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以深度學(xué)習(xí)為主導(dǎo)的人工智能（AI）進入推廣培育期，在醫(yī)療、金融、零售、安防、交通、能源等領(lǐng)域的探索步伐不斷加快，自然語言處理、計算機視覺、精準(zhǔn)營銷、自動駕駛等人工智能應(yīng)用市場增長迅猛。但在工業(yè)領(lǐng)域，受數(shù)據(jù)、算法、算力等因素制約，AI應(yīng)用的廣度和深度受到限制。近年來，隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的快速崛起，其海量的數(shù)據(jù)、內(nèi)嵌的高效算法和對算力的強大支撐能力，為AI在工業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展應(yīng)用提供了土壤。尤其是AI應(yīng)用于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺設(shè)備層、邊緣層、平臺層、應(yīng)用層等四類應(yīng)用場景，正在推動傳統(tǒng)生產(chǎn)模式向?qū)崟r感知、動態(tài)分析、科學(xué)決策、精準(zhǔn)執(zhí)行和優(yōu)化迭代的智能化生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)變，為工業(yè)轉(zhuǎn)型升級賦能。

一工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺是人工智能應(yīng)用的重要載體

01工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺覆蓋全流程生產(chǎn)數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)是應(yīng)用人工智能的“燃料”。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺從數(shù)據(jù)“量”和“質(zhì)”兩個維度入手，提升工業(yè)場景數(shù)據(jù)集的廣度與深度，為人工智能應(yīng)用提供支撐。

從“量”的方面看，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺匯聚了數(shù)以千萬計的設(shè)備和傳感器，對異構(gòu)系統(tǒng)、運營環(huán)境、人員信息等要素實施泛在感知、高效采集和云端匯聚，實現(xiàn)了海量數(shù)據(jù)的廣泛集成。

從“質(zhì)”的方面看，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺通過構(gòu)建設(shè)備、產(chǎn)品、系統(tǒng)和服務(wù)全面連接的數(shù)據(jù)交流網(wǎng)絡(luò)，充分挖掘?qū)崟r有效的工業(yè)大數(shù)據(jù)，搭建數(shù)據(jù)自動流動的賦能體系，為深度學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練提供優(yōu)質(zhì)的訓(xùn)練集、驗證集和測試集，切實提高人工智能模型自學(xué)習(xí)、自決策、自適應(yīng)的有效性。

02工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺推動工業(yè)知識算法化

算法是人工智能應(yīng)用的關(guān)鍵。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺作為工業(yè)全要素、全產(chǎn)業(yè)鏈、全價值鏈連接的樞紐，打通了工業(yè)知識向工業(yè)算法轉(zhuǎn)化的通路，為構(gòu)筑工業(yè)領(lǐng)域人工智能算法庫提供助力。

一方面，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺豐富了算法理論來源。依托工業(yè)機理基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)模型分析，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺將隱性的工業(yè)技術(shù)原理、行業(yè)知識和專家經(jīng)驗進行代碼化、算法化，重構(gòu)了工業(yè)知識創(chuàng)造和應(yīng)用體系，面向特定工業(yè)場景提供針對性強、魯棒性高的算法。

另一方面，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺降低了算法開發(fā)成本。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺通過提供開發(fā)環(huán)境和各類工具，助力開發(fā)者打造工業(yè)APP與微服務(wù)體系，將各類工業(yè)知識封裝成可交易的模塊組件，推動工業(yè)算法在更大范圍、更高頻次、更短路徑上創(chuàng)造、傳播和復(fù)用。

03工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺構(gòu)建協(xié)同算力資源池

工業(yè)場景具有環(huán)境參數(shù)復(fù)雜、工序步驟精細(xì)、實時性要求高等特點，應(yīng)用人工智能技術(shù)對算力要求較高。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺基于云架構(gòu)匯聚企業(yè)內(nèi)外算力資源，根據(jù)實際需要統(tǒng)一調(diào)配，搭建廣泛聚集、高效協(xié)作的算力供給體系，為人工智能應(yīng)用提供穩(wěn)定的支撐保障。

在企業(yè)內(nèi)部，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺匯聚內(nèi)部算力資源構(gòu)建算力資源池，針對不同時段、不同用戶和不同級別的算力需求，基于大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)籌使用內(nèi)部設(shè)備，提高設(shè)備使用效率。