人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
AI平台已被应用到几乎每个行业/工业领域。包括Pinterest在内的基于用户的服务使用深度学习来识别图像并创建独特的用户体验。研究与开发行业使用深度学习方法来检测Internet上的各种安全风险。贝宝（PayPal）等金融公司将受到模式驱动的深度学习的帮助，以发现并发现欺诈行为。在制造、医学、教育和医疗保健领域增加AI的便利性。通过将其与其他技术（包括物联网（IoT）、云计算、增强现实（AR）和大数据）相结合，可以辅助AI在各个行业的应用。
基于AI在整个行业中的用途，它在各个领域创造了卓越的价值。它不仅可以准确地预测和调节需求，而且还可以帮助公司从机器中获得最大收益，同时消除不必要的维护或停机时间。这些好处最终将加在一起，以提供首选的客户体验。例如，在零售行业中，人工智能可以帮助卖家查明客户想要的东西，有时甚至在客户自己不知道之前就可以找到。
人工智能是如何运作
1.边缘分析
通过在边缘几秒钟内记录并解释分析数据，将几乎实时地生成结果。跨边缘连接的处理器执行靠近信息源的第一阶段工作，从而降低了跨多个连接点传输数据的成本。使用边缘计算进行异常检测可以在不影响性能的情况下实时突出显示操作问题。
2.机器视觉
AI可以使用视觉方法来比较产品并确定产品是否通过检验。精确质量分析中的机器视觉将比人眼敏感许多倍的摄像机输入与用于改善图像推理能力的AI技术结合在一起。机器视觉工具可以神奇地发现那些本来不会引起注意的地方的微观故障。电路板故障通常是由于视频数据和机器视觉工具的使用而引起的。机器学习算法经过严格的培训和监督，以产生可操作的见解，以便检测和修复所有此类故障。对机器学习算法进行了适当的培训和监督，以生成可行的见解。
3.预测性维护
预测性维护有助于实现行业内部的异常检测。通过使用100％实时生成的数据，预测性维护模型有助于发现80％以上的异常情况。
4.更高效的设计和管理
数字孪生的概念进一步扩大了AI在设计生成和异常检测中的使用。与数字双胞胎共存的资产很容易监控。当喷气发动机受到影响并开始退化或老化时，其数字双胞胎将显示这些退化迹象，以便工程师轻松监控。这样可以节省将来的成本和维护费用。
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