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智能制造背后的人工智能

宣布日期：

2018-01-25

智能制造是先进制造手艺与信息手艺的深度融合，，，是我国古板工业转型升级和战略性新兴工业生长的配合使能手艺。。

智能制造是先进制造手艺与信息手艺的深度融合，，，是我国古板工业转型升级和战略性新兴工业生长的配合使能手艺。。智能制造对应的是第四次工业革命，，，在其9大手艺支柱中，，，工业物联网、云盘算和工业大数据是基于漫衍式和毗连的三大基础，，，工业机械人和3D打印是两大硬件工具，，，知识事情自动化和工业网络清静是两大软件支持，，，而虚拟现实与人工智能是面向未来的两大牵引手艺。。

何谓人工智能
人工智能是一种机械智能，，，是由机械来仿真或者来模拟人智能的系统或者学科。。人工智能的主要研究内容包括认知建模、知识体现、推理及应用、机械感知、机械头脑、机械学习、机械行为和智能系统等等，，，推理、知识、妄想、学习、交流、感知、移动、操作等，，，这些都是做人工智能所要研究的基本工具。。
说到人工智能，，，有一位先生我们不可不提及——图灵（Alan |Turing）。。他既是盘算机之父，，，也是人工智能之父。。图灵测试，，，一种用来判断机械是否具有智能的测试，，，正是由他提出并以他的名字命名。。1956年，，，十多位其时著名的科学家群集在达特茅斯，，，花了两个月的时间讨论人工智能问题，，，以后开发了一个全新的跨学科领域——人工智能领域，，，距今已经已往了60多年。。人工智能在这60多年中，，，着实可以说是履历了起升沉伏。。

人工智能的三大浪潮
人工智能有三大门派，，，第一个门派通常叫逻辑主义，，，也叫符号主义，，，焦点是符号推理与机械推理，，，用符号表达的方法来研究智能、研究推理。。第二个门派称为毗连主义，，，焦点是神经元网络与深度学习，，，仿造人的神经系统，，，把人的神经系统的模子用盘算的方法泛起，，，用它来仿造智能。。第三个门派是行为主义，，，推许控制、自顺应与进化盘算，，，现在提及较少。。
人工智能的第一次浪潮是1956年~1976年，，，主要是符号主义、机械证实、人工智能逻辑语言前进较量快，，，其时更大的一个效果是专家系统、知识工程。。人工智能在生长初期很是热门，，，被普遍看好。。1958年，，，在人工智能降生两年之后，，，有两位巨匠（Simon与Newell）提出了一个著名的预言，，，预言10年之内许多事情人工智能都能解决。。好比说：

10年内战胜国际象棋冠军
10年内发明和证实有意义的数学理论
10年内能谱写优美的兴趣
10年内能实现大大都的心理学理论

可是20年以后，，，知识工程方面设定的远大目的实现起来大多难题重重，，，Minsky在1979年揭晓的文章《K-lines: |A |Theory |of |Memory》，，，基本上否定了神经网络大规模学习的能力，，，符号主义和毗连主义以后消沉，，，人工智能进入了第一个低潮、冰河期。。

1976年~2006年间的30年是人工智能的第二次浪潮。。在这一次浪潮中，，，经由一再里程碑式的事情，，，毗连主义重新仰面。。其中，，，1986年提出的BP网络，，，第一次证实晰神经元网络的学习训练历程可以收敛，，，这可以说是整小我私家工智能浪潮的涤讪性事情。。

虽然神经网络理论的完善使得毗连主义重新盛行，，，可是一直到2006年之前，，，人工智能仍然迟迟走不出实验室的理论研究，，，很难真正应用到工业界。。在2006年，，，杰夫·辛顿（Geoffrey |Hinton）联合杨立昆（Yann |LeCun）、约书亚·本吉奥（Yoshua |Bengio）揭晓了具有突破性的一篇论文《A |Fast |Learning |Algorithm |for |Deep |Belief |Nets》（深度信心网的快速学习要领），，，从理论上解决了原有神经网络规模无法扩展，，，只能处置惩罚简单情形无法处置惩罚重大情形的问题，，，直接推动深度学习理论取得突破，，，一起生长到今天的高度，，，形成了人工智能的第三次浪潮。。

从实质上说，，，第二次和第三次浪潮在要领论上并没有实质区别，，，差别在于深度学习的乐成。。硬件的前进和卷积神经网络模子与参数训练技巧的前进，，，是促成深度学习乐成的两个主要因素。。

人工智能的现状
随着第三次人工智能浪潮的到来，，，通过“机械学习”与“深度学习”，，，用盘算机来模拟人的头脑历程和智能行为的研究获得极大生长。。深度神经网络应用在语音识别和图像识别这些领域后，，，取得的突破尤其显着。。

以智能语音交互领域为例，，，这是一个高门槛的焦点手艺领域，，，全球竞争强烈。。2000年之前，，，中文语音工业控制在微软、IBM等国际IT巨头手中。。现在，，，海内的科大讯飞已经成为亚太地区更大的语音和人工智能上市公司，，，中外各大互联网巨头，，，包括谷歌、苹果、百度、腾讯、阿里巴巴等，，，都纷纷建设自己的语音研发团队。。在这个移动互联的时代，，，成千上万的移动互联网APP应用接入了语音云平台效劳，，，越来越多的行业领域，，，包括汽车领域、手机领域、智能家电领域，，，都最先应用语音交互效劳。。在国家支柱工业的航天航空领域，，，语音控制和语音交互功效也早已不是外洋战机独吞。。作为一家专注于航空领域语音交互解决计划的手艺供应商和产品制造商，，，航飞科技有限公司所研制的智能座舱语音控制模浚浚�？楹筒芬丫诤Ｄ谥骰喔鲂秃诺恼蕉坊鲜迪肿盎褪苑伞�。

在已往的2016这一年间，，，语音识别的性能一直取得突破。。2月，，，百度deep |speech2引擎的短语识别词错率降到3.7%；；；；5月，，，IBM |Watson系统的会话词错率低至6.9%；；；；9月，，，微软新系统的英语语音识别词错率低至6.3%，，，10月进一步降低到5.9%，，，媲尤物类。。凭证斯坦福大学所做的一项实验效果统计，，，在移动装备上，，，无论是中文照旧英文，，，接纳语音的方法比手动打字的输入速率快三倍。。

在智能制造领域，，，工业机械人成为人工智能的优异代表被重复提及，，，成为智能制造的主要实现端之一。。不少制造业企业探索并引领着智能制造中智能机械人的生长，，，而工控圈内外的跨界相助触目皆是。。2013年，，，谷歌将波士顿动力（BostonDynamics）等8家机械人公司纳入麾下。。2014年，，，AI公司Vicarious获得了由ABBTechnology |Ventures领投的1200万美元投资。。2015年，，，阿里巴巴联合富士康向日本软银旗下的机械人公司SBRH举行战略投资。。2016年，，，西门子新营业部分Next47正式建设，，，肩负挖掘西门子在电气化、自动化和数字化焦点营业领域倾覆性的立异想法和潜力，，，其关注工具包括人工智能。。2016年工博会，，，发那科、思科、罗克韦尔自动化相助宣布了FANUC |Intelligent |Edge |link |and |Drive（FIELD）系统。。FIELDsystem实现了先进的机械学习和深度学习能力，，，连系了人工智能和尖端盘算机手艺使漫衍式学习成为可能，，，机械人和装备的运行数据在网络上被实时的举行处置惩罚，，，这也使种种装备之间能更智能的举行协调生产，，，令原来难以实现的重大生产协调成为可能。。

科大讯飞董事长刘庆峰在今年的两会上提议将人工智能战略作为国家重点领域，，，他以为纵然未来3~5年没有手艺重大突破，，，以现有人工智能手艺要素，，，也会形成重大的应用突破和工业突破。。哪个国家优先占住制高点，，，未来人工智能就会走在全球的前线。。

优德88四方砥砺斗争十五载，，，起劲推动“工业4.0”和“中国制造2025”，，，为工业企业自动化、数字化、智能化提供智能制造咨询妄想、智能制造解决计划实验和工业大数据应用效劳等智能制造整体解决计划。。

结语
人工智能的生长已经履历了两起两落，，，现在正处于第三次蓬勃兴起的大好时期。。现在，，，太过强谐和贬低人工智能都是不可取的。。人工智能的许多研究效果，，，已经可以期待在数年后真正用于制造业的生产历程。。可是在今天，，，着适用性还需要时间来优化和成熟。。

我们现在要实现的智能制造，，，是基于人造智能而非仅仅是人工智能的智能制造。。其中，，，源于工业领域恒久积累的工业智能，，，与源于信息领域的人工智能，，，是需要相互借鉴和融合的。。以这两种智能手艺为主体，，，兼顾其他智能手艺，，，是以后智能制造手艺的主流生长偏向。。起步于工业智能，，，逐渐融入人工智能，，，应该是适于中国企业的智能制造之路。。

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