深入了解工业人工智能定义以及关键要素-开课吧

众所周知人工智能高速发展，为人们的生活和工作提供了很大的便利，为了能够更好地应用人工智能技术，需要对其中的一些概念进行了解。那么，什么是工业人工智能呢？工业人工智能的关键要素有哪些呢？

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工业人工智能简介

人工智能（AI）是一门认知科学，涵盖了图像处理、自然语音处理、机器人、机器学习等领域的丰厚研究。机器学习和人工智能传统上被认为是黑科技，往往缺乏有利的证据可以证明这些技术可以重复并始终如一的发挥作用使企业获得投资回报。机器学习算法的功能仍然高度依赖开发人员的经验和偏好，因此使得AI在工业应用中的成功受到限制。换个角度来看，工业AI是一门严谨的系统科学，它专注于开发、验证和部署各种不同的机器学习算法以实现具备可持续性能的工业应用。工业人工智能作为一种系统化的方法和规则为工业应用提供解决方案，工业人工智能并且也是将学术界研究AI的成果与工业应用连接起来的桥梁。

AI驱动的自动化尚未能对生产力的增长产生可量化的重大影响。现今行业，除了面临市场需求和竞争的新挑战，它们尚需要一个被称为工业4.0的激进变革，AI与工业物联网（IIoT）、大数据分析、云计算和信息物理系统的集成将使工业以灵活、高效和节能的方式运作。由于工业人工智能还处于起步阶段，必须明确其结构、方法和挑战以作为其在工业实施中的框架。

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工业人工智能的关键要素：ABCDE

工业人工智能可以用ABCDE的特征进行分类，这些关键要素包含分析技术(Analytics Technology)，大数据技术(Big Data Technology),云或网络技术(Cloud or Cyber Technology),专业领域知识(Domain Knowledge),证据(Evidence)。

分析（A）是AI的核心，它只有在其他要素都存在时才能产生价值。大数据（B）与云（C）是提供数据来源和工业人工智能平台必不可少的两个要素，然而，专业领域知识（D）和证据（E）也是常常被忽略的两个重要因子。专业领域知识（D）是下列事项的关键要素：

1）了解问题并专注于利用工业人工智能去解决它；

2）理解系统以便于收集正确且高质量的数据；

3）了解参数的物理含义以及它们如何与系统或流程的物理特性相关联；

4）了解这些参数因机器而异。

证据（E）也是验证工业人工智能模型以及它们与累积学习能力相结合的重要要素。收集数据形态模式及与它相关联的证据，我们才能改进AI模型使之更加准确全面并且与时俱进。