A. 大数据和人工智能如何赋能工业制造领域能否举个例
近年，中国经济已经迈向高速发展阶段，中国传统制造业的要素成本高、产线效率低、用工难的问题亟需得到解决，传统制造业亟需智能化升级。人工智能技术的崛起让传统工业的智能化转型成为可能，尤其是在工业视觉、工业质检等领域的广泛渗透，相比人类视觉，机器视觉优势明显，检测效率高、速度快、精度高、更具可靠性。随着深度学习、3D视觉技术、高精度成像技术和机器视觉互联互通技术的持续发展，机器视觉的性能优势将进一步加大。
在现代工业自动化生产中，连续大批量生产中每个制程都有一定的次品率，单独看虽然比率很小，但相乘后却成为企业难以提高良率的瓶颈，并且在经过完整制程后再剔除次品成本会高很多，因此及时检测及次品剔除对质量控制和成本控制是非常重要的，也是制造业进一步升级的重要基石。
利用大数据、机器学习、深度学习技术对生产过程中大量的生产参数、工艺参数、缺陷数据等进行分类、回归、预测等，就能够很好的帮助企业解决编程/调试时间过长、误判过高、因人而异的操作结果等问题。