AI技術之於製造業，除了提升生產效率還有什麼？

現代科技的發展正在為製造業轉型升級帶來新的活力，人工智慧技術就是其中之一。

人工智慧在製造業的應用主要有三個方面：首先是智慧裝備，包括數控機床、自動識別裝置、人機互動系統、工業機器人等具體裝置。其次是智慧工廠，包括智慧設計、智慧生產、智慧管理以及整合最佳化等具體內容。最後是智慧服務，包括大規模個性化定製、遠端運維、預測性維護等具體服務模式。

以5G、大資料、物聯網、人工智慧為代表的新一代資訊科技技術正助力裝置聯網、資料上雲。對於傳統的製造業來說，要想實現"AI+工業網際網路"的深度融合，離不開5G、大資料、物聯網為支撐：5G增強了資料傳輸能力，人工智慧構建起資料模型，虛擬現實以及超高畫質顯示增強了資料的視覺化程度。

有分析人士指出，人工智慧推動了機器視覺的高速發展，從手機裡的美顏APP面目識別功能、人臉相簿分類，到支付寶面部識別身份驗證、儲物櫃人臉識別，再到工業機器人對物體準確抓取、物流機器人障礙避讓，視覺機器在我們的身邊的應用幾乎隨處可見。

藉助人工智慧這股“熱風”，機器視覺技術成為了不少製造業企業走向智慧化、資訊化升級的關鍵驅動力。特別是智慧物流、智慧包裝等具備一定自動化基礎，十分迫切向智慧化邁進的行業，在應用機器視覺技術上更加積極主動。

有分析人士指出，驅動人工智慧發展的動力主要來自四個方面：一是資料，即以大資料、物聯網、雲端計算等技術提供的資料基礎;二是取得重大突破的機器學習演算法;三是以圖形處理器(GPU)為代表的強大的計算能力;四是得益於全社會對人工智慧技術的接受和認同。在這些重要力量的驅動下，人工智慧技術不斷成熟，應用場景也日益增多。

在AI技術引領下，傳統制造業產業模式受到挑戰，併發生了許多新變化。在新一代人工智慧技術引領下，製造業由注重規模生產逐漸向以客戶需求為中心、保持規模化生產成本優勢的前提上實現滿足個性化需求的產品生產模式演進。

在製造模式的不斷演進之下，部分新的模式逐漸成形，主要包括電子商務、數字化製造、“雲平臺+”製造、網路協同製造、新一代人工智慧製造、規模定製生產服務、遠端運維服務、軟體定義的製造等。

作為當前服務型製造具有較大推廣應用價值的兩個重點方向，新一代人工智慧技術在遠端運維服務和大規模定製生產中的應用正加速實現。假如工業生產線或生產裝置在生產過程中突然出現故障，那麼將會給企業造成巨大損失。如果能充分利用大資料建模、神經網路等前沿科技演算法進行提前預判，就能在機器裝置在出現故障之前做出預測性維護和預警，從而儘可能地避免可能會出現的一系列問題。

預測性維護能夠出現，也要得益於：更加高效的通訊網路、更加精巧的感測器、能夠處理大規模資料的強大運算平臺。預測性維護一般透過感測器收集和分析裝置的實時資料，用以預測何時可能發生故障。因此，在智慧工廠內設定多種監控及感測裝置十分必要。

雖然目前人工智慧的解決方案還不能完全滿足製造業的要求，但是作為一項通用性技術，人工智慧與製造業融合是大勢所趨，未來的製造業轉型升級也將會運用到包括雲端計算、大資料、物聯網、人工智慧等在內的多種技術。

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本文轉載自51CTO，本文一切觀點和機器智慧技術圈子無關。