工業領域的人工智能(AI)正在迅速嶄露頭角
，工業AI可ke以yi幫bang助zhu製zhi造zao商shang借jie助zhu設she備bei監jian控kong和he預yu防fang性xing維wei護hu計ji劃hua來lai最zui大da限xian度du地di延yan長chang正zheng常chang運yun行xing時shi間jian，以yi及ji確que定ding損sun失shi的de產chan量liang和he缺que陷xian。其qi預yu測ce能neng力li也ye可ke以yi用yong於yu創chuang建jian學xue習xi和he預yu測ce需xu求qiu模mo型xing。

但與此同時
，對於AI的應用也伴隨著一些普遍的誤解。IBM《2022年全球AI采用指數》報告顯示，34%的調查受訪者(全球約2,550家公司)表示：缺乏AI專業知識阻礙了實施工作。因此

，本文旨在澄清大眾對工業AI常見的四大誤解
，以便大家能更清晰地理解AI技術在製造和物流行業的實際應用和潛力。

誤解1：

AI術語可以互換且無足輕重

有人誤以為工業AI
、機器學習和深度學習等術語是可以互換使用的。實際上，每個術語都有其獨特的含義和應用範圍。工業AI是一個廣泛的範疇，包括多種技術術語。理解這些微妙差異是評估技術適用性的第一步。

下麵整理了一些常見工業AI術語，幫助大家快速了解這項技術的不同形式、功能和可行性：：

• 人工智能：一組旨在模仿人類決策活動的計算技術，采用圖像識別、自然語言處理和其他技術，通過自動化來執行人力難以處理的任務。
• 深度學習：一種AI技術
  ，旨在為複雜和高度定製的應用實現自動化。采用圖形處理器(GPU) 進行處理，可以快速有效地分析大量圖像集來探測細微缺陷，以及可接受和不可接受異常之間的區別。
• 邊緣學習：為方便使用而設計的AI技術。采用一組預先訓練的算法
  ，在設備上，即“邊緣”進行處理。此技術易於設置
  ，與基於深度學習的傳統解決方案相比，所需的圖像集更小(低至5至10張圖像)，並且所需的訓練期也更短。

誤解2：

AI會取代人類的工作

AI的目標不是取代人類
，而是與人類合作，提高工作效率和質量。AI能(neng)夠(gou)自(zi)動(dong)化(hua)繁(fan)瑣(suo)任(ren)務(wu)
，使(shi)員(yuan)工(gong)能(neng)專(zhuan)注(zhu)於(yu)更(geng)具(ju)創(chuang)造(zao)性(xing)和(he)戰(zhan)略(lve)性(xing)的(de)工(gong)作(zuo)。這(zhe)是(shi)一(yi)種(zhong)高(gao)效(xiao)而(er)有(you)益(yi)的(de)工(gong)具(ju)，同(tong)時(shi)也(ye)能(neng)夠(gou)幫(bang)助(zhu)解(jie)決(jue)勞(lao)動(dong)力(li)短(duan)缺(que)的(de)問(wen)題(ti)。

因此，這項技術正逐漸被更廣泛地應用於製造和物流行業
，以解決持續的勞動力短缺問題和其他長期存在的問題。AI與機器人的搭配使用，可以實現物體躲避和地麵測繪等任務
，從而在各個設施中完成商品的配送。而AI與機器視覺係統的結合，則可以承擔必不可少的重複性質量保證任務，包括對部件進行缺失探測和檢查。

誤解3：

工業AI需要成千上萬的圖像和大型數據集

一些人錯誤地認為
，在工業領域應用AI需要龐大的數據集和成千上萬的圖像。實際上
，AIjishuyouxuduobutongdeleixing
，qizhongyixieyingyongqueshixuyaodaxingshujuji，danbingfeisuoyouqingkuangdouxuyaorucipangdadeshujuliang。duiyumouxieyingyong，shiyongyouxiandeshujujihejingyanyenenggouzuochuyouxiaodeyucehejuece。

康耐視公司推出的深度學習和邊緣學習技術
，就是上述兩種情況的代表：

深度學習以出色的複雜任務處理能力而著稱。這種技術適用於處理包含大量細節、變bian化hua顯xian著zhu的de大da型xing圖tu像xiang集ji任ren務wu
，同tong時shi也ye是shi複fu雜za或huo高gao度du定ding製zhi化hua應ying用yong的de理li想xiang選xuan擇ze。由you於yu這zhe些xie應ying用yong涉she及ji眾zhong多duo細xi節jie變bian化hua
，因yin此ci前qian期qi需xu要yao大da量liang的de圖tu像xiang訓xun練lian和he模mo型xing執zhi行xing，才cai能neng為wei複fu雜za的de任ren務wu實shi現xian自zi動dong化hua。

邊緣學習專為易用性設計。它使用一組經過預訓練的算法在設備上或數據源的“邊緣”位置進行處理。通過預先將應用需求知識嵌入到神經網絡連接中的訓練方式，消除大量計算負荷

，因此無需GPU，僅需使用5到10個圖像
，便可在數分鍾內完成訓練部署
，從而快速擴展應用規模，並輕鬆適應變化。

誤解4：

部署AI解決方案需要專業科學家團隊

盡管AI的開發和設計需要一定的專業知識，但現代AIjiejuefanganyibiandegengyiyubushu。tebieshikangnaishidebianyuanxuexijishu，tayijingdadajianhualebushuguocheng。kangnaishidebianyuanxuexijiejuefangankeyizaizhinengxiangjineibuyunxing。zhezhongzhinengxiangjipeibeilejichengguangyuan、自動對焦鏡頭以及一個強大的傳感器，這些部件共同發揮作用，提供精確的檢測功能。

caozuorenyuanwuxujubeibushufangmiandezhuanyezhishi
，jishishifeishijiaozhuanjiaderenyuanyekeyixunlianbianyuanxuexigongju，bingzaijifenzhongneishengchengzhunquedejieguo。zheshidebianyuanxuexichengweishiyongyucongjiqishijiaorumenzhedaozhuanjiadengsuoyourendekexingzidonghuajiejuefangan。tongguoxiaochuduifuzajichusheshideyilai
，bingjiangdiduizhuanyezhishidexuqiu，kangnaishidebianyuanxuexijishushidegengduoderennenggouliyongAI技術來提高工作效率和質量。

AI並非短暫的風潮
，也非僅適用於特定市場的專屬技術，而是涉足廣泛領域，為工業提供多方麵協助。隨著技術的不斷發展
，AI變得更加便捷，經過製造和物流行業的現場測試

，為簡化質量控製、提升產品可追溯性
、及早識別生產缺陷提供支持。

通過澄清上述關於工業AI的常見誤解，希望您能更準確地理解AI的實際應用和潛力。康耐視的AI技ji術shu，特te別bie是shi邊bian緣yuan學xue習xi解jie決jue方fang案an，通tong過guo消xiao除chu對dui複fu雜za基ji礎chu設she施shi和he龐pang大da數shu據ju集ji的de依yi賴lai
，以yi及ji降jiang低di對dui專zhuan業ye知zhi識shi的de需xu求qiu，正zheng以yi前qian所suo未wei有you的de方fang式shi助zhu力li企qi業ye提ti高gao檢jian測ce效xiao率lv、降低生產成本並改進產品質量。