工业互联网融合AI技术是大势所趋

如今，AI已经作为一种赋能技术正在深深推动各个领域的发展。但是，人工智能拥抱工业互联网的路上，前进的“脚步”似乎有些缓慢。AI难以规模化应用、基础设施技术薄弱的背后，除了结合工业领域的行业属性，我们还得从算力、数据、算法这三个维度考量……

AI技术的应用如今在各个行业领域已经如火如荼，但是在工业互联网领域一直缺少杀手级的可规模应用的场景。但工业互联网要迈向智能化，实现智能制造，AI技术是核心技术之一。如何推动AI技术使能工业互联网智能化，是本文重点阐述的问题。

工业互联网融合AI技术是大势所趋

AI技术从互联网渗透到工业领域，和工业互联网相互融合，是工业制造4.0实现智能制造的必要条件，是大势所趋。但是目前阶段始终缺少可规模化的杀手级工业AI应用，作为智能制造先决条件的AI技术将如何参与工业互联网，充分发挥价值呢？

工业互联网是全球工业系统与科学计算、分析、感应技术以及互联网连接融合的结果。基于工业互联网提供的基础设施，智能制造通过网络技术将机器设备关联起来，采集大量工业数据并标注处理，利用AI技术和人类专家进行训练，生成推理模型，再利用推理模型在制造过程中进行分析、预测、判断、规划和决策等智能活动。

在这个过程中，人、机器设备与智能系统通力合作，延伸和部分取代人类专家在制造过程中的脑力劳动，取代工人在生产线上的部分体力工作，取代大型机器设备维护中的部分人力工作。一方面增加了工业制造的自动化程度，另一方面也大大提高了工业生产的智能化和高度集成化。

当前，AI技术在工业制造领域已经收获了一些成果和实践，主要集中在智能质检和生产设备的预测性维护。其中，智能质检是AI在工业制造领域成熟度最高的应用，利用图像识别与深度学习技术可以解决传统质检的人工成本高且无法长时间连续作业、只能抽检且缺陷检出率不高等痛点，大幅提升产品质检效率和缺陷检出准确率，在降低人工成本的同时确保出厂产品的合格率。

同时，AI技术的落地基础取决于工业的数字化程度，根据中国信通院的测算，2018年中国工业数字化经济的比重仅为18.3%，尚不足20%。随着工业互联网的普及，工业数字化必将快速发展。未来五到十年，AI技术落地工业制造将进入高速发展期。