AI工廠讓人工智能生產正在從手工時代進入工業(yè)時代，新基建帶動的市場空間則有可能為這一批量生產的算法產品提供更廣闊的空間。

兩者相遇，AI工業(yè)化已經不是一個遙遠的命題。

AI工廠的概念及本質

在當今業(yè)務體系中，最關鍵的AI技術在于機器學習算法。

如今的AI算法已經在醫(yī)療保健、金融、制造以及運輸?shù)阮I域成為重要的解決方案組件。

算法的實質屬于統(tǒng)計引擎，負責從以往觀察到的數(shù)據(jù)內收集模式，并據(jù)此預測新的結果。

機器學習算法與其他關鍵組件（包括數(shù)據(jù)源、實驗與軟件等）融合起來就建立起AI工廠，代表一組能夠相互連接、促進學習與發(fā)展的組件與流程。

從內部及外部來源獲取高質量數(shù)據(jù)以訓練機器學習算法，再使用算法對特定任務執(zhí)行預測。

在某些情況下，例如疾病診斷與治療等，這類預測可以幫助人類專家做出準確的判斷。

AI工廠的算法與數(shù)據(jù)驅動模型，使得各類組織得以快速測試新的假設，進而推出變更以不斷改善自身系統(tǒng)。

從本質上講，AI工廠在用戶參與、數(shù)據(jù)收集、算法設計、預測與改進等環(huán)節(jié)之間建立起一條完整的良性閉環(huán)。

AI工廠不是自動化工廠，而是AI人工智能的規(guī)模化生產制造工廠。

全球AI工廠正逐步成型

過去幾年，工廠內已經安裝了很多傳感器。但從今年起，人工智能開始走進工廠，機器開始學習了解工業(yè)生產的日?；顒?。未來基于數(shù)據(jù)的工業(yè)生產變得更加智能。

AI工廠是最近正在擴散到全世界的智能工廠的最高進化版本。智能工廠是將傳統(tǒng)制造工廠和信息技術（IT）結合，以提高生產效率的工廠。

工廠管理AI在制造產品所需的原料庫存不足時，會自動在市場價格最低廉的時候大量購買。

如果在一般制造工廠的生產線上使用AI，能在生產速度放慢1秒時馬上發(fā)現(xiàn)問題在哪里，給疲憊的工作人員休息時間或指示修理機器。

過去幾年在全球研究團隊投入算法優(yōu)化下，人工智能應用已成為企業(yè)解決營運困境、優(yōu)化決策，為消費者提供理財服務，乃至于制造業(yè)實踐智能制造愿景的重要核心。

人工智能的使用能夠幫助工廠管理者極大提升決策效率，幫助傳統(tǒng)制造業(yè)實現(xiàn)轉型升級。

5G在人工智能應用過程中起到關鍵作用。像這樣的未來工廠內，人工智能就像大腦，5G就像神經。

隨著工業(yè)4．0熱潮從德國涌向全球、以及《中國制造2025》的實施，越來越多的國內制造企業(yè)開始實施數(shù)字化轉型。

運用人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計算等新興技術實現(xiàn)工廠等職能升級，以獲得快速應對市場的能力，并最大限度提升生產效率和節(jié)省成本。

制造業(yè)想要實現(xiàn)工業(yè)4．0得經歷三個階段：精益生產、數(shù)字化工廠和智能工廠。

目前國內部分企業(yè)已處于精益生產向數(shù)字化轉型的關鍵時期，而人工智能AI將是未來從數(shù)字工廠到智能工廠的核心技術。

運用AI方式將變革企業(yè)

在工廠內部，AI會把各種好處帶給生產以及諸如維護、質量與物流等支持職能：

生產：連續(xù)加工以及離散型生產等環(huán)境中，制造商都會利用AI來降低成本提高速度，從而提升生產力。

維護：制造商會利用AI減少設備故障提高資產利用，AI會持續(xù)分析和學習機器和部件產生的數(shù)據(jù)。

質量：制造商可以利用AI幫助盡早檢測出質量問題。視覺系統(tǒng)利用圖像識別技術識別缺陷以及產品功能的偏差；同時還可以持續(xù)分析和學習由機器和生產環(huán)境產生的數(shù)據(jù)。

物流：此物流指的是產內物流和倉儲，而不是外部供應鏈的物流。AI會促進場內材料供應的自動轉移和效率，這對于管理制造多種產品衍生和定制產品所帶來的日益增長的復雜性是必不可少的。

報告：AI系統(tǒng)會根據(jù)事件報告建議相應事件的解決方案，而且還會持續(xù)分析和學習這些報告。

美國公司的高采用水平可能反映出那里的AI技術的廣泛普及。

即便如此，中國在AI投資上仍壓倒了美國，去年中國投資占到了AI初創(chuàng)企業(yè)全球投資的將近一半。

2017年中國國務院還頒布了《下一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，打算用三步走的策略到2030年達到AI全球領先水平；天津市政府已經設立了300億元的基金來支持AI產業(yè)。

其他的新興國家，比如印度，其態(tài)度也類似，將AI采用視為保持其制造業(yè)全球競爭力的必要元素，并且對AI進行了大規(guī)模投資。

AI工廠各個方面所面臨的挑戰(zhàn)

機器學習算法嚴重依賴大量數(shù)據(jù)，但僅大量數(shù)據(jù)并不能構成好的AI算法。

許多公司都坐擁大量數(shù)據(jù)存儲，但是他們的數(shù)據(jù)和軟件存在于單獨的孤島中，存儲方式不一致，模型和框架也不兼容。

即使客戶將企業(yè)視為一個統(tǒng)一的實體，但在內部，跨部門和職能的系統(tǒng)和數(shù)據(jù)通常都是分散的。

從而阻止了數(shù)據(jù)的聚合，延遲了見解的產生，并使得無法利用分析和人工智能的力量。

此外，在將數(shù)據(jù)饋送到AI算法之前，必須對其進行預處理。

即使在處理諸如銷售記錄之類的結構化數(shù)據(jù)時，也可能存在缺口，信息丟失以及其他需要解決的不準確之處。

在其他方面，例如為監(jiān)督的機器學習算法建立正確的指標和功能，在人類專家見解和AI預測之間找到正確的鴻溝，以及應對運行方面的挑戰(zhàn)實驗并驗證結果。

結尾：

但與金融等行業(yè)相比，雖然人工智能在制造業(yè)的應用場景不少，卻并不突出，甚至可以說發(fā)展較慢。

目前，隨著越來越多的企業(yè)進入人工智能領域，大批成功的人工智能開源軟件和平臺不斷涌入，AI工廠將迎來前所未有的爆發(fā)期。

責任編輯：xj