2017-2018年人工智能在工业领域应用现状及发展前景趋势展望分析报告
人工智能在工业领域的发展现状与未来趋势分析
人工智能在工业领域的发展现状与未来趋势分析人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一种前沿科技在工业领域的应用越来越广泛。
本文将探讨人工智能在工业领域的发展现状以及未来的发展趋势。
一、人工智能在工业领域的应用现状近年来，人工智能技术在工业领域得到了快速发展。
首先，人工智能在生产制造方面的应用变得越来越广泛。
例如，机器人在汽车制造过程中的应用，可以提高生产效率，并且减少人为操作带来的错误。
此外，利用人工智能技术，生产线可以实现自主监控和故障检测，使生产过程更加智能化和高效化。
其次，人工智能在物流运输方面也有广泛的应用。
智能物流系统可以借助人工智能技术来优化调度、路线规划和货物跟踪等环节，提高物流效率和准确性。
此外，人工智能还可以应用于无人驾驶技术，使得货车、无人机等运输工具能够自主导航和自动驾驶，降低交通事故的风险，提高运输效率。
再次，人工智能在工业安全方面也起到重要的作用。
通过将人工智能技术与监控系统相结合，可以实现实时监测和预测，及时发现潜在的安全隐患。
此外，人工智能还可以对大量数据进行分析，帮助企业制定安全管理策略，并提供安全应急处理方案。
二、人工智能在工业领域的未来趋势随着科技的不断发展，人工智能在工业领域的应用前景非常广阔。
首先，人工智能在工业生产过程中的应用将更加智能化。
传统的生产线需要人工操作，而未来，通过机器学习和深度学习等技术，生产线可以实现更加智能的自主监测、故障检修和优化调度。
其次，人工智能在工业设计方面也将发挥重要作用。
传统的工业设计主要依赖于人工经验和直觉，但随着人工智能技术的发展，可以利用大数据和机器学习进行辅助设计。
例如，通过分析大量的产品数据和市场需求，可以辅助设计师制定更合理的产品设计方案，提高产品的质量和竞争力。
再次，人工智能在工业领域的数据分析和预测方面将发挥更大的作用。
通过对海量数据的分析，企业可以了解市场趋势、消费者需求以及竞争对手情况，从而更加准确地预测未来走势。
人工智能技术在工业制造中的发展现状及未来趋势分析
人工智能技术在工业制造中的发展现状及未来趋势分析人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术作为当今工业制造领域的热门话题，正逐渐改变着着我们的生活和生产方式。
当工业制造领域与人工智能相互融合，就会产生出更高效、智能和可持续的生产方式。
本文将对人工智能技术在工业制造中的发展现状及未来趋势进行分析。
首先，我们来看一下目前人工智能技术在工业制造中的发展现状。
随着计算机算力的提高和大数据的普及应用，传感器、无线通信、云计算等技术的发展，人工智能逐渐在工业制造中发挥重要作用。
目前，人工智能技术主要应用于三个方面：智能制造、工业机器人和自动驾驶。
智能制造方面，人工智能技术可以通过自动化工艺控制、自适应调整和预测性维护等手段，提高生产效率、优化产品质量和降低成本。
例如，基于大数据和机器学习算法的预测性维护系统，可以通过监测设备传感器数据，提前识别设备的故障，并预测维修需求，实现生产设备的无故障运行。
工业机器人方面，人工智能技术使得机器人具备智能分级、学习和适应能力。
传统工业机器人在生产线上只能完成固定的、重复性的任务，而现代智能机器人则可以根据环境和任务需求，自动适应和学习新的技能。
例如，一个智能机器人可以通过计算机视觉技术，自动识别并抓取并排列在生产线上的不同形状和颜色的产品，大大提高了生产效率和灵活性。
自动驾驶方面，人工智能技术也在工业制造中发挥重要作用。
在物流和供应链领域，无人驾驶车辆可以运输和分发货物，减少人工成本和提高配送效率。
基于传感器和算法的智能自动驾驶技术，可以实现货物的自动装卸、跟踪和无人驾驶运输，使得整个供应链更加高效、可靠和安全。
然而，人工智能技术在工业制造中的应用仍处于发展的初级阶段，还面临许多挑战和问题。
首先是技术层面的挑战，包括数据质量、模型建立和算法优化等方面。
在工业制造现场，数据的质量和数量都是很大的挑战，人工智能需要更加先进的数据采集、清洗和处理技术，才能更好地支持实时决策和自动化控制。
中国人工智能平台行业市场现状及未来发展前景预测分析报告
中国人工智能平台行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能平台行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能平台行业定义 (3)第二章、中国人工智能平台行业综述 (4)第三章、中国人工智能平台行业产业链分析 (5)第四章、中国人工智能平台行业发展现状 (7)第五章、中国人工智能平台行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能平台行业发展趋势分析 (10)第七章、中国人工智能平台行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能平台行业发展前景预测分析 (12)第九章、中国人工智能平台行业分析结论 (14)第一章、人工智能平台行业定义人工智能（Artificial Intelligence, AI）平台是指能够提供一系列工具和服务，帮助企业开发、部署和管理AI应用的技术框架。
随着大数据处理能力的增强及算法模型的不断优化，AI平台已成为推动数字化转型的关键力量之一。
本章将从市场规模、应用场景及发展趋势等方面全面解析该行业的现状与前景。
一、市场规模概览截至2022年底，全球人工智能平台市场规模已达到约450亿美元，同比增长超过30%。
预计到2027这一数字有望突破1500亿美元大关，复合年增长率接近28%。
北美地区占据市场份额的主导地位，占比约为45%，亚太地区，占28%左右；欧洲市场紧随其后，约占19%。
二、主要应用场景1. 智能客服：通过自然语言处理技术实现自动化客户服务，有效降低企业运营成本。
已有超过60%的大型企业采用AI客服系统，预计未来三年内这一比例将提升至80%以上。
2. 医疗健康：AI在疾病诊断、药物研发等领域展现出巨大潜力。
2021年全球医疗AI市场规模为40亿美元，预计到2026年将达到200亿美元，复合年增长率达到38%。
3. 零售电商：个性化推荐算法帮助电商平台提高转化率，使用AI技术进行商品推荐的企业销售额平均提升了15%。
中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告
中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能行业定义 (3)第二章、中国人工智能行业综述 (4)第三章、中国人工智能行业产业链分析 (5)第四章、中国人工智能行业发展现状 (6)第五章、中国人工智能行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能行业发展前景预测分析 (12)第九章、中国人工智能行业分析结论 (13)第一章、人工智能行业定义人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指由计算机系统所表现出的智能行为。
它不仅涵盖了机器学习、自然语言处理、图像识别等多个子领域，还广泛应用于从自动驾驶汽车到智能家居设备等各种场景中。
随着技术的进步和市场需求的增长，AI已成为推动全球经济增长的关键力量之一。
1.1 人工智能市场规模全球人工智能市场持续扩张。
2022全球AI市场规模达到约4,500亿美元，预计到2027这一数字将增长至16,000亿美元左右，复合年增长率超过25%。
北美地区占据了最大的市场份额，而亚太地区则显示出最快的增长速度。
1.2 主要应用领域AI技术主要应用于以下几个方面：医疗健康：通过AI算法辅助诊断疾病、个性化治疗方案设计等，有效提高了医疗服务效率与质量。
2021年全球医疗AI市场规模约为60亿美元，并有望在未来五年内实现年均35%以上的增长。
金融服务：AI在风险管理、信贷审批、智能投顾等领域发挥了重要作用。
2022全球金融科技领域中AI相关投资总额超过了100亿美元。
零售电商：AI技术帮助零售商优化库存管理、提升顾客购物体验。
根据博研咨询&市场调研在线网分析，2023年全球零售业AI解决方案市场规模将达到80亿美元左右。
智能制造：AI赋能工业自动化生产流程，显著提升了制造业的生产效率。
人工智能技术在工业中的应用研究
人工智能技术在工业中的应用研究随着人工智能技术的不断发展，人机交互已经不再是一个简单的概念。
人工智能技术的应用，尤其是在工业领域，无疑是一个重要的发展趋势。
近年来，人工智能技术已经被广泛应用于工业生产中，提高了产品质量、降低了人力成本、增强了企业的竞争力。
一、人工智能技术在工业中的应用人工智能技术可以完成各种复杂的工业化任务。
例如，生产线上的各种装配、拆卸和检测工作，都可以由机器人代替人工完成。
智能制造技术和智能仓储系统，也可以实现无人化的操作和管理。
人工智能技术的应用不仅仅是代替人工，更重要的是提高了产品质量。
通过人工智能技术提高生产过程中的自动化程度，可以减少操作错误和不合规的情况，从而提高产品的准确度和一致性。
同时，人工智能技术还能够分析产品的数据，提出改进产品设计的建议，使得产品品质不断得到提高。
此外，人工智能技术在工业领域中还可以帮助企业降低成本。
通过人工智能技术的应用，企业可以减少员工数量、缩短生产周期、创造更高的效率。
人工智能技术的应用在企业中也可以减少市场调查的成本，并从数据中收集和分析消费者行为模式，让企业更好了解客户需求和变化。
二、人工智能技术在工业中的优势人工智能技术的优势有很多，其中最显著的优势就是其接受力强。
事实上，只要有电力和网络，所有的企业都可以开始使用人工智能技术。
同时，人工智能技术也可以应用于各种企业规模，小企业同样可以利用技术实现其自动化工厂。
此外，人工智能技术也可以加强企业的生产管理和决策能力。
人工智能技术可以从大量的数据中筛选、分析、挖掘相应的规律，并根据这些规律提供各种决策建议，帮助企业更好地管理和发展。
通过提升主观决策的科学化、系统化，可以使企业的发展在人才、产品、市场等方面更加全面与实际。
三、人工智能技术在工业中的未来展望在未来，将会有一连串以人工智能核心技术为基础的新产品问世，运用能包括自适应智能的资讯系统、智能机械手臂、协作型机器人、预测性保养系统等。
2017年人工智能行业现状与发展趋势报告
目录CONTENTS1人工智能行业产业链结构2人工智能行业整体市场发展3人工智能行业投资现状4人工智能行业发展前景人工智能行业产业链结构l人工智能产业链结构l人工智能基础技术提供平台l人工智能技术平台l人工智能应用领域PART 01人工智能产业链结构人工智能产业链的主要包含三个核心环节——基础技术、人工智能技术和人工智能应用。
其中，基础技术主要包括数据平台、数据存储以及数据挖掘等，人工智能技术包括语音识别、自然语言处理、图像识别和生物识别等，人用智能应用有工业4.0、无人驾驶汽车、智能家居、智能金融、智慧医疗、智能营销、智能教育以及智能农业等。
基础技术支撑数据平台数据存储数据挖掘计算智能语音识别自然语音处理图像识别生物识别感知智能机器学习预测类API 人工智能平台认知智能工业4.0无人驾驶汽车智能家居智能金融智慧医疗智能营销智能教育智能农业基础技术支撑人工智能技术人工智能应用人工智能产业链结构IaaS代表企业：阿里云、电信天翼云、联通沃云、Ucloud 、青云、万国数据、首都在线等。
基础设施即服务，它是把ICT 基础设施作为一种服务提供的商业模式。
用户通过Internet 可以从服务提供商那里得到完善的计算机基础设施服务。
这些服务包括服务器或虚拟服务器的计算资源、处理能力及基础网络。
PaaS代表企业：科大讯飞、环信、容联、亲加、云知声、思必驰等。
PaaS 的功能主要体现在将现有各种业务能力进行整合，向下根据业务能力需要测算基础服务能力，通过IaaS 提供的API 调用硬件资源，向上提供业务调度中心服务，实时监控平台的各种资源，并将这些资源通过API 开放给SaaS 用户。
SaaS代表企业：百度云、用友云、浪潮、 Ucloud、 Oracle、Infor、Microsoft 等。
SaaS 是一种通过Internet 提供软件的模式，厂商将应用软件统一部署在自己的服务器上，客户可以根据自己实际需求，通过互联网向厂商定购所需的应用软件服务，按定购的服务多少和时间长短向厂商支付费用，并通过互联网获得厂商提供的服务。
中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告
中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能技术行业定义 (3)第二章、中国人工智能技术行业综述 (4)第三章、中国人工智能技术行业产业链分析 (6)第四章、中国人工智能技术行业发展现状 (7)第五章、中国人工智能技术行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能技术行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能技术行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能技术行业发展前景预测分析 (13)第九章、中国人工智能技术行业分析结论 (14)第一章、人工智能技术行业定义人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指由计算机系统或其他形式的信息处理设备所表现出来的智能行为。
它旨在通过模拟、扩展和增强人类智能的方式，使机器能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。
自20世纪50年代以来，AI经历了多次发展高潮与低谷，如今已成为全球科技创新的重要驱动力之一，并广泛应用于各个领域。
1.1 行业概述2022年全球人工智能市场规模达到4,280亿美元，预计到2027年这一数字将增长至12,960亿美元，复合年增长率高达25%。
这表明随着技术进步和应用场景的不断拓展，AI产业正迎来前所未有的发展机遇。
1.2 核心技术构成人工智能主要由以下几项关键技术组成：机器学习：作为AI的核心组成部分，2021年全球机器学习市场规模约为110亿美元，预计未来五年内将以每年超过30%的速度增长。
自然语言处理（NLP）：2022年NLP市场规模约为130亿美元，预计到2026年将达到340亿美元左右。
计算机视觉：该领域2021年的市场规模为117亿美元，预计2028年将突破2,000亿美元大关。
机器人技术：包括工业机器人和服务机器人两大类。
2022年全球机器人销售额为510亿美元，其中服务机器人增速尤为显著，预计2025年将实现翻倍增长。
人工智能在工业领域的应用现状与未来发展趋势
人工智能在工业领域的应用现状与未来发展趋势引言人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一种涵盖了多个技术的领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。
在工业领域中，人工智能已经开始，正在改变着制造业和生产环节的方式。
本文将探讨人工智能在工业领域的应用现状以及未来发展趋势。
一、人工智能在工业领域的应用现状1. 智能制造智能制造可以将物理系统与信息系统相结合，以提高生产效率、质量和灵活性。
从材料采购到成品交付的整个生产过程都被数字化，模拟和可视化，与此同时，机器学习和深度学习算法补充了传统的控制算法。
硬件设备例如传感器、控制系统和执行器等逐渐趋于智能化，这些设备可以通过互联网连接到一起，从而使得生产最大化。
以大型生产为例，人工智能系统可以用于提高生产效率和预测维护。
2. 工厂物联网工厂物联网是指在工厂中将所有物品和设备都通过互联网连接在一起。
这种互联网之间的传递可以更快，更准确，更直接，从而使得数据在流程中更加高效。
工厂现在不仅可以更好地共享数据，还可以更好地协调生产计划和质量控制。
一个典型的例子是：包装设备通过物联网可以与转需求量动态通讯，并在需要拓展生产线时立刻实现自动化控制。
3. 工业机器人工业机器人一直是工业自动化的重要组成部分。
通过人工智能技术，工业机器人现在可以更智能，更灵活，能够在无人值守的工作环境中完成任务。
人工智能技术可实现工业机器人的目标检测、物体识别、追踪和量化，提高生产线的生产效率和质量。
二、人工智能在工业领域的未来发展趋势1. 模型组合现在的人工智能开发往往需要大量的训练数据和周期。
未来,用户将通过几个模型结合来简化这个过程。
例如，在物品检测方面，使用卷积神经网络（CNN）技术的模型进行物品分类和识别，并使用精简高速的模型进行定位、标示和估计现实世界的物品姿态。
2. AI与传统制造商的合作传统制造商正在加速把AI技术引入他们的系统中。
传统制造商往往缺乏内部AI人才，也没有资源来利用大量的数据进行有效的学习。
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2017年人工智能在工业领域应用现状及发展前景趋势展望分析报告目录一、起步于科学效应，逐渐融入人工智能 (4)二、人工智能在工业领域不同环节的应用 (5)2.1 政策与技术助推生产与业务模式转型 (5)2.2 工业领域的人工智能应用是渐进而持续的过程 (7)2.3 全生命周期不同环节的智能升级 (9)三、人工智能在工业领域实现的难点与条件 (10)3.1 工业数据的有效获取成为前提和基础 (10)3.2 工业领域人工智能对数据及算法提出新的要求 (11)四、工业领域的人工智能应用案例 (13)4.1 典型案例 (13)4.2 国内互联网巨头的相关尝试 (16)五、投资建议 (17)六、风险提示 (18)图表目录图1：生产线上忙碌的工业机器人 (4)图2：电饭煲及其工作原理 (4)图3：智能系统的特征与分类 (5)图4：当前人工智能的工业应用更多表现为优化决策过程的辅助作用 (8)图5：中长期人工智能的工业应用和实现是一个渐进而持续的过程 (8)图6：全生命周期不同环节的数据闭环与智能升级 (9)图7：工业领域可利用数据来源多样 (11)图8：由不同环节、不同设备构建的数据网络是智能化的前提 (11)图9：人工智能算法及应用助力工业数据的价值实现 (12)图10：GE 工业互联网平台P r ed i x (13)图11：通过精准的操控方法为意大利航空节约燃油成本 (13)图12：DeepM i nd控制设备运行方式提升数据中心能源使用效率 (14)图13：富士康利用机器代替人降低劳动力成本 (15)图14：传统制造业红领借助数字化、智能化实现需求的快速响应 (15)表1：政策迭出，推动工业制造转型升级 (6)表2：工业制造相关环节的人工智能升级 (9)表3：互联网大数据与工业大数据之间存在明显差别 (12)表4：BAT 与制造业合作，输出云计算、大数据以及人工智能等技术 (16)提起工业领域的人工智能应用，或许第一联想到的会是生产线上的工业机器人，那些有序挥舞着的机械臂不知疲倦地重复着各自的动作，完成各生产环节的零部件制造、搬运、组装及检测等任务。
事实上，一方面来讲工业领域的人工智能应用远不止机械臂这么单一，另一方面，有时候看起来很智能的应用或许在本质上并不属于人工智能范畴。
图1：生产线上忙碌的工业机器人本篇报告将会首先对工业领域的“智能”与“人工智能”加以区分，然后主要针对人工智能在工业领域不同环节的应用、难点及实现条件分别展开，并梳理一些代表性案例及国内BAT 相关实践。
一、起步于科学效应，逐渐融入人工智能并非所有的智能都是人工智能。
虽然对于人工智能的定义一直很难有统一说法，但一般意义上会认为让机器能像人一样“听说读写”、“思考决策”就可以划入相关范畴。
那么对于像电饭煲这样能在米饭煮熟以后自动断电算是“智能”吗？或者说算是“人工智能”吗？答案很显然，电饭煲的自动断电是“智能”，但似乎还够不上“人工智能”的级别。
从时间来看，世界上第一台电饭煲由东京通讯工程公司发明于1950 年代，而“人工智能”是1956 年才第一次提出。
从原理来看，电饭煲自动断电只是利用温度高于103℃时感温铁氧体失去磁性的效应，弹簧作用下与永磁铁分开从而切断电源。
因而这种“智能”只是利用了材料本身的“特性”。
图2：电饭煲及其工作原理电饭煲中感温磁铁在超过一定温度时失去磁性的现象可称为“科学效应”。
一般而言，科学效应是对物理、化学、生物、几何等效应的统称，主要来源于科学研究及日常生活发现。
科学效应在工业领域得到广泛应用，例如空调靠“相变”制冷，洗衣机靠“离心力”将衣服甩干，以及热胀冷缩、热传导、热对流等。
通过算法实现学习提升使得人工智能系统区别于一般工业智能系统。
根据智能系统具备的特征可以分为初级智能系统、恒定智能系统和开放智能系统三类：图3：智能系统的特征与分类《三体智能革命》机械工业出版社，①、初级智能系统的决策通常依靠科学效应执行动作，不涉及计算分析；②、恒定智能系统主要是指所具备的智能水平在系统构建之初就已经被设定，嵌入了一定的计算和分析环节，但几乎没有提升空间。
例如智能洗衣机感知衣料特性并自动决定洗衣策略；③、开放智能系统与恒定智能系统相比多了“学习提升”的环节，这也正是人工智能系统与一般智能系统最大的区别所在。
这样的系统具备一定的认知能力，能通过学习不断提升和改善自身。
工业领域的智能化起步于初级智能系统，主要依赖科学效应形成的工程控制技术。
后来在此基础上逐渐利用机器学习等人工智能算法，从历史数据的分析中挖掘潜在规律，并内化应用于改善和提升系统执行任务的智能水平，逐步融入具备自主学习和提升能力的“人工智能”。
二、人工智能在工业领域不同环节的应用2.1 政策与技术助推生产与业务模式转型重大政策迭出，从“互联网+”到“人工智能+”，制造业始终是政策重点关注的领域。
2015 年5 月份国务院印发的《中国制造2025》是推动我国制造业转型升级、提升企业国际竞争力的战略规划和行动纲领，随后在7 月份《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》更是直接指出要推动互联网与制造业融合，提升制造业数字化、网络化、智能化水平，实现从制造向“制造+服务”转型升级。
而在2016 年5 月《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》和2017 年7 月《新一代人工智能发展规划》中，“制造”都位列人工智能应用试点示范重点领域首位。
表1：政策迭出，推动工业制造转型升级政府信息相关网站、算法及基础计算设施等技术的进步助推人工智能应用落地。
①、一方面，随着外部政策环境的推动，以及企业内部对生产、管理等环节成本效率要求的提升，借助信息化手段优化管理流程已逐渐成为共识。
而随着数字化程度加深以及大数据处理技术手段的进步，“用数据说话”也开始发挥效力，甚至通过自研或与互联网巨头合作等方式，借助人工智能关算法进一步提升效率、降低成本、改进客户体验，并逐渐向服务型制造转型也能看到苗头。
②、另一方面，在技术层面上，不同场景之间人工智能应用的迁移、新场景下无法获取足够训练数据以及深度学习算法的过程“黑箱”等问题一直困扰着人工智能应用的进一步发展，尤其是在工业制造、机器人等领域。
而近来众多研究者开始在考虑将基于神经网络的深度学习与基于符号主义的逻辑推理相结合来解决“黑箱”问题，以及迁移学习与增强学习之间的结合以期实现相近但不同的场景之间应用迁移的“冷启动”，从而不再需要每次都从大量数据开始训练。
但以上更多还处于学术研究阶段，距离工业界大规模实践还有些远。
整体而言，在人工智能领域的算法以及基础设施不断进步的基础上，辅之以政策的持续推动，传统制造型企业开始转向新的生产方式与业务模式。
①、生产驱动型生产转向需求快速响应驱动。
这一转型的实现主要得益于对需求数据的采集、处理以及生产线的智能化升级，过程中涉及的数据处理及生产决策分析对人力而言都是几乎难以企及的海量，而借助大数据技术及算法，通过生产端与用户端数据的反馈交换，不断学习提升现有模型的精准度，从而实现面向个性化、定制化需求的快速响应。
例如红领作为一家传统服装厂，就在数据基础上实现了面向客户需求快速响应并实现定制化。
②、生产制造商向服务提供商转型。
向服务提供商转型意味着业务重心从偏后端的生产制造转移到更接近客户的服务环节，最常见的实现方式通过在设备上安装大量传感器，对售后使用过程的数据进行实时采集、处理和分析，及时给用户提供关于使用状况检测、故障预警维护等增值服务。
例如GE 航空从发动机制造商转向为客户提供类似“飞行过程节省燃油”等解决方案的服务提供商。
2.2 工业领域的人工智能应用是渐进而持续的过程相比互联网大数据，工业大数据领域的智能化及人工智能渗透还属于蓝海。
首先必须要承认，当前工业领域的智能、自动化控制或者说当下流行的说法“智能制造”，对人工智能的应用还处于相对初级的阶段，无论是利用了机械、电子还是生物技术，更多依赖的还是长期以来对于“科学效应”的应用积累。
但人工智能的介入程度正在逐渐加深，带来效率的提升、成本的下降，甚至业务与服务模式的转变创新这一趋势不可否认。
从目前来看，人工智能在工业领域的应用更多表现为优化决策过程的辅助作用。
正如前文所述，当前工业领域很多智能依然属于传统的“科学效应”范畴，即使能通过一定的算法实现“学习提升”的智能化，更多也只是表现为在决策优化过程中发挥的辅助或部分替代作用。
如果将待解决问题的全过程概括为数据获取、决策优化、方案实施这三个阶段，那么人工智能更可能发挥作用的应该是决策优化过程，基于海量数据和算法，更快更好地完成正常人力难以实现的任务。
当然，在数据采集阶段也可能会应用到对图像、声音等非结构化信息的识别。
最后方案实施阶段的相关反馈信息依然可以作为新的输入数据，不断改进和提升整个系统的能力。
图4：当前人工智能的工业应用更多表现为优化决策过程的辅助作用从中长期来看，人工智能在工业领域的应用和实现是一个渐进而持续的过程。
从初期的技术、设备、生产线的布局投入，到内部生产、制造流程的优化和效率提升尽可能降低成本，接着与外部整个供应链生态的系统的协同，最后真正实现人和机器各自做最擅长的工作并达到增加资源供给的目标。
这将是一个相对长期的渐进过程。
图5：中长期人工智能的工业应用和实现是一个渐进而持续的过程总体而言，源于工业领域长期积累的工业智能与信息领域的人工智能的融合，将逐步带来工业领域的制造升级和服务转型，但绝非一蹴而就。
2.3 全生命周期不同环节的智能升级在工业制造领域，考虑产品的整个生命周期，大致可以划分为研发、制造、物流、营销、使用、售 后等环节。
理想中的状态，最终各环节会在数据化基础上形成闭环，表现较为突出的是将客户（用 户）使用以及售后服务所产生的数据作为研发和制造阶段的输入数据来源之一，一方面可以根据用 户需求实现定制化设计和生产，另一方面也有助于合理安排生产调度及库存计划。
设备、人员、物 料等要素，车间、生产线、整个工厂等生产环境，以及包括生产、物流、销售、售后等全过程在内 的数据化网络，是实现智能升级的前提和基础。
图 6：全生命周期不同环节的数据闭环与智能升级在数据化基础上再考虑在相应环节嵌入人工智能应用，或许初期会有一定的布局和投入成本，但在 投入使用以后能达到的效果无外乎表现在以下四个方面：①、降低生产成本：从短期来看更多是从工艺的自动化和流程的优化来节约成本，借助的也更多是 基于“科学效应”的工业智能而非人工智能；但是基于产品所采集的包括数字、音频、视频图像等 在内的基础数据智能分析，可实现异常状况的预警，提前维护，避免更大的损失；从更为长期的范 围来看，随着工业机器人的发展，目前尚不能交由机器完成的任务，未来很可能直接由更为智能的 机器人所取代，在一定程度上缓解了人力资源的供给以及劳动力成本上升带来的压力。