向工業4.0的轉變正在提高制造效率并增加創新

在與Cloudera制造與汽車業務總經理Michael Ger的系列文章的第二部分中，更詳細地探討了AI，大數據和機器學習如何影響互聯生活和自動駕駛的發展。Michael Ger還提供了關鍵見解，使制造業公司在采用新的工業4.0技術（如人工智能，機器學習和自動化）時面臨一些核心挑戰。點擊此處查看第一部分。

嗨，邁克爾，謝謝您再次加入我們，參加有關工業4.0和人工智能的系列文章的第二部分。首先，我們已經聽到很多關于互聯生活，互聯移動性和AI如何成為許多重量級制造公司關注的焦點的信息，您如何感覺Cloudera可以支持這種發展？

AI使產品（無論是工廠中的機器人，家庭中的智能電器還是無人駕駛汽車）都能做出動態，智能的決策。但是，從AI角度來看，這些設備的行為方式都始于數據。

數據為了解代表性用戶如何使用設備提供了基礎。一旦被收集，就可以利用機器學習來預測其他人在特定條件下如何使用這些產品，然后主動采取行動以更好地為他們提供服務并改善他們的體驗。為了實現上述目標，Cloudera啟用了Edge to AI分析生命周期，其中包括收集大量數據以及將機器學習模型開發和部署到設備，從而使它們能夠以更加動態，個性化的方式進行響應。

與提供安全，可靠和直觀的AI驅動解決方案的承諾一致，Cloudera如何幫助滿足這些標準？

在當今復雜的IT環境中，云計算部署和數據隱私問題無處不在，鑒于眾多的系統部署選項和數據治理要求，Cloudera可以為制造商提供關鍵功能，以啟用Edge2AI分析生命周期。

制造業中的公司已采用不同的體系結構方法來部署Edge2AI分析生命周期。一些公司已部署用于數據存儲，計算和開發機器學習模型的本地系統，而其他公司則在云中執行相同的任務。盡管如此，其他公司仍希望實現混合模型，在本地管理核心數據操作，同時提供“爆發”單個云（即Microsoft Azure）或多個云環境（在AWS，Google Cloud Services，Microsoft上）的能力。或三者的任意組合）。

另外，這些數據集通常是非常私有的，因此公司必須能夠將關鍵數據集（即具有個人身份信息的數據集）的訪問權限限制為特定的人員。

如前所述，數據集可以駐留在潛在的多個位置（內部部署，云和混合云）中。為了以集中和有效的方式管理這種復雜性，需要一個單一的玻璃解決方案窗格來管理此數據的安全性和治理，而不管它是在本地還是在云中。因此，可以集中定義，管理和跟蹤數據訪問和治理規則，從而大大降低了在全球范圍內部署系統的復雜性，成本和風險。

制造業有很多增長領域，例如自動駕駛，您如何看待這項技術對行業未來的影響？

教汽車如何駕駛是所有機器學習用例的“母親”，而且非常復雜。

自動駕駛將對社會產生巨大影響，但是，先前對自動駕駛采用的預測過于激進。即使我們的移動速度不及最初的估計，但自動駕駛汽車仍是我們的未來。

自動駕駛汽車將對人類和整個行業產生深遠影響。首先，它將成為實現運輸即服務的關鍵環節，因為一旦車輛實現了自動駕駛，通過在車隊內不斷駕駛自己并使車輛的個人所有權變得既低效又過時，可以更好地利用它們。結果，隨著汽車制造商有可能從作為車輛的提供者轉變為成為車隊的運營者，該技術將推動基礎產業的結構調整。

它還正在推動行業將自動駕駛學習生命周期視為其產品開發過程的一部分。它不再是提供簡單的機器，而是要創建智能產品或支持AI的產品，而這需要復雜的新技能。

哪些技術進步推動了自動駕駛汽車的發展？

啟用自動駕駛學習生命周期始于從自動駕駛車隊內的汽車收集數據，這意味著汽車制造商必須每天能夠攝取每輛汽車TB級的數據。

就收集所有這些數據（視頻，雷達和傳感器數據）然后使用此數據來教導車輛自行駕駛而言，這迅速成為“ PB級”數據問題。必須開發機器學習模型來訓練車輛，使其能夠準確感知并響應其所處的條件。例如，車輛必須能夠區分人，雪，交叉路口，交通信號燈和其他車輛。

兩項重要的技術進步為實現自動駕駛學習生命周期奠定了基礎：可擴展的大數據平臺的興起，以及對大數據集進行機器學習所需的大規模并行計算。

電動汽車市場正在快速增長，Cloudera如何支持行業發展以支持這種增長？

優化電動汽車也是一項非常耗費數據的工作。Cloudera正在與汽車制造商合作，以收集數據，例如收集“鑰匙接通”和“鑰匙斷開”信息，以了解通過地理坐標在哪里使用車輛，從而幫助確定電動汽車充電站的最佳地理位置。另一個用例是建立電池何時將要失效的預測模型，并優化車輛的電池壽命。

制造商要有效采用新技術和新概念會面臨哪些挑戰？

提升流程性能所需的一項關鍵能力是掌握大數據管理生命周期的能力。

公司需要能夠為機器學習模型攝取，存儲，處理和使用數據，然后將智能部署到設備和流程中以采取實時的個性化操作。公司在整個生命周期中處于不同的成熟度級別，其中一些客戶正在學習如何將數據提取到數據湖中，而其他客戶則使用自助式BI和機器學習來實現和釋放這些數據的價值。

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