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。AInenggouzidonghuafansuorenwu

，shiyuangongnengzhuanzhuyugengjuchuangzaoxinghezhanlvexingdegongzuo。zheshiyizhonggaoxiaoeryouyidegongju
，tongshiyenenggoubangzhujiejuelaodongliduanquedewenti。

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，AI技ji術shu有you許xu多duo不bu同tong的de類lei型xing，其qi中zhong一yi些xie應ying用yong確que實shi需xu要yao大da型xing數shu據ju集ji，但dan並bing非fei所suo有you情qing況kuang都dou需xu要yao如ru此ci龐pang大da的de數shu據ju量liang。對dui於yu某mou些xie應ying用yong
，使shi用yong有you限xian的de數shu據ju集ji和he經jing驗yan也ye能neng夠gou做zuo出chu有you效xiao的de預yu測ce和he決jue策ce。

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。