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人工智能賦能測量:機遇與挑戰(zhàn)的雙重奏

人工智能賦能測量:機遇與挑戰(zhàn)的雙重奏

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伴隨科技的疾速進步,人工智能(AI)已然逐步由概念邁向現(xiàn)實,特別是在 OpenAI 推出 ChatGPT 之后,人工智能為大眾所知曉,并于多個領(lǐng)域呈現(xiàn)出強勁的應(yīng)用潛力。在測量領(lǐng)域,作為精準(zhǔn)數(shù)據(jù)的來源與保障,亦正受到人工智能技術(shù)的深刻影響。本文意在探討人工智能于測量領(lǐng)域所帶來得機遇,以及所直面的挑戰(zhàn)。


一、人工智能為測量領(lǐng)域帶來的機遇 

01.提升測量效率與精度

傳統(tǒng)的測量工作往往需要依賴高度專業(yè)化的測量工程師,且測量程序的編寫、調(diào)試和測量執(zhí)行過程中耗時耗力。人工智能的引入,通過對大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,實現(xiàn)輔助或自動編寫測量程序功能,大大提高測量工作的效率。同時,AI技術(shù)還能結(jié)合不同測量設(shè)備的機械特性,優(yōu)化測量算法,進而提高測量的精度和可靠性。試想一下,只是輸入一份圖紙,軟件幫助讀取所有的測量元素,演算出測量任務(wù)清單,測量姿態(tài),編寫測量程序,選擇最優(yōu)的測量參數(shù)并實現(xiàn)自動測量,自動輸入測量信號,調(diào)取測量程序,在測量結(jié)果反饋環(huán)節(jié),給出對應(yīng)的算法補償,這樣巨大的提升會在不遠(yuǎn)的將來實現(xiàn)。


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02. 增強數(shù)據(jù)處理能力

測量完成后,海量的數(shù)據(jù)需要通過復(fù)雜的邏輯運算進行歸納和分析,給出判定結(jié)果。人工智能技術(shù)的引入,不僅可以加速這一過程,還能通過深度學(xué)習(xí)等算法,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏規(guī)律和趨勢,為故障分析、趨勢預(yù)測等提供強有力的支持。這種深度的數(shù)據(jù)分析能力,能夠幫助用戶更全面地了解測量對象,為決策提供有力依據(jù)。例如:異常狀況分析,針對測量結(jié)果異常做出全方位的分析,包括程序,夾具,姿態(tài),速度,探針型號,探測角度等等。再如,趨勢分析的能力。目前軟件雖然也能夠進行趨勢分析,但都是在設(shè)定條件下的邏輯分析。人工智能可以在大量數(shù)據(jù)中,模糊運算,整理分析,給出不同視角下的數(shù)據(jù)趨勢,綜合生產(chǎn)加工中幾乎所有的因素與最終產(chǎn)品質(zhì)量之間的關(guān)系,為客戶質(zhì)量改善提供新思路。并可以與機床進行深度協(xié)作,實現(xiàn)加工補償和刀具狀態(tài)分析等。


03. 持續(xù)拓展測量應(yīng)用的領(lǐng)域

人工智能的融入,促使測量技術(shù)的應(yīng)用范疇能夠獲得進一步的擴大。舉例來說,在智能制造的領(lǐng)域之中,AI 技術(shù)與測量設(shè)備、加工設(shè)備進行結(jié)合,達成加工補償以及刀具分析等功能,降低生產(chǎn)過程中的風(fēng)險,提升生產(chǎn)的效率以及產(chǎn)品的質(zhì)量。


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二、人工智能在測量領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)  

01. 人才培養(yǎng)與跨界合作

目前,既對測量有著深入了解,又精通人工智能復(fù)合型人才極為稀缺。這便需要在人才培育的層面上增進投入,并且推動測量領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域展開跨領(lǐng)域的合作,共同促進技術(shù)的發(fā)展以及應(yīng)用。


02. 數(shù)據(jù)安全問題

在人工智能的應(yīng)用過程中,數(shù)據(jù)的安全性乃是一個絕對不容許被忽視的問題。究竟該如何切實地保證數(shù)據(jù)在采集、傳輸、存儲以及使用的一系列過程中不會出現(xiàn)泄露、篡改等問題,是目前行業(yè)迫切需要去解決的棘手難題。除此之外,伴隨著 AI 技術(shù)的愈發(fā)深入應(yīng)用,如何有效確保算法的公正性以及透明度,以規(guī)避歧視和偏見的出現(xiàn),這同樣也是需要去重點關(guān)注的問題。


03. 數(shù)據(jù)量與質(zhì)量問題

訓(xùn)練一個具備高效性能的 AI 模型需要有海量的數(shù)據(jù)給予支持。但是,在具體的實際應(yīng)用過程里,常常會遭遇數(shù)據(jù)量短缺或者數(shù)據(jù)質(zhì)量欠佳的狀況。需要在數(shù)據(jù)的收集、處理以及分析等層面做出更多的付出,保證 AI 模型可以獲取到充足的學(xué)習(xí)與訓(xùn)練。


04. 標(biāo)準(zhǔn)體系

隨著人工智能在測量領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,建立相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)體系和制定相關(guān)法規(guī)顯得尤為重要。這不僅可以規(guī)范行業(yè)應(yīng)用和行為規(guī)則,還可以為技術(shù)的發(fā)展提供有力的保障和支持。


因此,人工智能在測量領(lǐng)域的應(yīng)用具有巨大的潛力和價值,同時也面臨著諸多挑戰(zhàn)。需要不斷探索和創(chuàng)新,加強人才培養(yǎng)和跨界合作,確保數(shù)據(jù)安全和質(zhì)量,建立完善的標(biāo)準(zhǔn)體系和法規(guī)制度,以推動人工智能在測量領(lǐng)域的健康發(fā)展。但如何合法、規(guī)范地在測量領(lǐng)域應(yīng)用人工智能,是整個行業(yè)共同努力的目標(biāo)。


作為科技驅(qū)動型公司,蔡司也在積極提升測量設(shè)備與人工智能技術(shù)的融合,助力客戶自動化升級和數(shù)字化轉(zhuǎn)型,為企業(yè)生產(chǎn)效能提升提供更可靠的支持!

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李娜
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