工業領域的人工智能(AI)正在迅速嶄露頭角，工業AI可以幫助制造商借助設備監控和預防性維護計劃來大限度地延長正常運行時間，以及確定損失的產量和缺陷。其預測能力也可以用于創建學習和預測需求模型。

但與此同時，對于AI的應用也伴隨著一些普遍的誤解。IBM《2022年全球AI采用指數》報告顯示，34%的調查受訪者(全球約2,550家公司)表示：缺乏AI知識阻礙了實施工作。因此，本文旨在澄清大眾對工業AI常見的四大誤解，以便大家能更清晰地理解AI技術在制造和物流行業的實際應用和潛力。

誤解1：

AI術語可以互換且無足輕重

有人誤以為工業AI、機器學習和深度學習等術語是可以互換使用的。實際上，每個術語都有其獨特的含義和應用范圍。工業AI是一個廣泛的范疇，包括多種技術術語。理解這些微妙差異是評估技術適用性的步。

下面整理了一些常見工業AI術語，幫助大家快速了解這項技術的不同形式、功能和可行性：：

誤解2：

AI會取代人類的工作

AI的目標不是取代人類，而是與人類合作，提高工作效率和質量。AI能夠自動化繁瑣任務，使員工能專注于更具創造性和戰略性的工作。這是一種高效而有益的工具，同時也能夠幫助解決勞動力短缺的問題。

因此，這項技術正逐漸被更廣泛地應用于制造和物流行業，以解決持續的勞動力短缺問題和其他長期存在的問題。AI與機器人的搭配使用，可以實現物體躲避和地面測繪等任務，從而在各個設施中完成商品的配送。而AI與機器視覺系統的結合，則可以承擔必不可少的重復性任務，包括對部件進行缺失探測和檢查。

誤解3：

工業AI需要成千上萬的圖像和大型數據集

一些人錯誤地認為，在工業領域應用AI需要龐大的數據集和成千上萬的圖像。實際上，AI技術有許多不同的類型，其中一些應用確實需要大型數據集，但并非所有情況都需要如此龐大的數據量。對于某些應用，使用有限的數據集和經驗也能夠做出有效的預測和決策。

康耐視公司推出的深度學習和邊緣學習技術，就是上述兩種情況的代表：

深度學習以出色的復雜任務處理能力而著稱。這種技術適用于處理包含大量細節、變化顯著的大型圖像集任務，同時也是復雜或高度定制化應用的理想選擇。由于這些應用涉及眾多細節變化，因此前期需要大量的圖像訓練和模型執行，才能為復雜的任務實現自動化。

邊緣學習專為易用性設計。它使用一組經過預訓練的算法在設備上或數據源的“邊緣”位置進行處理。通過預先將應用需求知識嵌入到神經網絡連接中的訓練方式，消除大量計算負荷，因此無需GPU，僅需使用5到10個圖像，便可在數分鐘內完成訓練部署，從而快速擴展應用規模，并輕松適應變化。

誤解4：

部署AI解決方案需要科學家團隊

盡管AI的開發和設計需要一定的知識，但現代AI解決方案已變得更易于部署。特別是康耐視的邊緣學習技術，它已經大大簡化了部署過程。康耐視的邊緣學習解決方案可以在智能相機內部運行。這種智能相機配備了集成光源、自動對焦鏡頭以及一個強大的傳感器，這些部件共同發揮作用，提供jingque的檢測功能。

操作人員無需具備部署方面的知識，即使是非視覺專家的人員也可以訓練邊緣學習工具，并在幾分鐘內生成準確的結果。這使得邊緣學習成為適用于從機器視覺入門者到專家等所有人的可行自動化解決方案。通過消除對復雜基礎設施的依賴，并降低對知識的需求，康耐視的邊緣學習技術使得更多的人能夠利用AI技術來提高工作效率和質量。

AI并非短暫的風潮，也非僅適用于特定市場的專屬技術，而是涉足廣泛領域，為工業提供多方面協助。隨著技術的不斷發展，AI變得更加便捷，經過制造和物流行業的現場測試，為簡化質量控制、提升產品可追溯性、及早識別生產缺陷提供支持。

通過澄清上述關于工業AI的常見誤解，希望您能更準確地理解AI的實際應用和潛力。康耐視的AI技術，特別是邊緣學習解決方案，通過消除對復雜基礎設施和龐大數據集的依賴，以及降低對知識的需求，正以前所未有的方式助力企業提高檢測效率、降低生產成本并改進產品質量。