人工智能在机械中有哪些应用-人工智能在机械中有哪些应用领域

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能在机械中有哪些应用的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能在机械中有哪些应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 现阶段，制造业在人工智能方面有哪些运用？请举例说明？
2. 机器学习应用有哪些方面？

现阶段，制造业在人工智能方面有哪些运用？请举例说明？

人工智能和流水线先进，但是一定要保护目前存量人口就业，约束财团资本嗜血的倾销后垄断破坏社会就业岗位，科技可以继续研发，但是设计反人类的推广要慎重，就像用核武器结束战争一样慎重

据统计，目前，有 150 亿台机器连接了互联网，到 2020 年，这一数值将超过 500 亿台。许多制造产商已经部署了传感器，但很少有制造商能够充分利用传感器获取有利于创收的洞察。据麦肯锡估计，到 2025 年，智能工厂将创造高达 3.7 万亿美元的价值。

在制造业的具体应用已经有数不胜数，

1. 自动化流水线中加入基于人工智能技术驱动的机器人，进行全流程自动化

2. 通过人工智能技术对产品质量进行检测

3. 通过人工智能技术更加精准的使用原材料，减少工厂生产环节上的浪费等等

下面给一个具体的例子：钢厂提升材料利用率。

温度达 3,000°F的熔融金属从钢水包流至浇铸机，经过冷却形成滚烫的橙色板坯。数十年来，这项工作已重复数十亿次。过去 70 年，这一过程一直发生在全球各地的钢厂中；如今，却出现在数据工厂中。

工厂人工智能革命正在悄然上演：从表面来看，现代工业可能变化不大，但制造商正在向线上转变。过去十年，传感器成本大幅下降，让企业能够在各个生产阶段***集数据。目前，有 150 亿台机器连接了互联网，到 2020 年，这一数值将超过 500 亿台。3麦肯锡预测，到 2025 年，“智能工厂”的产值将高达 3.7 万亿美元。这些现代制造商不断产生不计其数的数据，需要人工智能才能从这些数据中挖掘出价值。

人工智能目前应用于生活领域远远大于制造业领域，据我了解制造业涉及的AI应用方面比较少。我把知道的罗列了下

1.设备健康管理：目前阿里、百度、明略数据正在做：

2.3D分拣机器人：这个比较多，cobot、mech mind，基本做机器人的厂家都会涉猎这项。

3.智能质检：阿丘科技、图麟科技

4.参数性能优化：阿里和百度正在做

机器学习应用有哪些方面？

微软昨天宣布开放ONNX Runtime，这是一款用于Linux，Windows和Mac平台的ONNX格式的机器学习模型的高性能推理引擎。ONNX Runtime允许开发人员在任何支持的框架中训练和调整模型，并在云端和边缘高性能运转。微软也正运用其在内部使用ONNX Runtime进行Bing搜索，Bing Ads，Office生产力服务等。

ONNX为AI框架生态系统[_a***_]了互操作性，提供了可扩展计算图模型的定义，以及内置运算符和标准数据类型的定义。

ONNX使模型能够在一个框架中进行训练并转移到另一个框架中进行推理。目前，Caffe2，Cognitive Toolkit和PyTorch都支持ONNX模型。

点击这里查看GitHub上的开放式神经网络交换（ONNX）运行时。

1. 分类和聚类

分类和聚类机器学习最常用的应用场景，分类和聚类都是对数据的分组，我们刚接触的时候，很容易混淆这两个应用的概念，觉得分类就是聚类，其实他们有很多的不同。

2. 回归

回归在统计学角度，指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析;按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

3. 降维

降维就是去除冗余的特征，降低特征参数的维度降低，用更加少的维度来表示特征，比如图像识别中将一幅图像转换成高纬度的数据***，因为高纬度数据处理复杂度很高，我们就需要进行降维处理，降低了计算机处理高维度的图像数据的复杂性，减少了冗余数据造成的识别误差，提高识别经度。

举个简单的例子，产生1

到100正态分布的随机数，得到每个数对应的平方根，然后让BP神经网络迭代学习其中的规律 调节权值，得到机器模型，此后机器模型就可以预测没有见到过的数据平方根 ，这就是最简单的机器学习。复杂一点儿，比如设计了一个复杂游戏，教会机器和自己对弈，也是一种应用。学习勒布朗的画，然后机器自行搞创作 几乎可以以***乱真。微软小冰的自创诗歌写作，也是机器学习的应用领域。

一、关于机器学习

所谓机器学习，最简单明了的说法就是让机器像人那样学习(不过，由于人工智能技术，机器可能自己涌现出超人类的智能），所谓的机器就是指计算机一类的机器（包括电子计算机、中子计算机、光子计算机和神经计算机等）

在上个世纪60年代，机器学习就被定义为一门人工智能的科学，今天它更是一门多领域交叉学科涉及到概率论、统计学、逼近论等复杂科学。

如果再用最简单直白的话说，机器学习就是让机器自己通过学习大量的资料，然后自己总结规则，归纳出自己学习的成果。

其应用场景其实相当广泛。网上的一些回答，倾向于把它的应用场景约束在一些非常科学或者仅仅数理研究上的东西上。而实际上，包括人脸识别、阿尔法狗等，都是机器学习的应用场景。

二、场景：人脸识别、下棋、开车等

对于人脸等图片的识别，需要大量输入相关资料，好让机器自己通过深度学习，从这些资料中归纳出机器能够识别的规律。

至于像阿尔法狗那样的计算机围棋高手，可谓是深入学习的楷模。在其第一代的时候，阿尔法狗可以输入各种棋谱提升自己的能力，从而远超人类同行。

而在第二位的时候机器甚至可以自己和自己下棋，因此除了更多人类都没有见识过的新棋谱。

随着人工智能的普及，机器学习将会被用到越来越广泛的领域里。毕竟整个世界有无穷无尽的信息和资料，而光靠人是无法全面接收的。让特斯拉那样的智能电动车，拥有高超的机器学习能力，持续学习每天瞬息万变的交通情况，那么使时间长反而性能就会越好，

这也正是深度学习的强项，在算法一定的情况之下，唯有更大数量，更全面的数据才能够更好地展现算法的优势，甚至改良计算机的算法。

到此，以上就是小编对于人工智能在机械中有哪些应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能在机械中有哪些应用的2点解答对大家有用。

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