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人工智能（AI）技術(shù)，指利用計算機程序使人造機器呈現(xiàn)類人類智能的技術(shù)。基于實現(xiàn)功能，人工智能技術(shù)可分為訓(xùn)練層、感知層及認知層，分別模擬人類學(xué)習(xí)能力、信息獲取能力以及邏輯推演能力。如果在2016年談起人工智能，人們會脫口而出AlphaGo——第一個擊敗人類職業(yè)圍棋選手、第一個戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍的人工智能機器人。它的主要工作原理是“深度學(xué)習(xí)”。此后，人工智能技術(shù)逐漸滲透到各個領(lǐng)域。

據(jù)了解，深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域最受關(guān)注的方法，在各類監(jiān)督和非監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)上獲得了巨大成功，不僅大幅超越了傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法，而且在某些特定的應(yīng)用場景中，已經(jīng)接近甚至達到了人類的水平。人工智能在中國制造業(yè)的市場規(guī)模從2019年開始每年保持40%以上的增長率，并有望在2025年超過140億人民幣。然而，由于工業(yè)細分行業(yè)數(shù)量較多，同行業(yè)內(nèi)工藝、生產(chǎn)線、產(chǎn)品的差異性較高，基于海量樣本實現(xiàn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)難以在工業(yè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)落地。中國工業(yè)的人工智能技術(shù)應(yīng)用率仍然較低，應(yīng)用規(guī)模也較小。

回溯人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用，起初圍繞著預(yù)測性維護等方面，但實際運用甚少。隨著新基建等政策支持；人機物互聯(lián)產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)；云計算、邊緣計算、專用芯片技術(shù)加速演進實現(xiàn)算力提升；算法模型持續(xù)優(yōu)化；資本與技術(shù)深度合助推行業(yè)應(yīng)用等方面的加持，人工智能在制造業(yè)中開始進入快速發(fā)展期。如今，預(yù)測性維護或?qū)⒊蔀槿斯ぶ悄茉谥圃鞓I(yè)的殺手級應(yīng)用。中國制造業(yè)預(yù)測性維護的應(yīng)用市場將從2018年的2.3億元人民幣，增至2025年的42.7億元人民幣。

與此同時，從技術(shù)層面看，機器視覺和機器學(xué)習(xí)技術(shù)帶動著人工智能在制造業(yè)應(yīng)用市場的增長。預(yù)計到2025年，機器視覺在制造業(yè)應(yīng)用市場將達到55億元人民幣，機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用市場達44億元人民幣。另一方面，從應(yīng)用場景看，交通的智能化程度不斷提高，促使數(shù)字監(jiān)控等技術(shù)日益成熟，人工智能在智慧交通場景下的應(yīng)用大規(guī)模落地，推動了傳統(tǒng)交通產(chǎn)業(yè)化升級，進一步帶動了智慧交通產(chǎn)業(yè)規(guī)模化。在智慧交通產(chǎn)業(yè)鏈中，上游的軟件算法是基于人工智能技術(shù)發(fā)展助力智慧交通發(fā)展的基礎(chǔ)。

目前，人工智能技術(shù)在制造業(yè)中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在三個方面：首先，人工智能可以幫助企業(yè)提高智能化運營水平，實現(xiàn)降本增效；其次，人工智能、5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)融合應(yīng)用，推動制造業(yè)生產(chǎn)及服務(wù)模式、決策模式、商業(yè)模式發(fā)生變化；最后，人工智能帶動制造業(yè)價值鏈重構(gòu)，有利于中國搶占全球制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈上的價值高地。

經(jīng)過幾年的積淀，人工智能在制造業(yè)中逐步應(yīng)用于解決可見問題，比如缺陷檢測。未來需要通過發(fā)現(xiàn)和預(yù)測生產(chǎn)系統(tǒng)中的不可見問題，比如工藝優(yōu)化等，實現(xiàn)制造系統(tǒng)生產(chǎn)效率的提升和產(chǎn)品競爭力的突破。中國作為制造業(yè)大國，愈加成熟的技術(shù)帶動著人工智能的應(yīng)用落地，不斷豐富的應(yīng)用場景同時促進了技術(shù)的進步。本期《自動化博覽》匯集了人工智能、機器視覺、智慧交通方面的內(nèi)容，深度剖析人工智能作為新一代信息技術(shù)如何融入自動化產(chǎn)業(yè)，如何賦能中國制造業(yè)發(fā)展。

摘自《自動化博覽》2021年12月刊