天津智慧工厂系统架构服务为先「多图」

融合AI的挑战在于AI的释放需要设备、网络和算力作为基础

　对于工业场景来说，融合AI的挑战在于AI的释放需要设备、网络和算力作为基础条件。而工厂显然不能拆掉流水线去为AI寻找容身之所。所以工业尝试的，只能是外部的、浅层的、不伤筋动骨的工业智能化能力。于是质检作为一个特殊场景跃然而出。在今天绝大部分工业体系中，质检都是依靠人工来完成的。凭借的是人力的大量重复劳动以及相关经验，而使用智能摄像头和机器视觉算法，来学习和理解质检员需要找到的瑕疵与问题，可以令很多行业的质检工作快速被AI所替代。

智慧工厂的特征:更深入的智能化

智慧工厂的特征：更深入的智能化更深入的智能化是指深入分析收集到的数据，以获取更加新颖、系统且的洞察来解决特定问题。这要求使用***技术(如数据挖掘和分析工具、科学模型和功能强大的运算系统)来处理复杂的数据分析、汇总和计算，以便整合和分析海量的跨地域、跨行业和职能部门的数据和信息，并将特定的知识应用到特定行业，特定的场景，特定的解决方案中以更好地支持决策和行动。

智慧工厂就是以智能技术、数字技术为基础

智慧工厂就是以智能技术、数字技术、信息技术为基础，通过物理基础设施和信息基础设施的融合，整合工厂内的人员、机器、设备和基础设施实施多系统之间实时的管理、协调和控制，在此基础上，可以以更加精细和动态的方式管理生产，达到“智慧”状态，从而提高工厂的管理效率和生产效率。随着科学技术的进步，越来越多的高新技术用于工厂的建设中，工厂也变的逐渐智能起来。但人类的追求也永无止境，为了适应世界经济一体化的发展，人们需要一个更加智慧的工厂，以满足工厂内生产、生活、管理的更高要求。

2020年12月制造业采购经理人指数达到51

随着我国快速控制新冠疫情以及十四五规划的出台，大力推进新基建，实施经济发展的“双循环”战略，我国制造业迅速回升，2020年12月的制造业采购经理人指数达到51.9%，连续十个月位于景气线之上，用品、工程机械、商用车、造船、集装箱、电子、纺织服装、玩具，乃至自行车等多个行业出现井喷。

对于还在犹豫的工厂来说，在用工的压力与“新基建”等政策的指导下，前进的方向逐渐清晰起来：在IoT与大数据等技术的加持之下，通过对传统产线数字化的改造与建设，将达到生产效率与成本的进一步优化。

这不仅是局部工厂的解决方案，更是推动我国制造业发展的过程中，所采取的必要的生产方式的变革。