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人工智能（AI）平台将引发从制造业到消费领域企业的颠覆性创新。研究人工智能可以成功解决广泛而复杂的问题。除了目前的软件功能外，人工智能还融合了多个概念，可以为企业带来更大价值。
混合AI工具可以发挥更大作用。在包括数据挖掘、多代理系统和分布式自组织系统等AI新兴领域的发展控制工程网版权所有，也将对传感器系统带来积极的影响。
工业AI工具包括基于知识的系统、模糊逻辑、自动学习、神经网络、环境智能和遗传算法。图片来源：L＆T
混合AI系统
驱动混合AI发展的工具和方法具有最小的计算复杂度，可以在小型装配线、单个机器人或低端微控制器系统上实现。与传统的AI机制相比控制工程网版权所有，这些方法利用环境智能，混合使用不同的AI工具，以充分利用每种技术的优势，并包含更高级的框架。
使用不同AI技术元素的混合AI系统能带来更多的优势。神经模糊系统就是一个例子，它结合了模糊系统的不确定性处理和人工神经网络的学习能力。
混合AI系统可以助力自动化、制造和机器人技术的发展，例如焊接编程。这个系统由两个软件系统组成，它们串联工作以构建可行的机器人程序从而提高效率。一个系统是计算机辅助设计（CAD）模型解释器www.cechina.cn，它接受CAD模型并确定所需的焊缝。接下来，数据被馈送到程序生成器，程序生成器根据面板的实际方向重新调整焊接要求。
程序生成器将任何程序顺序发送到机器人（通常每条焊缝一个程序）。在将程序发送到机器人系统时，可以将其它软件系统集成到现有系统中。此时，通信方法为标准的传输控制协议/互联网协议（TCP/IP），并且所发送的任何程序都可以视为文本文件。
融合逻辑系统的传感器
研究人员正在试图将一些强大的新技术融合到传感器系统中。带来的收益包括更少地使用能源、空间和时间，以及以更少的成本获得更多的产出。机器从实际对象中读取数据并放置连续图层控制工程网版权所有，以通过一系列横截面建立对象模型。在大多数应用中，AI能够减少成本和时间。
AI还可以增加有效的通信，减少错误和偏差，并延长传感器寿命。混合AI系统可以在整个工业价值链中提供长期的可持续业务收益。在过去的十年里，各行业都在探索各种机会，以便在能够使用多种AI技术的操作中，朝着开发和应用混合智能管理系统的方向转变。由于一些认知匮乏和技术障碍控制工程网版权所有，工程师可能还需要十年才能认识到这些好处，但这一研究领域正在扩大。（作者：Ashish Khushu）
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