制造業人工智能應用場景！

一葉_4024

2020年12月30日 11:30

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導讀

隨著智能制造熱潮的到來，人工智能應用已經貫穿于設計、生產、管理和服務等制造業的各個環節。

人工智能的概念第一次被提出，是在20世紀50年代，距今已六十余年的時間。然而直到近幾年，人工智能才迎來爆發式的增長，究其原因，主要在于日趨成熟的物聯網、大數據、云計算等技術。

物聯網使得大量數據能夠被實時獲取，大數據為深度學習提供了數據資源及算法支撐，云計算則為人工智能提供了靈活的計算資源。這些技術的有機結合，驅動著人工智能技術不斷發展，并取得了實質性的進展。AlphaGo與李世石的人機大戰，更是將人工智能推到了風口浪尖，引爆了新一輪的人工智能熱潮。

此后的近幾年，關于人工智能的研究和應用開始遍地開花。隨著智能制造熱潮的到來，人工智能應用已經貫穿于設計、生產、管理和服務等制造業的各個環節。

01、人工智能技術的三個層次

人工智能技術和產品經過過去幾年的實踐檢驗，目前應用較為成熟，推動著人工智能與各行各業的加速融合。從技術層面來看，業界廣泛認為，人工智能的核心能力可以分為三個層面，分別是計算智能、感知智能、認知智能。

1、計算智能

計算智能即機器具備超強的存儲能力和超快的計算能力，可以基于海量數據進行深度學習，利用歷史經驗指導當前環境。隨著計算力的不斷發展，儲存手段的不斷升級，計算智能可以說已經實現。例如AlphaGo利用增強學習技術完勝世界圍棋冠軍；電商平臺基于對用戶購買習慣的深度學習，進行個性化商品推薦等。

2、感知智能

感知智能是指使機器具備視覺、聽覺、觸覺等感知能力，可以將非結構化的數據結構化，并用人類的溝通方式與用戶互動。隨著各類技術發展，更多非結構化數據的價值被重視和挖掘，語音、圖像、視頻、觸點等與感知相關的感知智能也在快速發展。無人駕駛汽車、著名的波士頓動力機器人等就運用了感知智能，它通過各種傳感器，感知周圍環境并進行處理，從而有效指導其運行。

3、認知智能

相較于計算智能和感知智能，認知智能更為復雜，是指機器像人一樣，有理解能力、歸納能力、推理能力，有運用知識的能力。目前認知智能技術還在研究探索階段，如在公共安全領域，對犯罪者的微觀行為和宏觀行為的特征提取和模式分析，開發犯罪預測、資金穿透、城市犯罪演化模擬等人工智能模型和系統；在金融行業，用于識別可疑交易、預測宏觀經濟波動等。要將認知智能推入發展的快車道，還有很長一段路要走。

02、人工智能制造業應用場景

從應用層面來看，一項人工智能技術的應用可能會包含計算智能、感知智能等多個層次的核心能力。工業機器人、智能手機、無人駕駛汽車、無人機等智能產品，本身就是人工智能的載體，其硬件與各類軟件結合具備感知、判斷的能力并實時與用戶、環境互動，無不是綜合了多種人工智能的核心能力。

例如，在制造業中被廣泛應用的各種智能機器人：分揀/揀選機器人，能夠自動識別并抓取不規則的物體；協作機器人能夠理解并對周圍環境做出反應；自動跟隨物料小車能夠通過人臉識別實現自動跟隨；借助SLAM（simultaneous localization and mapping，同步定位與地圖構建）技術，自主移動機器人可以利用自身攜帶的傳感器識別未知環境中的特征標志，然后根據機器人與特征標志之間的相對位置和里程計的讀數估計機器人和特征標志的全局坐標。無人駕駛技術在定位、環境感知、路徑規劃、行為決策與控制方面，也綜合應用了多種人工智能技術與算法。