人工智能應用場景的案例
人工智能應用場景的界定與開發
場景的快速落地極大地助推了技術的升級迭代，在此過程中，場景的開發成為人工智能技術落地最核心的內容，尤其是2019年底新冠疫情暴發，疫情場景更是快速推動了人工智能技術進步與應用的落地。疫情防治場景中，人工智能在新冠病毒RNA分析、社區居民快速排查等方面有了快速應用，推動著技術的快速發展。
雖然人工智能應用場景正在快速落地，但學界對人工智能應用場景的研究并不多。現有的對人工智能應用場景的研究基本分為以下兩類：
第一類是探討將人工智能技術引入傳統場景后的變化，重點探討出現的問題與解決方案。齊延平[2]探討了人工智能時代法律場景的變遷，指出 “人-人”關系模式轉化為 “人-技術-人”關系模式，催生新的社會結構形成,法律場景發生深刻變化；陳兵[3]探討了人工智能場景下消費者保護理論的反思與重構，指出人工智能技術的開發和利用對傳統經濟的生產組織結構和日常交易模式產生了顛覆性影響；顏佳華等[4]在人工智能應用場景的背景下審視技術責任，構建了人工智能應用場景下的公共行政技術責任體系；張覓彥[5]探究了人工智能與偵查破案結合的應用場景，包括審訊、視頻監控等。
第二類是對某一細分領域的人工智能應用場景進行刻畫，主要回答 “該人工智能應用場景是如何設計開發的、運用哪些技術、有怎樣的應用”。
展開 制造業人工智能8大應用場景！
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。
目前制造企業中應用的人工智能技術，主要圍繞在
智能語音交互產品、人臉識別、圖像識別、圖像搜索、聲紋識別、文字識別、機器翻譯、機器學習、大數據計算、數據可視化等方面。下文則總結制造業中常用的八大人工智能應用場景。
場景一：智能分揀
制造業上有許多需要分撿的作業，如果采用人工的作業，速度緩慢且成本高，而且還需要提供適宜的工作溫度環境。
如果采用工業機器人進行智能分揀，可以大幅減低成本，提高速度。
以分揀零件為例。
展開 制造業人工智能應用場景！
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。
目前制造企業中應用的人工智能技術，主要圍繞在智能語音交互產品、人臉識別、圖像識別、圖像搜索、聲紋識別、文字識別、機器翻譯、機器學習、大數據計算、數據可視化等方面。
03、結語
目前，隨著越來越多的企業、高校、開源組織進入人工智能領域，大批成功的人工智能開源軟件和平臺不斷涌入，人工智能迎來前所未有的爆發期。但與金融等行業相比，雖然人工智能在制造業的應用場景不少，卻并不突出，甚至可以說發展較慢。
展開 錨定AI+新藍海“2026深圳人工智能展覽會”打造應用場景新高地
“2026深圳國際人工智能展覽會”作為兼具規模和影響力的AI人工智能行業品牌盛會，展會遵循市場發展趨勢，給人工智能行業創造提升品牌知名度和開拓市場的一個契機。充分發揮其傳遞市場信息與交流先進技術的窗口作用，把脈行業發展方向，直擊產品熱點、精準采購對接。為全球人工智能行業提供更多的合作機會，有力推動中國AI技術及產品全面進全球采購體系，與世界各國AI人工智能行業協調合作、互利共贏、共同發展進步。共享國際化大平臺，共拓AI行業大市場，讓我們攜手同行，共創商機！
?2023廣州國際人工智能展覽會
2023廣州國際人工智能展覽會
Guangzhou International Artificial Intelligence Exhibition 2023
時間：2023年12月20-22日
地點：廣州琶洲-保利世貿博覽館（海珠區新港東路1000號）
■展會簡介■
人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。
人工智能已連續三年被寫入政府工作報告，從“加快”、“加強”到“深化”，被確定為引領國家未來科技發展的重要戰略布局。作為我國人工智能戰略布局的先導區和示范區，廣州在建設人工智能產業路上勇當排頭兵，是無數創新應用的策源地。圍繞著實現產業推動、應用使能、人才集聚、資源共享、品牌共建、聚焦人工智能等關鍵領域，集合精銳力量，引領突破，加快建設創新策源、應用示范、制度供給、人才集聚發展的人工智能“廣州高地”。營造協同化的智能生態環境、建設世界級人工智能應用場景。
2023廣州國際人工智能展覽會“AIE”伴隨著智能行業的快速發展，已被越來越多的企業列入每年必選展會，也成為各采購商選購的理想平臺。在市政府大力發展智能行業的利好政策下，2023廣州國際人工智能展以“人工智能，未來已來”為主題，進一步突出專業性、權威性和國際化特色，采取展覽、論壇、推介會等多種形式促進產業的合作、發展與共贏。我們誠摯邀請您積極參與本次展會盛宴，共同分享人工智能展帶來的無限商機，并以專業的精神和理念竭誠為您提供優質服務。
展開 全球Ai領域企業相聚“2026北京國際人工智能與機器人展”
本屆展會聚焦“人工智能終端”這一最具市場潛力的賽道，設立六大主題展區：人工智能終端、具身智能與人形機器人、大模型及行業應用、核心技術與零部件、人工智能創新產品及智慧城市。展品涵蓋AI手機、AI PC、可穿戴設備、服務機器人、車載AI等可量產、可銷售的產品形態，助力企業快速對接渠道商、經銷商與集成商，加速實現從技術突破到產品上市的商業化躍遷。
展會現場還將舉辦超過10多場高端論壇，涵蓋人工智能終端、大模型、算力、具身智能、智能體等關鍵領域；同時開展20余場深度對接活動，包括大獎評選、新品發布、企業路演、政策宣講、應用場景供需對接、資本對接、產學研合作等。特別設立的“AI+投資發展論壇”與“人工智能應用場景供需對接會”，直擊企業實際需求，提供精準資源對接。豐富的配套活動確保每一家參展企業都能最大化利用展會平臺，實現多方共贏。
本屆展會預計吸引超過20,000名專業觀眾與采購商，其中超過70%為企業的技術負責人、采購決策者和高層管理者，廣泛覆蓋智能制造、消費電子、醫療健康、智慧城市、金融、教育等核心應用領域。依托高度精準的觀眾組織體系，更聚焦市場化、商業化與B2B的實效，致力于提升參展企業的轉化效率。
展開 加快人工智能融入現代指揮決策，推動軍事指揮決策水平提升
應著眼戰場形勢瞬息萬變，時間要素權重不斷上升的客觀實際，基于數據信息技術和人工智能技術，有機結合新技術、新戰法與經驗決策等，使定性與定量相結合，提升己方OODA環的單環決策速度，拓展并行決策廣度，通過以快制慢，奪取認知先手，以形成近似降維打擊的效果。要優化協調控制能力，為指揮決策提供堅實保障。應借助大數據分析技術，挖掘比對敵情數據中的異常現象，迅速捕捉敵混亂、錯誤、弱點等戰機，改變過去根據行動結果確定下一步行動的指揮模式，預先調整決策，動態調配兵力，模擬、測算行動效果，協調控制部隊展開兵力機動。
規避智能化融入的風險挑戰
人工智能易受缺陷數據輸入的影響，存在“垃圾進、垃圾出”等問題。同時，人工智能的黑匣子性質，使人很難理解機器為何以及如何做出決策，難以辨識數據是否因受到損害并產生錯誤結果的情況。因此，要在人工智能的輸入端下功夫。著眼人工智能應用場景，識別虛假、偽造、劣質數據，深度挖掘數據關系，提升決策所需信息的完整性。去偽存真，增加訓練數據的準確性。要在人機協同的交互端下功夫。人機協同決策的最大困境在于人與機器之間的交互，人機互動存在不確定性，信息溝通不暢，可能會產生無法預料和無法解釋的結果，必須加速開發人機交流智能化模式。要在機器推斷的運行端下功夫。當前的“機器學習”“監督學習”和“強化學習”等已經實現，但應不斷尋求突破，充分吸納各類技術手段，優化模型設計，完善數據庫建設。要在人機決策的分配端下功夫。人腦與機器各有優長，應注重強化“有人參與”下的人工智能，合理界定人工智能融入指揮決策的層級、范圍和程度，關鍵時介入人腦判斷，整體把控住人機協作的安全性和可靠性。
實現智能化融入的高效有序
當前，以智能化為核心、信息化為基礎、網絡化為標志的軍事智能化發展迅猛，世界各主要國家積極發掘人工智能優勢，希冀做出比對手更快、更好的軍事決策，同時給對手制造更多決策困境。
展開 北京人工智能展·世亞智博會：聚焦場景落地，激活AI產業新動能
當AI技術從實驗室走向產業一線，實體場景的深度融合已成為衡量創新價值的核心標尺。“北京國際人工智能展覽會·世亞智博會”組委會明確提出“跳出大模型空泛概念，聚焦實體場景落地”的核心導向，展會將重點挖掘AI在機器人、低空經濟領域的實體場景創新者，凸顯技術與產業的真實融合價值。展會將于2026年6月10日至12日在北京亦創會展中心舉辦。
作為立足北京、輻射全球的人工智能產業盛會，本屆展會緊扣“場景賦能、產業共生”的核心思路，規劃了覆蓋人工智能全產業鏈的特色展區，其中機器人與低空經濟兩大核心展區將成為展會的“重頭戲”，集中呈現AI技術從理論到實踐的落地成果，破解產業落地痛點，推動技術轉化與商業合作雙向賦能。
在機器人展區，展會將匯聚家用服務、工業協作、醫療康復等多領域的AI機器人創新成果，重點展示具身智能技術的商業化應用突破。
低空經濟展區則緊扣國家戰略性新興產業發展導向，聚焦AI賦能低空經濟的全場景應用，涵蓋無人機、eVTOL飛行器、航空材料及機載設備等核心領域。展會將重點展示AI在低空感知、自主決策、安全監管等方面的技術突破，例如普宙科技低空視覺AI中臺在城市治理中的應用案例，可實現車流量統計、煙火識別等功能，準確率均達95%以上；極飛科技農業無人機則將展示AI驅動的精準植保技術，1名飛手操控1架無人機的效率相當于20多名農工，施肥準確率超95%。同時，數字孿生空域、星地協同AI預警等創新技術也將同步亮相，展現低空經濟從單一工具型產業向智能化社會服務轉型的發展趨勢。
除核心展區外，本屆展會還精心搭建了“技術發布+場景體驗+閉門洽談”的多元交流平臺，邀請人工智能領域的院士、企業高管、行業專家開展主題論壇，深入探討AI與機器人、低空經濟融合的技術難點、產業趨勢與政策導向。
展開 新技術,新產品,新場景“2026第十四屆深圳國際人工智能展覽會”
2026第十四屆深圳國際人工智能展覽會
2026 Shenzhen International Ai Expo
時間:2026年4月9-11日 地點:深圳會展中心
席卷全球的科技產業變革，正以前所未有的速度和深度重塑世界經濟版圖，廣泛滲透到各行各業，人工智能作為這輪變革的核心驅動力，迅速并深刻地改變著全球的產業結構與經濟發展模式。
深圳憑借完備的電子信息產業基礎、雄厚的科研實力、活躍的創新氛圍以及良好的營商環境，聚焦“賦能千行百業”和“做大產業集群”兩條主線，全力全速打造人工智能全域全時全場景應用先鋒城市，在這場關乎未來的科技較量中，全力搶占先機。
從城市治理到產業升級，從民生服務到科技創新，深圳從技術領先邁向產業領先，“人工智能+”的場景已融入城市肌理。正全力全速打造人工智能先鋒城市的深圳，憑借領先的創新能力、豐富的應用場景、扎實的基礎設施，在全球AI競速中越跑越快。全市人工智能產業規模突破3600億元，匯聚企業超2800家，均居全國前列。
為進一步推動AI人工智能行業交流互動，強化人工智能行業的交流意識、合作意識，實現相互促進、共同發展。“2026深圳國際人工智能展覽會”將于2026年4月9日-11日在深圳會展中心盛大舉辦，專注于為人工智能企業品牌推廣、產品展示、技術交流合作提供一站式解決方案平臺，助力企業實現全產業鏈的交流和互通。
“2026深圳國際人工智能展覽會”作為兼具規模和影響力的AI人工智能行業品牌盛會，展會遵循市場發展趨勢，給人工智能行業創造提升品牌知名度和開拓市場的一個契機。充分發揮其傳遞市場信息與交流先進技術的窗口作用，把脈行業發展方向，直擊產品熱點、精準采購對接。為全球人工智能行業提供更多的合作機會，有力推動中國AI技術及產品全面進全球采購體系，與世界各國AI人工智能行業協調合作、互利共贏、共同發展進步。
展開 智能駕駛測試場景庫的開發和應用
來源 |
自動駕駛測試驗證技術創新論壇
智能汽車中人工智能算法應用及其安全綜述
清華大學車輛與運載學院 北京 海淀區 100091)
【摘要】隨著人工智能(AI)技術的發展，以智能駕駛汽車、智能機器人為代表的智能系統逐漸代替或輔助人類從事各種場景中簡單或復雜的工作。該文從智能汽車中的智能算法出發，總結了在智能汽車中人工智能感知算法、決策算法的研究進展；討論了智能算法的不確定性問題；并從智能算法的不確定性帶來的安全問題角度，討論了預期功能安全的意義及發展，最后討論了人機共駕對當前智能駕駛汽車解決預期功能安全的必要性。
關 鍵 詞 人工智能；人機共駕；智能駕駛；預期功能安全；統計模式識別
近年來，智能化革命席卷全球，以深度學習為核心的AI 技術取得了重大突破。在機器人[1]、語音識別[2-3]、圖像識別[4-7]、自然語言處理[8-9]等多個任務上，人工智能技術的識別能力和決策水平已經追平甚至超越人類，如以AlphaGo 為代表的人工智能機器人擊敗人類職業圍棋冠軍，以Google、百度等工業界為代表的無人駕駛汽車已經開始實際道路上路測試等。
美國斯坦福大學尼爾遜教授將人工智能定義為：“人工智能是關于知識的學科—怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學”[10]。麻省理工學院溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作”。這些說法[10-11]反映了人工智能學科的基本思想和基本內容，以及其他諸多對人工智能的理解[12-14]。這些觀點都反應了人工智能是通過研究人類智能活動規律，構造具有一定智能的人工系統，研究如何應用計算機的軟硬件技術來模擬和代替人類某些智能行為(如學習、推理、思考、規劃、控制等)的基本理論、方法和技術。
人工智能技術的發展受到了廣泛的重視，并在機器人、控制系統中得到了廣泛應用，為傳統制造業提供了前所未有的發展機遇。
展開 
設計仿真 | 直播預告-場景仿真在智能LED大燈測試中的應用實踐
精彩直播預告
隨著汽車行業智能化的發展，車燈系統從基礎的功能化照明發展為智能化的視覺交互系統。自2020年開始，車燈開始向智能化、像素化、激光化、感知、決策、規劃、控制、交互體驗等方向發展。智能LED大燈是在單車智能基礎上實現車輛與外界光交互的一種新型技術應用，但目前智能車燈的開發進程中缺乏有效、安全的測試方法和手段。
海克斯康工業軟件VTD作為智能駕駛車輛（系統）虛擬仿真測試全棧式解決方案提供商，為智能LED大燈的開發和測試提供了以虛擬場景為基礎的仿真測試，可滿足算法開發不同階段測試需求，實現SIL/HIL等在環測試系統的構建，有效地提升了智能大燈的開發效率，降低產品的測試成本。
本期直播海克斯康講堂請到了技術專家謝錦程為我們帶來場景仿真在智能LED大燈測試中的應用實踐，從智能LED大燈的測試原理、解決方案到實際應用等方面展開詳細講解，歡迎預約報名！
2月29日 14:00
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直播內容聚焦
?? 智能LED大燈技術在當前智能化車輛中的應用
?? 基于VTD的智能LED大燈仿真測試原理及解決方案
謝錦程
海克斯康工業軟件技術專家
具有豐富的智能駕駛車輛在環測試系統開發與調試工作經驗，負責基于VTD的智能駕駛仿真解決方案以及相關二次開發工作。
展開 人工智能：基礎、模型與應用
人工智能：基礎、模型與應用
Artificial Intelligence: Fundamentals, Models & Applications
發布于2026
年5月人工智能：基礎、模型與應用
MP4制作 |視頻：h264,1920x1080 |音頻：AAC，44.1 KHz，2聲道
電平：所有電平 |類型：電子學習 |語言：英語 |時長：58節講座（4小時6分鐘） |容量：2.82 GB
通過機器學習、深度學習以及Python和MATLAB中的實際應用來學習人工智能
你將學
到的內容 ? 解釋人工智能的概念、類型、特性以及機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺和機器人等關鍵分支。
? 描述 ANN、CNN、RNN、Transformer 和 LLM，并理解它們如何處理圖像、文本和序列數據。
? 將人工智能概念與現實應用聯系起來，如欺詐檢測、推薦系統以及圖像和語音處理。
? 解釋人工智能系統開發步驟、數據類型、使用Python/MATLAB的基本實現，以及生成式人工智能入門。
要求
● 無需技能。你將學到關于人工智能概念的所有你想了解的內容
描述
：“本課程包含人工智能的應用。”人工智能正在改變行業、企業和個人解決問題、決策和構建智能系統的方式。本課程旨在提供廣泛且實用的人工智能入門，涵蓋該領域的基礎概念和現代進展。它特別適合初學者、學生、工程師以及任何對理解人工智能工作原理及其在現實應用場景感興趣的人。
展開 HyperWorks在人工智能中的應用及案例分享
一、HyperWorks在人工智能領域的應用
HyperWorks是一款廣泛應用于工程仿真和優化的軟件套件，它也可以在人工智能領域發揮重要作用。以下是一些HyperWorks在人工智能方面的應用：
1. 機器學習算法優化
HyperWorks可以通過優化算法來提高機器學習模型的性能。例如，使用HyperWorks進行參數調優，可以幫助優化神經網絡模型的超參數，提高模型的準確性和泛化能力。
2. 智能控制系統設計
HyperWorks可以支持設計智能控制系統的過程。通過使用HyperWorks的優化工具，可以對控制系統進行建模和仿真，以找到最優的控制策略和參數設置。這可以應用于自動駕駛汽車、機器人控制等領域。
3. 數據驅動建模
HyperWorks可以利用大量的數據進行建模和預測分析。例如，在制造業中，HyperWorks可以幫助分析傳感器數據，檢測設備故障和預測維護需求，從而提高生產效率和降低維護成本。
4. 智能優化和設計
HyperWorks提供了強大的優化工具，可以幫助自動化設計過程并優化設計參數。例如，在航空航天工業中，HyperWorks可以應用于飛機結構設計，通過優化設計參數來減少重量、提高強度和耐久性。
二、HyperWorks在人工智能領域的案例分享
案例一
一家汽車制造商使用HyperWorks進行車身結構優化。他們使用HyperWorks的拓撲優化功能，通過優化材料分布和形狀，減少了車身結構的重量，保持了足夠的剛性和安全性能。這項優化使得汽車的燃料效率得到了顯著提高，同時也降低了生產成本。通過使用HyperWorks的優化算法，他們能夠快速評估大量設計方案，并找到最優解決方案。
案例二
一個機械制造公司使用HyperWorks進行機器學習模型的優化。
展開 chatGPT大火，人工智能如何應用在工程設計？
這類軟件呢，目前階段也有一定應用局限性，比如對于整體結構和設計參數比較明確的部件就比較合適，像今天的船型啊，像飛機機翼的翼型啊，就定義弦長、中弧線以及相對彎度等幾個參數，來預測升力、像汽車進氣道啊，這些你比較清楚地知道什么作為自變量的，就可以用這樣的人工智能工具去輔助產品的研發，一定程度上代替仿真。但設計那種你也不知道該用什么樣的結構才能讓性能更好的部件時，就不大適用了，畢竟結構都沒定，參數也定不了，也不可能有合適數量的歷史數據，那就只能仿真了，如果通過仿真找到了規律，初定了結構，積累了一定數據量，還沒有得到想要的性能，那就可以接著用DT來跑一跑了，畢竟省時間。
另外，除了工業設計端的場景，運維端也可用這類AI預測工具，比如電廠智能監盤啊、設備預警啊、水處理系統參數預測啊、鍋爐脫銷優化控制啊（畢竟咱熱能人干啥都得想著點兒燒鍋爐）。雖然這類人工智能工具最擅長的是工業，但也還可以干點兒別的事兒，比如預測天氣，預測球賽，反正只要你有歷史數據，想預測啥就預測啥。回到開頭講的ChatGPT，這是它目前干不了，但是特定的AI工具就能干的事兒了。
今天就說到這兒了，如果您喜歡，別忘點個關注，一鍵三聯，我們下期見！
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