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2021年AI在制造业4个发展方向
2021年人工智能将在制造业更多环节、更多层面得到推广和深化，需求导向、痛点聚焦将成为人工智能与制造业融合的关键之一控制工程网版权所有，人工智能产品和服务将落在具体的工业智能产品或具体行业领域的系统解决方案上。
1. 质量检验。比如芯片检测，如果生产5亿芯片，人工检测的话每年大约需要1亿美金，但是如果利用视觉+机器学习CONTROL ENGINEERING China版权所有，人工参与度将大大降低，从而节约成本。
2. 库房管理与物流。比如某物流库房，需要按照订单和发货地分拣成品，同时回收空的料箱，并把部分废料、废品扔进废料堆放处。这个工作每个班次由两名工人合作完成，库房内有粉尘和噪音CONTROL ENGINEERING China版权所有，每天累计重复分拣动作要执行2000-3000次，虽然重物搬运由机械手完成，但仍是强度大、环境差、技术含量低的重复性工作。
如果企业用一台机器人替换每天三班倒的两个工位，机器人带有机器视觉系统，成品识别和发货地分拣准确率很高，就不需要库房留人补缺控制工程网版权所有，只在废料废品回收时，捡出极少量的空箱即可。
3、工艺优化。AI通过调节和改进生产过程中的参数，对于制造中使用的很多机器进行参数设置。生产过程中，机器需要进行诸多参数的设置。例如，在注塑中，可能需要控制塑料的温度、冷却时间表、速度等。所有这些参数都可能受到各种外部因素的影响，例如，外界温度等。通过收集所有这些数据，AI可以改进自动设置和调整机器的参数。
4、生产制造。现在个性化越来越多，但是个性化生产的成本又非常巨大，只有一种途径就是大规模定制可以兼顾个性化和成本。利用个人消费数据进行分析后形成综合的订单，然后平台分发进行大规模生产进而降低成品单价。
AI技术3大发展趋势
1.深度学习技术从单模态向多模态发展
未来甚至可以对嗅觉、味觉、心理学等难以量化的信号进行融合，实现多个模态的联合分析，将推进深度学习从感知智能升级为认知智能，在更多场景、更多业务上辅助人类工作。一方面，多模态融合能够推动人机交互模式的升级，人机交互过程中可以从视觉、听觉、触觉等多方面体会机器的情感和表达的语义，通过图文、语音、动作等多方式互动，从整体上提高人机交互的自然度和精确度。另一方面，多模态融合技术，能够对人体的形态、表情和功能进行模拟仿真，打造出高度拟人化的虚拟形象，像真人一样与人沟通互动，不断提升交互体验。
2.边缘人工智能兴起
边缘人工智能是人工智能领域引人注目的新领域之一，其目的是让用户运行人工智能流程而不必担心隐私或数据传输较慢带来的影响。边缘人工智能可以使AI技术得到更广泛的应用，使智能设备在无需接入云平台的情况下对输入做出快速反应。
边缘人工智能变得越来越重要，这是因为越来越多的设备需要在无法访问云平台的情况下使用人工智能技术。在自动化机器人或配备计算机视觉算法的智能汽车的应用中，数据传输的滞后可能是灾难性的。与5G和物联网等其他数字技术相结合的边缘人工智能系统，允许实时分析和分类图像，而不依赖云计算连接。
3.多平台多系统协同发展
未来，人工智能产业将逐步向工业化迈进。标准化的产品、规模化的生产、流水线式的作业将是人工智能实现产业化的发展方向。企业在行业实践中的大量人机协同经验沉淀将通过开放平台扩散至更多行业。既拥有行业知识又拥有智能技术的企业通过提供标准化、模块化的产品和服务，为横向多行业全场景赋能。"开放、共享"将成为下一阶段人工智能产业发展的关键词。
具体可分为两个路径，一是通用平台向行业平台分化。立足于传统产业各自的行业业务逻辑，实现融合行业基础应用，深耕行业应用场景。二是边缘系统向协同系统发展。边缘系统目前功能单一且能力固化、应用场景有限且缺乏系统协同，现有的边缘应用无论是功能还是可扩展性上都远远达不到实际的泛化应用需求。因此要实现通用平台、行业平台和边缘应用的协同组合，以软硬一体的方式实现具体应用的功能定制和扩展。
AI+工业成为新一轮投资热点
据不完全统计，今年1-2月国内AI行业投融资事件共计60多件，AI+工业、芯片、智慧城市投融资热度偏高。细看工业领域控制工程网版权所有，工业视觉的投融资频率最为频繁。视觉为人工智能重要的分支与应用，也是消费者极易接受的领域，在人工智能各赛道都可大面积扫描到视觉的应用。
检测仍然是工业视觉应用中最受关注的话题，无论是从技术迭代更新还是资本投资意愿都可以感受到计算机视觉在工业领域落地的成熟度和广阔前景。但是根据艾瑞分析，工业视觉的应用不局限于检测，分拣、定位与测量也是当下工业生产制造智能化下计算机视觉的落地应用场景。企业要想智能化，数字化需先行，工业企业也不例外。
目前，工业对于云计算和大数据来讲，仍然是一块有巨大开采空间的市场，并且现阶段工业企业整体数字化程度不高，大量企业未完成数字化转型，预判未来将呈现数字化+AI同步推进的特征。AI公司要想深入参与工业业务，应首先从数字化和智能制造入手，建立有底座、有应用的业务范围。
国家新一代人工智能创新发展试验区扩围
3月24日，科技部分别发函支持苏州市、长沙市建设国家新一代人工智能创新发展试验区。加上先前获批的北京、上海、合肥、杭州、深圳、天津、济南、西安、成都、重庆、广州、武汉等城市和浙江省德清县，我国国家新一代人工智能创新发展试验区拟将扩容至14市一县。
2020年我国人工智能企业注册量大幅增长
近两三年来，人工智能相关企业注册量飞速上升。企查查数据显示，2017年人工智能上升为国家战略后，相关企业年注册量首次突破1万家，2019年注册量已达到3.99万家。2020年，人工智能新科技的链接价值、赋能价值表现得更为突出，全年注册量飙升至16.9万家，同比上涨了323.6%。
从地区分布来看，广东省目前的人工智能相关企业数量最多，达4.4万家，其中广州、深圳的企业最多，分别为2万家和1.5万家。同时，江苏、浙江分别以4.1万家、3.4万家排名二三位。
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