談到人工智能技能，咱們會區(qū)分強人工智能和弱人工智能，強人工智能是指擁有和人一樣的智慧，以及全面的智能。可是今日一些人以為強人工智能是無法完結(jié)，當然也有人以為完結(jié)強人工智能大約需求50年。咱們今日能夠完結(jié)的是弱人工智能，特點是針對一個特定的場景、方針要比人做得好。例如現(xiàn)在的人工智能技能能夠用于開車（自動駕駛），也能夠用于下棋，可是不能兩者兼?zhèn)洹?/div>
在工業(yè)使用中，將來應(yīng)該是完結(jié)工業(yè)環(huán)境使用的特別人工智能技能，到今日為止，人工智能仍然沒有咱們公認的界說，可是他的中心方針是要完結(jié)智能行為的自動化和可仿制，不是單一技能，是特定使命的技能集合。
人工智能下一步開展方向?qū)牵?/div>
榜首，由現(xiàn)在的不行解說的人工智能，開展到可解說的人工智能技能。由于只要可解說，人才能夠進行推理。
第二，人工智能將會向智能體系開展。工業(yè)流程中咱們現(xiàn)在使用的是自動化操控體系，將來將會改變?yōu)橹悄懿倏伢w系。
現(xiàn)在的人工智能和自動化之間有什么相同點和不同點？
從方針來講，自動化削減了人的膂力和腦力勞動，然后進步作業(yè)效率的作用和效益，AI是人的智能行為的仿制，它們選用的手段是一樣的，都是算法和體系。此外，它們的共同點還在于都是經(jīng)過機器延伸和增強人類的感知、認知決議計劃履行功用，使人增強知道國際和改造國際的才能，去完結(jié)人無法完結(jié)的特定使命，或者是特定使命比人完結(jié)得更好。
不同之處在于，它們處理問題的方針是不同的。
咱們現(xiàn)實生活中有兩類研討方針：
榜首類是機理清楚，動態(tài)能夠用微分方程調(diào)控，靜態(tài)能夠用代數(shù)方程描述的方針，經(jīng)過咱們所學(xué)到的機理常識，咱們知道了其間的因果關(guān)系，能夠經(jīng)過因果關(guān)系以小數(shù)據(jù)來進行建模、剖析、操控和優(yōu)化。
第二類是如圖畫這類很難用數(shù)學(xué)模型（微分方程、代數(shù)方程等）描述的方針，它的信息是在一個空間里面，是一個大數(shù)據(jù)范疇，這時候能夠用大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)來處理和建模，這是今日的人工智能技能。
所以人工智能技能開展到今日的深度學(xué)習(xí)是基于大數(shù)據(jù)完結(jié)的，可是今日的效果有一個條件，便是有必要是一個封閉環(huán)境下的大數(shù)據(jù)。咱們今日在工業(yè)中所遇到的方針，它的整個機理不明晰，難以樹立數(shù)學(xué)模型，咱們現(xiàn)在的技能，咱們各類專業(yè)常識是無法解決這樣問題的；另外，工業(yè)中的輸入輸出信息處于開放環(huán)境，是可變的（且不確認），人的決議計劃并無法將一切因素都考慮到。
在這樣的狀況下，再加上工業(yè)上的信息難以獲取，特別是多元信息的獲取，咱們的決議計劃方針是抵觸的（咱們要質(zhì)量好，那么它的產(chǎn)值不一定高；產(chǎn)值高，成本不一定低）。
這類方針應(yīng)該是咱們未來將自動化和人工智能技能相結(jié)合開展新的技能，即工業(yè)人工智能技能。
關(guān)于工業(yè)人工智能，各個國家都極為注重，包含美國、德國等，中國的智能制造業(yè)也是把下一代的人工智能技能使用到工業(yè)制造中。所以下一步的方針是將工業(yè)制造完結(jié)智能化。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺體系研制思路
什么是工業(yè)人工智能的含義？
當時來看，針對產(chǎn)品與工藝設(shè)計、經(jīng)營管理與決議計劃、制造流程運轉(zhuǎn)管理與操控等工業(yè)出產(chǎn)活動中現(xiàn)在仍然依托人的感知、認知、剖析與決議計劃才能和經(jīng)驗與常識來完結(jié)的常識作業(yè)，完結(jié)常識作業(yè)的自動化與智能化來明顯進步經(jīng)濟效益。
以制造流程常識作業(yè)為例，現(xiàn)在有三類作業(yè)：運轉(zhuǎn)工況多源信息感知與識別， 經(jīng)營層、出產(chǎn)層和運轉(zhuǎn)層的協(xié)同決議計劃，以及以企業(yè)歸納出產(chǎn)指標優(yōu)化為方針，自動協(xié)同制造配備操控體系的動作。
人工智能在短期內(nèi)的中心經(jīng)濟方針是什么？
是以以前無法完結(jié)自動化的使命完結(jié)自動化。
最近美國提出的“補充和增量人類才能的AI體系”，實踐上都是人類常識作業(yè)才能怎么起作用。
鑒于這種狀況，接下來咱們將會面對三方面應(yīng)戰(zhàn)：
榜首，雜亂工業(yè)環(huán)境下多元信息的動態(tài)感知；
第二，預(yù)報模型，由于咱們下一步要做的事是要比人強，人最大的才能是推理，要比人強，需求具備猜測才能；
第三，決議計劃與操控進程集成優(yōu)化。
由此也需求三項技能：雜亂工業(yè)體系的動態(tài)感知技能、雜亂工業(yè)環(huán)境下5G快速可靠傳輸技能、云邊端協(xié)同智能算法完結(jié)技能。
針對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺體系研制的詳細思路，柴天佑院士終究也總結(jié)為以下幾點：
榜首，找準問題，應(yīng)該找在工業(yè)進程的感知、認知、決議計劃中的履行問題，選好場景；
第二，確認方針，以最優(yōu)異的常識作業(yè)者為方針，并終究進行逾越；
第三，選用CPS思維，也便是選用體系為方針的研討思路，把核算資源和物理資源交融，研討更強壯的體系。這兒就應(yīng)該把研制工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺體系與研制面向特定范疇的工業(yè)體系結(jié)合起來。這兒詳細又包含三部分：
榜首，模型驅(qū)動的自動化和模型驅(qū)動的本來各個專業(yè)常識，應(yīng)該和數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能技能進行深度的交融和協(xié)同；
第二，研制工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與研制面向各種制造流程的智能算法體系密切結(jié)合；
第三，研制工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與PLC（DCS）管控體系深度交融。
第四，基礎(chǔ)研討、研制、時延與工業(yè)使用相結(jié)合；
第五，會聚國家重點試驗室、高技能公司與制造職業(yè)的科技力量，構(gòu)成學(xué)科穿插長時間協(xié)作的研討機制。
（ 物通博聯(lián)的工業(yè)智能網(wǎng)關(guān)是
邊緣計算網(wǎng)關(guān)的一種，它提供豐富的邊緣計算解決方案，非常適合于構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的應(yīng)用場景。）
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