制造业中人工智能应用的初步认知和思考

人工智能的概念指利用数字计算机或数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人类智能，实现感知环境、获取知识并利用知识取得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。《人工智能标准化白皮书（2018版）》中对人工智能的定义相对全面，强调人工智能是围绕智能活动构建的人工系统。它是一项知识工程，通过机器模仿人类利用知识完成各种行为的过程。

人工智能的特征主要体现在由人类设计、为人类服务，本质是计算，基础是数据。其本质即计算，通过对数据进行采集、加工、处理、分析和挖掘，形成有价值的信息流和知识模型，为人类提供延伸人类能力的服务，模拟具有“智能行为”。理想情况下，人工智能系统不仅应具备感知环境、产生反应、与人交互、与人互补等能力，还应具备适应特性、学习能力、演化迭代和连接扩展的特征，以适应不断变化的现实环境，并为各行各业带来丰富的应用。

人工智能可根据应用范围分为专用人工智能（ANI）和通用人工智能（AGI）。专用人工智能是在特定领域应用的人工智能，例如AlphaGo；而通用人工智能具备知识技能迁移能力，可以快速学习并解决新问题，但在现阶段尚未真正实现。机器学习（ML）作为人工智能的重要学科分支，是使计算机具有智能的核心途径，而深度学习（DL）则是机器学习的一个子领域。随着云计算、大数据时代的到来，深度学习在语音识别、自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著进展。

进一步讨论人工智能与物联网、大数据、云计算的关系：物联网终端通过感知与交互为人工智能提供数据输入，而人工智能则为物联网提供回馈数据，二者相互支持；机器学习依赖大量数据进行训练，最终产生识别和预测的数据，需要大数据技术支持；人工智能模型的训练和实际使用需要云计算支持，以提供足够的计算资源。
基础层提供了计算能力支持，包括智能芯片、新型传感器以及基础平台；技术层涉及数据资源感知、智能信息处理和表示等技术支撑；而应用层则将人工智能整体解决方案封装为智能产品，并应用于智能制造、智能交通、智能医疗等领域。

在人工智能关键技术中，机器学习、深度学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、虚拟现实/增强现实是重要的技术领域之一。其中，机器学习作为人工智能的核心技术之一，通过研究计算机如何模拟人类学习行为，利用规律进行预测。而深度学习则是建立深层结构模型的学习方法，包括了深度置信网络、卷积神经网络、循环神经网络等算法。知识图谱则是结构化的语义知识库，描述了物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成是“实体—关系—实体”三元组。声问题和需要突破的关键技术。

另一方面，自然语言处理在计算机科学和人工智能领域扮演着重要角色，其研究旨在实现人与计算机之间有效的自然语言交流，涵盖机器翻译、机器阅读理解和问答系统等方面。

人机交互主要关注人与计算机之间的信息交换，包括人到计算机和计算机到人的双向信息传递，是人工智能领域中重要的外围技术之一。传统的人机交互依赖于各种交互设备，如键盘、鼠标、显示器等，而现代技术还涉及语音交互、情感交互、体感交互和脑机交互等多方面内容。

继续往下介绍计算机视觉，这是让计算机模拟人类视觉系统的科学，使计算机具备处理、理解和分析图像及图像序列的能力。计算机视觉技术在自动驾驶、机器人、智能医疗等领域发挥着关键作用，特别随着深度学习的发展，人工智能技术得以端到端地融合。

生物特征识别技术通过个体的生理特征或行为特征进行身份识别认证。这一技术在金融、公共安全、教育和交通等领域得到广泛应用，包括指纹识别、人脸识别、虹膜识别、指静脉识别、声纹识别和步态识别等。

最后介绍虚拟现实（VR）/增强现实（AR），这是一种以计算机为核心的新型视听技术，通过数字化环境与用户进行交互，让用户获得接近真实环境的感受和体验。当前，虚拟现实/增强现实在智能获取、普适设备、自由交互和感知融合等方面面临挑战，需要在硬件平台、核心芯片、软件平台和相关标准方面解决科学技术问题。

国内企业方面，阿里主要将人工智能应用于电商领域，百度则将其转化为基础能力并植入产品与业务，腾讯更为开放，通过投资和团队合作推动创新。

在制造业，人工智能技术已被广泛应用，带来商业价值。制造企业可以借助智能制造和新技术，提升效率和核心竞争力，寻找新市场和商业模式，保持竞争优势。企业需要转变思维模式，紧跟技术发展趋势，学习并应用人工智能等新技术，改善业务流程，解决问题，实现创新和发展。本、效率等）的识别和设定关键数据参数变量，利用人工智能新技术如计算机视觉、人机交互、自然语言处理等，感知或获取数据。通过历史数据和实时数据的收集，采用机器学习、深度学习等技术，培训算法模型，准确预测与识别产品质量、成本、效率等方面的指标及相关问题趋势，及时采取预防性措施解决问题，从而克服企业瓶颈问题，实现提质增效的目标，以及推进新业务模式创新。