工业智能算网
本文由刘伟撰写，系统阐述了工业智能算网的概念、提出背景及其对工业智能的重新定义。文章认为，工业智能不应仅被视为AI在工业的应用，而应是机理模型与数据模型的融合驱动，这是高附加值工业场景的主流方式。
核心论点
- 工业智能算网：一种融合工业数据、模型、算法、算力的新型数字基础设施，基于工业互联网标识解析体系和确定性网络，以标准化、模块化方式服务新型工业化。
- 工业智能的重新定义：工业智能 = 通用AI算法 + 传统机理模型 + 机理与数据融合驱动。物理神经网络的发展使这种融合深入到算法层面。
- 三大核心要素问题：工业数据沉淀流失、自主工业软件推广难、算力转化为生产力不足。
平台特色组件
- 工业数据集：场景化的工业数据标准、标注和标识体系，按应用场景分类分级。
- 机理驱动算法引擎：传统建模仿真技术的标准化、模块化算法库。
- 数据驱动算法引擎：通用AI算法和物理神经网络算法。
- 数据反演工具：将传感器实时数据、试验数据转化为完整场景数据。
- 降阶模型工具：在工业数据集基础上快速取得初步结果，实现参数优化。
与维基的关联
本文对[[工业智能]]的定义进行了扩展，强调[[机理与数据融合驱动]]是未来高附加值场景的主流方式。文中提出的[[数据反演工具]]和[[降阶模型工具]]是工业智能算网的关键组件。本文为[[工业智能算网]]页面提供了更详细的功能描述和定义支撑。