AI工廠讓人工智能生產(chǎn)正在從手工時代進(jìn)入工業(yè)時代，新基建帶動的市場空間則有可能為這一批量生產(chǎn)的算法產(chǎn)品提供更廣闊的空間。

兩者相遇，AI工業(yè)化已經(jīng)不是一個遙遠(yuǎn)的命題。

AI工廠的概念及本質(zhì)

在當(dāng)今業(yè)務(wù)體系中，最關(guān)鍵的AI技術(shù)在于機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

如今的AI算法已經(jīng)在醫(yī)療保健、金融、制造以及運輸?shù)阮I(lǐng)域成為重要的解決方案組件。

算法的實質(zhì)屬于統(tǒng)計引擎，負(fù)責(zé)從以往觀察到的數(shù)據(jù)內(nèi)收集模式，并據(jù)此預(yù)測新的結(jié)果。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法與其他關(guān)鍵組件（包括數(shù)據(jù)源、實驗與軟件等）融合起來就建立起AI工廠，代表一組能夠相互連接、促進(jìn)學(xué)習(xí)與發(fā)展的組件與流程。

從內(nèi)部及外部來源獲取高質(zhì)量數(shù)據(jù)以訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法，再使用算法對特定任務(wù)執(zhí)行預(yù)測。

在某些情況下，例如疾病診斷與治療等，這類預(yù)測可以幫助人類專家做出準(zhǔn)確的判斷。

AI工廠的算法與數(shù)據(jù)驅(qū)動模型，使得各類組織得以快速測試新的假設(shè)，進(jìn)而推出變更以不斷改善自身系統(tǒng)。

從本質(zhì)上講，AI工廠在用戶參與、數(shù)據(jù)收集、算法設(shè)計、預(yù)測與改進(jìn)等環(huán)節(jié)之間建立起一條完整的良性閉環(huán)。

AI工廠不是自動化工廠，而是AI人工智能的規(guī)模化生產(chǎn)制造工廠。

全球AI工廠正逐步成型

過去幾年，工廠內(nèi)已經(jīng)安裝了很多傳感器。但從今年起，人工智能開始走進(jìn)工廠，機(jī)器開始學(xué)習(xí)了解工業(yè)生產(chǎn)的日常活動。未來基于數(shù)據(jù)的工業(yè)生產(chǎn)變得更加智能。

AI工廠是最近正在擴(kuò)散到全世界的智能工廠的最高進(jìn)化版本。智能工廠是將傳統(tǒng)制造工廠和信息技術(shù)（IT）結(jié)合，以提高生產(chǎn)效率的工廠。

工廠管理AI在制造產(chǎn)品所需的原料庫存不足時，會自動在市場價格最低廉的時候大量購買。

如果在一般制造工廠的生產(chǎn)線上使用AI，能在生產(chǎn)速度放慢1秒時馬上發(fā)現(xiàn)問題在哪里，給疲憊的工作人員休息時間或指示修理機(jī)器。

過去幾年在全球研究團(tuán)隊投入算法優(yōu)化下，人工智能應(yīng)用已成為企業(yè)解決營運困境、優(yōu)化決策，為消費者提供理財服務(wù)，乃至于制造業(yè)實踐智能制造愿景的重要核心。

人工智能的使用能夠幫助工廠管理者極大提升決策效率，幫助傳統(tǒng)制造業(yè)實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級。

5G在人工智能應(yīng)用過程中起到關(guān)鍵作用。像這樣的未來工廠內(nèi)，人工智能就像大腦，5G就像神經(jīng)。

隨著工業(yè)4．0熱潮從德國涌向全球、以及《中國制造2025》的實施，越來越多的國內(nèi)制造企業(yè)開始實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

運用人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計算等新興技術(shù)實現(xiàn)工廠等職能升級，以獲得快速應(yīng)對市場的能力，并最大限度提升生產(chǎn)效率和節(jié)省成本。

制造業(yè)想要實現(xiàn)工業(yè)4．0得經(jīng)歷三個階段：精益生產(chǎn)、數(shù)字化工廠和智能工廠。

目前國內(nèi)部分企業(yè)已處于精益生產(chǎn)向數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時期，而人工智能AI將是未來從數(shù)字工廠到智能工廠的核心技術(shù)。

運用AI方式將變革企業(yè)

在工廠內(nèi)部，AI會把各種好處帶給生產(chǎn)以及諸如維護(hù)、質(zhì)量與物流等支持職能：

生產(chǎn)：連續(xù)加工以及離散型生產(chǎn)等環(huán)境中，制造商都會利用AI來降低成本提高速度，從而提升生產(chǎn)力。

維護(hù)：制造商會利用AI減少設(shè)備故障提高資產(chǎn)利用，AI會持續(xù)分析和學(xué)習(xí)機(jī)器和部件產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。

質(zhì)量：制造商可以利用AI幫助盡早檢測出質(zhì)量問題。視覺系統(tǒng)利用圖像識別技術(shù)識別缺陷以及產(chǎn)品功能的偏差；同時還可以持續(xù)分析和學(xué)習(xí)由機(jī)器和生產(chǎn)環(huán)境產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。

物流：此物流指的是產(chǎn)內(nèi)物流和倉儲，而不是外部供應(yīng)鏈的物流。AI會促進(jìn)場內(nèi)材料供應(yīng)的自動轉(zhuǎn)移和效率，這對于管理制造多種產(chǎn)品衍生和定制產(chǎn)品所帶來的日益增長的復(fù)雜性是必不可少的。

報告：AI系統(tǒng)會根據(jù)事件報告建議相應(yīng)事件的解決方案，而且還會持續(xù)分析和學(xué)習(xí)這些報告。

美國公司的高采用水平可能反映出那里的AI技術(shù)的廣泛普及。

即便如此，中國在AI投資上仍壓倒了美國，去年中國投資占到了AI初創(chuàng)企業(yè)全球投資的將近一半。

2017年中國國務(wù)院還頒布了《下一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，打算用三步走的策略到2030年達(dá)到AI全球領(lǐng)先水平；天津市政府已經(jīng)設(shè)立了300億元的基金來支持AI產(chǎn)業(yè)。

其他的新興國家，比如印度，其態(tài)度也類似，將AI采用視為保持其制造業(yè)全球競爭力的必要元素，并且對AI進(jìn)行了大規(guī)模投資。

AI工廠各個方面所面臨的挑戰(zhàn)

機(jī)器學(xué)習(xí)算法嚴(yán)重依賴大量數(shù)據(jù)，但僅大量數(shù)據(jù)并不能構(gòu)成好的AI算法。

許多公司都坐擁大量數(shù)據(jù)存儲，但是他們的數(shù)據(jù)和軟件存在于單獨的孤島中，存儲方式不一致，模型和框架也不兼容。

即使客戶將企業(yè)視為一個統(tǒng)一的實體，但在內(nèi)部，跨部門和職能的系統(tǒng)和數(shù)據(jù)通常都是分散的。

從而阻止了數(shù)據(jù)的聚合，延遲了見解的產(chǎn)生，并使得無法利用分析和人工智能的力量。

此外，在將數(shù)據(jù)饋送到AI算法之前，必須對其進(jìn)行預(yù)處理。

即使在處理諸如銷售記錄之類的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時，也可能存在缺口，信息丟失以及其他需要解決的不準(zhǔn)確之處。

在其他方面，例如為監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立正確的指標(biāo)和功能，在人類專家見解和AI預(yù)測之間找到正確的鴻溝，以及應(yīng)對運行方面的挑戰(zhàn)實驗并驗證結(jié)果。

結(jié)尾：

但與金融等行業(yè)相比，雖然人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用場景不少，卻并不突出，甚至可以說發(fā)展較慢。

目前，隨著越來越多的企業(yè)進(jìn)入人工智能領(lǐng)域，大批成功的人工智能開源軟件和平臺不斷涌入，AI工廠將迎來前所未有的爆發(fā)期。

責(zé)任編輯：xj