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TCL實(shí)業(yè)副總裁、格創(chuàng)東智CEO何軍:制造業(yè)AI成功應(yīng)用的三大關(guān)鍵因素

2024-12-13 17:10 來源:中國經(jīng)濟(jì)網(wǎng)
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(責(zé)任編輯:李方)
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TCL實(shí)業(yè)副總裁、格創(chuàng)東智CEO何軍:制造業(yè)AI成功應(yīng)用的三大關(guān)鍵因素

2024年12月13日 17:10   來源:中國經(jīng)濟(jì)網(wǎng)   

  中國經(jīng)濟(jì)網(wǎng)北京12月13日訊(記者 王惠綿) 日前,在2024 TCL全球技術(shù)創(chuàng)新大會(huì)上,TCL發(fā)布16項(xiàng)技術(shù)突破,包括5項(xiàng)全領(lǐng)域全場景AI應(yīng)用。此間,TCL實(shí)業(yè)副總裁、格創(chuàng)東智CEO何軍表示,“AI技術(shù)在制造業(yè)的成功應(yīng)用取決于三大關(guān)鍵因素”。他還介紹了公司在工業(yè)AI領(lǐng)域的業(yè)務(wù)布局以及未來的發(fā)展方向,“如今AI 在每個(gè)場景已經(jīng)開花結(jié)果,但是深淺不同。未來,格創(chuàng)東智將專注在生產(chǎn)效果最顯著的領(lǐng)域扎根,而不只求覆蓋面!

  何軍指出,格創(chuàng)東智的工業(yè)AI業(yè)務(wù)已經(jīng)覆蓋了制造業(yè)的各個(gè)環(huán)節(jié),從研發(fā)、生產(chǎn)到銷售、采購和供應(yīng)鏈等。特別是在視覺檢測(cè)和設(shè)備智能化方面,AI技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)取得了顯著成效。例如,通過機(jī)器代替人工進(jìn)行質(zhì)檢,以及利用AI技術(shù)進(jìn)行設(shè)備智能化管理,這些應(yīng)用在國內(nèi)已經(jīng)廣泛實(shí)施。其中一個(gè)具體的落地實(shí)例是在TCL華星的應(yīng)用:格創(chuàng)東智提供的AI ADC應(yīng)用通過AI深度學(xué)習(xí)算法,實(shí)現(xiàn)缺陷的自動(dòng)檢測(cè)、分類、自動(dòng)處置,準(zhǔn)確率從85%提升至95%,節(jié)約人力12倍,每卡貨檢測(cè)效率提升5倍以上,每年節(jié)省5000多萬。

  對(duì)于AI技術(shù)在制造業(yè)的成功應(yīng)用,何軍強(qiáng)調(diào),這取決于三大關(guān)鍵因素:正確的AI定位、企業(yè)駕馭AI技術(shù)的能力以及頂層架構(gòu)設(shè)計(jì)!癆I不僅是賦能工具,而是一場革命,將全方位改變制造企業(yè)!逼髽I(yè)需要從各個(gè)層面培養(yǎng)相關(guān)能力,包括研發(fā)、業(yè)務(wù)層面以及一線工程師的能力,以確保AI技術(shù)的有效應(yīng)用。

  相比金融和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè),AI對(duì)制造業(yè)的改變比較慢。對(duì)此,何軍表示,“制造業(yè)的AI應(yīng)用看似較慢,但長期價(jià)值和回報(bào)可能超越其他行業(yè)!彼J(rèn)為,制造業(yè)在信息化和數(shù)字化水平、企業(yè)內(nèi)部IoT能力以及工業(yè)數(shù)據(jù)的復(fù)雜性方面相對(duì)落后,這些是AI應(yīng)用相對(duì)滯后的原因。長期來講,對(duì)制造業(yè)在AI應(yīng)用上的潛力,仍持樂觀態(tài)度。

  此外,在談及公司與智譜的合作時(shí),何軍表示,智譜提供的是通用大模型,而格創(chuàng)東智則發(fā)揮其在垂直行業(yè)和工業(yè)Know-how方面的優(yōu)勢(shì)。公司將智譜的通用數(shù)據(jù)與自身的私域Know-how和行業(yè)經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合,打造垂直領(lǐng)域的大模型。格創(chuàng)東智還專注于小模型的應(yīng)用,特別是在設(shè)備智能化方面,將設(shè)備知識(shí)、外部合作伙伴的知識(shí)以及智譜的廣義知識(shí)融合,實(shí)現(xiàn)快速實(shí)施和見效。

  展望未來,格創(chuàng)東智將持續(xù)專注于半導(dǎo)體工廠中生產(chǎn)效果最顯著的領(lǐng)域,如良率提升和極致人效。何軍表示,“良率是永恒的主題,未來將圍繞良率尋求更多AI落地場景,同時(shí)在面板和半導(dǎo)體后道的模組和封裝領(lǐng)域,探索檢測(cè)、物流側(cè)、成本優(yōu)化等方面的方法,以提高極致人效!

  

(責(zé)任編輯:李方)

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