ABeam Insight
人工智能（AI）× 智能制造
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人工智能概要
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基本概念
根据Oracle对人工智能的定义➀，人工智能简单来说就是指可模仿人类智能来执行任务，并基于收集的信息对自身进行迭代式改进的系统和机器。人工智能更多的是一种为超级思考和数据分析而服务的过程和能力。
• 机器学习③：通过训练，让计算机自我学习执行特定任务的方法，让计算机通过观察数据自动学会数据处理规则。机器学习作为人工智能的核心研究领域之一，其最初的研究动机是为了让计算机系统具有人的学习能力以便实现人工智能。比如机器学习在与IoT的结合下，可以利用SCADA收集生产线的实时设备数据和质量数据，利用决策树模型速度预测产品质量，并指导调整设备工艺参数。
行业概要
人工智能行业产业链可以分为基础支持层、通用技术层和应用层。基础支持层主要涉及软硬件与服务平台，为人工智能提供基础设施、软件算力平台和数据资源；通用技术层涉及机器学习、计算机视觉、语音识别等不同方向的应用技术研究领域；应用层是指人工智能的集成应用形成的硬件产品或解决方案，在金融、零售、电力、医疗、制造等行业均有渗透且成熟度正在不断提升。
人丨工丨智丨能丨（AI） X 智丨能丨制丨造
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智能制造中人工智能的应用
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常用应用场景
人工智能和制造业结合，常见的应用场景包含：
2、应用于处理质量数据，进行质量管理，实现废品的减少；
3、预测发货交货期，优化生产链，增加产量；
4、进行需求和库存的预测；
5、利用机器学习等技术提高机器人的性能等。
对话ABeam-SZ 智能制造专家
Q
在您看来人工智能给制造业带来了哪些颠覆性的价值？
A
传统制造非常依赖老师傅的经验，老师傅的经验一般不轻易传授给他人（怕丢饭碗），另外这些经验难以量化和知识化，往往只能意会，客观上也难以传播。
Q
您合作过的制造业客户中，进行了人工智能部署和升级的企业比例高吗？此外，请为我们具体介绍一个人工智能项目。
A
由于我国的智能制造还处于导入期，部分企业对智能制造的理解比较有限，会陷入人工智能很高大上、很贵，但是不知道它能带来什么价值的理解误区中。目前我接触到的项目中导入人工智能的制造业客户比例并没有非常高，但是各个行业都有。举一个有意思的案例，关于方便面制造厂家产线的人工智能升级之路。
人丨工丨智丨能丨（AI） X 智丨能丨制丨造
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人工智能 X 制造业的现在与未来
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2020年末，在中国5G+工业互联网大会上，国家工业信息安全发展研究中心发布了《2020人工智能与制造业融合发展白皮书》（以下简称《白皮书》）⑦。
对话ABeam-SZ 智能制造专家
Q
在您看来，现在还未进行人工智能部署的行业未来会积极进行部署吗？
A
在全球人工智能技术发展的热潮下，中国也涌现了一大批优秀的人工智能高科技企业，比如”AI四小龙”，但是由于人工智能企业在前期算法等成本投入大，工业深水区的需求难以被满足，人工智能价值难以被衡量等问题，目前部分企业也遇到了盈利困难，落地慢等难点。
人丨工丨智丨能丨（AI） X 智丨能丨制丨造
➀部分内容参考：Oracle AI-人工智能
②部分内容参考：《自然语言处理发展》
③部分内容参考：《Python深度学习》弗朗索瓦・肖莱 著
④部分内容参考：《深度学习平台完全实践指南》白皮书解读
⑤部分内容参考：《Python与数据挖掘》张良均 杨海宏 何子健 杨征 等著
⑥部分内容参考：《富士康采用谷歌机器学习程序检测不良产品，提高智能手机生产效率》-腾讯网
⑦部分内容参考：《2020人工智能与制造业融合发展白皮书》-国家工业信息安全发展研究中心