探路智造,以5G引领未来工厂焕然新生
在“十四五”新发展阶段,“数字中国”的深入推进和“新基建”的广泛布局,让5G网络的建设和应用迎来了飞跃式的增长和重要的创新机遇期。作为5G技术创新和实践应用的先行者,新华三集团在杭州以5G创新实力融合智能制造的实践经验,打造出的紫光智能制造工厂,实现了5G在制造业场景的部署应用,成为了2021年浙江省“未来工厂”试点企业,创造了一个高度智能化的“工业4.0”生产基地。
赋能场景变革,向“制造强国”迈进
目前,新华三集团依靠5G网络大带宽、低时延、海量连接的特性和优势,已经在智能制造场景中成功突破了多终端连接、时延敏感业务等网络技术瓶颈,并以边缘计算的本地分流实现了工业数据不出园区等核心安全诉求,为5G在制造行业中的应用夯实了基础。目前,紫光智慧工厂已经实现了5G+AGV柔性物流运输、5G+机器视觉、5G+AOI/SPI/AXI生产设备等一系列智慧应用在生产和物流、检测等环节中落地,让工厂得以通过数字化的手段提升物流运转效率,提升自动化水平,实现少人化,进一步提升生产效率和管理决策准确性。
在紫光智能制造工厂的实践中,5G网络不仅实现上行带宽增强、低时延漫游切换,充分验证在可靠性、可用性等方面的实力,同时实现工厂数字化系统的轻量化,展现了在提升运维成效,推动降本增效等方面的价值。未来,紫光智能制造工厂将作为智能生产实践基地和“数字孪生”的创新样本,成为泛在感知、科技赋能宜产、高效睿智精治、绿色节能生态、便捷创新亲民“五位一体”的新型工厂,探索智能制造的转型升级。
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在AI智能体的发展中,记忆能力成为区分不同类型的关键因素。专家将AI智能体分为七类:简单反射、基于模型反射、目标导向、效用导向、学习型、多智能体系统和层次化智能体。有状态的智能体具备数据记忆能力,能提供持续上下文,而无状态系统每次都重新开始。未来AI需要实现实时记忆访问,将存储与计算集成在同一位置,从而创造出具备人类般记忆能力的数字孪生系统。
香港理工大学联合多所高校开发的Mol-R1框架,首次实现了AI在分子发现中的透明推理。该系统通过PRID方法学习专家推理模式,配合MoIA迭代训练策略,不仅能准确生成分子结构,还能展示完整思考过程。相比现有模型,Mol-R1推理更简洁高效,为药物研发等领域的AI应用提供了重要的安全保障。
OpenAI首席执行官阿尔特曼表示,公司计划在不久的将来投入数万亿美元用于AI基础设施建设,包括数据中心建设等。他正在设计新型金融工具来筹集资金。阿尔特曼认为当前AI投资存在过度兴奋现象,类似于90年代互联网泡沫,但AI技术本身是真实且重要的。他承认GPT-5发布存在问题,并表示OpenAI未来可能会上市。
蚂蚁集团AWorld团队发表突破性研究,创建动态多智能体协作系统解决AI稳定性难题。研究灵感来源于船舶导航,通过执行智能体和守护智能体的协作机制,在GAIA测试中准确率达67.89%,稳定性提升17.3%,荣登开源项目排行榜第一名。该系统为构建可靠智能系统开辟新路径,具有广阔应用前景。