根据普华永道的调查,52 %的实施人工智能的制造企业表示缺少技术人员是一大挑战,42 %的企业认为挑战在于数据的可靠性。帕洛阿尔托研究中心( PARC )将人工智能集成到设计过程中,试图在制造过程的困难和耗时的设计阶段克服技能和数据问题。施乐专注于各种创新技术,如激光打印、面向对象编程、图形用户界面、光学存储和许多其他基本技术。PARC实验室经理兼研发副总裁Ersin Uzun表示,人工智能可以满足功能需求,解决成本、监管和制造限制,并提出人类无法想到的设计。“如果我想让你设计一些能让我盛液体的东西,你可能会突然想到像杯子一样的东西。你不必马上想出像骆驼背这样的设计。除了设计之外,PARC还致力于创造能够知道如何使用材料减少和材料增加的方法来实现这种设计的技术,同时考虑到不同设计和制造选项的可能缺陷。“今天,在你设计了一些东西之后,将它发送给制造专家,他们会发现如何制造它,然后工程师和分析师会看看制造的零件是否满足我们的操作要求。
这需要几个月的时间。Uzun说,制造业是一个罕见的领域,物理能力远远领先于软件能力。“我们有非常令人兴奋的新材料、添加材料的新技术和混合制造设备。但是,如果你看看人们正在使用的软件,你会发现在这个时代,你可以使用你所需要的材料和工具来实现这个目标。我们现在有了这些机器,可以用增加和减少的材料制造,但是你不能真的为制造能力设计它们。所有这些都是手工完成的,这基本上超出了人类的认知能力,满足了我们今天大部分复杂的制造需求。Parc的区域经理Nela Turi说,为了让设计工具跟上材料科学和制造技术的变化,人工智能需要集成到工具中。PARC还致力于创建标准和协议,使制造工厂中的所有不同系统能够相互通信,并创建人工智能驱动的算法,以优化能源使用、吞吐量、效率和安全性。Uzun说PARC不会自己制造这项技术。“我们是创新的合作伙伴和技术提供商。我们创造这些技术,让它们进入原型阶段,并找到合适的合作伙伴将它们推向市场。如今,PARC正与大型和小型制造企业合作,测试这些技术并将其推向市场。他说人工智能技术可以帮助中小型制造企业提高竞争力。
整体而言,安全问题仍然困扰着云计算和整个IT行业,”Wikibon首席研究官Peter Burris这样说。“零信任安全的概念将基本上与共享数据的概念相关联。”Wikibon分析师认为,因为技术群体(包括恶意行为者)更深入地了解了数据的经济价值,所以零信任安全将在2023年实现广泛使用。零信任技术假设从网络内部请求访问的用户与那些寻求远程访问的用户一样是不值得信任的,因此访问请求是基于有关特定用户的细节信息而提供的,例如他们的工作、他们所使用设备的安全状态。实施这个模型所必需的两项关键技术是软件定义网络和高质量分析,这将让安全规则和网络规则在企业中更紧密地结合在一起。“你必须在数据层面上限制访问,而不是在外围设备层面限制访问,”Burris说。真正的私有云控制Wiki Bon两年前提出了一个概念,即在云控制的世界中,并非所有数据都被移动到公共云;相反,云服务必须迁移以接近数据。
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