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  • 1 # 成工聊電子

    智慧工業又叫智慧型工業,現在的發展趨勢,主要的話是聯網與大資料這個結合起來,還有目前比較火的5G也會加入進來,總的來講的話呢,還是聯網大資料,速度更快,實時性更強,自主與簡單化。

  • 2 # 荒神自動化

    製造業在經過機械化、電力和資訊科技的三次工業革命後,與迅猛發展的以資訊科技為代表的新技術結合,形成了先進製造技術。在先進製造技術發展過程中,以高階裝備為主要物件的高階製造,是實現製造業轉型的關鍵。正如工業1.0、工業2.0、工業3.0,分別源於蒸汽機技術、電氣自動化技術和資訊科技等關鍵技術的推動,如今以移動化和泛在化的網路互聯大資料及雲計算支援的資訊處理,以及智慧化個性化的資訊服務等為特點的新一代資訊計算,推動著製造技術和製造業向智慧製造的方向發展。

        從20世紀90年代開始,國內外在智慧製造理論、智慧製造技術和智慧製造系統等方面進行了廣泛的探索研究。日本、美國、加拿大等聯合發起和實施了智慧製造系統,多國共用研究專案在國際製造領域產生了重要影響;中國自90年代以來,也在多個渠道的國家科技和技術研究計劃,如國家自然科學基金863計劃等的支援下,開展了智慧製造技術和智慧製造系統的研究。

        隨著美國實施21世紀智慧製造、德國工業4.0、中國製造2025等重大戰略計劃的提出和實施,智慧製造成為各國確保製造業未來的主攻方向,應該說從先進製造到高階製造,再到智慧製造的發展,無論從技術發展角度,還是國家戰略的角度,已經成為一個必然趨勢和主流方向。

  • 3 # 無樂可作32645213

    該行業以後的趨勢是:發展更全面,覆蓋面更廣,應用面更闊,時效性更高!再加上5G技術的成熟,給人們帶來一個更全新的世界!

  • 4 # 自控學途與車間

    智慧工業是以後的必行之路,人口紅利的不斷降低,工業從業人員的減少,而且人為因素會影響產品質量,定製產品的智慧製造會讓個性化,定製化更加自由,在不改動生產線,不作人員調動,即可完成小批次定製產品,哪怕只有一件產品,也可以在生產線生產。

    國內的工業5.0現在基本只有在新建大廠或大集團才有實現,很多企業的數字化都沒有完全實現,即時實現了PLC,DCS等各種自動控制,也存在很多資訊孤島,沒有形成資訊叢集,在以後的資訊採集更加完善,通訊技術在5G的發展輔助下,資訊採集響應速度會更及時,智慧智慧工業也就將形成普遍存在。

    換成現在的火詞就是大資料+5G+自我+DT(IT升級新版)+自動控制組成智慧工業。

    一切為了更好的服務,服務好才更好的挖掘商機,更快捷。

  • 5 # 矽谷25英里

    是未來的趨勢,也叫做工業4.0。所謂智慧,可通俗理解為感測器的大面積安裝,對採集上來的大資料進行實時分析,然後實時同步到雲計算端,反過來被用於工程與製造。

  • 6 # 深夜科技點

    目前中國地區人工智慧領域獲得投資最多的五大細分領域是計算機視覺(研發類)、自然語言處理、私人虛擬助理、智慧機器人和語音識別。從投資領域和趨勢來看,未來國內人工智慧行業的資本將主要湧向機器學習與場景應用兩大方向。

    一、機器學習與場景應用將迎來下一輪爆發

    根據VentureScanner的統計,截至2015年9月,全球人工智慧領域獲得投資的公司中,按照平均融資額度排名的五大業務依次是:機器學習(應用類)、智慧機器人、計算機視覺(研發類)、機器學習(研發類)和影片內容識別等。

    目前中國地區人工智慧領域獲得投資最多的五大細分領域是計算機視覺(研發類)、自然語言處理、私人虛擬助理、智慧機器人和語音識別。從投資領域和趨勢來看,未來國內人工智慧行業的資本將主要湧向機器學習與場景應用兩大方向。

    資料儲存容量和技術能力的提升為機器學習爆發提供了基礎保障,而機器學習又是人工智慧的核心技術和涵蓋面最廣的應用手段;但由於現階段運算能力的侷限和通用解決方案的研發門檻限制,基於安防、智慧生活、教育和健康等場景的場景應用成為了大多數國內企業在人工智慧領域的突破口。

    二、專用領域的智慧化仍是發展核心

    基於GPU(圖形處理器)計算速度(每半年效能增加一倍)和基礎技術平臺的飛速發展,企業對於人工智慧神經網路的構建取得了前所未有的突破。但是,由於人工智慧各領域技術和演算法的複雜性,未來20年內人工智慧的應用仍將集中於人臉和影象識別、語音助手和智慧家居等專用領域。

    透過上述產業鏈環節構成和投資分類可以看出,優勢企業的核心競爭力主要集中於特定領域的專用技術研發;其中,計算機視覺和語音識別領域的研發和應用已處於國際一流水平,專業應用機器人的研發也有望近10年內迎來突破性發展。

    可以預見的是,在由專業領域向通用領域過渡的過程中,自然語言處理與計算機視覺兩個方向將會成為人工智慧通用應用最大的兩個突破口。在未來20年內,通用領域研發所需的技術和資料也會隨著各專用領域差異化發展的日臻成熟而迎來突破。

    三、產業分工日漸明晰,企業合作大於競爭

    隨著專用領域應用開發的成熟和差異化技術門檻的存在,國內人工智慧產業將逐漸分化為底層基礎構建、通用場景應用和專用應用研發三個方向。

    在底層基礎構建方面,騰訊、阿里巴巴、百度、華為等企業依託自身資料、演算法、技術和伺服器優勢為行業鏈條的各公司提供基礎資源支援的同時

  • 7 # 黨猞猁DangLynx

    智慧化是21世紀及後世紀的必然趨勢。

    解放雙手,武裝大腦才是以後衣食住行的必然結果。智慧化會涉及到我們生活的方方面面。智慧化工業一定會取締傳統化工業,透過解放雙手來達到知識化,資訊化。

    工業生活會便利,人類大腦思維同樣會更上層次。

  • 8 # 大有互鏈付饒

    工業4.0乃至工業5.0必然是人工智慧、大資料、雲計算、區塊鏈、語音語義識別等等黑科技綜合運作的結果。智慧工業是大趨勢。

  • 中秋節和大豐收的關聯?
  • 都說“無事不登三寶殿”,這有什麼典故?說明什麼問題?