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以深度學(xué)習(xí)為主導(dǎo)的人工智能（AI）進(jìn)入推廣培育期，在醫(yī)療、金融、零售、安防、交通、能源等領(lǐng)域的探索步伐不斷加快，自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺、精準(zhǔn)營(yíng)銷、自動(dòng)駕駛等人工智能應(yīng)用市場(chǎng)增長(zhǎng)迅猛。但在工業(yè)領(lǐng)域，受數(shù)據(jù)、算法、算力等因素制約，AI應(yīng)用的廣度和深度受到限制。近年來，隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的快速崛起，其海量的數(shù)據(jù)、內(nèi)嵌的高效算法和對(duì)算力的強(qiáng)大支撐能力，為AI在工業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展應(yīng)用提供了土壤。尤其是AI應(yīng)用于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)設(shè)備層、邊緣層、平臺(tái)層、應(yīng)用層等四類應(yīng)用場(chǎng)景，正在推動(dòng)傳統(tǒng)生產(chǎn)模式向?qū)崟r(shí)感知、動(dòng)態(tài)分析、科學(xué)決策、精準(zhǔn)執(zhí)行和優(yōu)化迭代的智能化生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)變，為工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)賦能。
一工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)是人工智能應(yīng)用的重要載體
01工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)覆蓋全流程生產(chǎn)數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)是應(yīng)用人工智能的“燃料”。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)從數(shù)據(jù)“量”和“質(zhì)”兩個(gè)維度入手，提升工業(yè)場(chǎng)景數(shù)據(jù)集的廣度與深度，為人工智能應(yīng)用提供支撐。
從“量”的方面看，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)匯聚了數(shù)以千萬(wàn)計(jì)的設(shè)備和傳感器，對(duì)異構(gòu)系統(tǒng)、運(yùn)營(yíng)環(huán)境、人員信息等要素實(shí)施泛在感知、高效采集和云端匯聚，實(shí)現(xiàn)了海量數(shù)據(jù)的廣泛集成。
從“質(zhì)”的方面看，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)通過構(gòu)建設(shè)備、產(chǎn)品、系統(tǒng)和服務(wù)全面連接的數(shù)據(jù)交流網(wǎng)絡(luò)，充分挖掘?qū)崟r(shí)有效的工業(yè)大數(shù)據(jù)，搭建數(shù)據(jù)自動(dòng)流動(dòng)的賦能體系，為深度學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練提供優(yōu)質(zhì)的訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，切實(shí)提高人工智能模型自學(xué)習(xí)、自決策、自適應(yīng)的有效性。
02工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)推動(dòng)工業(yè)知識(shí)算法化
算法是人工智能應(yīng)用的關(guān)鍵。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)作為工業(yè)全要素、全產(chǎn)業(yè)鏈、全價(jià)值鏈連接的樞紐，打通了工業(yè)知識(shí)向工業(yè)算法轉(zhuǎn)化的通路，為構(gòu)筑工業(yè)領(lǐng)域人工智能算法庫(kù)提供助力。
一方面，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)豐富了算法理論來源。依托工業(yè)機(jī)理基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)模型分析，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)將隱性的工業(yè)技術(shù)原理、行業(yè)知識(shí)和專家經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行代碼化、算法化，重構(gòu)了工業(yè)知識(shí)創(chuàng)造和應(yīng)用體系，面向特定工業(yè)場(chǎng)景提供針對(duì)性強(qiáng)、魯棒性高的算法。
另一方面，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)降低了算法開發(fā)成本。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)通過提供開發(fā)環(huán)境和各類工具，助力開發(fā)者打造工業(yè)APP與微服務(wù)體系，將各類工業(yè)知識(shí)封裝成可交易的模塊組件，推動(dòng)工業(yè)算法在更大范圍、更高頻次、更短路徑上創(chuàng)造、傳播和復(fù)用。
03工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)構(gòu)建協(xié)同算力資源池
工業(yè)場(chǎng)景具有環(huán)境參數(shù)復(fù)雜、工序步驟精細(xì)、實(shí)時(shí)性要求高等特點(diǎn)，應(yīng)用人工智能技術(shù)對(duì)算力要求較高。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)基于云架構(gòu)匯聚企業(yè)內(nèi)外算力資源，根據(jù)實(shí)際需要統(tǒng)一調(diào)配，搭建廣泛聚集、高效協(xié)作的算力供給體系，為人工智能應(yīng)用提供穩(wěn)定的支撐保障。
在企業(yè)內(nèi)部，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)匯聚內(nèi)部算力資源構(gòu)建算力資源池，針對(duì)不同時(shí)段、不同用戶和不同級(jí)別的算力需求，基于大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)籌使用內(nèi)部設(shè)備，提高設(shè)備使用效率。
