智能技术在社会制造业中的应用Can总线与EtherCat的对比分析
在社会制造业中，如何赋予普通工厂智能化的翅膀，实现真正的智能工厂，是制造业共同面临的问题。生产过程中产生的海量数据大部分存储在数据库，但有效发挥价值的数据相对较少，这导致了资源浪费。要解决这一问题，就需要对这些数据进行处理，以使其成为生产力的资产。
为了实现这一目标，降低成本、提高效率，许多供应商提出了智能工厂解决方案。然而，即便有很多关于智能工厂的声音，只有少数真正实施了智能化。
作为一名在制造业多年积累工业机理模型经验，并且在智能技术领域有一定实践的人，我将介绍当前的智能技术及其在制造业场景中的应用情况。
首先，我们需要理解人工智能、云计算、大数据和物联网之间的关系。这四个概念经常被提及，但人们往往不清楚它们之间如何联系。在这里，我将以通俗易懂的方式解释这四者间的联系：
人工 intelligence（AI）主要指的是基于CNN卷积神经网络等算法，如图像识别和语音识别等应用。它本质上是一种算法，而不是简单地把一个软件或系统称为AI就可以了。
云计算则是从资源到架构全面弹性的概念，它允许我们将服务器虚拟成多台电脑，从而提高计算效率。当大量任务同时执行时，不再需要依赖单一设备，而是分布式计算能够更好地应对挑战。
大数据则是指海量复杂数据集，其特点是包含大量无结构或半结构化信息。而物联网（IoT）通过网络协议连接各种设备，使得所有类型的事物都能互联互通，为大数据提供源头输入。
为了让读者更容易理解这四者的关系，我使用了一张图来展示它们之间的联系，以及一个人的成长历程作比喻：物联网与互联网代表环境与学校；通过不断学习收获知识，这些知识就是大数据；利用这些知识并发挥价值所需的是各种模型，如统计分析、机器学习和深度学习；而云计算则相当于人类的大脑，对于快速高效迭代至关重要，最终形成丰富经验，让一个人成为该领域内的一位专家——即利用这些工具转换为实际价值的人才或产品。