人工智能火红 达梭系统提早抢进

近年大数据分析、类神经网路、演算法、机器学习等集成的人工智能成为产业新显学，达梭系统(Dassault Systemes)的3D EXPERIENCE平台在人工智能的应用上也有新的导入与布局。其并认为，对有意导入人工智能应用的业者而言，除海量数据、演算法的选择与配置外，界定人工智能的执行绩效，且依工作流程不同环节选择适切的工具与纳入新的外部数据，有助于人工智能的预测精准度提升，从而对企业决策与营运有更好的助益产生。 达梭系统以体验时代的制造业为主题，于上海举行全球用户大会，会中对AI人工智能导入平台的应用发展与布局有相当的阐释。达梭系统表示，可携式移动终端已成为消费者社交、通讯、娱乐不可或缺的重要电子商品，跨产品线多数产品并具备无缝连接功能，伴随消费者对电子商品的使用性改变，也让达梭系统的3D设计平台得与日具进，今日所提供的3D体验平台，已转以数位连结、数据驱动、模组化及虚拟整合的应用与发展方向前进。 其认为，为满足市场所需，达梭3D体验平台结合人工智能应用已相当长时，且对应产业的创新需求，目前针对产品与服务的规划、知识与技巧、优化等方面均已导入人工智能辅助，以此作为组织效率提升的基础，其中，包括供应链、物流、库存等的管理、产品设计、销售或制造分析等，均能给出相关参数、建议与缺陷原因分析。 达梭系统并指出，机器学习与人工智能隶属独立的自动化工作范畴，一旦企业体决定导入，要考虑的是如何能够对其设定新的KPI，同时界定分析手法，厘清人工智能到底对企业有何差异性助益产生。 其次，人工智能的预测与分析精准性须持续精进，当中除既有数据库的资讯外，如何依不同阶段导入外部采样数据与搭配不同演算法，有效提高人工智能的预测精准度。 换言之，当数据数据源的广度、深度越高，数据量掌握越齐全，时间轴拉长，有助于人工智能的预测及判断精准度提升。 此外，达梭系统也说，传统人工智能架构建立，关注演算法设计，以及配置与验证两大区块，但同样为了提供更高价值与精准度，对人工智能架构导入者而言，得更关注不同工作流程阶段的关键环节，以确保机器学习能得到最佳化，并确保所有演算法在不同阶段可与端点接入到更丰富的数据样本，否则人工智能应用，就易陷入黑箱作业，并与实际情况脱节。