智能网联汽车展|塑造智能工厂的未来，赋能更多行业应用

到目前为止，人工智能一直是 2023 年投资的一个关键主题。根据高盛（Goldman Sachs）的数据，人工智能具有进一步解锁新商业模式、改变行业、重塑人们就业和提高经济生产力的能力，预计到2025年，全球人工智能投资将接近2000亿美元。智能网联汽车展了解到，人工智能初创公司和开发者中心正在不断推动新的人工智能应用，支持新想法并培养下一代创新。

制造商认识到，人工智能可以在塑造超自动化智能工厂的未来方面发挥关键作用。从产品和流程创新、工作流程优化、维护改进到碳减排，人工智能是该行业发展的工具。虽然人工智能可以实现预测性维护、衍生式设计、价格和材料预测、自主规划、流程自动化和复杂决策，但制造商在运营中采用人工智能时可能会面临挑战。这些挑战可能来自一系列问题，例如组织能力与运营需求之间的不匹配，或数据可用性和准确性。

智能网联汽车展了解到，当下，智能制造已经进入了一个新阶段，其特点是人工智能和其他数字进步在各个生产阶段的深度融合。生成式人工智能和大型语言模型（LLM）的兴起将很快为制造业劳动力带来新的生产力提升。智能网联汽车展了解到，在工业环境中部署也带来了新的挑战，例如与现有基础设施的集成、管理数据质量以及在生命可能依赖于关键安全要求时确保可靠性。

工业智能

在典型工业领域研发设计、生产制造、物流供应链等产业链各个环节，基于各类智能化工业软件、智能机器人、环境感知终端等，运用人工智能技术开展创成式设计、工业仿真、设备远程运维、物流供应链优化、产品全生命周期追溯等，大幅提高研发设计效率，改善产品制造质量，降低产品运行成本和资源消耗。

智能车间

利用人工智能技术打造智能车间。集成具备智能机器人、智能数控装备的智能化生产线，实现智能订单管理、智能排班排产、智能生产控制、智能质量控制、智能设备管理等应用。基于人工智能技术，生成能耗优化策略，并将该策略反馈作用至生产过程，降低单位产品能耗，节省能源成本，减少碳排放。以计算机视觉算法为核心，结合工业互联网、工控技术，实现从场景数据获取、数据汇聚、智能分析、风险判断，到防控措施响应的安全管理闭环，减少安全事故的发生。

缺陷检测

利用计算机视觉、模式分析等算法，在生产管理重点领域通过分析产品图像或视频来识别缺陷，如裂纹、瑕疵、变形等，追溯缺陷成因，提升表面缺陷信息准确性，提升质检效率。基于质量监测与缺陷识别历史数据分析和模式分析，开发缺陷预测模型，助力制造企业采取预防措施，降低缺陷率，提高产品质量。

文章来源：WOD数字化世界--微信公众号