深度分析人工智能与工业4.0在智能制造中的应用

轮胎也是如此，轮胎压力不一样，跑的时候也不一样，怎么调整就不知道，你一个月多花一百美金，一年多花一万多美金，由此就可以知道哪一个轮胎不好，但是这是人根本做不到的事情，我们为什么讲这个东西？我们讲工业大数据，就是要利用很多数据资源，我们可以用历史数据，传感数据，然后再做分析方法，再找出他的原因做预防，这些是很重要的。以前是数据全部上传，这个观念也对，也不对，就看你做什么行业，比如说苹果手机数据要上云这没有什么了不起，比但高铁的数据一天一截车厢数据量的花？相当高。所以关于大数据有三个基础，就是DT，PT，AT，DT叫做数据技术，PT叫做平台技术，AT叫分析技术。分析技术有两个，一个是分析的工具，另一个是分析的工艺。工具好比厨房烹饪的工具，工艺是厨师要有的，我给你一条鱼三个人三个不同的做法，三个不同的味道，所以工具可以开源，工艺不可能开源，因为他是工匠精神。 谈到DT讲的三个特性，接下来的三个“B”，第一个就是数据要分裂性。第二个“B”是数据的优劣性，第三个“B”是数据的背景性，很多行业数据量大但是都没有背景，所以都不能用， 所以这方面工业大数据DT不是一般人都能够做到的。

平台做出来让每个人都能用，但是必须要处理数据，第一层就是看看怎么收集数据，第二层就是数据到信息化内容转变，第三层就是虚拟网络化内容管理，第四层是对问题的识别及决策，第五层是装备的充组，它是一层一层的。比如很多数据不需要收集，直接在处理端就完成了，上云之后没有数据本质了，但是它有分析的价值，它本质不一样，云都处理好了。比如鱼处理好了，我可以一鱼三吃。所以这方面的技术你们都可以去做，但是它有一套系统哲学，咱们国内机会很多，都有很多小成功，小成功也创造了很多财富。在二十六年前我就说数据有一天可以经过一个学习软件把它分类、分割、分解、分析，然后做分享。然后就会有一个芯片与软件结合在不同工业应用包括飞机发动机测试，风电，高铁，还有大的发电站，还有中国电信整个的传输，我们今天谈的目的就是人工智能怎么改进工业大数据分析，这是我们今天要谈的主题。

人工智能怎么改进工业大数据分析

人工智能不能把数据智能化，但是可以把意义智能化，我在美国做的第一个人工智能，是用邮政包裹分析它，就是自动化分包裹，自动化辨别地址，不需要人来操作。后来我们把这个软件用在工业方面，我们学习软件有监督式的、非监督式的，里面有很多软件可以用，目的就是把软件工具变成让人可以看得懂的意义。

举一个例子，我们用SOM，一个分类学习的方法，它可以把很多数据一方面缩减，一方面分类、分割，如和辨别出来轴承是内环还是外环有问题，就和医生听心脏声音一样，他本人听不出来，他要磁共振来辨别。所以我们可以经过这个分类找到。

CPS可以更智能化，更有管理性，CPS是实体系统和信息系统对称的系统，比如车跑的时候有一个信息管理系统可以让我们知道哪个地方风险最高，那个地方转弯经常出车祸，我还没有到，在一公里前就减速到30公里每小时，就可以保证安全 。