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在現代化的汽車生產車間里，數字化和智能化技術為突破傳統制造工藝中的難點打開了全新思路。

以沖壓工藝為例，振動直接反映著加工過程中的設備健康狀況，是設備安全評估的一項核心指標。然而，振動分析極為復雜，產線上多種設備和眾多組件之間的振動相互影響、疊加，形成一場大型“復合”振動，只有經驗豐富的領域專家才能“讀懂”這些動態交錯的信號。但專家無法全天候實時監測，尤其在伺服壓機應用場景中，速度、位移、壓力等都在不斷變化，單憑人力更難以捕捉復雜的加工過程。當人力不可為，人工智能介入是必然選擇。

在石油化工、有色冶金、鋼鐵等過程工業領域，生產連續性至關重要。由于設備故障而導致的短暫非計劃性停機就可能給企業造成上百萬的經濟損失，甚至引發火災、爆炸等嚴重安全事故。

在中國石化青島煉油化工有限責任公司（青島煉化）的智能工廠里，西門子預測性維護系統SiePA為客戶建立起從智能預警到高級診斷的閉環機制，幫助客戶有效控制風險，保證生產的可靠性和安全性。這一過程既運用了對傳感器量化數據的機器學習與深度分析，也結合了基于知識圖譜的自然語言處理技術，堪稱工業界的“中西醫結合”。

從城市上空俯瞰，人們會發現一排排的藍色屋頂。它們是把太陽能直接轉化為電能的光伏組件。制造企業采用屋頂分布式光伏發電方式，不但能緩解當地供電高峰時間段的電網壓力，同時還環保節能，為自身節省大量工業電費支出。

隨著人工智能在工業領域的滲透，出現了許多在消費領域所不曾遇到的挑戰。當下，西門子人工智能研發團隊正致力于開展一系列創新實踐，推動前沿技術的成果轉化。

“我們希望提供用得起、用得好的工業人工智能解決方案，將工業數據的巨大隱藏價值變得可見且可得。”西門子中國研究院大數據分析研發部總監田鵬偉說道。

一方面，工業領域普遍故障樣本少，數據打標依賴行業專家，成本高昂。西門子研發團隊將神經網絡和傳統貝葉斯方法相結合，盡可能把工業領域的先驗知識融入模型，減少對樣本數據量的依賴，開展基于小樣本數據的有效學習。與此同時，團隊還通過主動學習技術來降低數據打標的成本，先基于算法篩選出最有用的未標記樣本，再交由專家進行標記，只需要和專家進行少量交互即可高效完成模型訓練。

另一方面，工業人工智能的巨大潛力與高應用門檻似乎是一對無法解決的矛盾。西門子研發團隊前瞻性地探索基于元學習等技術的自動機器學習應用，讓系統根據當前數據集的特征幫助使用者快速選擇算法模型和參數配置，降低專業性要求，這將大力助推人工智能在工業中的普及。

美國辛辛那提大學工業人工智能中心主任、《工業人工智能》作者李杰教授表示：“人工智能在工業領域的真正價值是替人找到工業系統中不可見世界的參數的關系與變化，預測并有效得避免問題的發生 。當工業人工智能滲透愈發深入，當它的潛力在工業智能化進程中被充分釋放時，整個工業應該是 ‘無憂’ 的。” 

作為工業人工智能的理想賦能者，西門子正在加速這一天的到來，讓企業不再為運維成本、生產瓶頸以及未來隱患而擔憂，讓工業變得更具智慧、更加安全。