老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于产线人工智能和生产人工智能的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享产线人工智能以及生产人工智能的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
本文目录
人工智能到底有多厉害？
1.什么是人工智能
人工智能（ArtificialIntelligence）：它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。1956年由约翰.麦卡锡首次提出，当时的定义为“制造智能机器的科学与工程”。人工智能目的就是让机器能够像人一样思考，让机器拥有智能。时至今日，人工智能的内涵已经大大扩展，是一门交叉学科。
2.人工智能的层次结构
基础设施层：回顾人工智能发展史，每次基础设施的发展都显著地推动了算法层和技术层的演进。从20世纪70年代的计算机的兴起，80年代计算机的普及，90年代计算机运算速度和存储量的增加，互联网兴起带来的电子化，均产生了较大的推动作用。到21世纪，大规模集群的出现，大数据的积累，GPU与异构/低功耗芯片兴起带来的运算力的提升，促成了深度学习的诞生，点燃了人工智能的爆**潮，其中海量的训练数据是人工智能发展的重要燃料。
算法层：机器学习是指利用算法使计算机能够像人一样从数据中挖掘出信息，而深度学习作为机器学习的一个子集，相比于其他学习方法，使用了更多的参数、模型也更复杂，从而使得模型对数据的理解更加深入也更加智能。
计算机视觉：计算机视觉的历史可以追溯到1966年，人工智能学家Minsky在给学生布置的作业中，要求学生通过编写一个程序让计算机告诉我们它通过摄像头看到了什么，这也被认为是计算机视觉最早的任务描述。计算机视觉借鉴了人类看东西的方法，即“三维重构”与“先验知识库”。计算机视觉除了在比较成熟的安防领域外，也应用于金融领域的人脸识别身份验证、电商领域的商品拍照搜索、医疗领域的智能影像诊断、机器人/无人车上作为视觉输入系统等。
语音处理：让机器学会“听”和“说”，实现与人类的无障碍交流一直是人工智能、人机交互领域的一大梦想。1920年生产的“RadioRex”玩具狗可能是世界上最早的语音识别器，第一个真正基于语音识别系统出现在1952年，AT&T贝尔实验室开发的Audrey的语音识别系统，能够识别10个英文数字，正确率高达98%。比如AppleSiri，Echo等。
自然语言处理：人类的日常社会活动中，语言交流是不同个体间信息交换和沟通的重要途径。对机器而言，能否自然的与人类进行交流、理解人类表达的意思并作出合适的回应，被认为是衡量其智能程度的一个重要参照。
规划决策系统：人工智能规划决策系统的发展，一度是以棋类游戏为载体的。比如，AlphaGo战胜李世石，Master对顶级选手取得60连胜，机器人，无人车。
3.人工智能应用场景
3.1.语音处理
?语音处理主要是自动且准确的转录人类的语音。一个完整的语音处理系统，包括前端的信号处理、中间的语音语义识别和对话管理以及后期的语音合成。
–前端处理：说话人声检测，回声消除，唤醒词识别，麦克风阵列处理，语音增强等。
–语音识别：特征提取，模型自适应，声学模型，语言模型，动态解码等。
–语义识别和对话管理：更多属于自然语言处理的范畴。
–语音合成：文本分析、语言学分析、音长估算、发音参数估计等。
?应用：包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。
?未来：真正做到像正常人类一样，与他人流畅沟通，自由交流，还有待时日。
3.2.计算机视觉
?计算机视觉指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力，包含图像处理、识别检测、分析理解等技术。
–图像处理：去噪声、去模糊、超分辨率处理、滤镜处理等。
–图像识别：过程包括图像预处理、图像分割、特征提取、判断匹配，可以用来处理分类、定位、检测、分割问题等。
–图像理解：本质是图像与文本间的交互，可用来执行基于文本的图像搜索、图像描述生成、图像问答等。
?应用：
–医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗。
–在安防及监控领域被用来指认嫌疑人。
–在购物方面，消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多信息。
?未来：计算机视觉有望进入自主理解、分析决策的高级阶段，真正赋予机器“看”的能力，在无人车、智能家居等场景发挥更大的价值。
3.3.自然语言处理
?自然语言处理的几个核心环节：知识的获取与表达、自然语言理解、自然语言生成等，也相应出现了知识图谱、对话管理、机器翻译等研究方向。
–知识图谱：基于语义层面对知识进行组织后得到的结构化结果。
–对话管理：包含闲聊、问答、任务驱动型对话。
–机器翻译：由传统的PBMT方法到Google的GNMT，流畅度与正确率大幅提升。
?应用：搜索引擎、对话机器人、机器翻译、甚至高考机器人、办公智能秘书。
4.AI、机器学习、深度学习的关系
4.1.人工智能四要素
1）数据
如今这个时代，无时无刻不在产生大数据。移动设备、廉价的照相机、无处不在的传感器等等积累的数据。这些数据形式多样化，大部分都是非结构化数据。如果需要为人工智能算法所用，就需要进行大量的预处理过程。
2）算法
主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法。神经网络算法快速发展，近年来因为深度学习的发展到了高潮。
3）算力
人工智能的发展对算力提出了更高的要求。以下是各种芯片的计算能力对比。其中GPU领先其他芯片在人工智能领域中用的最广泛。GPU和CPU都擅长浮点计算，一般来说，GPU做浮点计算的能力是CPU的10倍左右。
另外深度学习加速框架通过在GPU之上进行优化，再次提升了GPU的计算性能，有利于加速神经网络的计算。如：cuDNN具有可定制的数据布局，支持四维张量的灵活维度排序，跨步和子区域，用作所有例程的输入和输出。在卷积神经网络的卷积运算中实现了矩阵运算，同时减少了内存，大大提升了神经网络的性能。
4）场景
人工智能经典的应用场景包括：
用户画像分析基于信用评分的风险控制欺诈检测智能投顾智能审核智能客服机器人机器翻译人脸识别4.2.三者关系简述
人工智能：是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法及应用系统的一门新的技术科学。
机器学习：专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。是人工智能的核心研究领域之一，任何一个没有学习能力的系统都很难被认为是一个真正的智能系统。
深度学习：源于人工神经网络的研究，含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
人工智能是自学好还是培训好？人工智能培训靠谱吗？
人工智能是未来发展的一种趋势，关于人工智能培训，机构虽然有很多，但是真正专业的培训班却不是那么多，如果想要参加人工智能培训还是存在一定限制的，建议认真挑选几家中意的机构先去听听课程，再做决定。
人工智能培训最低要求是全日制本科及以上学历，最好是计算机科学、大数据、应用数学等专业，因为这些专业学起来会更快，机构建议选择大品牌、大机构，品牌有实力有保障。
自学的话怎么说呢，有人说：网上到处都是免费课程，不需要培训啥的，到处学点就可以了。但就用白岩松的话来讲，免费的才是最贵的，这世界上绝大多数免费的才是最贵的，因为它拿走了你的时间，却并不一定很快的提升你。
反正你想培训就对比课程，了解教学大纲、讲师背景就差不多了，最好先试听，合适自己的就是最好的。
人工智能未来的发展趋势有哪些？
当前，AI技术在未来的发展众说纷纭，小编带大家看看信通院专家对AI发展趋势的展望。
AI技术一个好汉三个帮如果说新算法、新数据和新硬件是AI的三大支柱，那么背后还有3种力量也是居功至伟。
1云计算
经过10年的发展，云计算已经走过了概念验证（POC）的阶段，进入了规模落地的时期，正在发展成为新时期的关键信息基础设施。云计算就像20多年前TCP/IP那样，正在改变这个世界。
云计算不仅直接推动了大数据的兴起，也正在让AIasaService成为现实。业界大佬纷纷推出了“GPU/FPGA/算法/数据asaService”，方便用户做深度学习，通过云端直接租用就可以了。
2开源框架
如果说20多年前，以Linux为代表的开源，主要是在模仿商业软件的做法。那么今天，开源已经能够引领技术发展的潮流了。10年来，不仅是软件定义世界，更是开源软件定义世界。
2016年前后，AI巨头们纷纷开源了深度学习框架。比如Facebook的Torch和Caffe、谷歌的Tensorflow、亚马逊的MXnet、微软的CNTK、IBM的SystemML等。10年前，Google开源了Android操作系统，成功打造了智能手机的Android生态。现在，Google等纷纷开源AI框架，希望往日的辉煌重现。
3摩尔定律
50多年来，摩尔定律一直支配着半导体行业的发展，并且已经扩展到了存储、功耗、带宽和像素等。摩尔定律说，同样成本每隔18个月晶体管数量会翻倍，反过来同样数量晶体管成本会减半。
过去的30多年里，以CPU为代表的微处理器的计算能力提升了100多万倍。当今世界约有30多亿人使用的智能手机，每部的性能都超过1980年占据整个房间的超级计算机。
摩尔定律是CPU、GPU和TPU等快速发展的基础。虽然Google号称TPU把摩尔定律加速了7年，但摩尔定律仍然支配着CPU、GPU和TPU的性能曲线。
技术局限性深度学习的效果取决于网络结构的设计、训练数据的质量和训练方法的合理性。无论是从统计学还是对智能的基本认知的角度看，这次以深度学习牵引的AI产业化浪潮，还处于发展初期的阶段，存在不少瓶颈。
首先是在算法方面。一是深度学习还是黑盒子，缺乏理论指导，对神经网络内部涌现出的所谓“智能”还不能做出合理解释。二是事先无法预知学习的效果。为了提高训练的效果，除了不断增加网络深度和节点数量、喂更多数据和增加算力，然后反复调整参数基本就没别的招数了。三是调整参数还是在碰运气。还没有总结出一套系统经验做指导，完全依赖个人经验，甚至靠运气。四是通用性仍有待提高，没有记忆能力。目前几乎所有的机器学习系统都是被训练于执行单一任务，无之前任务的记忆。
其次是在计算方面。目前的机器学习基本还是蛮力计算，是吞噬“算力”的巨兽。一是在线实时训练几乎不可能，还只能离线进行。二是虽然GPU等并行式计算硬件取得了巨大进步，但算力仍然是性能的限制性瓶颈。三是能够大幅提高算力的硅芯片已逼近物理和经济成本上的极限，摩尔定律即将失效，计算性能的增长曲线变得不可预测。
第三是在数据方面。一是数据的透明度。虽然深度学习方法是公开透明的，但训练用的数据集往往是不透明的，在利益方的诱导下容易出现“数据改变信仰”的情况。二是数据攻击。输入数据的细微抖动就可能导致算法的失效，如果发起对抗性样本攻击，系统就直接被“洗脑”了。三是监督学习。深度学习需要的海量大数据，需要打上标签做监督学习，而对实时、海量的大数据打上标签几乎不可能。
第四是无法与其他学派结合。目前AI取得的进步属于连接学派，缺乏常识，因此在对智能的认知方面，缺乏分析因果关系的逻辑推理能力等。比如，还无法理解实体的概念，无法识别关键影响因素，不会直接学习知识，不善于解决复杂的数学运算，缺乏伦理道德等方面的常识等。
有智能无意识现在，业界只知道深度学习在图像处理和语音识别等方面表现出色，未来在其他领域也可能有潜在的应用价值，但它究竟做不了什么，如何与符号主义的逻辑推理等结合起来仍然不清楚。深度学习还需要更安全、更透明和更可解释。
前文这波AI热潮是由机器学习引发的。到2017年，机器学习的神经网络已具有数千到数百万个神经元和数百万个的连接。这样的复杂度还只相当于一个蠕虫的大脑，与有1000亿神经元和10000亿连接的人类大脑，差了N个数量级。但尽管如此，神经网络下围棋的能力已远高于一只蠕虫。与此同时，一只蠕虫所具有的自繁衍、捕食和躲避天敌等智能，无论是人类智能还是人工智能，都望尘莫及。
现在的AI是建立在“认知即计算”的理论之上的，实现时必须依靠计算机、服务器和GPU等各种“图灵机”。但基于图灵可计算理论，“卢卡斯论证”和彭罗斯“皇帝新脑”等早已论证或分析了，人的意识是非算法的，计算机无法建立起“自我”的概念。换言之，基于图灵机的AI在理论上是无法觉醒的，或者说，能够觉醒的AI不会基于这一代的计算机技术和理论。
AI让智能和意识分离，AI的智能完全有可能会超越人类，虽然它一直是无意识的。“AI已经在几乎所有需要思考的领域超越了人类，但是在那些人类和其他动物不需要思考就能完成的事情上，还差得很远”。计算机专家DonaldKnuth对AI现状的评价，也将会是相当长时间内的未来。
现阶段，制造业在人工智能方面有哪些运用？请举例说明？
人工智能在制造生产有哪些应用的这个话题足够大，这里我假定提问者想要讨论的边界是如何通过人工智能这项技术代替人脑甚至超越人脑的功能，来实现制造业生产效率的提升。
为什么制造业需要人工智能？从两个维度来解读，首先是技术上：计算机处理速度大幅提升、存储成本下降、以及云计算、物联网等技术的发展，让人工智能的应用成本大幅降低。其次是需求上：随着消费者个性化和产品品质升级的需求发展，大大增加了制造业的复杂性，包括生产的组织形式、质量检测环节、仓储物流等环节。随着系统越来越复杂，人的学习曲线就会越缓慢，人应对复杂系统的能力就会成为制约技术进步和应用的瓶颈。在传统工业界大都以人的决策和反馈为核心，这就会导致系统中有很大一部分的价值并没有被释放出来。而人工智能为工业带来的变革，就是摆脱人类认知和知识边界的限制，为决策支持和协同优化提供可量化依据。
1、人工智能在生产产线的应用1.1产线设备维护
人工智能在工厂运维的应用：
比如一条生产线突然发出故障报警，机器能够自己进行诊断，找到哪里产生了问题，原因是什么，同时还能够根据历史维护的记录或者维护标准，告诉我们如何解决故障，甚至让机器自己解决问题、自我恢复。例如，在一个电网中，要能够可靠地定位在电网的哪个地方出现了问题，用常规方法大概只能做到80%。西门子利用了深度学习技术对历史故障事件学习，通过已经分布在电网中的继电器，来更好地判断电网出了什么问题，出在哪个地方等等。学习算法已经嵌入到我们标准断路器的产品中。
人工智能在预测性维护的应用：
如果工业生产线或设备如果突然出现问题，那造成的损失是非常巨大的。利用大数据建模和神经网络等算法，可以让机器在出现问题之前就感知到或者分析出可能出现的问题。比如，工厂中的数控机床在运行一段时间后刀具就需要更换，西门子的数控机床预防性维护解决方案，通过分析历史的运营数据，机器可以提前知道刀具会损坏的时间，从而提前准备好更换的配件，并安排在最近的一次维护时更换刀具。
1.2产线设备参数优化
生产产线工位少则几十个，多则数百个，涉及的产线设备、生产物料、工人都非常多。通过基于生产线的大量数据，基于大数据分析和智能算法可以优化生产工艺、提升产品品质。在中策橡胶，基于阿里云ET工业大脑，将生产端的各类数据进行深度运算和分析，形成了资源最优利用的方案组合，提升了5%混炼胶合格率。在天合光能，阿里云数据科学家通过研究光伏电池的业务流程和制作工艺，构建出数据分析模型，对工艺参数进行调整，最终在丝网印刷环节捕获到了关键因子，优化后A品率提升了7%。
2、人工智能在质量检测的应用现在有很多工厂传统上都是用人工在做质量检测的工作，在生产流水线上的质检员，他们需要每天花10个小时以上的时间去判断质量。很多工厂这个工作岗位两三个月就要轮一次岗，因为肉眼确实受不了。为什么之前没用技术的手段帮助解决质检的问题呢？主要原因是传统视觉设备误判率比较高。大概是有百分之二十，甚至三十的误判率。人工智能最重要的一个能力，它具备学习能力。比如说，同样一个划痕，它会和传统系统一样，第一次都犯错误。但是人工智能第二次、第三次，它不会犯一样的错误，它具备一个学习能力。同样的问题或者类似的问题，下次它会做出非常精准的判断。而传统的系统除非修改程序，同样的问题，下次它一样会犯错误。
正如百度前人工智能首席专家吴恩达和富士康合作的智能检测，通过利用深度学习，神经网络，就可以让电脑快速学习做自动检测的工作。现在人工智能介入了以后，工厂的这种误判率会在上线时达到3%-4%的水平，并且会逐步减少到最低。
3、人工智能在仓储物流的应用仓储物流的包括环节很多，从入库分拣、库位管理、上下架、出库分拣到物料运输，中间涉及分拣机器人、上下料机器人、立库、AGV小车、叉车等。通过计算机视觉用于分拣机器人的感知和地图定位，利用机器学习和深度学习，实现分检机器人的路径规划和避障。通过数学规划等运筹优化算法和遗传算法，实现仓库上下架策略管理。通过多智能体算法蚁群算法用于多个分拣机器人的协调行动。基于人工智能技术实现货架、商品、机器人的整体协调，能够更快速的实现产品出入库和高效的仓库货架规划。在工厂仓储中，各种类型的全自动流水线、自动分拨、仓储和配送机器人已经开始慢慢应用，基于人工智能技术可以让每一个物料都有最优路径，最短时间送达。
4、人工智能在整体运维的应用运维数据量庞大，基于深度学习技术在庞大的数据量中发掘价值。西门子在西班牙的高铁的运维中有一个整体的应用。西班牙的高铁公司有一条线从马德里到巴塞罗那的，而从马德里到巴塞罗那的航班很多，就像京沪线一样，这个行业面临和航空公司竞争的挑战。后来它公布一个政策，在这条线上如果延误超过15分钟，全额退款。这个高铁线到现在是非常成功的，背后是西门子提供的服务和担保，担保99%的准点率。西门子有一个工业4.0工厂在德国安贝格，在成都也有一个，是它的双胞胎。在安贝格，所有能源的分析、消耗都是通过神经网络来完成。基于人工智能技术来实现工厂整体能耗的降低。同时，西门子在全球30个钢铁厂也用了一些在线神经网络学习以及分析应用，来控制钢铁厂的能耗。
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