人工智能是引领中国制造业发展的关键技术，是促进实体经济发展的重点方向，是制造业数字化、网络化、智能化转型发展的关键领域。

人工智能技术有哪些？

1、计算机视觉

计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列，来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。在应用里，计算机在高度受限的工厂环境里识别诸如生产零件一类的物体，因此相对于寻求在非受限环境里操作的计算机视觉来说目标更为简单。

2、机器学习

机器学习指的是计算机系统无须遵照显式的程序指令，而只依靠数据来提升自身性能的能力。其核心在于，机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可用于预测。机器学习的应用范围非常广泛，针对那些产生庞大数据的活动，它几乎拥有改进一切性能的潜力。除了欺诈甄别之外，这些活动还包括销售预测、库存管理、石油和天然气勘探，以及公共卫生等。

3、机器人

将机器视觉、自动规划等认知技术整合至极小却高性能的传感器、制动器以及设计巧妙的硬件中，这就催生了新一代的机器人，它有能力与人类一起工作，能在各种未知环境中灵活处理不同的任务。

4、语音识别

语音识别主要是关注自动且准确地转录人类的语音技术。该技术必须面对一些与自然语言处理类似的问题，在不同口音的处理、背景噪声、区分同音异形/异义词方面存在一些困难，同时还需要具有跟上正常语速的工作速度。语音识别系统使用一些与自然语言处理系统相同的技术，再辅以其他技术。

从哪些方面切入？

现阶段，层出不穷的技术给企业信息化工作带来了巨大挑战，如何挑选合适的技术应用于具体实践成为难点。人工智能的应用场景千差万别，小到一个芯片的生产，大到火车、飞机的制造，用到的技术差异巨大，在制造业的落地比较困难。人工智能技术关键点是互联、实时与智慧，运用数据帮助企业管理者做决策。企业可以通过人工智能提供面向客户的增值服务，帮助企业产生更多的利润点。

如何支撑企业构建智能工厂？

人工智能协助制造业管理者，达成精简生产流程、优化人机协调、改善厂线空间设计，提升速度与良率等目标，可在最短时间内达成生产平衡。此外，当企业搭配合适的智能设备后，还能实现生产自动化、检测精准化，有效降低人为失误或经验判断的不足，达到改善产品质量、提升附加价值的目标。

另外，人工智能技术也能应用于智能规划，透过全方位分析可计算出最节省取货时间的物料摆放位置、符合人因工程的工站设计、达到最佳人机协调的工法等，全面提升整条产线效能。

如何驱动企业核心业务运营？

如今，人工智能应用不仅涵盖了3C、纺织、冶金、汽车等多个传统制造业产业，还涉及高端装备制造、机器人、新能源等战略新兴产业。企业在业务运营过程中会有很多数据产生，例如产品研发数据、订单数据、生产数据、质量数据、设备运行数据等。人工智能如何应用这些数据来优化业务流程呢？

1、产品研发

在产品研发方面，通过融入人工智能和机器学习模块，软件设计平台能够更加理解设计师的需求并掌握造型、结构、材料和加工制造等数字化设计生产要素的性能参数，在系统的智能化指引下，设计师只需要设置期望的尺寸、重量及材料等约束条件即可以由系统自主设计出成百上千种可选方案。

2、生产制造

在生产制造环节，人工智能在机器视觉方面的应用优势则越发明显，借助人工智能可以从视觉快速判别材料的多种材质，侦测出不合格品并指导生产线进行分拣，在降低人工成本的同时提升出厂产品的合格率。

3、营销服务

在营销服务方面，通过基于机器学习模型对用户的购买习惯以及产品的属性进行深度学习，可以形成全面的知识图谱，在此基础上向用户进行个性化推荐，也向销售商提供相关的生产与营销建议。基于大数据的销售预测是供应链管理的源头和基础能力，据粗略测算，1%的预测准确度的提升可以节约数倍的运营成本。

4、供应链优化

企业为供应链系统注入人工智能（AI）技术，通过分析现有的供应链战略和运行数据，来总结导致供应链失误的潜在因素。然后，供应链AI系统通过对经验知识的学习，预测未来的供应链问题，主动决策、自主执行相应的解决方案。

深度学习算法在未来将推动供应链的发展。通过分析所有这些因素的组合，确定哪些事件组合可以预测供应链失误，并主动构建风险缓解的策略，帮助组织以最低的成本、以最强的信心为客户提供服务。能够做到这些事情的公司，将可以最低的成本更好地为客户服务（更快、更高效率的订单履行并保证及时性）
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