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日本人工智能應(yīng)用潛力仍存

2025-01-15 18:25:31來源：經(jīng)濟(jì)日報

在2024年10月份于千葉縣舉行的日本高新技術(shù)博覽會上

，日本松下公司的工作人員展示搭載AI攝像頭的冰箱。新華社記者錢錚攝

近年來

，日本在人工智能應(yīng)用方面積極探索

，在制造業(yè)、農(nóng)業(yè)

、教育等諸多領(lǐng)域都涌現(xiàn)出一些創(chuàng)新案例。但整體而言

，日本社會對AI科技的接受程度并不高

。在全面擁抱AI時代之前，日本社會的當(dāng)務(wù)之急是更加大膽地踏進(jìn)信息化時代。

2016年

，日本在《第五期科學(xué)技術(shù)基本計劃》中提出“社會5.0”愿景

，明確要通過人工智能（AI）、物聯(lián)網(wǎng)

、大數(shù)據(jù)、機(jī)器人和區(qū)塊鏈等先進(jìn)技術(shù)

，全面解決現(xiàn)代社會面臨的諸多挑戰(zhàn)

，構(gòu)建一個人類與技術(shù)和諧共存的超智能社會。如今

，日本在人工智能應(yīng)用方面積極探索，不斷創(chuàng)新

，未來仍有較大潛力

。

在制造業(yè)領(lǐng)域，日本利用AI科技助力質(zhì)量檢測與生產(chǎn)優(yōu)化

。為提升車輛質(zhì)檢精準(zhǔn)度，避免誤差和過度檢測

，日本汽車企業(yè)運用了搭載深度學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)的外觀和圖像檢測系統(tǒng)

。這種系統(tǒng)通過顏色強(qiáng)度使差異可視化

，能夠?qū)①|(zhì)檢誤差率從32%降低到0%

，過度檢測率從35%降低到8%

。依托這一技術(shù)，車企能夠?qū)崿F(xiàn)檢驗人員數(shù)量減半

，不僅節(jié)約了成本，更是提高了運營效率

。而在自動駕駛傳感器所用的半導(dǎo)體激光設(shè)備檢測工序中

，日本制造商引進(jìn)人工智能技術(shù)，將此前的目視檢查變成系統(tǒng)篩查

，過去50萬件商品需要6名工作人員工作10天才能完成，如今同樣的工作量

，工作時長可以削減40%

。從AI技術(shù)在制造業(yè)質(zhì)檢工序中的應(yīng)用看，以往勞動密集型的業(yè)務(wù)朝自動化方向轉(zhuǎn)變

，既減輕了員工負(fù)擔(dān)

，又提高了利潤，最重要的是極大程度提高了質(zhì)檢的精準(zhǔn)度

，可謂一舉多得。事實上

，人工智能輔助質(zhì)量檢測工作不僅可以用于汽車

、半導(dǎo)體設(shè)備等高端領(lǐng)域，在預(yù)制食品中使用的分割蔬菜檢測過程

，也有企業(yè)使用了人工智能技術(shù)，使整個流程更加衛(wèi)生

、安全

、高效。

AI科技不僅可以幫助企業(yè)進(jìn)行產(chǎn)品質(zhì)量檢測

，還能使整個生產(chǎn)流程更加科學(xué)有序。日本兵庫縣的一家釀造企業(yè)此前通過產(chǎn)品出庫情況確定生產(chǎn)計劃

，然而此種估算方式造成的誤差較大

，會導(dǎo)致庫存過剩或短缺。此外

，由于運輸?shù)攸c分散，產(chǎn)品種類

、數(shù)量眾多

，按出庫情況估算還會耗費大量人力和時間

。引進(jìn)人工智能技術(shù)后

，生產(chǎn)計劃通過模型預(yù)測的形式實現(xiàn)，較傳統(tǒng)方式更為精準(zhǔn)高效

，今后該企業(yè)還計劃將其運用在原料估算領(lǐng)域

。日本一家工程公司則將AI技術(shù)用于工程進(jìn)度和可行性評估

，該技術(shù)在設(shè)計階段即可通過3D CAD模型檢測可能出現(xiàn)進(jìn)度延遲的部分

，幫助識別檢測施工期間可能發(fā)生的風(fēng)險隱患，幫助企業(yè)提前做好應(yīng)對準(zhǔn)備

，切實提升生產(chǎn)力和安全性。相比之下

，傳統(tǒng)評估模式則完全依賴工程師的經(jīng)驗和專業(yè)知識作為判斷依據(jù)

，其全面性、精準(zhǔn)性難以保障

，也往往需要更高的時間和人力成本。

在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域

，日本企業(yè)也在積極探索AI科技和物聯(lián)網(wǎng)的聯(lián)合使用。日本部分農(nóng)業(yè)企業(yè)正在試驗具備AI和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的新一代溫室園藝系統(tǒng)

。據(jù)稱，該系統(tǒng)可以根據(jù)農(nóng)戶需求進(jìn)行農(nóng)作物種植的參數(shù)設(shè)置

，監(jiān)測溫濕度變化

，并預(yù)測農(nóng)作物的收獲時間和產(chǎn)量，還可以遠(yuǎn)程控制采集等

。未來這一系統(tǒng)有望“并聯(lián)”成為農(nóng)業(yè)操控平臺，通過云端系統(tǒng)集中管理多個溫室的農(nóng)作物種植生產(chǎn)

，大規(guī)模提升作物生產(chǎn)效率

，促進(jìn)本地能源、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)循環(huán)發(fā)展。

在教育領(lǐng)域

，日本企業(yè)也在廣泛嘗試應(yīng)用人工智能技術(shù)。部分教育集團(tuán)在其學(xué)習(xí)能力診斷系統(tǒng)中運用AI技術(shù)

，以提升評估效率

。傳統(tǒng)的學(xué)生學(xué)習(xí)能力評估通過卷面考試完成，每個科目都要占用數(shù)小時時間

。而在AI技術(shù)加持下，學(xué)生僅需花費十分之一的時間

，在平板電腦上完成AI設(shè)計的多項選擇題測試

，即可直觀獲得關(guān)于學(xué)習(xí)薄弱環(huán)節(jié)的評估。該系統(tǒng)還能根據(jù)評估結(jié)果自動給出針對性建議

，推薦相關(guān)課程。

雖然部分日本企業(yè)正在努力將AI科技應(yīng)用于自身業(yè)務(wù)升級

，但整體而言日本社會對AI科技的接受程度并不高

。日本總務(wù)省發(fā)布的2024年版《信息通信白皮書》顯示，日本個人對生成式AI的使用率僅為9.1%

，顯著低于中國的56.3%和美國的46.3%。“不知道如何使用”和“生活中不需要”成為日本民眾不使用AI的最主要原因

。而企業(yè)層面也并不樂觀

。日本企業(yè)對于生成式AI的使用率僅為46.8%，尚未過半

，遠(yuǎn)低于中國的84.4%和美國的84.7%。分析認(rèn)為

，日本當(dāng)前少子老齡化進(jìn)程加速

，老齡人口比重大，社會對新技術(shù)接受程度呈現(xiàn)兩極分化趨勢

，對AI科技使用需求低也不足為奇

。此外，少子化也給日本帶來嚴(yán)重的人才短缺問題

，AI領(lǐng)域的人才培養(yǎng)速度

、師資規(guī)模均難以完全滿足科技發(fā)展的需要，復(fù)合型人才存在缺口

，這也將成為日本AI科技發(fā)展的又一大阻礙

。最后

，日本社會的信息化進(jìn)程尚未形成對AI科技的大規(guī)模需求，日本社會仍保留著現(xiàn)金支付

、郵遞信件

、線下繳費、招手打車等傳統(tǒng)習(xí)慣

，各類證照系統(tǒng)也尚未形成互聯(lián)互通

，也許在全面擁抱AI時代之前，日本社會的當(dāng)務(wù)之急是更加大膽地踏進(jìn)信息化時代

。這也恰恰說明

，日本未來在AI科技應(yīng)用方面仍有較大的發(fā)展?jié)撃?div id="m50uktp" class="box-center"> ，值得進(jìn)一步關(guān)注

。

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