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，我将以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）。物联网则是一个通过网络协议将物理设备与软件应用连接起来，使得传感器和执行器可以收集并交换信息，从而实现远程监控和控制功能。

二、当前市场上哪些公司提供了相关解决方案？

为了实现对这些概念性的理论转化为实际操作所需，我们需要了解现有的市场解决方案。在这个领域有几个关键玩家，他们提供了一系列工具来帮助企业实现他们自己的数字转型：

SAP

Siemens

GE Digital

Rockwell Automation

Dassault Systèmes

这些公司提供了完整范围内从自动化系统到IT系统整合，以及包括MES(Manufacturing Execution System)、PLM(Product Lifecycle Management)等各种工具，以支持企业优化其运营流程，并推动更高级别的人造智慧。

三、高级别的人造智慧意味着什么？

高级别的人造智慧指的是一个更加复杂和全面地使用机器学习算法来分析大量来自不同来源的大量未标记或半标记文本样本。这涉及创建能够理解语言含义并能生成人类可读文本输出的人类语言模型。这使得它具有自主学习能力，可以根据新输入调整自己的表现，并最终达到人类水平的情境理解能力。

这种类型的人造智慧还可能被用于开发更加强大的AI助手，它们可以处理更复杂任务，比如情感分析或者自然语言处理。此外，还有潜力去改进自动驾驶汽车程序，让它们更好地理解环境变化，以便于安全导航。此外，在医疗保健领域，它们也可以用来诊断疾病，预测患者反应，更有效地制定治疗计划。

四、未来展望

随着时间推移，这项技术继续发展，将会看到更多新的创新应用出现。例如，一旦我们成功建立起一个全面的知识库，那么这就允许我们构建出更好的推荐引擎，不同行业也有机会利用这项技术来增强客户体验。

总之，对于那些希望通过创新的方法提高工作效率并提升竞争力的企业来说，无论是在日常运营还是长期战略决策方面，都应该密切关注这一快速发展中的前沿科技——深度学习及其它形式的人类学术研究成果。