廣州獵頭公司認(rèn)為2023年人工智能技術(shù)和產(chǎn)品應(yīng)用較為成熟，推動著人工智能與各行各業(yè)的加速融合。人工智能的核心能力可以分為三個層面，分別是計算智能、感知智能、認(rèn)知智能。

計算智能

計算智能即機器具備超強的存儲能力和超快的計算能力，可以基于海量數(shù)據(jù)進行深度學(xué)習(xí)，利用歷史經(jīng)驗指導(dǎo)當(dāng)前環(huán)境。隨著計算力的不斷發(fā)展，儲存手段的不斷升級，計算智能可以說已經(jīng)實現(xiàn)。例如AlphaGo利用增強學(xué)習(xí)技術(shù)完勝世界圍棋冠軍；電商平臺基于對用戶購買習(xí)慣的深度學(xué)習(xí)，進行個性化商品推薦等。

感知智能

感知智能是指使機器具備視覺、聽覺、觸覺等感知能力，可以將非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，并用人類的溝通方式與用戶互動。隨著各類技術(shù)發(fā)展，更多非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的價值被重視和挖掘，語音、圖像、視頻、觸點等與感知相關(guān)的感知智能也在快速發(fā)展。無人駕駛汽車、著名的波士頓動力機器人等就運用了感知智能，它通過各種傳感器，感知周圍環(huán)境并進行處理，從而有效指導(dǎo)其運行。

認(rèn)知智能

相較于計算智能和感知智能，認(rèn)知智能更為復(fù)雜，是指機器像人一樣，有理解能力、歸納能力、推理能力，有運用知識的能力。目前認(rèn)知智能技術(shù)還在研究探索階段，如在公共安全領(lǐng)域，對犯罪者的微觀行為和宏觀行為的特征提取和模式分析，開發(fā)犯罪預(yù)測、資金穿透、城市犯罪演化模擬等人工智能模型和系統(tǒng)；在金融行業(yè)，用于識別可疑交易、預(yù)測宏觀經(jīng)濟波動等。要將認(rèn)知智能推入發(fā)展的快車道，還有很長一段路要走。

人工智能制造業(yè)應(yīng)用場景

從應(yīng)用層面來看，一項人工智能技術(shù)的應(yīng)用可能會包含計算智能、感知智能等多個層次的核心能力。工業(yè)機器人、智能手機、無人駕駛汽車、無人機等智能產(chǎn)品，本身就是人工智能的載體，其硬件與各類軟件結(jié)合具備感知、判斷的能力并實時與用戶、環(huán)境互動，無不是綜合了多種人工智能的核心能力。
例如，在制造業(yè)中被廣泛應(yīng)用的各種智能機器人：分揀/揀選機器人，能夠自動識別并抓取不規(guī)則的物體；協(xié)作機器人能夠理解并對周圍環(huán)境做出反應(yīng)；自動跟隨物料小車能夠通過人臉識別實現(xiàn)自動跟隨；
借助SLAM（simultaneous localization and mapping，同步定位與地圖構(gòu)建）技術(shù)，自主移動機器人可以利用自身攜帶的傳感器識別未知環(huán)境中的特征標(biāo)志，然后根據(jù)機器人與特征標(biāo)志之間的相對位置和里程計的讀數(shù)估計機器人和特征標(biāo)志的全局坐標(biāo)。無人駕駛技術(shù)在定位、環(huán)境感知、路徑規(guī)劃、行為決策與控制方面，也綜合應(yīng)用了多種人工智能技術(shù)與算法。

目前制造企業(yè)中應(yīng)用的人工智能技術(shù)，主要圍繞在智能語音交互產(chǎn)品、人臉識別、圖像識別、圖像搜索、聲紋識別、文字識別、機器翻譯、機器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)計算、數(shù)據(jù)可視化等方面。下文則總結(jié)制造業(yè)中常用的八大人工智能應(yīng)用場景。
場景一：智能分揀制造業(yè)上有許多需要分撿的作業(yè)，如果采用人工的作業(yè)，速度緩慢且成本高，而且還需要提供適宜的工作溫度環(huán)境。如果采用工業(yè)機器人進行智能分揀，可以大幅減低成本，提高速度。

場景二：設(shè)備健康管理

基于對設(shè)備運行數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測，利用特征分析和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，一方面可以在事故發(fā)生前進行設(shè)備的故障預(yù)測，減少非計劃性停機。另一方面，面對設(shè)備的突發(fā)故障，能夠迅速進行故障診斷，定位故障原因并提供相應(yīng)的解決方案。在制造行業(yè)應(yīng)用較為常見，特別是化工、重型設(shè)備、五金加工、3C制造、風(fēng)電等行業(yè)。

 場景三：基于視覺的表面缺陷檢測基于機器視覺的表面缺陷檢測應(yīng)用在制造業(yè)已經(jīng)較為常見。利用機器視覺可以在環(huán)境頻繁變化的條件下，以毫秒為單位快速識別出產(chǎn)品表面更微小、更復(fù)雜的產(chǎn)品缺陷，并進行分類，如檢測產(chǎn)品表面是否有污染物、表面損傷、裂縫等。目前已有工業(yè)智能企業(yè)將深度學(xué)習(xí)與3D顯微鏡結(jié)合，將缺陷檢測精度提高到納米級。對于檢測出的有缺陷的產(chǎn)品，系統(tǒng)可以自動做可修復(fù)判定，并規(guī)劃修復(fù)路徑及方法，再由設(shè)備執(zhí)行修復(fù)動作。

場景四：基于聲紋的產(chǎn)品質(zhì)量檢測與故障判斷

利用聲紋識別技術(shù)實現(xiàn)異音的自動檢測，發(fā)現(xiàn)不良品，并比對聲紋數(shù)據(jù)庫進行故障判斷。例如，從2018年年末開始，佛吉亞（無錫）工廠就與集團大數(shù)據(jù)科學(xué)家團隊展開全面合作，致力于將AI技術(shù)應(yīng)用于座椅調(diào)角器的NVH性能評判（震動噪聲測試）。2019年，佛吉亞（無錫）工廠將AI技術(shù)應(yīng)用到調(diào)角器異音檢測中，實現(xiàn)從信號采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析到自我學(xué)習(xí)全過程的自動化，檢測效率及準(zhǔn)確性遠超傳統(tǒng)人工檢測。

場景五：智能決策制造企業(yè)在產(chǎn)品質(zhì)量、運營管理、能耗管理和刀具管理等方面，可以應(yīng)用機器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析，優(yōu)化調(diào)度方式，提升企業(yè)決策能力。
場景六：數(shù)字孿生數(shù)字孿生是客觀事物在虛擬世界的鏡像。創(chuàng)建數(shù)字孿生的過程，集成了人工智能、機器學(xué)習(xí)和傳感器數(shù)據(jù)，以建立一個可以實時更新的、現(xiàn)場感極強的“真實”模型，用來支撐物理產(chǎn)品生命周期各項活動的決策。在完成對數(shù)字孿生對象的降階建模方面，可以把復(fù)雜性和非線性模型放到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，借助深度學(xué)習(xí)建立一個有限的目標(biāo)，基于這個有限的目標(biāo)，進行降階建模。
場景七：創(chuàng)成式設(shè)計創(chuàng)成式設(shè)計（Generative Design）是一個人機交互、自我創(chuàng)新的過程。工程師在進行產(chǎn)品設(shè)計時，只需要在系統(tǒng)指引下，設(shè)置期望的參數(shù)及性能等約束條件，如材料、重量、體積等等，結(jié)合人工智能算法，就能根據(jù)設(shè)計者的意圖自動生成成百上千種可行性方案，然后自行進行綜合對比，篩選出最優(yōu)的設(shè)計方案推送給設(shè)計者進行最后的決策。
創(chuàng)成式設(shè)計已經(jīng)成為一個新的交叉學(xué)科，與計算機和人工智能技術(shù)進行深度結(jié)合，將先進的算法和技術(shù)應(yīng)用到設(shè)計中來。得到廣泛應(yīng)用的創(chuàng)成式算法包括：參數(shù)化系統(tǒng)、形狀語法（Shape Grammars(SG)）、L-系統(tǒng)（L-systems）、元胞自動機（Cellular Automata(CA)）、拓?fù)鋬?yōu)化算法、進化系統(tǒng)和遺傳算法等。

場景八：需求預(yù)測，供應(yīng)鏈優(yōu)化以人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)，建立精準(zhǔn)的需求預(yù)測模型，實現(xiàn)企業(yè)的銷量預(yù)測、維修備料預(yù)測，做出以需求導(dǎo)向的決策。同時，通過對外部數(shù)據(jù)的分析，基于需求預(yù)測，制定庫存補貨策略，以及供應(yīng)商評估、零部件選型等。