人工知能の応用シナリオは増加しており、徐々にさまざまな業界で必要なスキルになりつつあります。

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2015年以来、人工知能の概念は初めて提案されて以来、市場から高く評価されてきました。無人店舗からスマートファイナンス、スマート物流からスマートセキュリティまで、人工知能環境では数万の応用シナリオがアップグレードされ、市場環境全体にさらに多くの可能性が与えられました。これは、組み込みコンピューターハードウェア業界に属し、基本的なハードウェアサプライヤーである華北工業制御に特に当てはまります。

現在の人工知能の発展モデルでは、交通、電力、金融などの基礎産業であれ、勢いを増している多くの新興産業であれ、市場構造は科学技術の発展により大きな変化を遂げており、パノラマ人工知能シナリオの構築に積極的に参加することが、この市場におけるあらゆる業界や企業の選択肢となっている。市場における人工知能技術の定義から判断すると、AI の開発は現時点ではまだ初期段階にあり、解き放たれるのを待っている無限の可能性がまだあります。

華北工業管理局の見解では、人工知能開発の現在の予備的状況から判断すると、それは主に理解、コミュニケーション、コラボレーションの 3 つの側面に集中しています。つまり、人間の思考パターンをシミュレートして外部情報の理解を実現するディープラーニング技術、音声や視覚などの技術を使用して人間とコンピュータのインタラクションを実現するマシンビジョン、顔認識、画像取得など、さまざまな業界でさまざまなパフォーマンスを発揮するロボットなど、アクション制御を使用して人間とコンピュータの共同作業を実現することです。

データ活用

人工知能があらゆる分野で高く評価されている重要な理由の 1 つは、もともと散在していたデータを統合し、その統合に基づいてその利用を最大化することで、システム全体の改善と最適化を図る点です。従来のシステムでは、設備、人員、製品工程で数千ものデータが生成されますが、各工程や設備が独立して稼働しているため、データの連携がうまくとれず、孤立した状態になっています。

モノのインターネットを基盤として、人工知能の助けを借りて、生産プロセスで生成される大量のデータを活用して連携を実現し、インテリジェント分析の助けを借りて、これらのビッグデータはリアルタイムの利益を生み出し、元のプロセスに反応し、元の情報孤島を打破することができます。

能動的な学習能力

設備と環境の接続は、能動的と受動的、一方向と双方向に分けられます。従来の操作コンテキストでは、設備はコマンド実行者として機能し、外部から入力された指示を厳密に実行します。しかし、データ情報化の時代では、柔軟な生産と全体的な作業環境の高度な調整に対する要求がますます高まっています。従来の一方的な情報伝達方法はもはや効果的ではなく、機器はより積極的な学習能力を持ち、外部環境を学習し、自らの行動を積極的に調整することが求められています。

人工知能技術、ディープラーニングなどの技術のサポートにより、デバイスは自らの動作を自律的に調整し、外部環境から学習する能力が向上しました。マシンビジョンやインテリジェントセンシングなどの技術を通じて外部情報をリアルタイムに収集し、自らの自律学習能力で判断し、自らの行動を自律的に修正する。こうした能力は、無人運転や知能ロボット、ドローンなどの人工知能デバイスに最初に活用されている。

作業効率の向上

人工知能が解決しなければならない究極の問題は、機械が人間の労働をより良く代替できるようにすることです。インテリジェントなシナリオでは、機械作業の効率と精度を人間の労働から機械にエラーなく移行することができ、大量の人的資源の解放と効率の向上につながります。

華北工業制御の見解では、現在の人工知能の予備的構成では、個体レベルでは、マシンビジョン、顔認識、音声認識などの技術を通じて情報入力を実現し、ディープラーニングなどの技術を使用して情報を理解し、自律インテリジェント制御システムを通じて外部世界とのフィードバックと相互作用を実現し、全体レベルではデータの収集、分析、調整、制御、最適化を実現します。

人工知能の全プロセスにおいて、組み込みコンピュータハードウェアベンダーは、基本的な機器サプライヤーとして、基本的な画像、ビデオ、オーディオ処理プラットフォームの構築など、AIのマルチタスク実行とアプリケーションシナリオのアップグレードのための基本プラットフォームを提供し、コンピューティングパワーとビッグデータプラットフォームの構築に基本的なサポートを提供します。 NCO は、運輸、電力、金融、物流など、より多くの分野における基本的なインテリジェント組み込みコンピュータハードウェアシステムの構築に参加します。