牵引能耗,主要产生在制动和再启动环节,因此将列车产生的再生制动能量有效转化为动能,可减少牵引能耗,实现绿色节能经济效益。
明略科技打造的牵引能耗分析优化系统,依托自然语言处理、知识图谱等底层技术,可通过机器学习线路运行历史,对地铁运行过程中的供电、信号、车辆、客流数据,以及事故、事件数据等进行理解、分析,找出对能馈利用率影响最高的因素,制定优化规则。并且,通过与地铁信号、车辆、供电等系统的对接,实时监控每列车、每个线路的牵引能耗消耗情况以及能馈利用情况,基于这些数据,调用后台能源大数据平台实时分析能馈利用低效的因素,不断优化算法及规则模型。

明略科技构建认知智能信息系统 AI落地工业复杂场景

经过特定线路的实际运行图的分析,并结合路网兑现率、运载乘客需求,通过提高单车牵引时同向制动匹配、调整再生制动产生的时机主动匹配、提高高峰和平峰的匹配、提高每次匹配的制动吸收率,明略科技打造的牵引能耗分析优化系统,理论上牵引能馈利用率可达到25%,这意味着可在全国范围内节省约13.5亿度电的能耗。
明略科技基于自然语言处理和知识图谱两大认知智能关键技术,已在安防、轨交、制造、金融、营销、服务等多个商业场景成功落地具备识别、理解、分析、决策智能的行业级解决方案,涵盖了多省市公安机关、税务部门、政府管理部门、建设银行、交通银行、中国中车、上海地铁等行业标杆客户。凭借众多行业实践积累沉淀的理解、洞察分析、决策支持等底层认知智能能力,明略科技成功入选新一批国家新一代人工智能开放创新平台。
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