現(xiàn)在大家都在講人工智能，大家覺得人工智能是一個非常困難的一個學(xué)科，人工智能的應(yīng)用會非常地復(fù)雜。其實，并非如此。

因為實際上，所謂的人工智能它在廣義的解釋，只要我們能夠設(shè)計一個簡單的邏輯，能夠解決我們一些平常遇到的問題，它就是人工智能。人工智能是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

比如，我們可以用一個很簡單的數(shù)學(xué)公式計算出產(chǎn)品的物料的一個加工的參數(shù)或重量，它也是人工智能的一個定義，但是基本上我們可能就不會把這個當成是我們 AI的一個重點。我們還是希望能夠通過一個比較復(fù)雜的算法去解決我們一些比較難以解決的問題。

我們在幫客戶在做導(dǎo)入人工智能的時候，很多客戶會問AI能幫我做什么，我都是跟他們講一句話，現(xiàn)在哪些事情是用人在做，用人在思維，我們就可以用AI幫你去設(shè)計出來可以解決問題的算法跟模型。

AI它不是[敏感詞]，也不是神，但是它是一個很好的解決目前現(xiàn)在不管是制造或是企業(yè)內(nèi)部的很多的問題一個方法。

如何應(yīng)用AI，如何落地實施，讓你的企業(yè)能夠降低成本，更有競爭力，這是AI一個非常重要的重點。

制造業(yè)導(dǎo)入AI重點收益75%在瑕疵檢測，工廠 QC檢驗非常重要，產(chǎn)品品質(zhì)決定了產(chǎn)品價值和客戶體驗。

目前，大多數(shù)企業(yè)瑕疵檢測主要是依靠人工，一些微小的瑕疵，要用顯微鏡或是電子顯微鏡去看，長時間人眼就會產(chǎn)生視覺疲勞，判斷有誤，或者說判斷的良率會越來越差。而用電腦視覺加上AI去取代這一塊，就可以提升檢查的準確率，并且降低工廠的品質(zhì)檢驗的人力需求。

除了瑕疵檢測之外，AI在流程管理、預(yù)防性保養(yǎng)和生產(chǎn)原物料組合優(yōu)化（配方優(yōu)化、BOM優(yōu)化）這幾個焦點上的應(yīng)用都是制造業(yè)非常重視主題。不同的企業(yè)面對的問題不一樣，如何能夠讓AI幫助企業(yè)快速解決其面對的實際問題，是科理一個強項，科理針對企業(yè)問題做出具體分析，選擇合適的模型和算法，并提供系統(tǒng)化項目解決方案。

AI平臺是類似云平臺的端到端AI開發(fā)解決方案。操作簡單，幾乎不需要數(shù)據(jù)工程師干預(yù)，企業(yè)依賴非常低的人力及硬件設(shè)施投入，就可以輕松建立企業(yè)AI應(yīng)用體系。AI平臺的目的是把公司識別出的AI機會項目落地。在同一平臺的集中管理下，可同時實現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量檢測、尺寸測量、機臺監(jiān)控、工業(yè)數(shù)據(jù)分析、環(huán)安健監(jiān)控、RPA流程自動化、智能倉儲等功能。

知名汽車企業(yè)（如：寶馬）和知名半導(dǎo)體企業(yè)在導(dǎo)入AI時，所應(yīng)用的就是這種平臺方案。并且這些企業(yè)把AI變成企業(yè)戰(zhàn)略的核心，將AI貫穿于企業(yè)的各個產(chǎn)品、生產(chǎn)過程、管理環(huán)節(jié)之中，不斷利用AI開發(fā)新功能來提高效率，實現(xiàn)目標，打造未來企業(yè)生態(tài)。

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