実用的な観点から見ると、インターネット+人工知能のアプリケーションは、最終的に次の3つのシナリオに役立ちます。
まず、製品インテリジェンスについては、ソフトウェアとハードウェアから製造業界へのアップグレード、インターネットを介した情報の注入、製品の人工知能アルゴリズムの提供、新世代の製造製品のインテリジェントなアップグレードの促進です。たとえば、Googleが大規模機械学習用に開発したスマートチップTPUは、Tencent AIがコンピュータービジョンAI機能を提供するオープンプラットフォームと同じです。
第二に、人工知能とインターネットの組み合わせによるサービスインテリジェンスのために、製造会社に正確な付加価値サービスを提供します。販売前のマーケティング段階では、人工知能を通じてユーザーのニーズを分析し、正確な配信を実現します。アフターサービスに関しては、モノのインターネット、ビッグデータ、人工知能アルゴリズムを使用して製品の検査と管理を行うと同時に、起こり得るリスクの早期警告を提供し、アフターセールスの管理をさらに強化します。この点での良い例は、ビッグデータとインテリジェントアルゴリズムを使用して大規模な機器グループをリモート管理し、世界中に分散している300,000台のデバイスをプラットフォームに接続するために、Seny Heavy IndustryとTencent Cloudを組み合わせたことです。これにより、設備の運用効率が大幅に向上します。同時に、運用コストも削減されます。
第三に、知恵を生み出すために、人工知能技術がインターネットを介して生産プロセスに注入されるため、マシンはさまざまな複雑な状況の生産に対応し、生産効率をさらに向上させることができます。この種のシーンアプリケーションは現在、プロセスの最適化に適用されており、マシンは健全な製品モデルを学習し、品質検査と視覚認識の機能を完了することができます。
マシンは人間の体温を置き換えることができないことを指摘しておく必要があります。製品構成の実用性、人間化された環境、および生産の全体的な制御の観点から、人工知能は人間の役割に取って代わるものではありません。ただし、人間の助けとして、人工知能はタスクをうまく実行できます。ヒューマンマシンコラボレーションのモードでは、製造業は依然として製品品質、製品革新、アフターサービス、運用効率などに大きな可能性を秘めています。人工知能の継続的な開発により、製造業はより大きなブレークスルーをもたらすでしょう。 。
