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計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)運(yùn)用由圖像處理操作及其他技術(shù)所組成的序列，來將圖像分析任務(wù)分解為便于管理的小塊任務(wù)。在應(yīng)用里，計(jì)算機(jī)在高度受限的工廠環(huán)境里識別諸如生產(chǎn)零件一類的物體，因此相對于尋求在非受限環(huán)境里操作的計(jì)算機(jī)視覺來說目標(biāo)更為簡單。 機(jī)器學(xué)習(xí)指的是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)無須遵照顯式的程序指令，而只依靠數(shù)據(jù)來提升自身性能的能力。其核心在于，機(jī)器學(xué)習(xí)是從數(shù)據(jù)中自動發(fā)現(xiàn)模式，模式一旦被發(fā)現(xiàn)便可用于預(yù)測。機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用范圍非常廣泛，針對那些產(chǎn)生龐大數(shù)據(jù)的活動，它幾乎擁有改進(jìn)一切性能的潛力。除了欺詐甄別之外，這些活動還包括銷售預(yù)測、庫存管理、石油和天然氣勘探，以及公共衛(wèi)生等。 將機(jī)器視覺、自動規(guī)劃等認(rèn)知技術(shù)整合至極小卻高性能的傳感器、制動器以及設(shè)計(jì)巧妙的硬件中，這就催生了新一代的機(jī)器人，它有能力與人類一起工作，能在各種未知環(huán)境中靈活處理不同的任務(wù)。 語音識別主要是關(guān)注自動且準(zhǔn)確地轉(zhuǎn)錄人類的語音技術(shù)。該技術(shù)必須面對一些與自然語言處理類似的問題，在不同口音的處理、背景噪聲、區(qū)分同音異形/異義詞方面存在一些困難，同時還需要具有跟上正常語速的工作速度。語音識別系統(tǒng)使用一些與自然語言處理系統(tǒng)相同的技術(shù)，再輔以其他技術(shù)。 現(xiàn)階段，層出不窮的技術(shù)給企業(yè)信息化工作帶來了巨大挑戰(zhàn)，如何挑選合適的技術(shù)應(yīng)用于具體實(shí)踐成為難點(diǎn)。人工智能的應(yīng)用場景千差萬別，小到一個芯片的生產(chǎn)，大到火車、飛機(jī)的制造，用到的技術(shù)差異巨大，在制造業(yè)的落地比較困難。人工智能技術(shù)關(guān)鍵點(diǎn)是互聯(lián)、實(shí)時與智慧，運(yùn)用數(shù)據(jù)幫助企業(yè)管理者做決策。企業(yè)可以通過人工智能提供面向客戶的增值服務(wù)，幫助企業(yè)產(chǎn)生更多的利潤點(diǎn)。 人工智能協(xié)助制造業(yè)管理者，達(dá)成精簡生產(chǎn)流程、優(yōu)化人機(jī)協(xié)調(diào)、改善廠線空間設(shè)計(jì)，提升速度與良率等目標(biāo)，可在最短時間內(nèi)達(dá)成生產(chǎn)平衡。此外，當(dāng)企業(yè)搭配合適的智能設(shè)備后，還能實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)自動化、檢測精準(zhǔn)化，有效降低人為失誤或經(jīng)驗(yàn)判斷的不足，達(dá)到改善產(chǎn)品質(zhì)量、提升附加價(jià)值的目標(biāo)。 另外，人工智能技術(shù)也能應(yīng)用于智能規(guī)劃，透過全方位分析可計(jì)算出最節(jié)省取貨時間的物料擺放位置、符合人因工程的工站設(shè)計(jì)、達(dá)到最佳人機(jī)協(xié)調(diào)的工法等，全面提升整條產(chǎn)線效能。 如今，人工智能應(yīng)用不僅涵蓋了3C、紡織、冶金、汽車等多個傳統(tǒng)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)，還涉及高端裝備制造、機(jī)器人、新能源等戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)。企業(yè)在業(yè)務(wù)運(yùn)營過程中會有很多數(shù)據(jù)產(chǎn)生，例如產(chǎn)品研發(fā)數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、質(zhì)量數(shù)據(jù)、設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)等。人工智能如何應(yīng)用這些數(shù)據(jù)來優(yōu)化業(yè)務(wù)流程呢？ 在產(chǎn)品研發(fā)方面，通過融入人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)模塊，軟件設(shè)計(jì)平臺能夠更加理解設(shè)計(jì)師的需求并掌握造型、結(jié)構(gòu)、材料和加工制造等數(shù)字化設(shè)計(jì)生產(chǎn)要素的性能參數(shù)，在系統(tǒng)的智能化指引下，設(shè)計(jì)師只需要設(shè)置期望的尺寸、重量及材料等約束條件即可以由系統(tǒng)自主設(shè)計(jì)出成百上千種可選方案。 在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，人工智能在機(jī)器視覺方面的應(yīng)用優(yōu)勢則越發(fā)明顯，借助人工智能可以從視覺快速判別材料的多種材質(zhì)，偵測出不合格品并指導(dǎo)生產(chǎn)線進(jìn)行分揀，在降低人工成本的同時提升出廠產(chǎn)品的合格率。 在營銷服務(wù)方面，通過基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型對用戶的購買習(xí)慣以及產(chǎn)品的屬性進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，可以形成全面的知識圖譜，在此基礎(chǔ)上向用戶進(jìn)行個性化推薦，也向銷售商提供相關(guān)的生產(chǎn)與營銷建議?；诖髷?shù)據(jù)的銷售預(yù)測是供應(yīng)鏈管理的源頭和基礎(chǔ)能力，據(jù)粗略測算，1%的預(yù)測準(zhǔn)確度的提升可以節(jié)約數(shù)倍的運(yùn)營成本。 企業(yè)為供應(yīng)鏈系統(tǒng)注入人工智能（AI）技術(shù)，通過分析現(xiàn)有的供應(yīng)鏈戰(zhàn)略和運(yùn)行數(shù)據(jù)，來總結(jié)導(dǎo)致供應(yīng)鏈?zhǔn)д`的潛在因素。然后，供應(yīng)鏈AI系統(tǒng)通過對經(jīng)驗(yàn)知識的學(xué)習(xí)，預(yù)測未來的供應(yīng)鏈問題，主動決策、自主執(zhí)行相應(yīng)的解決方案。 深度學(xué)習(xí)算法在未來將推動供應(yīng)鏈的發(fā)展。通過分析所有這些因素的組合，確定哪些事件組合可以預(yù)測供應(yīng)鏈?zhǔn)д`，并主動構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)緩解的策略，幫助組織以最低的成本、以最強(qiáng)的信心為客戶提供服務(wù)。能夠做到這些事情的公司，將可以最低的成本更好地為客戶服務(wù)（更快、更高效率的訂單履行并保證及時性）。
