智能技术在社会制造业现场总线技术应用探究
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人工智能、大データ、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下其间联系。在这里，我不引用每个名词通用定义，而采用通俗易懂方式进行解释。
二、怎么样选择和使用这些工具?
对于这些工具来说，它们各自有自己的特点和适用场景。我将会根据不同的需求来选择合适的手段，比如如果需要分析大量复杂结构化或非结构化信息，我可能会使用人工智慧（AI）或深度学习来帮助识别模式并做出预测。如果需要快速扩展计算能力以应对突发事件，或许我会考虑使用云服务提供商提供的大规模分布式计算资源。此外，对于那些需要实时监控物理设备状态或传感器读数，以及与其他系统进行通信的情况，我可能会依赖物联网（IoT）技术来实现这一目标。
三、高级主题：探索更高级主题
通过我们所讨论过的一系列概念，我们已经可以开始构建一个更加全面理解我们的世界视角了。但还有许多更高级的话题值得进一步探索，比如我们可以谈论关于自动驾驶汽车如何利用机器学习算法去识别路标，并且根据道路状况调整车速；或者讨论生物医疗领域中如何结合大數據來改善疾病诊断速度及精确性；甚至是未来城市规划与交通管理系统设计时，可以考虑更多地融入无线传感器网络（WSN）的概念，以实现环境监测和优化城市运输效率等问题。
总结：
通过本文，你应该了解了四种关键工具—人工智慧(AI)、雲端運算(Cloud Computing)、大數據(Big Data)以及物聯網(IoT)——它们互相作用并协同工作以创造新的可能性。你还看到了他们各自独特之处，并学会了它们如何被用于解决现实世界的问题。这只是故事的一个开端，因为随着时间推移，这些技术将继续进步并被整合成新颖创新产品和服务，使我们的生活变得更加便捷、高效，同时也带来了前所未有的挑战。