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谷歌創(chuàng)始人拉里?佩奇重出江湖,成立AI公司瞄準(zhǔn)智能制造

近日,據(jù)外媒The Information報(bào)道,谷歌聯(lián)合創(chuàng)始人拉里?佩奇(Larry Page)成立了一家名為Dynatomics的AI創(chuàng)業(yè)公司,將目光投向了智能制造業(yè)。

作為計(jì)算機(jī)科學(xué)家和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)家,拉里?佩奇于1998年與謝爾蓋?布林共同創(chuàng)立了谷歌公司,其發(fā)明的谷歌搜索排名算法PageRank更是改變了互聯(lián)網(wǎng)搜索的格局。在他的領(lǐng)導(dǎo)下,谷歌大力投入AI研發(fā),其中谷歌大腦項(xiàng)目便是典型代表,該項(xiàng)目專注于推進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),將AI應(yīng)用拓展至醫(yī)療、機(jī)器人、自動(dòng)駕駛等多個(gè)領(lǐng)域。5WTesmc

2015年,在埃隆?馬斯克于加州納帕谷舉辦的生日派對(duì)上,佩奇與馬斯克就“AI最終會(huì)不會(huì)取代人類”展開激烈討論的場(chǎng)景其實(shí)仍歷歷在目。佩奇認(rèn)為人類最終會(huì)與AI融合,未來將有多種智能爭(zhēng)奪資源,強(qiáng)大的種族將成為贏家;而馬斯克則擔(dān)憂人類會(huì)因此走向滅亡。這場(chǎng)爭(zhēng)論雖以不愉快收?qǐng)觯矎膫?cè)面反映出佩奇對(duì)AI發(fā)展趨勢(shì)有著獨(dú)特且超前的思考。5WTesmc

此外,作為Alphabet CEO,佩奇積極推動(dòng)戰(zhàn)略投資與收購(gòu),包括對(duì)著名AI研究公司 DeepMind Technologies的收購(gòu)。2019年,拉里?佩奇與謝爾蓋?布林正式從母公司Alphabet的職位上退下,此后便一直保持著相對(duì)低調(diào)的狀態(tài)。5WTesmc

據(jù)悉,Dynatomics致力于開發(fā)一種能夠?yàn)槲矬w創(chuàng)建“高度優(yōu)化”設(shè)計(jì)渲染的AI產(chǎn)品。這些經(jīng)過AI優(yōu)化設(shè)計(jì)的物體,最終可在工廠中進(jìn)行制造。該項(xiàng)目目前由克里斯?安德森(Chris Anderson)負(fù)責(zé)領(lǐng)導(dǎo),他曾擔(dān)任佩奇支持的電動(dòng)飛機(jī)初創(chuàng)公司 Kittyhawk 的首席技術(shù)官。雖然該公司后來因原型機(jī)失敗和監(jiān)管問題,已于2022年關(guān)閉,但其在技術(shù)研發(fā)和創(chuàng)新方面積累的經(jīng)驗(yàn),或許能為Dynatomics的發(fā)展帶來助力。5WTesmc

將AI應(yīng)用于制造業(yè)有著巨大的潛力。通過AI分析來自傳感器、設(shè)備和生產(chǎn)線的大量數(shù)據(jù),能夠優(yōu)化生產(chǎn)效率、提升產(chǎn)品質(zhì)量并減少停機(jī)時(shí)間。算法可識(shí)別數(shù)據(jù)中的模式,提前預(yù)判潛在問題,給出改進(jìn)建議,甚至實(shí)時(shí)自主調(diào)整生產(chǎn)流程。5WTesmc

當(dāng)下,已有不少企業(yè)和初創(chuàng)公司在探索AI在制造業(yè)的應(yīng)用。例如,Orbital Materials 正在構(gòu)建一個(gè)AI平臺(tái),用于發(fā)現(xiàn)可用于制造電池和二氧化碳捕獲電池的新材料;Physicsx則為汽車和航空航天行業(yè)的工程師提供AI生成的模擬工具;Instrumental利用視覺驅(qū)動(dòng)的AI檢測(cè)工廠異常情況。5WTesmc

但從技術(shù)角度來看,當(dāng)前AI算法的可解釋性較差,對(duì)于復(fù)雜制造工藝的決策過程是難以清晰解讀的,這就使得工程師在依賴AI進(jìn)行工藝調(diào)整時(shí)存在顧慮。在數(shù)據(jù)處理方面,制造業(yè)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量龐大且復(fù)雜,如何高效地采集、存儲(chǔ)、管理和分析這些數(shù)據(jù),以滿足AI模型訓(xùn)練的需求,也是一大難題。5WTesmc

此外,AI模型的泛化能力有待提高。也就是說,在一種制造場(chǎng)景下訓(xùn)練好的模型,很難直接應(yīng)用到其他稍有差異的場(chǎng)景中,導(dǎo)致企業(yè)需要投入大量資源進(jìn)行模型的定制化開發(fā)。加之企業(yè)在生產(chǎn)過程中會(huì)收集大量涉及生產(chǎn)工藝、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、客戶信息等敏感數(shù)據(jù)。一旦這些數(shù)據(jù)遭到泄露、篡改或?yàn)E用,將給企業(yè)帶來巨大的損失,甚至影響整個(gè)行業(yè)的安全,這也使得相當(dāng)多的制造企業(yè)對(duì)AI技術(shù)持觀望態(tài)度。5WTesmc

責(zé)編:Lefeng.shao
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邵樂峰
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