随着各行业向全自动化迈进,2025 年正逐渐成为工业转型的关键之年,正如 Frost & Sullivan (F&S) 的一项研究所指出,人工智能 (AI) 驱动的系统、云主导的数据分析以及超高速连接正汇聚在一起,重塑工厂运营并优化供应链。
在制定重塑工业自动化的关键举措清单时,分析师毫不意外地强调了 AI 在实现零停机(一项商业重点)中的作用。 这些进步不仅提升了效率 —— 它们正在重新定义制造策略、促进创新并创造新的竞争优势。
这八项进展包括:建立全球自动化中心以实现跨行业协同;借助 AI 驱动的质量控制提升机器视觉;嵌入 AI 驱动的预测性维护以实现零停机;利用先进的数据分析强化云端自动化;打造多功能工业机器人以提高适应性;通过实时数据分析优化供应链;借助 5G 连接加强工业通信;以及通过数字孪生和自主生产线推动制造业演进。
进一步探讨时,分析师指出,自动化中心正逐渐成为工业协作的强大引擎,将制造、工业工程、 IT 以及能源管理等关键领域汇聚一堂。 分析师表示,这些中心能够联合企业、政府和研究人员,共同开发 “cutting-edge” 自动化服务,标准化最佳实践,并加速下一代机器人技术的部署。
在评估颠覆性技术时, Frost & Sullivan (F&S) 强调, AI 驱动的机器视觉正在革新质量控制,能够在汽车、电子和制药行业中以无与伦比的精度检测出微小缺陷。 然而,对生态系统中的参与者而言,这一转变要求他们在 AI 驱动的检测、系统升级和智能自动化方面进行投资,以保持竞争力。
工厂方面,采用 AI 驱动的预测性维护也被视为消除昂贵的计划外停机的重要手段。 智能传感器和 AI 算法日益用于分析设备的实时性能,提前预测故障的发生。 这一转变有望延长机械寿命,降低维修成本,并确保生产周期不中断。
关于变革性的宏观趋势,云主导的自动化平台被认为具有革命性提升工业效率的潜力,该平台通过集中管理机器人、 AI 以及物联网 (IoT) 数据,实现全面优化。 这些系统提供的实时洞察使制造商能够优化运营、远程追踪性能并灵活扩展自动化。 随着云生态系统的发展, Frost & Sullivan (F&S) 认为焦点将转向边缘云集成、 AI 驱动的数据分析以及网络安全的增强,从而实现更智能、更快速、更安全的工业自动化。
预测性分析被视为使供应链更智能化。 Frost & Sullivan (F&S) 指出, AI 驱动的预测正在减少低效率现象、防止库存短缺,并确保准时交付。 报告强调,企业正利用实时洞察使其物流网络更具敏捷性、成本效益和抗干扰能力。
同样,5G 技术正在实现超高速、实时的工业通信,使机器人、物联网设备和云系统几乎可以零延时运行,从而实现超高效的工厂同步。 Frost & Sullivan (F&S) 表示,这种 “game-changing” 连接正在推动前所未有的自动化、精确性和可扩展性。
最后,报告指出,虽然 AI 驱动的自动化确实正在改变工厂,但数字孪生技术更进一步,通过创建虚拟复制品来实现实时仿真、预测性维护和流程优化。 Frost & Sullivan (F&S) 认为,智能生产与数字建模的融合正大幅缩短交付周期、提高效率并增强运营韧性。
Frost & Sullivan (F&S) 内容创新经理 Priyajeet Surana 表示:“工业自动化革命不仅正在展开 —— 而且正在加速。 拥抱 AI 驱动的精确性、云自动化以及 5G 驱动的连接的企业正在引领制造业的下一个时代。 工业 4.0 的未来属于创新者。”
好文章,需要你的鼓励
阿布扎比科技创新研究院团队首次发现大语言模型生成的JavaScript代码具有独特"指纹"特征,开发出能够准确识别代码AI来源的系统。研究创建了包含25万代码样本的大规模数据集,涵盖20个不同AI模型,识别准确率在5类任务中达到95.8%,即使代码经过混淆处理仍保持85%以上准确率,为网络安全、教育评估和软件取证提供重要技术支持。
国际能源署发布的2025年世界能源展望报告显示,全球AI竞赛推动创纪录的石油、天然气、煤炭和核能消耗,加剧地缘政治紧张局势和气候危机。数据中心用电量预计到2035年将增长三倍,全球数据中心投资预计2025年达5800亿美元,超过全球石油供应投资的5400亿美元。报告呼吁采取新方法实现2050年净零排放目标。
斯坦福大学研究团队首次系统比较了人类与AI在文本理解任务中的表现。通过HUME评估框架测试16个任务发现:人类平均77.6%,最佳AI为80.1%,排名第4。人类在非英语文化理解任务中显著优于AI,而AI在信息处理任务中更出色。研究揭示了当前AI评估体系的缺陷,指出AI的高分往往出现在任务标准模糊的情况下。