三级片入口,天天日天天射日日,蜜臀懂色,二区三区麻豆

人工智能正在進入GPT-4開啟的AI 2.0時代。有專家指出“AI 2.0時代帶來的變革將會是移動互聯網的十倍，人類的生產方式將會被改寫，生產力水平也將大大提高”。AI 2.0在制造、金融、文娛、醫(yī)療等產業(yè)都具有非常大的應用空間，人工智能的發(fā)展將推動整個社會邁向新的臺階，進而提升人類整體智能化水平。

種一棵樹最好的時間是十年前，其次是現在！以ChatGPT為代表的AI 2.0正在給制造業(yè)帶來新的機遇。比如通過人工智能（AGI）和生成式人工智能技術（AIGC），可以幫助工業(yè)企業(yè)更快地構建符合具體場景的小模型，以滿足各個生產環(huán)節(jié)對AI的需求，比如可以快速生成高質量生產數據，指導機器人或產線完成各種復雜的任務，實現更高水平的人機協作。

AI在制造業(yè)中的應用已經不再是一句空話。越來越多的企業(yè)正在引入AI技術以提升生產效率、降低成本、優(yōu)化產品質量等。隨著AI技術的不斷發(fā)展和普及，AI將在制造業(yè)領域繼續(xù)發(fā)揮其巨大潛力，推動傳統(tǒng)制造業(yè)邁向智能化、高效化的新時代。

隨著人工智能（AI）在制造業(yè)的應用。AI技術正逐漸改變著傳統(tǒng)制造業(yè)給我的印象，并為其帶來了巨大的變革。AI對于制造業(yè)的五大影響，展示其在提升效率、智能化生產、質量保障等方面的重要作用。

1、AI+機器視覺

AI機器視覺的結合由來已久，其中最大的突破是檢測場景正從傳統(tǒng)標準化場景過渡到非標準化應用場景。但伴隨AI技術發(fā)展,國內的非標市場有望被逐步打開。

AI機器視覺基于目標物特征，如外形、顏色等進行甄別，測量：將獲取的圖像像素信息標定成常用度量衡單位，再在圖像中精確計算目標物的幾何尺寸；定位：獲得目標物關于二維或三維的位置信息，檢測：產品裝備后的完整性檢測、外觀缺陷檢測等。檢測對機器視覺識別精度、準確性準確性要求最高，在 AI與機器視覺結合后，有望實現更好的檢測功能。

2、AI+工控

工控是利用計算機對機械進行控制，進行更加高效、精準的生產。作為自動化設備核心零部件，工控系統(tǒng)可以分為控制層、驅動層、執(zhí)行層與傳感層四個層面，并通過系統(tǒng)集成最終形成系統(tǒng)類產品。

3、AI+倉儲物流

人工智能通過路徑規(guī)劃、貨物跟蹤等技術，實現物流過程的智能化管理和優(yōu)化，提高物流效率和準確性，通過機器人和自動化設備，實現倉儲操作的自動化和智能化，提高倉儲效率和準確性。

以分揀零件為例，機器人雖然有攝像頭可以看到零件，但卻不知道如何把零件成功地撿起來。利用機器學習技術，先讓機器人隨機進行一次分撿動作，然后告訴它這次動作是成功分撿到零件還是抓空了，經過幾個小時的學習，機器人的分撿成功率可以達到90%，和熟練工人的水平相當。

4、智能決策

制造企業(yè)可以應用機器學習等人工智能技術，結合大數據分析，優(yōu)化調度方式，提升企業(yè)決策能力。具有異常和生產調度數據采集、基于決策樹的異常原因診斷、基于回歸分析的設備停機時間預測、基于機器學習的調度決策優(yōu)化等功能。通過將歷史調度決策過程數據和調度執(zhí)行后的實際生產性能指標作為訓練數據集，采用神經網絡算法，對調度決策評價算法的參數進行調優(yōu)，保證調度決策符合生產實際需求。

5、數字孿生

數字孿生是客觀事物在虛擬世界的鏡像。創(chuàng)建數字孿生的過程，集成了人工智能、機器學習和傳感器數據，以建立一個可以實時更新的、現場感極強的“真實”模型，用來支撐物理產品生命周期各項活動的決策。在完成對數字孿生對象的降階建模方面，可以把復雜性和非線性模型放到神經網絡中，借助深度學習建立一個有限的目標，基于這個有限的目標，進行降階建模。

總結

可以說， “AI+制造應用場景落地”已成為衡量制造業(yè)智能化轉型成功與否的驗金石。尤其在工業(yè)制造領域，“AI+制造”正在給工業(yè)制造帶來革命性的變化，同時帶來更多的市場想象空間，讓我們透視AI驅動之下的工業(yè)制造轉型升級，以及為企業(yè)生產和管理帶來的全新變革。

與過往智能制造在推行時候的難點相似，工業(yè)領域的AI 2.0在AI能力和行業(yè)積累上也有很大的門檻，需要長期聚焦制造業(yè)積累行業(yè)Know-How。AI為制造業(yè)帶來了巨大的機遇和挑戰(zhàn)。未來，制造業(yè)將更加智能化、高效化，AI將成為推動制造業(yè)創(chuàng)新和發(fā)展的重要驅動力。