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资讯频道人工智能（AI）技术，指利用计算机程序使人造机器呈现类人类智能的技术。基于实现功能，人工智能技术可分为训练层、感知层及认知层，分别模拟人类学习能力、信息获取能力以及逻辑推演能力。如果在2016年谈起人工智能，人们会脱口而出AlphaGo——第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人。它的主要工作原理是“深度学习”。此后，人工智能技术逐渐渗透到各个领域。
据了解，深度学习是当前人工智能领域最受关注的方法，在各类监督和非监督学习任务上获得了巨大成功，不仅大幅超越了传统机器学习算法，而且在某些特定的应用场景中，已经接近甚至达到了人类的水平。人工智能在中国制造业的市场规模从2019年开始每年保持40%以上的增长率，并有望在2025年超过140亿人民币。然而，由于工业细分行业数量较多，同行业内工艺、生产线、产品的差异性较高，基于海量样本实现的深度学习技术难以在工业领域实现落地。中国工业的人工智能技术应用率仍然较低，应用规模也较小。
回溯人工智能在制造业中的应用，起初围绕着预测性维护等方面，但实际运用甚少。随着新基建等政策支持；人机物互联产生海量数据；云计算、边缘计算、专用芯片技术加速演进实现算力提升；算法模型持续优化；资本与技术深度合助推行业应用等方面的加持，人工智能在制造业中开始进入快速发展期。如今，预测性维护或将成为人工智能在制造业的杀手级应用。中国制造业预测性维护的应用市场将从2018年的2.3亿元人民币，增至2025年的42.7亿元人民币。
与此同时，从技术层面看，机器视觉和机器学习技术带动着人工智能在制造业应用市场的增长。预计到2025年，机器视觉在制造业应用市场将达到55亿元人民币，机器学习的应用市场达44亿元人民币。另一方面，从应用场景看，交通的智能化程度不断提高，促使数字监控等技术日益成熟，人工智能在智慧交通场景下的应用大规模落地，推动了传统交通产业化升级，进一步带动了智慧交通产业规模化。在智慧交通产业链中，上游的软件算法是基于人工智能技术发展助力智慧交通发展的基础。
目前，人工智能技术在制造业中的应用主要体现在三个方面：首先，人工智能可以帮助企业提高智能化运营水平，实现降本增效；其次，人工智能、5G、工业互联网等技术融合应用，推动制造业生产及服务模式、决策模式、商业模式发生变化；最后，人工智能带动制造业价值链重构，有利于中国抢占全球制造业产业链上的价值高地。
经过几年的积淀，人工智能在制造业中逐步应用于解决可见问题，比如缺陷检测。未来需要通过发现和预测生产系统中的不可见问题，比如工艺优化等，实现制造系统生产效率的提升和产品竞争力的突破。中国作为制造业大国，愈加成熟的技术带动着人工智能的应用落地，不断丰富的应用场景同时促进了技术的进步。本期《自动化博览》汇集了人工智能、机器视觉、智慧交通方面的内容，深度剖析人工智能作为新一代信息技术如何融入自动化产业，如何赋能中国制造业发展。
摘自《自动化博览》2021年12月刊
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