智能技术在社会制造业的can总线应用
如何让普通的生产工厂插上智能的翅膀成为真正的智能工厂正在成为制造业共同思考的问题。制造业中生产过程中每天产生海量的数据，这些数据都存储在数据库里面，而真正能够发挥实际价值的数据却非常少，从而造成数据资源的极大浪费。如何对生产过程中的海量数据进行处理从而发挥数据的价值，将数据不再仅仅是数据，而成为生产的资产是每个制造业管理者都关心的问题。
为了实现对数据的利用，降低生产成本提高生产效率，很多供应商都提出了智能工厂的解决方案。目前社会上提到的智能工厂很多，而真正能够做到智能化的却很少。我基于多年在制造业中的工业机理模型经验和在智能技术领域的一些实践，介绍下目前智能技术以及其在制造业场景下的应用情况。
一、人工智能、云计算、大数据、物联网之间是什么关系？
提到智能技术大家首先联想到的是人工 intelligence、大 data、云计算、物联网等。而很多人对这些名词间关系模棱两可。因此，有必要首先介绍一下它们间联系。在此，我将用通俗易懂方式进行解释。
人工 intelligence 从狭义角度讲就是以CNN卷积神经网络为代表的人类算法，如图像识别和语音识别。大 data 本质是一种复杂且广泛分布于各个层面的大型结构化或非结构化信息集，大 data 的特点是“4V”：体积大（Volume）、速度快（Velocity）、变动频繁（Variety）、价值高（Value）。物联网则是在通过网络协议将所有可能连接设备与系统形成一个巨大的互联网，以便收集并分析大量传感器生成的大规模信息。
二、哪些类型的心智模型存在？如何选择这些模型？
对于心智模型，我们可以把它分为统计分析、中机器学习深度学习以及工程物理化学反应四大类，每一种都是根据不同问题所需使用不同的方法来处理和分析大data。在选择心智模型时，我们需要考虑以下几个方面：1. 数据类型；2. 数据量；3. 应用业务场景需求等。
三、高级的心智技术有哪些应用？
高级的心智技术主要包括运营管理、心智装备及其他相关功能，如财务管理、供应链管理等。此外，还有一些专门针对特定行业如冶金或者化学行业开发了特定的应用程序来帮助企业更好地利用他们现有的资源，并提高整体效率。
