工業人工智能

工業人工智能  也稱作工業AI ， 是指人工智能在工業中的應用 。 不同於人工智慧 ， 工業AI是一門嚴謹的系統科學 ， 它專注於開發 ， 驗證和部署各種不同的機器學習算法以實現具備可持續性能的工業應用 。 工業人工智能作爲一種系統化的方法和規則爲工業應用提供解決方案 ， 工業人工智能並且也是將學術界研究AI的成果與工業應用連接起來的橋樑 。 AI驅動的自動化尚未能對生產力的增長產生可量化的重大影響 。 現今行業 ， 除了面臨市場需求和競爭的新挑戰 ， 它們尚需要一個被稱爲工業 4.0 的激進變革 ， AI與工業物聯網 （ IIoT ） ， 大數據分析 ， 雲計算和信息物理系統的集成將使工業以靈活 ， 高效和節能的方式運作 。 工業人工智慧更加關注技術的運用來解決工業上的痛點問題 ， 從而創造客戶價值 ， 提高生產力和獲得洞察力 。 。 雖然人工智能的應用在反烏托邦願景中 ， 智能的設備可能會奪走人們的工作並導致社會和道德問題 ， 但整體產業對人工智慧仍持有積極態度 ， 並認爲這種經濟轉型勢不可擋 ， 及期待過程中產生巨大的商機 。 " 人工智能 " 一詞於1940年提出的 ， 通過智能分析和建模提高生產力和獲得洞察力 。 人工智能和一直是人工智能廣泛研究的一部分 ， 應用於產品設計 、 生產計劃 、 分發和現場服務的整個產品生命週期中 。 電子製造系統和電子工廠並沒有使用 “ AI ” 這個術語 ， 而是擴大了工程系統的建模 ， 使得能夠在智能製造生態系統中實現元素的完全整合 。 雲計算服務平臺廣泛運用人工智能技術 。 （ Cyber manufacturing ） 也運用預測分析和網絡 - 實體建模解決產品和機器健康之間的鴻溝 （ gap ） ， 從而優化生產 。 工業人工智能最近被廣泛提及 ， 有以下幾種原因 ： 更經濟且性能多的傳感器和數據採集的自動化過程 ； 更強大的計算能力 ， 以較低的成本 、 更快的速度執行復雜的工作任務 ； 更快速地連接基礎架構和更易於訪問的雲服務平臺 ， 外包數據管理和計算能力 。 然而 ， 如果工業界中的問題得到妥善處理 ， 這項技術也不會產生任何商業價值 。 工業人工智能或許有助於產品與服務創新 、 生產過程改進以及獲取洞察力這三方面的應用 。 美國東部時間2019年2月11日 ， 美國總統於簽署一項行政命令 「 美國AI倡議 」  ， 這是一項指導美國境內人工智慧開發的最高戰略 ， 期望刺激美國對人工智慧的投資 ， 並加速美國在AI領域的領導地位 。