在科技飛速發(fā)展的今天，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)正以驚人的速度融入各行各業(yè)，工業(yè)界自然也不例外。在眾多服務(wù)中，AWS推出的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)在工業(yè)領(lǐng)域尤為引人注目，它有很多創(chuàng)新之處。

AWS服務(wù)于工業(yè)領(lǐng)域的獨(dú)特之處

以前，工業(yè)里頭用機(jī)器學(xué)習(xí)的，大多不用現(xiàn)成的解決方案。但AWS不一樣，它有五個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)直接對(duì)工業(yè)用，比如那些沒(méi)名的、for等項(xiàng)目，這挺特別的。通常，工業(yè)里頭拿到數(shù)據(jù)后，如果處理分析能力不強(qiáng)，轉(zhuǎn)化起來(lái)挺難的。AWS針對(duì)這種缺人少錢的情況，提供了機(jī)會(huì)，讓更多中小制造商能用到新技術(shù)。而且，根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)，這是AWS頭一回這么做，給工業(yè)帶來(lái)了新活力。在成本上，它讓企業(yè)花的錢少了，這在商業(yè)上挺吸引人的。

中科創(chuàng)達(dá)在實(shí)際操作中已經(jīng)進(jìn)行了嘗試。他們把相關(guān)技術(shù)整合進(jìn)了智慧工業(yè)ADC系統(tǒng)。這對(duì)制造業(yè)的客戶來(lái)說(shuō)非常方便，他們不用再費(fèi)勁去研究如何在生產(chǎn)中引入AI質(zhì)檢，直接用這套集成系統(tǒng)就能輕松實(shí)現(xiàn)。

工業(yè)決策的改變趨勢(shì)

過(guò)去二十年里，制造企業(yè)在做決策時(shí)遇到了不少難題。信息量像爆炸一樣增多，決策變得越發(fā)復(fù)雜。企業(yè)急切需要智能技術(shù)，從這些龐大的信息中篩選出有用的部分。比如，找出數(shù)據(jù)的模式和可用性，解決以前想都想不到的問(wèn)題。這可不是件簡(jiǎn)單事，企業(yè)一直在努力摸索。

工業(yè)界普遍認(rèn)為，工業(yè)人工智能平臺(tái)對(duì)于人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的實(shí)施和進(jìn)步至關(guān)重要。借助這個(gè)平臺(tái)，企業(yè)能夠以更低的成本運(yùn)用人工智能技術(shù)。這既是時(shí)代發(fā)展的必然趨勢(shì)，也是企業(yè)在激烈競(jìng)爭(zhēng)中生存并成長(zhǎng)的一個(gè)好機(jī)會(huì)。

典型場(chǎng)景中的AWS

在工業(yè)界，一些常見(jiàn)的場(chǎng)景和應(yīng)用程序中，AWS和別的互聯(lián)網(wǎng)巨頭干的是同一件事，那就是加強(qiáng)機(jī)器視覺(jué)的特長(zhǎng)。他們把這個(gè)特長(zhǎng)用到質(zhì)量檢查、預(yù)測(cè)性維護(hù)和工廠安全這三個(gè)經(jīng)常遇到的工業(yè)問(wèn)題上。比如質(zhì)量檢查，用機(jī)器視覺(jué)就能更精確、更快速地檢查產(chǎn)品質(zhì)量。至于預(yù)測(cè)性維護(hù)，它能提前發(fā)現(xiàn)設(shè)備可能出的問(wèn)題，防止設(shè)備突然壞掉造成損失。在工廠安全這方面，機(jī)器視覺(jué)等技術(shù)也能更好地進(jìn)行監(jiān)控。

解決設(shè)備維護(hù)成本問(wèn)題

設(shè)備維護(hù)在生產(chǎn)成本中占很大比重。美國(guó)的數(shù)據(jù)顯示，不少企業(yè)花在系統(tǒng)維護(hù)上的錢就像扔進(jìn)水里一樣白費(fèi)。AWS的出現(xiàn)給這個(gè)問(wèn)題帶來(lái)了轉(zhuǎn)機(jī)。它提供了一套完整的解決方案，包括了物與云之間的連接。這樣一來(lái)，移動(dòng)設(shè)備就可以安全方便地與云服務(wù)互動(dòng)。這種互動(dòng)方式很大程度上滿足了工業(yè)的實(shí)際需求，不像以前那樣需要工程師在開發(fā)、環(huán)境和運(yùn)維上費(fèi)很多勁。

云計(jì)算部署考量

AWS在云計(jì)算部署方面，充分考慮了制造業(yè)的具體需求。眾多制造業(yè)用戶期望在本地也能使用云計(jì)算工具，享受相同的便捷。畢竟，制造支持系統(tǒng)中某些工作負(fù)載確實(shí)需要在本地進(jìn)行，尤其是對(duì)網(wǎng)絡(luò)延遲要求極高的應(yīng)用，需要靠近本地資源。比如，今年AWS推出的某個(gè)項(xiàng)目就將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)擴(kuò)展到了邊緣，使得客戶即便在沒(méi)有網(wǎng)絡(luò)的情況下，也能在本地進(jìn)行預(yù)測(cè)。此外，AWS的開發(fā)套件還能讓企業(yè)將機(jī)器視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用于本地?cái)z像機(jī)，這樣就可以避免使用昂貴的設(shè)備來(lái)構(gòu)建復(fù)雜的模型，同時(shí)保持高精度和低延遲。

成本降低的商業(yè)變革

AWS在成本上有個(gè)大亮點(diǎn)，就是改變了收費(fèi)方式。以前那種不用預(yù)付，按實(shí)際使用付錢的方法，讓IT業(yè)的收費(fèi)模式來(lái)了個(gè)大變。這對(duì)制造企業(yè)來(lái)說(shuō)太重要了，因?yàn)樗鼈冇没ヂ?lián)網(wǎng)服務(wù)的門檻變低了。以前得花上百萬(wàn)美元買服務(wù)器建服務(wù)，現(xiàn)在成本能少10倍。工業(yè)里用機(jī)器學(xué)習(xí)變得既簡(jiǎn)單又便宜，這會(huì)讓AWS的服務(wù)規(guī)模變大。規(guī)模大了，價(jià)格還能再降，形成個(gè)好循環(huán)。大家都盼著看未來(lái)會(huì)怎樣。你覺(jué)得這種模式能持續(xù)推動(dòng)工業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)發(fā)展嗎？快來(lái)點(diǎn)贊、分享、評(píng)論！