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1. 基本内涵

人工智能(artificial intelligence,简称 ai),是计算机27学科的一个重要分支,核心目的是使用机器模拟人的思维过程,进而代替人完成相应的工作。其作为研究机器智能和智能机器的一门综合科,涉及心理学、认知科学、思维科学、信息科学、系统科学和生物科学等的综合型技术学科,目前已在知识处理、模式识别、自然语言处理、博弈、自动定理证明、自动程序设计、专家系统、知识库、智能机器人等多个领域取得实用的成果。目前没有关于人工智能的公认定义,可以将概括为研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能行为的人工系统。

工业领域的人工智能技术从具体应用看可以粗略的分两类:一类是传统自动控制相关的业务及技术领域,指利用设备或装置,使机器、设备或生产过程的某个工作状态或参数自动地按照预定的规律运行;另一类,通过对企业生产及服务过程中积累的历史数据,采用深度学习等人工智能的模型算法,发现数据的内在规律及新的价值,用于改善设计、生产及服务等工业业务环节。

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2. 关键技术

工业互联网将为人工智能技术提供广阔的发展空间,根本原因就是传感器产生的数据为人工智能技术提供了各类数据输入,并提供了无尽想象的应用场景。

从工业数据采集角度人工智能技术的应用可以使各类设备升级为具备“自适应能力”,主动感知环境变化的智能设备,可以根据感知的信息调整自身的运行模式,使其处于最优状态。包括:

(1)环境的自适应:能够根据自身的工作环境(如温度、湿度、电流、电压)通过可用手段(调节转速、功率、高电压保护等)维持自身正常运转,对环境进行适应与优化。该能力表现为设备在不同环境下的工作能力。

(2)功能的自适应:指工业互联网各类具备人工智能能力的设备能够根据被控对象所处的突发状况、外部环境(如坡道、冲击、压力等)通过可控手段实现被控对象正常运转与使用,并保证安全。该能力表现为设备在各类环境、场景中性能的差异性,如性能的高低。

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3. 发展趋势

在工业互联网领域人工智能技术的发展趋势总结如下:

跨媒体智能,根据在工业互联网领域的具体应用所开发的跨媒体人工智能技术,如机器视觉在工业互联网中的应用。

人机对话的应用,包括复杂声场学环境下的语音识别、工业互联网具体生产场景下的语义理解,集合二者的人机对话及信息搜索系统。

人工智能与边缘计算的结合。未来的人工智能应用将向各类场景渗透,其中与网络的结合是一个重要趋势,人工智能要求与边缘计算的具体应用场景、需求的紧密结合。

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