在汉诺威工业博览会上，人工智能不再只是一个流行语——它已成为生产过程中不可或缺的一部分。在机器人与算法之间，自动化正展现出其新阶段。
AI成为汉诺威工业展最热门的话题
汉诺威讯。 过去几年，人工智能在汉诺威工业博览会上拥有自己的专属舞台。今年，它不再需要了——人工智能已作为工业流程中一个固定组成部分确立下来。
无论是机器人技术、制造还是能源领域：人工智能已融入应用中。这个全球最大的工业博览会首次展示了企业已如何将这项技术深度整合到其工业流程中。
"物理人工智能"是今年工业盛会的流行语。指的是那些能够感知其环境、做出决策并在工厂车间内自主行动的AI系统。
Neura Robotics 和 Amazon Web Services 为此提供了一个例子。两家公司已宣布建立战略合作伙伴关系，旨在将这种所谓的认知机器人技术更快地引入工业实践。
未来，AWS将作为核心云服务提供商，并托管"Neuraverse"平台：一个实时处理数据并供整个联网工业机器人组群使用的环境。
Agile Robots的人形机器人"Agile One"
物理人工智能：工业的新定义
例如，"Neura Gym"平台旨在通过Amazon Sagemaker等机器学习平台加速训练过程，从而使模型能够更快地迁移到许多不同的机器和应用上。
这一发展几乎在所有展厅都有体现。例如，慕尼黑机器人公司Agile Robots的人形机器人"Agile One"吸引了大量关注。该机器人代表了自动化的下一步：灵活到足以在多变的生产环境中工作的系统。
它在展会上演示了精确的装配工作，并能适应不同的任务，这些能力以往仅限于人力。
公司首席执行官陈兆鹏认为整个行业正处于变革之中："物理人工智能是重新定义全球工业的催化剂——对我们来说，它如今已是日常现实。"
AI智能体/AI代理的工业应用
使用AI代理的压力巨大
对于工厂和仓库中的某些任务，人工智能已应用多年。例如，在预测性维护中，算法会分析机器的数据以检测异常。然而，多家软件制造商正致力于实现整个工作流程的自动化。能高度自主运作的此类程序被称为AI代理。
SAP在汉诺威工业博览会上展示了一个代理，它能监控包装机的状态，并在出现问题时自主干预。该系统可以自动委派维修技术人员进行修复，并提供错误诊断和设备信息。这家软件制造商还为进货和仓储管理开发数字工人。
此类自动化链条是复杂的：它需要设备的联网和机器数据的采集，以便能够为持续运营做出决策。因此，其引入仍处于早期阶段。首批客户已在试用SAP的代理，更广泛的应用将随之而来。
领导该DAX指数集团供应链管理领域营销的Hagen Heubach表示，客户引入此类代理的压力巨大："供应链的复杂性持续增加，因为我们的客户必须重新组织运输路线或实时监控风险。人工智能可以帮助解决此类问题。"
对于传统的机械制造商而言，这意味着其商业模式的深刻变革。他们必须建立软件能力并建立合作伙伴关系。同时，人工智能的集成为新的收入来源打开了大门，例如通过数字服务或基于数据的优化。
市场研究人员预期相应的增长。例如，研究公司Markets and Markets预测，到本十年末，全球制造业中的人工智能年增长率将超过30%。
IT服务提供商Adesso的董事会成员Benedikt Bonnmann证实："人工智能已进入制造业。"预测性维护、视觉质量检测或自适应生产线等应用如今已不再仅在创新实验室运行，而是在常规轮班生产中运行。
工业环境对AI代理的要求更高
经济效应是可衡量的。
一位Adesso客户通过人工智能支持的故障排除，每条生产线每年可节省约50万欧元。"在当前市场形势下，这绝对具有现实意义，并且直接体现在控制报告中，"Bonnmann说。
发展表明："人工智能不再局限于分析和规划，而是日益积极地介入工业流程。" 在此背景下，今年博览会"物理人工智能"的主题并非偶然。
这位顾问认为，制造企业在适应人工智能时面临三大核心挑战：
数据：许多工厂并行运行不同的IT系统，此外还有彼此分离的机器。如果没有全面的整合，人工智能将停留在试点阶段。
规模化：在一个工厂实现一个应用案例很快。真正的挑战在于跨越多地点、国家和设备的推广。
人员：人工智能只有在员工信任它时才能发挥其效用。
尤其是在规模较小的企业中，第一点和第三点目前尚未得到充分满足：即对人工智能应用至关重要的、沿价值链的数据交换。电气行业的小企业尤其持保留态度——行业组织ZVEI的数据显示，近80%的企业目前不共享其数据。
协会主席Gunther Kegel警告：如果不加强数据共享，人工智能的潜力将无法得到利用——并且与中国的差距将继续扩大。
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