工業領域的人工智能(AI)正在迅速嶄露頭角
，工業AIkeyibangzhuzhizaoshangjiezhushebeijiankongheyufangxingweihujihualaizuidaxiandudiyanchangzhengchangyunxingshijian，yijiquedingsunshidechanlianghequexian。qiyucenengliyekeyiyongyuchuangjianxuexiheyucexuqiumoxing。

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
、bianhuaxianzhudedaxingtuxiangjirenwu，tongshiyeshifuzahuogaodudingzhihuayingyongdelixiangxuanze。youyuzhexieyingyongshejizhongduoxijiebianhua，yinciqianqixuyaodaliangdetuxiangxunlianhemoxingzhixing，cainengweifuzaderenwushixianzidonghua。

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AI解(jie)決(jue)方(fang)案(an)已(yi)變(bian)得(de)更(geng)易(yi)於(yu)部(bu)署(shu)。特(te)別(bie)是(shi)康(kang)耐(nai)視(shi)的(de)邊(bian)緣(yuan)學(xue)習(xi)技(ji)術(shu)
，它(ta)已(yi)經(jing)大(da)大(da)簡(jian)化(hua)了(le)部(bu)署(shu)過(guo)程(cheng)。康(kang)耐(nai)視(shi)的(de)邊(bian)緣(yuan)學(xue)習(xi)解(jie)決(jue)方(fang)案(an)可(ke)以(yi)在(zai)智(zhi)能(neng)相(xiang)機(ji)內(nei)部(bu)運(yun)行(xing)。這(zhe)種(zhong)智(zhi)能(neng)相(xiang)機(ji)配(pei)備(bei)了(le)集(ji)成(cheng)光(guang)源(yuan)、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。