ET悄然來襲,揭秘阿里雲如何玩轉人工智慧

2021-09-23 19:58:19 字數 2559 閱讀 8778

說到人工智慧et,不得不提阿里雲那個神秘而又神奇的團隊,因為聽說這個團隊最早是由一群科學家組成的,而且個個都是精英奇才。那他們每天的工作都是幹啥?難道真的如傳說中的是在打造大資料智慧型機械人?實際上,他們正在努力積極的探索人工智慧在各行業中的應用,通過利用阿里雲強大的計算平台加上頂級專業的演算法與行業資料有機的融合,不斷的挖掘資料的價值,從而實現用資料驅動行業創新,用資料提公升業務效率。阿里雲也給這個團隊乙個極具形象而又特別的團隊名稱:大資料孵化器,代表著創新和無邊界的想象空間,同時賦予他們用資料創造無限可能的使命。

人工智慧助力傳統製造業快速進入工業4.0

2023年8月2日,蘇州協鑫光伏科技****正式和阿里雲簽約,意味著阿里雲向傳統製造業邁出了重要而關鍵的一步。雙方約定將通過大資料分析技術,打造協鑫光伏切片智慧型工廠。此次將涉及到工業視覺化大屏搭建、tb級海量資料雲儲存、產品良品**建模等多方面大資料的合作。而大資料孵化器團隊當仁不讓拿下了當中重要而又最具挑戰力的「良品模型」環節。

何為良品模型?舉個栗子,在光伏切片的生產過程中,有數千個生產引數會影響到切片良品率,例如:上部砂漿溫度、下部砂漿溫度、上部導輪溫度、下部導輪溫度等等,任何乙個變數的細微變化都會直接影響到生產結果。通過人工智慧技術結合大資料分析演算法,可以對蘇州協鑫生產過程中採集到的全部變數進行分析,找出與良品率最為相關的60個關鍵變數。根據這些關鍵變數搭建生產的引數曲線模型,並在生產過程中對這些變數進行分析處理,一旦變數超出模型範圍,蘇州協鑫的監測系統就會及時預警。通過這一手段能夠提高光伏切片的良品率,而良品率每提高百分之一點,就可以節省上千萬的生產成本。

人工智慧助力物流解決「最後一公里」配送

對於物流行業,如何合理安排配送是非常重要的環節。高質量的配送安排,能夠節省配送成本,提公升服務水平,為企業帶來巨大回報。物流路線優化和運輸排程本來是運籌學中的難題,沒有通用的最優解決方案。尤其是在複雜的交通狀況下,如何合理規劃高併發、時效性強的訂單配送,更是非常具有挑戰性的問題。無論是對於傳統的物流和運輸企業,還是近些年興起的物流o2o平台、外賣送餐o2o平台、租車平台等,都會面臨類似的配送安排難題。

大資料孵化器團隊利用人工智慧技術,在阿里雲的路況**基礎上,採用高效率的優化演算法和資料探勘演算法,並在此基礎上建立優化的模型,從而給傳統物流和運輸企業做出了合理的車輛排程和路徑規劃方案,最大限度降低客戶物流運營成本,提公升物流服務水平。對於1000個左右的訂單,100輛左右的車輛,我們能夠在5秒內自動完成訂單分配和路徑規劃。對於突發訂單和突發路況變化,也可以在1秒內迅速分配並改變相應的車輛規劃。並且在實際應用案例中,我們的配送排程引擎,可以比人工排程節省10%-20%的運輸成本。

人工智慧搭建消防空間大資料三維視覺化雲平台

俗話說「水火無情」,火災具有很強的破壞力,而且具有隨機性、突發性的特點,如果不及時處理會危害人民生命財產安全,帶來巨大的損失。但由於城市空間、建築、人口密集度不斷擴大,預防救援難度也進一步加大。如何有效的做好消防工作、預防和減少火災事故的發生,是乙個重要而又嚴肅的問題!

阿里雲大資料孵化器以區域地理資訊、場景建築設施資訊以及各類管理資訊為資料支撐,利用人工智慧基於三維立體技術,視覺化展示目標管理區域真實場景、消防設施、周邊環境,讓消防人員及時了解現場情況做好充分準備;自主實現面積、體積等計算,通過gis最短路徑分析功能,判斷出消防中心到事發地段的最近路線,確保消防人員及時趕到現場阻止火災蔓延。消防空間大資料三維視覺化雲平台為消防工作提供了可靠的大資料支撐,為消防決策和管理提供依據,大大提公升了工作效率。同時為預案設定、教育培訓、現場指揮等應用提供資料依據,幫助實現防控和日常管理常態化。

大資料**電影票房,人工智慧挖掘電影價值

利用大資料**電影票房主要是面向正在熱映或者即將上映的影片,結合票房影片的歷史增長規律、演員陣容、內容型別、競爭對手、觀影人群等系列資訊,利用人工智慧技術,通過大資料機器學習模型尋找它們與最終票房的數學關係,並且加上專家意見和宣傳強度等資訊,最後模擬**一部影片的實際票房。

電影票房的大資料**目前為阿里影業提供發行建議參考,進行風險的控制處理,用來衡量影片的綜合收益。

海洋大資料**,人工智慧助力發現漁情

近幾年,全國海洋生產總值不斷的上公升,海洋漁業也成為國民經濟重要的組成部分。如何科學準確地進行漁情**,運用海洋大資料為從事海洋漁業生產企業提供準確、高效的漁業資訊,成為推進漁業持續發展的重要保障。

大資料孵化器通過人工智慧技術和資料探勘,成功應用於金槍魚的漁情發現中,通過針對海面高度、水溫、葉綠素、氣象、漁船等資料分析,從可能影響該海域金槍魚產量的眾多因素中提取最關鍵的影響因素,根據這些關鍵因素搭建金槍魚抓捕的漁情**模型。為金槍魚的發現提供了可靠的資訊,有助於避免盲目的捕撈,也減少了出海的成本,對於遠洋漁業穩步的發展做出了重大的貢獻。

除了上述的製造業、物流、安全、娛樂、海洋五個行業外,大資料孵化器還將人工智慧技術應用於交通、金融、旅遊、o2o等行業,目前也取得不少的成果。阿里雲大資料孵化器是一群對資料充滿信仰的年輕人組成的團隊。這裡有阿里小ai之父,有頂尖的演算法專家,還有優秀的資料開發和應用專家。我們堅信資料的價值,我們不斷地努力嘗試,我們快速奔跑前進,致力於用資料驅動創新,用資料提公升業務效率,用資料創造無限可能。

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