【智能制造】制造业人工智能8大应用场景！
1、计算智能
计算智能即机器具备超强的存储能力和超快的计算能力，可以基于海量数据进行深度学习，利用历史经验指导当前环境。随着计算力的不断发展，储存手段的不断升级，计算智能可以说已经实现。例如AlphaGo利用增强学习技术完胜世界围棋冠军；电商平台基于对用户购买习惯的深度学习，进行个性化商品推荐等。
2、感知智能
感知智能是指使机器具备视觉、听觉、触觉等感知能力，可以将非结构化的数据结构化，并用人类的沟通方式与用户互动。随着各类技术发展，更多非结构化数据的价值被重视和挖掘，语音、图像、视频、触点等与感知相关的感知智能也在快速发展。无人驾驶汽车、著名的波士顿动力机器人等就运用了感知智能，它通过各种传感器，感知周围环境并进行处理，从而有效指导其运行。
3、认知智能
相较于计算智能和感知智能，认知智能更为复杂，是指机器像人一样，有理解能力、归纳能力、推理能力，有运用知识的能力。目前认知智能技术还在研究探索阶段，如在公共安全领域，对犯罪者的微观行为和宏观行为的特征提取和模式分析，开发犯罪预测、资金穿透、城市犯罪演化模拟等人工智能模型和系统；在金融行业，用于识别可疑交易、预测宏观经济波动等。要将认知智能推入发展的快车道，还有很长一段路要走。
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人工智能制造业应用场景
从应用层面来看，一项人工智能技术的应用可能会包含计算智能、感知智能等多个层次的核心能力。工业机器人、智能手机、无人驾驶汽车、无人机等智能产品，本身就是人工智能的载体，其硬件与各类软件结合具备感知、判断的能力并实时与用户、环境互动，无不是综合了多种人工智能的核心能力。
例如，在制造业中被广泛应用的各种智能机器人：分拣/拣选机器人，能够自动识别并抓取不规则的物体；协作机器人能够理解并对周围环境做出反应；自动跟随物料小车能够通过人脸识别实现自动跟随；借助SLAM（simultaneouslocalizationandmapping，同步定位与地图构建）技术，自主移动机器人可以利用自身携带的传感器识别未知环境中的特征标志，然后根据机器人与特征标志之间的相对位置和里程计的读数估计机器人和特征标志的全局坐标。无人驾驶技术在定位、环境感知、路径规划、行为决策与控制方面，也综合应用了多种人工智能技术与算法。
目前制造企业中应用的人工智能技术，主要围绕在智能语音交互产品、人脸识别、图像识别、图像搜索、声纹识别、文字识别、机器翻译、机器学习、大数据计算、数据可视化等方面。下文则总结制造业中常用的八大人工智能应用场景。
场景一：智能分拣
制造业上有许多需要分捡的作业，如果采用人工的作业，速度缓慢且成本高，而且还需要提供适宜的工作温度环境。如果采用工业机器人进行智能分拣，可以大幅减低成本，提高速度。
以分拣零件为例。需要分捡的零件通常并没有被整齐摆放，机器人虽然有摄像头可以看到零件，但却不知道如何把零件成功地捡起来。在这种情况下，利用机器学习技术，先让机器人随机进行一次分捡动作，然后告诉它这次动作是成功分捡到零件还是抓空了，经过多次训练之后，机器人就会知道按照怎样的顺序来分捡才有更高的成功率；分捡时夹哪个位置会有更高的捡起成功率；知道按照怎样的顺序分捡，成功率会更高。经过几个小时的学习，机器人的分捡成功率可以达到90%，和熟练工人的水平相当。
场景二：设备健康管理
基于对设备运行数据的实时监测，利用特征分析和机器学习技术，一方面可以在事故发生前进行设备的故障预测，减少非计划性停机。另一方面，面对设备的突发故障，能够迅速进行故障诊断，定位故障原因并提供相应的解决方案。在制造行业应用较为常见，特别是化工、重型设备、五金加工、3C制造、风电等行业。
以数控机床为例，用机器学习算法模型和智能传感器等技术手段监测加工过程中的切削刀、主轴和进给电机的功率、电流、电压等信息，辩识出刀具的受力、磨损、破损状态及机床加工的稳定性状态，并根据这些状态实时调整加工参数（主轴转速、进给速度）和加工指令，预判何时需要换刀，以提高加工精度、缩短产线停工时间并提高设备运行的安全性。
图1基于深度学习的刀具磨损状态预测
（来源：华中科技大学李斌教授）
场景三：基于视觉的表面缺陷检测
基于机器视觉的表面缺陷检测应用在制造业已经较为常见。利用机器视觉可以在环境频繁变化的条件下，以毫秒为单位快速识别出产品表面更微小、更复杂的产品缺陷，并进行分类，如检测产品表面是否有污染物、表面损伤、裂缝等。目前已有工业智能企业将深度学习与3D显微镜结合，将缺陷检测精度提高到纳米级。对于检测出的有缺陷的产品，系统可以自动做可修复判定，并规划修复路径及方法，再由设备执行修复动作。
例如，PVC管材是最常用的建筑材料之一，消耗量巨大，在生产包装过程中容易存在表面划伤、凹坑，水纹，麻面等诸多类型的缺陷，消耗大量的人力进行检测。采用了表面缺陷视觉自动检测后，通过面积、尺寸最小值、最大值设定，自动进行管材表面杂质检测，最小检测精度为0.15mm²，检出率大于99%；通过划伤长度、宽度的最小值、最大值设定，自动进行管材表面划伤检测，最小检测精度为0.06mm，检出率大于99%；通过褶皱长度、宽度的最小值、最大值、片段长度、色差阈值设定，自动进行管材表面褶皱检测，最小检测精度为10mm，检出率大于95%。
图2PVC管材表面褶皱检测（来源：维视智造）
场景四：基于声纹的产品质量检测与故障判断
利用声纹识别技术实现异音的自动检测，发现不良品，并比对声纹数据库进行故障判断。例如，从2018年年末开始，佛吉亚（无锡）工厂就与集团大数据科学家团队展开全面合作，致力于将AI技术应用于座椅调角器的NVH性能评判（震动噪声测试）。2019年，佛吉亚（无锡）工厂将AI技术应用到调角器异音检测中，实现从信号采集、数据存储、数据分析到自我学习全过程的自动化，检测效率及准确性远超传统人工检测。随着基于AI（人工智能）技术的噪声检测系统在无锡工厂投入应用，人员数量已经从38人下降至3人，同时，质量控制能力显著提高，年经济效益高达450万人民币。
场景五：智能决策
制造企业在产品质量、运营管理、能耗管理和刀具管理等方面，可以应用机器学习等人工智能技术，结合大数据分析，优化调度方式，提升企业决策能力。
例如，一汽解放无锡柴油机厂的智能生产管理系统，具有异常和生产调度数据采集、基于决策树的异常原因诊断、基于回归分析的设备停机时间预测、基于机器学习的调度决策优化等功能。通过将历史调度决策过程数据和调度执行后的实际生产性能指标作为训练数据集，采用神经网络算法，对调度决策评价算法的参数进行调优，保证调度决策符合生产实际需求。
场景六：数字孪生
数字孪生是客观事物在虚拟世界的镜像。创建数字孪生的过程，集成了人工智能、机器学习和传感器数据，以建立一个可以实时更新的、现场感极强的“真实”模型，用来支撑物理产品生命周期各项活动的决策。在完成对数字孪生对象的降阶建模方面，可以把复杂性和非线性模型放到神经网络中，借助深度学习建立一个有限的目标，基于这个有限的目标，进行降阶建模。
例如，在传统模式下，一个冷热水管的出水口流体及热仿真，用16核的服务器每次运算需要57个小时，进行降阶建模之后每次运算只需要几分钟。
场景七：创成式设计
创成式设计（GenerativeDesign）是一个人机交互、自我创新的过程。工程师在进行产品设计时，只需要在系统指引下，设置期望的参数及性能等约束条件，如材料、重量、体积等等，结合人工智能算法，就能根据设计者的意图自动生成成百上千种可行性方案，然后自行进行综合对比，筛选出最优的设计方案推送给设计者进行最后的决策。
创成式设计已经成为一个新的交叉学科，与计算机和人工智能技术进行深度结合，将先进的算法和技术应用到设计中来。得到广泛应用的创成式算法包括：参数化系统、形状语法（ShapeGrammars(SG)）、L-系统（L-systems）、元胞自动机（CellularAutomata(CA)）、拓扑优化算法、进化系统和遗传算法等。
图3轮辐的创成式设计（来源：安世亚太）
场景八：需求预测，供应链优化
以人工智能技术为基础，建立精准的需求预测模型，实现企业的销量预测、维修备料预测，做出以需求导向的决策。同时，通过对外部数据的分析，基于需求预测，制定库存补货策略，以及供应商评估、零部件选型等。
例如，为了务实控制生产管理成本，美国本田公司希望能够掌握客户未来的需求会在何时发生，因此将1200个经销商的客户销售与维修资料建立预测模型，推算未来几年内车辆回到经销商维修的数量，这些资讯进一步转为各项零件预先准备的指标。该转变让美国本田已做到预测准确度高达99%，并降低3倍的客诉时间。
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结语
目前，随着越来越多的企业、高校、开源组织进入人工智能领域，大批成功的人工智能开源软件和平台不断涌入，人工智能迎来前所未有的爆发期。但与金融等行业相比，虽然人工智能在制造业的应用场景不少，却并不突出，甚至可以说发展较慢。
究其原因，主要源于以下三大方面：
一是，由于制造环节数据的采集、利用、开发都有较大难度，加之企业的数据库也以私有为主、数据规模有限，缺乏优质的机器学习样本，制约了机器的自主学习过程。
二是，不同的制造行业之间存在差异，对于人工智能解决方案的复杂性和定制化要求高。
三是，不同的行业内缺乏能够引领人工智能与制造业深度融合发展趋势的龙头企业。
解决以上三大问题，人工智能技术才能更好地应用于制造业。返回搜狐，查看更多
人工智能+医疗的五大主要应用场景
近年来，随着算法的进步和数据储存成本大幅度下降，人工智能变得可行，目前医疗资源供不应求的背景下，医生压力非常大，用人工智能进一步提高医疗的精准率，对减轻医疗的负担有很大的帮助。未来在好的模型驱动下人工智能可以贴近现实应用，让医生实实在在得到有效帮助。
人工智能医疗的具体应用包括洞察与风险管理、医学研究、医学影像与诊断、生活方式管理与监督、精神健康、护理、急救室与医院管理、药物挖掘、虚拟助理、可穿戴设备以及其他。总结来看，目前人工智能技术在医疗领域的应用主要集中于以下五个领域：
(一)医疗机器人
机器人技术在医疗领域的应用并不少见，比如智能假肢、外骨骼和辅助设备等技术修复人类受损身体，医疗保健机器人辅助医护人员的工作等。目前实践中的医疗机器人主要有两种：
一是，能够读取人体神经信号的可穿戴型机器人，也成为“智能外骨骼”；
二是，能够承担手术或医疗保健功能的机器人，以IBM开发的达•芬奇手术系统为典型代表。
(二)智能药物研发
智能药物研发是指将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。
人工智能通过计算机模拟，可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。借助深度学习，人工智能已在心血管药、抗肿瘤药和常见传染病治疗药等多领域取得了新突破。在抗击埃博拉病毒中智能药物研发也发挥了重要的作用。
(三)智能诊疗
智能诊疗就是将人工智能技术用于辅助诊疗中，让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。智能诊疗场景是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。
(四)智能影像识别
智能医学影像是将人工智能技术应用在医学影像的诊断上。人工智能在医学影像应用主要分为两部分：一是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像进行分析，获取一些有意义的信息;二是深度学习，应用于学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握诊断能力。
(五)智能健康管理
智能健康管理是将人工智能技术应用到健康管理的具体场景中。目前主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。
风险识别：通过获取信息并运用人工智能技术进行分析，识别疾病发生的风险及提供降低风险的措施。
虚拟护士：收集病人的饮食习惯、锻炼周期、服药习惯等个人生活习惯信息，运用人工智能技术进行数据分析并评估病人整体状态，协助规划日常生活。
精神健康：运用人工智能技术从语言、表情、声音等数据进行情感识别。
移动医疗：结合人工智能技术提供远程医疗服务。
健康干预：运用AI对用户体征数据进行分析，定制健康管理计划。
随着社会进步和人们健康意识的觉醒，人口老龄化问题的不断加剧，人们对于提升医疗技术、延长人类寿命、增强健康的需求也更加急迫。在实际的产业发展中，中国智能医疗仍处于起步阶段，笔者认为，在未来的发展中，国内公司应当加强数据库、算法、通用技术等基础层面的研发与投资力度，在牢固基础的同时进一步拓展智能医疗的应用领域。
嵌入式人工智能技术有哪些
原标题：嵌入式人工智能技术有哪些？嵌入式人工智能技术有哪些？
嵌入式人工智能是当前最热门的人工智能商业化技术之一，所谓的嵌入式人工智能，就是设备无须联网通过云端数据中心进行大规模计算，而是在本地计算就能够实现人工智能，在不联网的情况下就可以做实时环境感知、人机交互、决策控制。随着嵌入式弱人工智能的发展，深度学习、智能驾驶、智能家居、AI机器人等嵌入式人工智能相关领域成为IT行业乃至大众眼里的焦点。对于它的概念我们已经不同渠道了解了不少，但是它所涉及的一些相关技术对于许多业外人士来说依旧比较神秘，今天我们就来简单聊聊，嵌入式人工智能所涉及到的一些技术。
嵌入式技术
嵌入式技术主要指嵌入式处理器+嵌入式操作系统相关的技术，比如ARM（嵌入式处理器）+嵌入式Linux（嵌入式操作系统）+Android（在Linux内核基础上进行二次开发出来的嵌入式操作系统）
有人很不容易理解，举个栗子对比下你就好理解了：拿电脑做对比。电脑也有自己的处理器，就是cpu，比如酷睿i几几的，电脑也有自己的操作系统，比如windowsmaclinux等的。嵌入式产品，对应的就是自己的嵌入式操作系统和嵌入式处理区。两个产品差异是什么，就是电脑啥都干，做设计的用，做视频的用，做行政的用，都用。但嵌入式产品，是专用，一般只用来干几样事儿，甚至一样事儿。比如智能手机能干的事儿比较多，但上面说的那些终端，干的事儿就简单很多。每一个智能终端，要处理接受到的信息并执行，就需要嵌入式技术。
物联网技术
“万物互联”“万物智联”是物联网时代的口号，但其实我们稍加注意就会发现，我们早已经进入物联网的时代。AI助手Siri和Alexa可以在手机中回答我们的问题，识别我们的语音指令；智能手环、智能手表可以监测记录我们的日常健康数据，并给我们提出实用的建议；AlphaGo可以与世界选手比拼围棋、星际；越来越多的家庭也开始用上了各种智能家居，甚至连宠物都有了自己的宠物智能家居。
而随着超链接时代的即将来临，到2025年，GSMA估计将有250亿个连接设备，这些设备将依赖于增强型和未受干扰的移动宽带实现超级连接。物联网的迅速发展，使得越来越多的连接产品与嵌入式传感器为用户提供更多必要的数据。而通过5G+人工智能分布式平台+数十亿移动设备形成的物联网组合驱动的智能连接，也将使嵌入式人工智能产品的功能，更上一层楼。
展开全文5G技术
进入2019年后，5G时代的脚步愈发临近。我们都知道前几年由于技术的局限性，大部分AI应用都基于云端，要大面积地应用到人们日常生活中还有一定的距离，而且成本和高功耗也制约了人工智能向更多前端应用场景渗透。而如今5G时代的逐步发展，不仅能让没有电视和光纤电缆的偏远地区可以看到高清电视，5G额高带宽、低延时和高稳定的特征，也为智能汽车自动驾驶和高清AR/VR的应用真正奠定基础，也正是有了5G网络，那些具有划时代意义的嵌入式人工智能应用才能真正落地。根据预测，到2021年，全球将有5000万人可以用上5G，而到了2025年，这一数字可能增加到12亿人。可靠、低延迟、高达1GB的移动宽带速度将成为全球日常生活的一部分。
人工智能机器人技术
我们知道随着科技的进步，在人工智能领域出现了许多需要在本地终端进行计算的应用场景，人工智能机器人便是其中一例。
人工智能机器人的需求目前集中在工业制造和工业生产中，通过高速、低延迟的5G网络连接，实现实时人机对话（H2M）和机器对机器（M2M）交互，人和机器将使用多种方式进行反馈与环境交互；而物联网集成的边缘计算与人工智能和机器学习算法相结合，可以对产品部件进行维护，机器也可以登录进行自我管理维护。
在未来，从智能工业设备到大机器的检查、维护和维修等工作都可以实现人机互动甚至人工智能机器人自动化管理。此外，专业的便携式机器人将使顾客定制限量版产品更加实惠，例如家居型机器人、汽车自动驾驶系统、物流仓储机器人等，而这也将增加市场对相关技术的需求。
目前，嵌入式AI已经开始进入市场，特别是在自动驾驶与数据安全领域得到快速的渗透与应用。同时，数据安全也是关注的一个要点，上传到云端的计算意味着隐私被泄露的风险提升。但是不管怎么样，嵌入式人工智能的发展势头强劲，势必将引领下一个技术浪潮。而同时随着手机这类用户移动智能终端相关技术的变革，嵌入式人工智能才得以实现并且不断发展。返回搜狐，查看更多
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