制造业人工智能的八大实践场景

物联网使得大量数据能够被实时获取，大数据为深度学习提供了数据资源及算法支撑，云计算则为人工智能提供了灵活的计算资源。这些技术的有机结合，驱动着人工智能技术不断发展，并取得了实质性的进展。AlphaGo与李世石的人机大战，更是将人工智能推到了风口浪尖，引爆了新一轮的人工智能热潮。

制造业人工智能8大应用场景 

此后的近几年，关于人工智能的研究和应用开始遍地开花。随着智能制造热潮的到来，人工智能应用已经贯穿于设计、生产、管理和服务等制造业的各个环节。ASP站长网

人工智能技术的三个层次

人工智能技术和产品经过过去几年的实践检验，目前应用较为成熟，推动着人工智能与各行各业的加速融合。从技术层面来看，业界广泛认为，人工智能的核心能力可以分为三个层面，分别是计算智能、感知智能、认知智能。

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。

（编辑：焦作站长网）

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