News
在这个数字时代,我们正见证着一场由人工智能(AI)驱动的工业革命。想象一下,在不远的将来,工厂里不再有嘈杂的机器声,取而代之的是高度智能化的操作系统在无声中高效运作。这并非科幻小说中的场景,而是即将成为现实的未来。
近日中国工程院院士、国家制造强国建设战略咨询委员会主任周济在2024赛迪论坛上表示,推进人工智能赋能新型工业化,是推进新型工业化,加快建设制造强国的技术路线。
工业AI的未来展望:颠覆性创新与应用
人工智能,作为21世纪最具潜力的技术之一,正在以惊人的速度融入我们的工业体系之中。
展望未来五年,工业AI领域将迎来前所未有的发展机遇。随着算法的不断优化、算力的持续提升以及应用场景的不断拓展,一系列颠覆性的创新应用将应运而生。这些应用将深度融合于智能制造、智能物流、智能运维等多个环节,推动工业生产实现质的飞跃,开启工业4.0乃至更高阶段的新篇章。
智能制造升级:自动化与智能化深度融合,提升生产效率与质量,通过AI预测维护减少停机时间。
个性化定制生产:AI分析消费者偏好,实现快速响应市场需求的个性化产品生产。
工业大数据应用:精准预测性维护减少故障,优化供应链管理,降低成本,提升效率。
AI设计创新:智能化设计工具提升设计效率,个性化设计满足消费者多样化需求。
工业互联网与AI融合:构建高效工业生态系统,实现数据共享,创新远程运维服务模式。
绿色制造与可持续发展:AI优化生产流程,节能降耗;创新循环利用技术,推动资源回收与再利用。
工业数据安全:挑战与机遇并存
然而,在工业AI蓬勃发展的同时,数据安全风险也如影随形。《人工智能安全治理框架》(1.0版)所提出的数据安全风险,在工业领域尤为突出。工业数据涉及生产流程、设备状态、产品信息等敏感信息,一旦泄露或被非法利用,将对企业造成不可估量的损失。此外,工业系统的复杂性和互联性也增加了数据保护的难度,使得数据安全成为工业AI发展道路上必须跨越的一道坎。
数据安全合规挑战
网络安全监管要求越来越多,满足监管的难度越来越大。各类监管规范、管理要求、技术标准等数量庞大繁杂且需要在不同项目阶段进行贯彻执行,需要进行系统化管理。
数据分类分级挑战
数据分类分级是构建完善数据要素市场的必要前提。基础制度建设相对滞后,无法有效支撑数据分类分级工作;传统数据分类分级工具在敏感数据的宽度、精度识别率不高;面向海量数据的数据资产分类分级,专业人员数量缺口巨大。
数据流动监测挑战
业务对数据流动性要求日益增加,使得数据流动路径变长,给监测带来困难。
数据泄露和信息安全威胁挑战
在数字经济时代,数据泄露和信息安全威胁是最主要的挑战之一。黑客入侵和网络攻击频繁发生,企业面临着盗窃、勒索和恶意软件等多种风险。
全流程治理体系保障工业数据安全
面对工业数据安全面临的重重挑战,道普信息作为第三方数字化风险管控专家,提出构建一个全方位、多层次的工业数据安全治理体系显得尤为重要。这包括但不限于强化数据分类分级管理、实施严格的访问控制、加强数据加密和脱敏技术的应用、建立应急响应机制以及培养专业人才等。通过这些综合措施,旨在形成一张紧密联结的数据安全防护网,确保工业数据在采集、传输、存储、使用和销毁的每一个环节都能得到妥善保护。
1.健全数据安全理体系保障数据安全
通过数据治理体系建设,不断开发创新的数据服务,融合目标、流程、方法、工具,建立覆盖数据全生命周期的"数据管理机制、数据管理平台、数据开放平台“框架,实现数据的资产化、可视化、服务化,保障数据的核心价值。
强化数据安全风险评估,对数据全生命周期进行风险识别和评估,提升数据安全保障能力、风险发现能力,确保数据安全风险可控。
2.多规管理融合加强网络安全合规
基于网络安全责任制、等级保护、关基保护、密码应用、数据安全、个人信息保护等监管要求,开展等保、密码、关保等多规测评,针对风险提出改进建议,帮助完成合规整改。
3.构建安全防护体系实现安全运营
从运营管理、运营运行、运行技术三方面,构建具备一体化的分析识别、安全防护、监测评估、监测预警、主动防御、事件处置功能的数字安全保障体系,形成终端防护、边界隔离与威胁监测的安全方案,实现安全运营。
随着人工智能技术在工业领域的广泛应用,一个既充满无限机遇又面临严峻挑战的新时代正在加速到来。在这个时代,数据安全不仅是工业AI发展的基石,更是影响新型工业化进程的关键因素。只有当我们妥善应对数据安全挑战,才能确保人工智能这股超级引擎能够持续、稳定地推动制造业向更高质量、更高效率、更高智能的方向发展,共同开创一个更加辉煌的未来。
热点新闻
-
2024-10-29
-
2024-10-29
-
2024-10-29
-
2024-10-29
-
2024-10-28
-
2024-10-28