工业领域的人工智能(AI)正在迅速崭露头角，工业AI能够在一定程度上帮助制造商借助设备监控和预防性维护计划来最大限度地延长正常运行时间，以及确定损失的产量和缺陷。其预测能力也能够适用于创建学习和预测需求模型。

  但与此同时，对于AI的应用也伴随着一些普遍的误解。IBM《2022年全球AI采用指数》报告数据显示，34%的调查受访者(全球约2,550家公司)表示：缺乏AI专业相关知识阻碍了实施工作。因此，本文旨在澄清大众对工业AI常见的四大误解，以便大家能更清晰地理解AI技术在制造和物流行业的实际应用和潜力。

  有人误以为工业AI、机器学习和深度学习等术语是可以互换使用的。实际上，每个术语都有其独特的含义和应用场景范围。工业AI是一个广泛的范畴，包括多种技术术语。理解这些微妙差异是评估技术适用性的第一步。

  下面整理了一些常见工业AI术语，帮大家快速了解这项技术的不同形式、功能和可行性：：

  人工智能：一组旨在模仿人类决策活动的计算技术，采用图像识别、自然语言处理和其他技术，通过自动化来执行人力难以处理的任务。

  深度学习：一种AI技术，旨在为复杂和高度定制的应用实现自动化。采用图形处理器(GPU) 做处理，能够迅速有效地分析大量图像集来探测细微缺陷，以及可接受和不可接受异常之间的区别。

  边缘学习：为方便使用而设计的AI技术。采用一组预先训练的算法，在设备上，即“边缘”做处理。此技术易于设置，与基于深度学习的传统解决方案相比，所需的图像集更小(低至5至10张图像)，并且所需的训练期也更短。

  AI的目标不是取代人类，而是与人类合作，提升工作效率和质量。AI能够自动化繁琐任务，使员工能专注于更具创造性和战略性的工作。这是一种高效而有益的工具，同时也可以帮助解决劳动力短缺的问题。

  因此，这项技术正逐渐被更广泛地应用于制造和物流行业，以解决持续的劳动力短缺问题和其他长期存在的问题。AI与机器人的搭配使用，能轻松实现物体躲避和地面测绘等任务，从而在各个设施中完成商品的配送。而AI与机器视觉系统的结合，则可承担必不可少的重复性质量保证任务，包括对部件进行缺失探测和检查。

  一些人错误地认为，在工业领域应用AI需要庞大的数据集和成千上万的图像。实际上，AI技术有许多不同的类型，其中一些应用确实需要大型数据集，但并非所有情况都需要如此庞大的数据量。对某些应用，使用有限的数据集和经验也能够做出有效的预测和决策。

  深度学习以出色的复杂任务解决能力而著称。这种技术适用于处理包含大量细节、变化显著的大型图像集任务，同时也是复杂或高度定制化应用的理想选择。由于这些应用涉及众多细节变化，因此前期需要大量的图像训练和模型执行，才能为复杂的任务实现自动化。

  边缘学习专为易用性设计。它使用一组经过预训练的算法在设备上或数据源的“边缘”位置做处理。通过预先将应用需求知识嵌入到神经网络连接中的训练方式，消除大量计算负荷，因此无需GPU，仅需使用5到10个图像，便可在数分钟内完成训练部署，从而快速扩展应用规模，并轻松适应变化。

  尽管AI的开发和设计需要一定的专业相关知识，但现代AI解决方案已变得更易于部署。特别是康耐视的边缘学习技术，它已经大大简化了部署过程。康耐视的边缘学习解决方案可以在智能相机内部运行。这种智能相机配备了集成光源、自动对焦镜头以及一个强大的传感器，这些部件共同发挥作用，提供精确的检测功能。

  操作人员无需具备部署方面的专业相关知识，即使是非视觉专家的人员也可以训练边缘学习工具，并在几分钟内生成准确的结果。这使得边缘学习成为适用于从机器视觉入门者到专家等所有人的可行自动化解决方案。通过消除对复杂基础设施的依赖，并降低对专业相关知识的需求，康耐视的边缘学习技术使得更多的人能利用AI技术来提升工作效率和质量。

  AI并非短暂的风潮，也非仅适用于特定市场的专属技术，而是涉足广泛领域，为工业提供多方面协助。随技术的持续不断的发展，AI变得更便捷，经过制造和物流行业的现场测试，为简化质量控制、提升产品可追溯性、及早识别生产缺陷提供支持。

  通过澄清上述关于工业AI的常见误解，希望您能更准确地理解AI的实际应用和潜力。康耐视的AI技术，特别是边缘学习解决方案，通过消除对复杂基础设施和庞大数据集的依赖，以及降低对专业相关知识的需求，正以前所未有的方式助力企业提高检测效率、降低生产所带来的成本并改进产品质量。

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