人工智能在工业领域的应用

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来源：中为咨询www.zwzyzx.com 【日期：2016-09-14 17:44:45】【打印】【关闭】

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工业数据具备更强的专业性及关联性。工业大数据与互联网大数据之间存在明显区别。互联网大数

据主要来自互联网中产生及传播的社会媒体数据，相对分散，且来自不同媒体与设备，而工业大数据来自不同环节不同设备的不同阶段，专业性及关联性都比较强。

互联网大数据与工业大数据之间存在明显差别

工业场景下的人工智能应用对准确性要求远高于互联网。基于互联网大数据训练的人工智能算法模

型，其对数据的容错性以及对结果的准确性与工业领域的应用相比要低，更多还是基于相关性，不

会过于追究其中的逻辑和因果关系。而工业大数据分散在不同的环节、不同的设备以及设备的不同

位置，数据的缺漏及异步等问题时有发生，但是对模型表现结果的准确性要求却又很高，很小的失误都可能造成难以想象的损失。所以当我们将人工智能应用于工业领域时，需要考虑数据特征，结合不同的细分场景，根据不同的任务目标作进一步的细化。

从数据到应用场景下的价值实现，人工智能应用不可或缺

人工智能在工业领域的应用案例。物联网的普及带来线下生产信息的数字化，企业级应用的渗透带

来生产及管理流程的信息化和云端化。基于云平台的数据处理及人工智能应用，将唤醒工业领域的海量线下数据，并转化为价值。

案例一：DeepMind依靠人工智能系统将为Google节约数亿美元电费

Google在2014年收购DeepMind以后就曾表示会将机器学习技术应用于数据中心，使用神经网络来预测耗电量变化，提升设备分配效率。今年7月份则表示，通过使用DeepMind人工智能系统对其数据中西的部分设备进行控制，操纵服务器和制冷系统等相关设备来降低耗电量，电力使用效率提升了15%，预计未来几年内将节约数亿美元电费。

案例二：GE的工业互联网：提供计算设施及数据处理技术与算法

通用电气（GE）Predix平台是全球第一个专为工业数据与分析而开发的操作系统，实现了人、机、

数据之间的互联，能快速获取、分析海量高速运行的工业数据，让客户在安全环境下进行数据分析处理，最终优化设备。与此同时，GE还将在工业领域积累的技术优势应用于航空、医疗、照明以及能源等传统线下领域，在效率提升上取得明显的效果。

2016年7月，GE宣布Predix平台登陆微软Azure云平台，实现工业领域大数据处理云平台与通用领域企业级服务云平台的结合。两者的结合，GE能获取更为丰富的行业数据以及利用微软在数据可视化、自然语言处理等人工智能技术，微软云应用的企业级客户则可以利用GE云平台比较成熟的数据处理技术，从流程上提高效率。

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