近年來，日本在人工智能應用方面積極探索，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，日本社會的當務之急是更加大膽地踏進信息化時代。
2016年，日本在《第五期科學技術(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)、機器人和區(qū)塊鏈等先進技術(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)運用了搭載深度學習人工智能技術(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體激光設(shè)備檢測工序中，日本制造商引進人工智能技術(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)檢工序中的應用看，以往勞動密集型的業(yè)務朝自動化方向轉(zhuǎn)變，既減輕了員工負擔，又提高了利潤，最重要的是極大程度提高了質(zhì)檢的精準度，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、半導體設(shè)備等高端領(lǐng)域，在預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)進行產(chǎn)品質(zhì)量檢測，還能使整個生產(chǎn)流程更加科學有序。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，會導致庫存過?；蚨倘薄４送?，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。引進人工智能技術(shù)后，生產(chǎn)計劃通過模型預測的形式實現(xiàn)，較傳統(tǒng)方式更為精準高效，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)進度延遲的部分，幫助識別檢測施工期間可能發(fā)生的風險隱患，幫助企業(yè)提前做好應對準備，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)戶需求進行農(nóng)作物種植的參數(shù)設(shè)置，監(jiān)測溫濕度變化，并預測農(nóng)作物的收獲時間和產(chǎn)量，還可以遠程控制采集等。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，促進本地能源、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟循環(huán)發(fā)展。
在教育領(lǐng)域，日本企業(yè)也在廣泛嘗試應用人工智能技術(shù)。部分教育集團在其學習能力診斷系統(tǒng)中運用AI技術(shù)，以提升評估效率。傳統(tǒng)的學生學習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)于學習薄弱環(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科技應用于自身業(yè)務升級，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，遠低于中國的84.4%和美國的84.7%。分析認為，日本當前少子老齡化進程加速，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，日本社會的當務之急是更加大膽地踏進信息化時代。這也恰恰說明，日本未來在AI科技應用方面仍有較大的發(fā)展?jié)撃?，值得進一步關(guān)注。
近年來，日本在人工智能應用方面積極探索，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，日本社會的當務之急是更加大膽地踏進信息化時代。
2016年，日本在《第五期科學技術(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)、機器人和區(qū)塊鏈等先進技術(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)運用了搭載深度學習人工智能技術(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體激光設(shè)備檢測工序中，日本制造商引進人工智能技術(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)檢工序中的應用看，以往勞動密集型的業(yè)務朝自動化方向轉(zhuǎn)變，既減輕了員工負擔，又提高了利潤，最重要的是極大程度提高了質(zhì)檢的精準度，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、半導體設(shè)備等高端領(lǐng)域，在預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)進行產(chǎn)品質(zhì)量檢測，還能使整個生產(chǎn)流程更加科學有序。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，會導致庫存過?；蚨倘薄４送?，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。引進人工智能技術(shù)后，生產(chǎn)計劃通過模型預測的形式實現(xiàn)，較傳統(tǒng)方式更為精準高效，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)進度延遲的部分，幫助識別檢測施工期間可能發(fā)生的風險隱患，幫助企業(yè)提前做好應對準備，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)戶需求進行農(nóng)作物種植的參數(shù)設(shè)置，監(jiān)測溫濕度變化，并預測農(nóng)作物的收獲時間和產(chǎn)量，還可以遠程控制采集等。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，促進本地能源、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟循環(huán)發(fā)展。
在教育領(lǐng)域，日本企業(yè)也在廣泛嘗試應用人工智能技術(shù)。部分教育集團在其學習能力診斷系統(tǒng)中運用AI技術(shù)，以提升評估效率。傳統(tǒng)的學生學習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)于學習薄弱環(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科技應用于自身業(yè)務升級，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，遠低于中國的84.4%和美國的84.7%。分析認為，日本當前少子老齡化進程加速，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，日本社會的當務之急是更加大膽地踏進信息化時代。這也恰恰說明，日本未來在AI科技應用方面仍有較大的發(fā)展?jié)撃?，值得進一步關(guān)注。
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