大/小/微模型赋能先进制造：实践与思考

大/小/微 模型赋能先进制造：实践与思考Large/Small/Miero Al Models for Manufacturing (Al4M): Applicatians and lnsights宋学官大连理工大学机械工程学院2一、Al4M的背景意义二、Al4M的基础知识三、Al4M的研究进展四、Al4M的案例展示五、Al4M的瓶颈所在六、Al4M的科学问题七、Al4M的发展方向八、思考与总结3一、Al 4M的背景意义二、AI4M的基础知识三、AJ 4M的研究进展汇 报提纲四、AI4M的案例溪示五、A14M的范颈所在六、AJ 4M的科学问题七、AI4M的发展方向八、思考与总结Al 4M的背景意义5口先进制造是指采用高新技术和先进设备来改善制造业过程和生产效率的统称，是衡量一个国家科技发展水平的重要标志，关乎国民经济发展和国防安全建设。Al 4M的背景意义6口《中国制造2025》: 加快推进制造业转型升级，到2035年整体达到世界制造强国中等水平□ 2022年10月，美国发布《国家先进制造业战略》, 先进制造业是美国经济和国家安全引擎美国：Industri al英国：Catapul t德国：IndustryInternet of Thi ngs;centers4. 0中国制造2025AdvancedMade i n Chi na 2025Manufacturi ngPartnershi p 2. 0韩国：Manufacturi ngInnovati on 3. 0墨西哥：Crafti ng日本：RobotRevol uti onthe FutureIni ti ati ve Soci ety印度：Make i n印尼：Maki ng5. 0Indi aIndonesi a 4. 0Industry 4. 0信息物理系统、智能工厂Advanced Manufacturi ng制造业回流Made i n Chi na 2025信息化与工业化集成New Robot Strategy机器人驱动的工业革命Al 4M的背景意义7“ Al 4M” 已成为工业4. 0的核心技术之一，世界主要工业强国的重点发展布局方向年份国家重大计划或布局名称目标2023美国《美国国家人工智能研究和发展战略 明确把AI作为国家优先事项，持续推动通用AI在包括智能计划》设计在内的多个关键领域发展。2018德国《联邦政府人工智能战略要点》形成“ 人工智能德国制造” 产业品牌，积极推动AI知识与技术向中小企业转移，强调通过智能设计提升创新活力。2021法国《国家人工智能第二阶段发展战略将“ 推动法国成为嵌入式AI和可信AI领域领导者” 作为三大( 2021- 2025年) 》目标之一。通过设立跨学科研究中心，统筹推进智能设计与智能制造发展。2020日本《制造业基础技术的振兴政策》强调数字化、智能化转型是“ 日本制造” 的关键，将AI技术作为推进产品设计制造环节应用的核心。将设计仿真、混合建模、多目标协同优化等作为设计领2021中国《“ 十四五” 智能制造发展规划》域的聚焦重点，将AI、大数据等在工业领域内的适用性技术作为攻关核心之一。Al 4M的背景意义8口人工智能( Al ) : 科学研究的第四范式，正深刻重塑先进制造全生命周期技术体系天~月天~年5~15年第四范式：大数据科学10～20年第三范式：计算科学第二范式：理论科学第一范式：经验科学不可能“ 算得动” 所有方程!数据挖掘、机器学习复杂工程问题“ 算不快” !值仿真自然观察、经验总结1600195020009一、AJ 4M的背景意义二、Al 4M的基础知识三、A14M的研究进展汇 报提纲四、AI4M的案例示五、A14M的瓦颈所在六、AI4M的科学问题七、A14M的发展方向八、思考与总结Al 的发展历程10□ AI经过数十年发展才实现规模应用，在制造业的落地始终伴随着传感器和物联网技术的迭代升级。提出首个神经网络模型，开发首个神经网络开发聊天机器人“ 图灵奖“ 、、“ 诸贝尔物理学奖”“ 深蓝” 击败国际象棋“ 诺贝尔化学奖” 获得者，ChatGPT发布，生成式AI进为神经网络奠定基础模拟器( SNARC)ELIZA获得者，提出反向传播算法世界冠军卡斯帕罗夫开发的Al phaGo击败李世石入公众视野Googl e DeepMi ndWarrenWal terMarvi n LeeJ osephGeoffreyMcCul l och深监团队：Chung- J en Tan.Dcmi sIyaJ ohnPi ttsMi nskyWei zenbaumHnt onMurrey Campbel l 等Hassabi sSutskeverSchul man1943 19501951 195719661968198619921997 2014201620172022Al an Mathi sonFrankEdwardVl adi mi rYannAshi shNkiTi mWi l l i amTuri ngRosenbl attFei genbaunNaumovi ch Vapni kLeCunVaswaniParmarBrooksPccbl es提出“ 图灵测试” ,发明首个可学习的神经网络“ 图灵奖” 获得者，提出提出了现代意义“ 图灵奖” 获得者，提出卷积神经提出Transf orm结构，发布文生视频“ 世界定义机器智能标准模型感知机( Perceptron)首个专家系统DENDRAL上的SVM算法网络，在图像识别领域取得突破奠定大语言模型基础模拟器” Sora11Al 的发展历程口 人工智能经历三次热潮与两次寒冬，技术在挫折中不断演进，当前正迈向以大模型为核心的新阶段。热度起步反思应用低迷稳步蓬勃发展期发展期发展期发展期发展期发展期人工智任务失败专家系统遍地开花多项研究互联网推动人工智深度学习与大数据兴起能诞生目标落空人工智能转向实用发展缓慢能不断创新和实用带来了人工智能的爆发机器翻译医疗专家系统MYCIN专辑系统机器定理证明笑话百出化学专家系统DENDRAL发展乏力深蓝战胜国际象棋冠军物联网智能跳棋程序地质专家系统 PROSPECTORIBM提出智慧地球大模型定理证明神经网络我国提出感知中国大数据发展乏力研究受阳云计算初春初冬初秋寒冬复苏爆发19561960197019801990200020102020时间Al 的不同分类方式12人脸检测识别目标检测图像分割图像生成音乐合成文本声音互转desertcheetahmoto ri dersnow fi el dman skiki d skisnow manAl 的不同分类方式13语言描述人机对话Descri bes wi thout errorsC Adog urgJ ei aemcmeke mevagcl i def ogDabz ni sory-ne w山动ont a心四t oboameherLckl kLai hu pt eul nCvestonVauai Dangmodnl视频解析A person ri di ng amotorcycl e on a di rt road.An el terty man i s