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科技日報記者 馬愛平
日前，記者獲悉，“制造業(yè)產品生命周期價值鏈多維數(shù)據(jù)空間及服務理論”項目將圍繞“制造大腦”關鍵技術進行攻關，為實現(xiàn)我國高端制造業(yè)（如汽車制造等）的智能化升級提供技術支撐。
“目前，制造業(yè)在數(shù)據(jù)存儲和分析過程中存在數(shù)據(jù)接口混亂、存儲低效、智能化水平低和信息不透明等問題，影響了制造業(yè)產品協(xié)同合作及數(shù)據(jù)增值的質量，不利于制造業(yè)智能化的可持續(xù)發(fā)展。”主持該項目的南方科技大學計算機科學與工程系教授宋軒表示。
針對上述情況，項目以智能制造為契機、制造業(yè)升級需求為導向，聚焦“制造大腦”的兩大核心——數(shù)據(jù)流動和智能化分析，對我國制造業(yè)構筑產業(yè)鏈競爭優(yōu)勢及進一步提高制造業(yè)智能化水平具有重要意義。該項目還提出了一套集數(shù)據(jù)共享融合、數(shù)據(jù)分析服務于一體的制造業(yè)產品生命周期價值鏈多維數(shù)據(jù)空間及服務理論。
“智能制造需要一個‘制造大腦’。制造業(yè)數(shù)據(jù)是‘制造大腦’的‘血液’；深度神經網絡等算法模型是‘制造大腦’的主體部分，發(fā)揮思考決策的作用；數(shù)據(jù)流動匯集至‘制造大腦’，可以自動完成數(shù)據(jù)分析、智能決策和產品生命周期的預測推演，實現(xiàn)高效的智能制造。”宋軒表示。
宋軒介紹，項目所提出的基于區(qū)塊鏈的產品生命周期價值鏈多維協(xié)同數(shù)據(jù)空間原型模型理論，可以指導安全高效的數(shù)據(jù)共享，協(xié)助產品研發(fā)協(xié)同；項目提出的基于深度學習和知識生成技術的數(shù)據(jù)分析方法，可以實現(xiàn)因果推斷，加快問題溯源，縮短產品研制周期，預測和模擬推演產品的生命周期。
關鍵詞： 數(shù)據(jù)模型
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