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人工智能正在進(jìn)入GPT-4開(kāi)啟的AI 2.0時(shí)代。有專(zhuān)家指出“AI 2.0時(shí)代帶來(lái)的變革將會(huì)是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的十倍，人類(lèi)的生產(chǎn)方式將會(huì)被改寫(xiě)，生產(chǎn)力水平也將大大提高”。AI 2.0在制造、金融、文娛、醫(yī)療等產(chǎn)業(yè)都具有非常大的應(yīng)用空間，人工智能的發(fā)展將推動(dòng)整個(gè)社會(huì)邁向新的臺(tái)階，進(jìn)而提升人類(lèi)整體智能化水平。

種一棵樹(shù)最好的時(shí)間是十年前，其次是現(xiàn)在！以ChatGPT為代表的AI 2.0正在給制造業(yè)帶來(lái)新的機(jī)遇。比如通過(guò)人工智能（AGI）和生成式人工智能技術(shù)（AIGC），可以幫助工業(yè)企業(yè)更快地構(gòu)建符合具體場(chǎng)景的小模型，以滿足各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)對(duì)AI的需求，比如可以快速生成高質(zhì)量生產(chǎn)數(shù)據(jù)，指導(dǎo)機(jī)器人或產(chǎn)線完成各種復(fù)雜的任務(wù)，實(shí)現(xiàn)更高水平的人機(jī)協(xié)作。

AI在制造業(yè)中的應(yīng)用已經(jīng)不再是一句空話。越來(lái)越多的企業(yè)正在引入AI技術(shù)以提升生產(chǎn)效率、降低成本、優(yōu)化產(chǎn)品質(zhì)量等。隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展和普及，AI將在制造業(yè)領(lǐng)域繼續(xù)發(fā)揮其巨大潛力，推動(dòng)傳統(tǒng)制造業(yè)邁向智能化、高效化的新時(shí)代。

隨著人工智能（AI）在制造業(yè)的應(yīng)用。AI技術(shù)正逐漸改變著傳統(tǒng)制造業(yè)給我的印象，并為其帶來(lái)了巨大的變革。AI對(duì)于制造業(yè)的五大影響，展示其在提升效率、智能化生產(chǎn)、質(zhì)量保障等方面的重要作用。

1、AI+機(jī)器視覺(jué)

AI機(jī)器視覺(jué)的結(jié)合由來(lái)已久，其中最大的突破是檢測(cè)場(chǎng)景正從傳統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)化場(chǎng)景過(guò)渡到非標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用場(chǎng)景。但伴隨AI技術(shù)發(fā)展,國(guó)內(nèi)的非標(biāo)市場(chǎng)有望被逐步打開(kāi)。

AI機(jī)器視覺(jué)基于目標(biāo)物特征，如外形、顏色等進(jìn)行甄別，測(cè)量：將獲取的圖像像素信息標(biāo)定成常用度量衡單位，再在圖像中精確計(jì)算目標(biāo)物的幾何尺寸；定位：獲得目標(biāo)物關(guān)于二維或三維的位置信息，檢測(cè)：產(chǎn)品裝備后的完整性檢測(cè)、外觀缺陷檢測(cè)等。檢測(cè)對(duì)機(jī)器視覺(jué)識(shí)別精度、準(zhǔn)確性準(zhǔn)確性要求最高，在 AI與機(jī)器視覺(jué)結(jié)合后，有望實(shí)現(xiàn)更好的檢測(cè)功能。

2、AI+工控

工控是利用計(jì)算機(jī)對(duì)機(jī)械進(jìn)行控制，進(jìn)行更加高效、精準(zhǔn)的生產(chǎn)。作為自動(dòng)化設(shè)備核心零部件，工控系統(tǒng)可以分為控制層、驅(qū)動(dòng)層、執(zhí)行層與傳感層四個(gè)層面，并通過(guò)系統(tǒng)集成最終形成系統(tǒng)類(lèi)產(chǎn)品。

3、AI+倉(cāng)儲(chǔ)物流

人工智能通過(guò)路徑規(guī)劃、貨物跟蹤等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)物流過(guò)程的智能化管理和優(yōu)化，提高物流效率和準(zhǔn)確性，通過(guò)機(jī)器人和自動(dòng)化設(shè)備，實(shí)現(xiàn)倉(cāng)儲(chǔ)操作的自動(dòng)化和智能化，提高倉(cāng)儲(chǔ)效率和準(zhǔn)確性。

以分揀零件為例，機(jī)器人雖然有攝像頭可以看到零件，但卻不知道如何把零件成功地?fù)炱饋?lái)。利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，先讓機(jī)器人隨機(jī)進(jìn)行一次分撿動(dòng)作，然后告訴它這次動(dòng)作是成功分撿到零件還是抓空了，經(jīng)過(guò)幾個(gè)小時(shí)的學(xué)習(xí)，機(jī)器人的分撿成功率可以達(dá)到90%，和熟練工人的水平相當(dāng)。

4、智能決策

制造企業(yè)可以應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析，優(yōu)化調(diào)度方式，提升企業(yè)決策能力。具有異常和生產(chǎn)調(diào)度數(shù)據(jù)采集、基于決策樹(shù)的異常原因診斷、基于回歸分析的設(shè)備停機(jī)時(shí)間預(yù)測(cè)、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的調(diào)度決策優(yōu)化等功能。通過(guò)將歷史調(diào)度決策過(guò)程數(shù)據(jù)和調(diào)度執(zhí)行后的實(shí)際生產(chǎn)性能指標(biāo)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，對(duì)調(diào)度決策評(píng)價(jià)算法的參數(shù)進(jìn)行調(diào)優(yōu)，保證調(diào)度決策符合生產(chǎn)實(shí)際需求。

5、數(shù)字孿生

數(shù)字孿生是客觀事物在虛擬世界的鏡像。創(chuàng)建數(shù)字孿生的過(guò)程，集成了人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和傳感器數(shù)據(jù)，以建立一個(gè)可以實(shí)時(shí)更新的、現(xiàn)場(chǎng)感極強(qiáng)的“真實(shí)”模型，用來(lái)支撐物理產(chǎn)品生命周期各項(xiàng)活動(dòng)的決策。在完成對(duì)數(shù)字孿生對(duì)象的降階建模方面，可以把復(fù)雜性和非線性模型放到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，借助深度學(xué)習(xí)建立一個(gè)有限的目標(biāo)，基于這個(gè)有限的目標(biāo)，進(jìn)行降階建模。

總結(jié)

可以說(shuō)， “AI+制造應(yīng)用場(chǎng)景落地”已成為衡量制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型成功與否的驗(yàn)金石。尤其在工業(yè)制造領(lǐng)域，“AI+制造”正在給工業(yè)制造帶來(lái)革命性的變化，同時(shí)帶來(lái)更多的市場(chǎng)想象空間，讓我們透視AI驅(qū)動(dòng)之下的工業(yè)制造轉(zhuǎn)型升級(jí)，以及為企業(yè)生產(chǎn)和管理帶來(lái)的全新變革。

與過(guò)往智能制造在推行時(shí)候的難點(diǎn)相似，工業(yè)領(lǐng)域的AI 2.0在AI能力和行業(yè)積累上也有很大的門(mén)檻，需要長(zhǎng)期聚焦制造業(yè)積累行業(yè)Know-How。AI為制造業(yè)帶來(lái)了巨大的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。未來(lái)，制造業(yè)將更加智能化、高效化，AI將成為推動(dòng)制造業(yè)創(chuàng)新和發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力。