“革“传统行业的”命“ – AI与数据分析的应用

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土木就是搬砖?能源就是挖矿?物流就是送快递?制造业你只知道富士康?那你就太OUT啦!以上的各行业随着人工智能时代的浪潮,都正在步入变革。据福布斯技术委员会成员小组称,未来有13个行业将很快被人工智能所革命,其中就包括制造业,建筑行业以及城市规划

被人工智能“革命”的行业,其根本原因是大数据思维及数据分析的广泛应用。人工智能发展离不开科技日新月异的发展,更离不开数据从量变到质变的过程。

 

数据分析在不同行业的应用

 

大数据与数据分析思维已经应用到了许多大家熟悉的行业:约翰霍普金斯大学在疫情期间利用大数据及分析,对疫情第一波峰进行了预测并持续监测;Uber利用大数据对用户和司机的路线进行最优规划;Amazon运用海量数据进行研究,为用户推荐符合偏好的商品… 医疗卫生、金融、零售电商、交通等行业对于大数据的和数据分析的应用已经逐渐步入成熟,我们不作赘述,与此同时,大数据的思维和数据分析也在向更多的传统行业渗透,例如传统工业、制造业,土建行业,环境能源等。举几个例子:

 

  • 制造业:利用工业大数据提升制造业水平,包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺,优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。

 

  • 物流行业:利用大数据优化物流网络,提高物流效率,降低物流成本。

 

  • 能源行业:随着智能电网的发展,电力公司可以掌握海量的用户用电信息,利用大数据技术分析用户用电模式,可以改进电网运行,合理设计电力需求响应系统,确保电网运行安全。

 

  • 建筑行业:利用机器学习等等方法帮助进行建筑运维管理,除此之外还包括建筑结构安全维护,通过大数据(比如点云或者视频)和AI分析潜在的建筑的安全风险。从城市管理方面,可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。

 

智能制造、智慧城市、智慧基建将高速发展新兴领域

 

高级制造业以及智慧型城市/智慧基础设施建设是传统行业当中高速发展的新兴产业。

 

大数据在加速向传统产业渗透,驱动生产方式和管理模式变革,推动制造业向网络化、数字化和智能化方向发展。“制造业是大数据应用的主战场。”2017年,工信部信息化和软件服务业司副司长李冠宇接受经济日报·中国经济网记者采访时表示,大数据能推动制造业在更大范围、更深层次实现更有效率、更加精准的资源配置,加速驱动制造业生产、管理、营销模式的全面变革,显著提升制造业发展的质量和效益。

 

智慧城市是运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息,从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。其实质是利用先进的信息技术,实现城市智慧式管理和运行,进而为城市中的人创造更美好的生活,促进城市的和谐、可持续成长。

 

位于美国爱荷华州的迪比克市,利用物联网技术将城市的所有资源数字化并连接起来,含水、电、油、气、交通、公共服务等,进而通过监测、分析和整合各种数据智能化地响应市民的需求,并降低城市的能耗和成本,成为美国第一个,也是世界第一个智慧型城市的典范。美国第三大城市芝加哥,通过“路灯杆装上传感器”,进行城市数据挖掘。收集城市路面信息,检测环境数据,如空气质量、光照强度、噪音水平、温度、风速,从而为建设智慧型城市提供数据基础。

 

AI与建筑领域

 

人工智能(AI)是用于描述机器何时模仿人类认知功能(如解决问题,模式识别和学习)的集合术语。机器学习是AI的一个子集。机器学习是一个人工智能领域,它使用统计技术使计算机系统能够从数据中“学习”,而无需明确编程。当机器接触到更多数据时,机器会更好地理解并提供洞察力。

 

麦肯锡预计,在不久的将来,人工智能在建筑领域的普及将是温和的。尽管如此,正在发生转变。利益相关者再也不能将AI视为仅与其他行业相关。工程和施工将需要赶上AI方法和应用程序。这是应对即将到来的市场竞争者并保持相关性的唯一途径。

 

工程建设对于AI的使用虽起步较晚,但将会带来全方位的影响,不容小觑。借助AI自动产生管线配置不但可以避免与结构设计发成冲突,更能确定管线配置的设计图与BIM模型的兼容性以利于施作、检核。在建造的部分,安全永远是最重要的考虑,借助影像辨识系统可以随时注意潜在的危险;同时利用无人机和探勘机器人代替工人进入工地危险区域并扫描、可视化施工现场也是既安全又能提升施工效率的方法。管理方面,一栋建物在完工之后被使用的几十年中,关于使用状况、维修与改建的时间安排、能源消耗等等,都可以在AI的帮助下更有效的预测及最佳的使用。AI在大量资料的整理、分析、寻找规律上有很强的能力,与传统作法用人力去处理比起来有很大的优势。在AI的“学习”过程中,海量数据的输入和大批量的计算是关键中的关键。

 

由此可见,传统行业在向人工智能和大数据化发展的路上,依赖于大数据与数据分析。在进行数据分析的过程中,最重要的并不是用了多少种方法,不是运用了多么厉害的技术,而是需要解决实际的问题。在数据分析的过程当中,如何在海量的数据中提取有效信息,进行合理分析,最终达到解决实际问题的目的,才是最重要的。

 

 

 

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