A. 大數據和人工智慧如何賦能工業製造領域能否舉個例
近年，中國經濟已經邁向高速發展階段，中國傳統製造業的要素成本高、產線效率低、用工難的問題亟需得到解決，傳統製造業亟需智能化升級。人工智慧技術的崛起讓傳統工業的智能化轉型成為可能，尤其是在工業視覺、工業質檢等領域的廣泛滲透，相比人類視覺，機器視覺優勢明顯，檢測效率高、速度快、精度高、更具可靠性。隨著深度學習、3D視覺技術、高精度成像技術和機器視覺互聯互通技術的持續發展，機器視覺的性能優勢將進一步加大。
在現代工業自動化生產中，連續大批量生產中每個製程都有一定的次品率，單獨看雖然比率很小，但相乘後卻成為企業難以提高良率的瓶頸，並且在經過完整製程後再剔除次品成本會高很多，因此及時檢測及次品剔除對質量控制和成本控制是非常重要的，也是製造業進一步升級的重要基石。
利用大數據、機器學習、深度學習技術對生產過程中大量的生產參數、工藝參數、缺陷數據等進行分類、回歸、預測等，就能夠很好的幫助企業解決編程/調試時間過長、誤判過高、因人而異的操作結果等問題。