工业人工智能的关键技术

1. 工业人工智能的关键技术

   
     
      (1)硬件   
     
     人工智能必须依靠算力、算法和数据，这些需要硬件为基础，必须具备专门的图像、语音等处理能力强、运算速度高的硬件。在分散处理、现场传感检测时，通常采用专门的人工智能(AI)芯片作为底层硬件，通常称为边缘计算网关。AI芯片按架构体系分为通用芯片CPU和GPU(图像处理单元)、半定制芯片FPGA、全定制芯片ASIC和模拟人脑的新型类脑芯片;按照应用场景可分为训练芯片、推断芯片、终端计算芯片等。人工智能先采用训练芯片训练数据得出核心模型，接着利用推断芯片对新数据进行判断推理得出结论，模型和推理也可以从已有的SDK(软件工具开发包)中获取，终端计算芯片主要采用简单实时性能的边缘计算控制输出。  
     
      (2)传感   
     
     人工智能场景中面对丰富多样和大量的各种数据及相关技术，其中绝大部分数据来源于传感器。传感器能将被测量的各种信息转变成相关数字信号，通常需要将电量、物理量、生物量、视觉、味觉、听觉等进行感知，涉及到感知的精度、速度等。一种新型传感器的发明，往往可以开发出相应的仪器装置。传感器分为常规传感器和智能传感器:常规传感器可以直接采集转换处理压力、温度、流量、电压等信号;智能传感器是具有信息处理功能的传感器。智能传感器带有微处理机，具有采集、处理、交换信息的能力，是传感器集成化与微处理机相结合的产物。与一般传感器相比，智能传感器通过软件技术可以实现低成本、高精度的信息采集，具有编程自动化、功能多样化等显著特点，已广泛应用于各种视觉、听觉、物理量和电量等传感检测。  
     
      (3)检测   
     
     工业人工智能系统的各个环节涉及供应链、产品生产质量、设备状态、能耗、生产环境等，这些需要大量的生产前期各种基础、生产物流、设备和环境等外界状态感知数据收集，并进行数据融合分析。这些检测的精度、速度、可靠性、分析能力等性能以及价格决定了生产应用的基础。目前成品和部件从离线集中式检测，逐步转变为加工在线、实时、嵌入到生产线及设备内部的检测;从独立的感知和检测转变为多传感器、多元异构数据的融合分析;从当前数据状态转变为数据标准化和溯源。检测延伸就包含了诊断，当生产过程异常导致产品质量下降或者事故时，利用传感器采集关键设备、生产线运行以及产品质量等获得各种智能检测数据，进行自动特征提取，采用大数据分析、深度学习等方法进行高精度智能诊断及溯源。  
     
      (4)数据   
     
     人工智能是建立在强大数据分析基础上的，现在计算机的大容量、高速运算能力和网络云平台给大数据应用提供了极大的可行性和便利性。大数据通常用来形容各行各业运行过程中发生的大量不同时序、多元异构的数据，往往看起来这些数据关联性不够紧密，在关系型数据库中分析时需要花费大量时间和资源进行处理。大数据不只是数据量大，而且数据种类多。要求实时性强。数据所蕴藏的价值大。各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律，获得规律性、有用的数据。  
     
      (5)建模   
     
     建模是认识生产过程对象和控制方法的最基本环节，不同产品、生产过程和控制要求涉及的模型差异较大，甚至难以找到相关的模型。特定模型包含工业生产过程的机制与知识，表达了生产设备、工艺参数、原材料和产品质量效率间的映射关系，设备或关键部件的退化机制，产线运行状况和工序之间的耦合关系。人工智能控制对象更加复杂和多样，往往是多输入多输出的多变量系统、非线性系统、时变系统。要求控制系统更快、精、复杂时，必须采用状态空间法、离散模型、人工智能等理论进行建模和控制。  
     
      (6)决策   
     
     决策包括优化、调度和控制等。由于产品、工艺和设备等不同，决策的方式差别很大。复杂工业生产通常由多工序、多台套设备和不同加工要求组成，涉及实时市场信息、生产条件以及运行工况，企业目标、计划调度、运行指标、生产指令与控制指令一体化优化等，需要协同企业管理者和生产管理者的知识并进行智能化处理。以ERP和MES变革为人机合作的管理与决策智能化系统，利用监测设备和产线运行状态的数据，借助智能优化算法，协同调度各个生产工序，控制相关的生产设备和工艺环节，实现生产全流程的产品质量、产量、消耗、成本等综合生产指标控制，保证生产全流程的整体优化运行决策。自主智能控制系统感知生产条件变化，相互协同，解决多目标冲突、干涉和多尺度现象，兼顾各种因素和权重影响，制定相应的优化决策目标，实现制造与生产全流程全局优化。  
     
      (7)预测   
     
     预测技术分为模型方法和数据驱动方法，在预测性维护、需求预测、质量预测等方面应用广泛。预测大多用于智能制造中设备维护，但是预测对工业生产整体或者其他关键环节的作用更加重要，比如产品成本价格和质量的趋势、产品原材料成本和质量的趋势、产品销售方式和市场趋势等，这些比起设备维护的预测可能更加重要。比如最近缺芯事件对 汽车 产业的影响、原材料涨价对产品的影响等，其影响远远超过制造产品效率的提升。大数据技术、云服务技术和人工智能技术的快速发展促进了预测技术不断提升。  
     
     预测性维护可利用工业设备运行数据和退化机制经验知识，预测设备剩余正常工况使用时间并制定维修策略，从而实现高效安全运行。需求预测根据厂商 历史 订单数据、市场预测及生产线运行状况，调节原料库存、指导生产出货进度，进行风险管理并减少生产浪费。质量预测通过产线、原料状态及相关生产数据分析产品质量，并将生产流程调整为最佳产出状态以避免残次品，数字孪生技术可以有效促进质量预测。  

2. 人工智能时代对劳动关系的影响

1、智能制造。人工智能引入到企业的生产制造系统，包括机器人、大数据、云制造等，能使企业实现智能制造，从而提高制造效率。
2、智能研发。运用人工智能可以辅助企业进行科学的研发决策，使企业把握研发方向，洞悉研发风险。
3、智能管理。包括智能决策、精准营销等等。【摘要】
人工智能时代对劳动关系的影响【提问】
你好，我是百度问一问的咨询律师，非常高兴为你服务哦~~~【回答】
您好，正在给您打字解答，稍等一下。【回答】
1、智能制造。人工智能引入到企业的生产制造系统，包括机器人、大数据、云制造等，能使企业实现智能制造，从而提高制造效率。
2、智能研发。运用人工智能可以辅助企业进行科学的研发决策，使企业把握研发方向，洞悉研发风险。
3、智能管理。包括智能决策、精准营销等等。【回答】
公司为了减少签订劳动合同，自己投资设立了一家“快闪” 劳务派遗公
司，将自 2018 年以后的劳动者均与
“快闪”签订为期2年的劳动合同，劳动者
的社保等相关事项全部由“快闪”公司解决。所招聘的司机等员工全部工作于“快
跑”公司。这种情形准确吗【提问】
准确【回答】
为了扩大公司业务，增加公司出租车数量，公司推出一项新业务，其他
个人还可以购买规定车辆，办理出租车手续，
一部分是挂靠在公司名义下，车主
自己跑业务，每年给公司缴纳 1万元的挂靠费用。
一部分是直接投放在公司里
出租车的相关费用、手续全部由公司负责，由公司安排司机运营，每年给车主 20%
的利润。可以的嘛【提问】
可以的【回答】

3. 工业互联网与智能制造到底是什么关系？

人口红利的消退催生工业互联网。目前，中国人口红利已经开始逐渐消退。未来，劳动力将变成愈加稀缺的资源，昂贵的人力成本将改变我国整个工业、制造业等生态环境。而工业互联网便是在这个背景之下孕育而生的。也正是因为这样，国家对其给予了其大量的支持，并成立了

工业互联网产业联盟（简称AII）。AII对工业互联网做出了自己的定义：工业互联网是互联网和新一代信息技术与工业系统全方位深度融合所形成的产业和应用生态，是工业智能化发展的关键综合信息基础设施。工业互联网与智能制造在AII的定义中，可以很明确地看出工业互联网



与智能制造的紧密连接。工业互联网与智能制造从表面论述看各有侧重，一个侧重于工业服务，一个侧重于工业制造，但究其本质都是实现智能制造与智能服务，具体就是个性化定制及服务延伸化工业互联网主要是由工业平台为企业提供定制化的服务，帮助企业上云，是实现智能制造的发展模式和现实的路径。智能制造则是全球工业的终极目标，让全球的工厂都可以实



现智能自动化。近些年来，在国家供给侧改革政策的推动下，工业领域的需求在持续复苏。这些下游产业的复苏也将继续推动新一轮科技革命和产业革命的持续进行。但在人们对于物质品质需求不断提高、人力成本不断上涨以及上游材料成本提升等多重因素下，企业的盈利难度较过去也在不断提升。因此，这种现状也在逼迫企业不断向智能化靠拢。

4. 人工智能与工业设计的关系

人工智能与工业互联网的结合是大势所趋，现在只是刚刚开始。如果AI不能在工业落地，那么人工智能赋能生产力就只会是梦想。
人工智能与工业互联网的结合是大势所趋
工业上也有IT技术，包括传感器、执行器、监控与数据获取系统SCADA、制造执行系统MES、可编程逻辑控制器PLC。工业上OT技术包括材料、机器、方法、测量、维护、管理、模型，这两者需要结合，否则工业互联网还是“两张皮”。
灵活、高效和节能的方式运作。工业人工智能中需要融合数据技术（DT）、分析技术（AT）、平台技术（PT）和运营技术（OT）等技术。工业领域主要以企业私有数据库为主，规模有限，要实现人工智能与制造业的深度融合，就必须要在制造业领域加强数据获取与整合，企业必须切实做到数字化转型，大力发展工业互联网。02人工智能技术的归类
人工智能技术怎么在工业上应用？先要明确AI的应用分类。
人工智能我们可以分成感知、理解、行动，具体又包含视觉分析、语音处理、知识表达、机器学习，其目的是为了提升效率、降低成本、改进客户体验、促进技术创新。对于传统的制造业企业来说，如果想做到人工智能的融合落地，企业首先要收集数据，这就需要比较好的传感器、物联网等，但是大部分企业都不具备。
传统制造业不擅长信息技术的研发，但有些信息技术领域的公司是愿意进入传统产业领域的，与制造企业共同为生产力赋能。人工智能在工业的应用，包括质量分析、装备诊断、能源能效管理、采购管理、制造销售等环节，都可以派上用场

5. 为什么说人工智能和工业互联是大势所趋？

人工智能与工业互联网的结合是大势所趋，现在只是刚刚开始。如果AI不能在工业落地，那么人工智能赋能生产力就只会是梦想。
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人工智能与工业互联网的结合是大势所趋
	工业上也有IT技术，包括传感器、执行器、监控与数据获取系统SCADA、制造执行系统MES、可编程逻辑控制器PLC。工业上OT技术包括材料、机器、方法、测量、维护、管理、模型，这两者需要结合，否则工业互联网还是“两张皮”。

灵活、高效和节能的方式运作。工业人工智能中需要融合数据技术（DT）、分析技术（AT）、平台技术（PT）和运营技术（OT）等技术。工业领域主要以企业私有数据库为主，规模有限，要实现人工智能与制造业的深度融合，就必须要在制造业领域加强数据获取与整合，企业必须切实做到数字化转型，大力发展工业互联网。02人工智能技术的归类

	人工智能技术怎么在工业上应用？先要明确AI的应用分类。
	人工智能我们可以分成感知、理解、行动，具体又包含视觉分析、语音处理、知识表达、机器学习，其目的是为了提升效率、降低成本、改进客户体验、促进技术创新。对于传统的制造业企业来说，如果想做到人工智能的融合落地，企业首先要收集数据，这就需要比较好的传感器、物联网等，但是大部分企业都不具备。


传统制造业不擅长信息技术的研发，但有些信息技术领域的公司是愿意进入传统产业领域的，与制造企业共同为生产力赋能。人工智能在工业的应用，包括质量分析、装备诊断、能源能效管理、采购管理、制造销售等环节，都可以派上用场