人工智能和机器学习使制造变得更加自动化，提高效率并降低消费者每天使用的商品的成本。
如今，人工智能和机器学习是制造业变革的关键驱动力。人工智能和机器学习使制造变得更加自动化，提高效率并降低消费者每天使用的商品的成本。
虽然工厂已经部署了计算机视觉来优化生产线，但公司可以将计算机视觉的力量与人工智能相结合，显着提高制造吞吐量和质量，这是高效生产线的两个基本指标。随着工厂通过交互式人机流程变得更加自动化，人工智能也被用于提供新的工作场所安全水平。
人工智能利用计算机和机器来模仿人类思维解决问题和决策的能力，使系统能够以令人难以置信的准确度和速度检测物体并做出预测。与传统的计算机视觉一起部署，人工智能可以加速工厂的异常检测——例如，检查生产车间的麦片盒是否有缺陷到装配线上的汽车划痕——以提高制造效率并降低生产成本。
然而，为工业自动化部署人工智能解决方案一直是一个挑战。与传统的计算机视觉相比，人工智能和机器学习技术技术在工业自动化中仍然是新的。制造领域的自动化工程师尚不具备开发有效AI算法的专业知识。有的AI技术公司正在通过提供完整的推理解决方案来消除这些障碍——高性能和低功耗的小尺寸硬件，以及随时可以部署的AI算法。随着越来越多的工厂希望利用强大的人工智能处理解决方案来提高效率和工作场所安全，我们将看到更多投资涌入这一领域。
除了生产线上的异常检测之外，人工智能驱动的机器人正在被部署与人类并肩工作。例如，在仓库内运输包裹的自主移动机器人和在生产线上与人类一起组装产品的协作机器人。这些工厂机器人将机器的精度和效率与人类操作员的技能和智慧相结合，提供两全其美的服务。支持人工智能的机器人通过执行重复性和繁重的任务来提高生产力，同时还跟踪人类操作员的位置以维持安全的操作环境。
边缘人工智能处理的进步为今天的人工智能机器人铺平了道路，并将为未来的机器人开辟新的可能性。智能机器人将不得不处理大量信息，并且需要实时做出决策，因此这些机器在边缘处理信息而不是将其发送到云端并返回的效率要高得多。
神经网络推理处理是计算密集型且耗电的，并且传统上需要昂贵的硬件、数百瓦的功率和笨重的冷却解决方案。新技术——包括模拟内存计算——使高性能神经网络处理成为可能，在端点部署到边缘服务器时非常节能和可扩展。
随着工厂自动化需求的不断增长，工厂将越来越多地转向人工智能驱动的机器，以提高日常流程的效率。这为将更智能的应用引入当今的工厂打开了大门，从智能异常检测系统到自主机器人等等。
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