人工智能是引領中國制造業發展的關鍵技術，是促進實體經濟發展的重點方向，是制造業數字化、網絡化、智能化轉型發展的關鍵領域。

　　人工智能技術有哪些？

　　1、計算機視覺

　　計算機視覺技術運用由圖像處理操作及其他技術所組成的序列，來將圖像分析任務分解為便于管理的小塊任務。在應用里，計算機在高度受限的工廠環境里識別諸如生產零件一類的物體，因此相對于尋求在非受限環境里操作的計算機視覺來說目標更為簡單。

　　2、機器學習

　　機器學習指的是計算機系統無須遵照顯式的程序指令，而只依靠數據來提升自身性能的能力。其核心在于，機器學習是從數據中自動發現模式，模式一旦被發現便可用于預測。機器學習的應用范圍非常廣泛，針對那些產生龐大數據的活動，它幾乎擁有改進一切性能的潛力。除了欺詐甄別之外，這些活動還包括銷售預測、庫存管理、石油和天然氣勘探，以及公共衛生等。

　　3、機器人

　　將機器視覺、自動規劃等認知技術整合至極小卻高性能的傳感器、制動器以及設計巧妙的硬件中，這就催生了新一代的機器人，它有能力與人類一起工作，能在各種未知環境中靈活處理不同的任務。

　　4、語音識別

　　語音識別主要是關注自動且準確地轉錄人類的語音技術。該技術必須面對一些與自然語言處理類似的問題，在不同口音的處理、背景噪聲、區分同音異形/異義詞方面存在一些困難，同時還需要具有跟上正常語速的工作速度。語音識別系統使用一些與自然語言處理系統相同的技術，再輔以其他技術。

　　從哪些方面切入？

　　現階段，層出不窮的技術給企業信息化工作帶來了巨大挑戰，如何挑選合適的技術應用于具體實踐成為難點。人工智能的應用場景千差萬別，小到一個芯片的生產，大到火車、飛機的制造，用到的技術差異巨大，在制造業的落地比較困難。人工智能技術關鍵點是互聯、實時與智慧，運用數據幫助企業管理者做決策。企業可以通過人工智能提供面向客戶的增值服務，幫助企業產生更多的利潤點。

　　如何支撐企業構建智能工廠？

　　人工智能協助制造業管理者，達成精簡生產流程、優化人機協調、改善廠線空間設計，提升速度與良率等目標，可在最短時間內達成生產平衡。此外，當企業搭配合適的智能設備后，還能實現生產自動化、檢測精準化，有效降低人為失誤或經驗判斷的不足，達到改善產品質量、提升附加價值的目標。

　　另外，人工智能技術也能應用于智能規劃，透過全方位分析可計算出最節省取貨時間的物料擺放位置、符合人因工程的工站設計、達到最佳人機協調的工法等，全面提升整條產線效能。

　　如何驅動企業核心業務運營？

　　如今，人工智能應用不僅涵蓋了3C、紡織、冶金、汽車等多個傳統制造業產業，還涉及高端裝備制造、機器人、新能源等戰略新興產業。企業在業務運營過程中會有很多數據產生，例如產品研發數據、訂單數據、生產數據、質量數據、設備運行數據等。人工智能如何應用這些數據來優化業務流程呢？

　　1、產品研發

　　在產品研發方面，通過融入人工智能和機器學習模塊，軟件設計平臺能夠更加理解設計師的需求并掌握造型、結構、材料和加工制造等數字化設計生產要素的性能參數，在系統的智能化指引下，設計師只需要設置期望的尺寸、重量及材料等約束條件即可以由系統自主設計出成百上千種可選方案。

　　2、生產制造

　　在生產制造環節，人工智能在機器視覺方面的應用優勢則越發明顯，借助人工智能可以從視覺快速判別材料的多種材質，偵測出不合格品并指導生產線進行分揀，在降低人工成本的同時提升出廠產品的合格率。

　　3、營銷服務

　　在營銷服務方面，通過基于機器學習模型對用戶的購買習慣以及產品的屬性進行深度學習，可以形成全面的知識圖譜，在此基礎上向用戶進行個性化推薦，也向銷售商提供相關的生產與營銷建議。基于大數據的銷售預測是供應鏈管理的源頭和基礎能力，據粗略測算，1%的預測準確度的提升可以節約數倍的運營成本。

　　4、供應鏈優化

　　企業為供應鏈系統注入人工智能（AI）技術，通過分析現有的供應鏈戰略和運行數據，來總結導致供應鏈失誤的潛在因素。然后，供應鏈AI系統通過對經驗知識的學習，預測未來的供應鏈問題，主動決策、自主執行相應的解決方案。

　　深度學習算法在未來將推動供應鏈的發展。通過分析所有這些因素的組合，確定哪些事件組合可以預測供應鏈失誤，并主動構建風險緩解的策略，幫助組織以最低的成本、以最強的信心為客戶提供服務。能夠做到這些事情的公司，將可以最低的成本更好地為客戶服務（更快、更高效率的訂單履行并保證及時性）。
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