AI在工業互聯網平臺的四大應用場景

賽迪智庫

當前，以深度學習為主導的人工智能（AI）進入推廣培育期，在醫療、金融、零售、安防、交通、能源等領域的探索步伐不斷加快，自然語言處理、計算機視覺、精準營銷、自動駕駛等人工智能應用市場增長迅猛。但在工業領域，受數據、算法、算力等因素制約，AI應用的廣度和深度受到限制。近年來，隨著工業互聯網平臺的快速崛起，其海量的數據、內嵌的高效算法和對算力的強大支撐能力，為AI在工業領域的發展應用提供了土壤。尤其是AI應用于工業互聯網平臺設備層、邊緣層、平臺層、應用層四類應用場景，正在推動傳統生產模式向實時感知、動態分析、科學決策、精準執行和優化迭代的智能化生產模式轉變，為工業轉型升級賦能。

工業互聯網平臺是人工智能應用的重要載體

工業互聯網平臺覆蓋全流程生產數據。數據是應用人工智能的“燃料”。工業互聯網平臺從數據“量”和“質”兩個維度入手，提升工業場景數據集的廣度與深度，為人工智能應用提供支撐。從“量”的方面看，工業互聯網平臺匯聚了數以千萬計的設備和傳感器，對異構系統、運營環境、人員信息等要素實施泛在感知、高效采集和云端匯聚，實現了海量數據的廣泛集成。從“質”的方面看，工業互聯網平臺通過構建設備、產品、系統和服務全面連接的數據交流網絡，充分挖掘實時有效的工業大數據，搭建數據自動流動的賦能體系，為深度學習的模型訓練提供優質的訓練集、驗證集和測試集，切實提高人工智能模型自學習、自決策、自適應的有效性。……