14基于多传感器融合和多智能体协同的AI人工智能技术在智慧炼钢中的应用与实践—WATTMAN-马双.pdf

基于多传感器融合和多智能体协

同的AI人工智能技术在智慧炼钢

中的应用与实践

北京瓦特曼智能科技有限公司

马双事业部总经理

2024年4月

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C01人工智能浪潮下核心技术、进展及应用

SO

N02当前AI技术与钢铁冶炼生产工艺深度融合

T

E

N

T03同类场景的延展应用和拓展

目

录04智能化钢铁冶炼的技术产品和工艺场景路线

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01.人工智能浪潮下核心技术、进展及应用

技术点1：多智能体实时通信和复杂交换与协同

多智能体通过高效通信机制可以实时共享信息，通过

信息交换，多智能体可以协调他们的行为和决策，实

现更高效的协作，尤其是在需要团队协作解决问题的

场景下能够显著提高系统的整体性能和效率。

智慧城市

更科学、更高效、更美好、更低碳。

以信息技术和通信技术为支撑，通过

透明、充分的信息获取，广泛、安全

的信息传递和有效、科学的信息处理。

5G、IOT、大数据…

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01.人工智能浪潮下核心技术、进展及应用

技术点2：多模态学习和实时控制

多模态机器学习——多模态学习是在单模态学习

的基础上，通过不同类型的数据（如文本、图像、

语音、视频等）进行学习和推理的方法。

模态是指表达或感知事物的形式，每一种信息的

来源或者方式，都可以称为一种模态。

人有触觉、听觉、视觉、嗅觉。信息的媒介，有

语音、视频、文字等。多种多样的传感器，如雷

达、红外、加速度计等等。以上的每一种都可以

称为一种模态。

大模型：多模态+多任务

ChatGptSora

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01.人工智能浪潮下核心技术、进展及应用

技术点2：多模态学习和实时控制

无人驾驶中，多模态学习可以通过结合不

同类型的传感器数据，提高无人驾驶系统

的准确性和可靠性。

例如，通过结合图像、激光雷达、高精地

图数据，可以更准确地判断车周围目标的

距离速度、车当前具体位置；通过结合语

音和文本信息，可以更准确地识别交通信

号和道路标志、更智能地人车语音交互。

城市NOA（NavigateonAutopilot，导

航辅助驾驶）目前已经逐步成为智能电动

汽车中的标准配置。

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01.人工智能浪潮下核心技术、进展及应用

技术点2：多模态学习和实时控制

脑机接口，在运动康复中表现出广泛的潜

力，主要依靠神经可塑性来恢复运动功能

并改善中风患者术后的生活质量。单纯依

靠脑电信号输入很难自然地实时传达多任

务软体机器人所需的各种控制命令。

多模态人机界面系统，集合脑电信号、眼

电信号和肌电信号等多模态特征来生成多

维控制指令，构建出更友好、更人性化的

脑机系统，帮助残疾人及运动障碍患者更

便捷地完成各种动作。

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01.人工智能浪潮下核心技术、进展及应用

技术点3：多感知数据实时融合与计算

➢环境场景限制集合下外多源感知装夹图像处理