工業(yè)AI的挑戰(zhàn)
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答：人工智能（AI）以及作為AI基礎過程的機器學習（ML）將沖擊影響包括預測性維護、工業(yè)通信、機器人技術和電機控制等在內(nèi)的工業(yè)應用。
盡管AI技術并不是什么新鮮事物，但數(shù)據(jù)的爆炸式增長卻促使其以驚人的速度前進，例如，在谷歌上數(shù)十億次搜索的支持下，提供了相當大的實時數(shù)據(jù)集。
每年，我們產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量都會翻倍，并且據(jù)預測，在未來10年內(nèi)，將有1 500億個聯(lián)網(wǎng)傳感器（超過地球人口的20倍）。由此產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集可以幫助AI設備學習人類的思維和感知方式。它們加快了學習速度，并允許實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的自動化。處理的信息越多，機器學習就越準確。
AI決策系統(tǒng)可以采用一系列技術、算法、統(tǒng)計模型和認知能力來解決復雜且相互關聯(lián)的問題，從而提高效率和生產(chǎn)率。
問：工業(yè)+AI的技術挑戰(zhàn)是什么？
答：在當前的計算模型中，存在三個軟件層：應用程序和服務、中間件，以及平臺。將來，這些將會被人工智能、區(qū)塊鏈，以及云和邊緣計算所取代。
諸如“大數(shù)據(jù)”、機器學習和深度學習之類的AI技術已用于包括語音識別、圖像識別和用戶建模在內(nèi)的應用中。它們在算法、模型和體系結構方面都取得了重大進展。制造業(yè)、電力、運輸、醫(yī)療保健和農(nóng)業(yè)等行業(yè)已開始應用此類技術。
區(qū)塊鏈是一種分布式賬本系統(tǒng)，作為分散數(shù)據(jù)庫，用于維護交易數(shù)據(jù)的永久性和防篡改記錄。中間件將在統(tǒng)一的接口中結合不同的區(qū)塊鏈實施，以易于使用。
邊緣計算是一種拓撲和設計，可以通過IoT和云等技術來實施，以實現(xiàn)新的解決方案。邊緣計算將補充當前的云計算堆棧，兩者將共同構成未來的計算平臺。
儒卓力戰(zhàn)略營銷和傳播總監(jiān) Andreas Mangler
問：貴公司是如何解決這些難點的？有哪些創(chuàng)新性的解決方案推薦？
答：儒卓力提供了應對這些挑戰(zhàn)所需的所有技術，并且儒卓力在公司內(nèi)部創(chuàng)建了邊緣計算專家組，以支持客戶開展設計和項目。儒卓力的垂直計劃稱為“自動化創(chuàng)新（Innovation in Automation）”，包含了經(jīng)過認證的硬件和軟件特許經(jīng)營合作伙伴網(wǎng)絡。
儒卓力的自動化創(chuàng)新軟件合作伙伴為特定客戶開發(fā)了基于儒卓力硬件產(chǎn)品組合（包括控件、驅動器和傳感器）的算法和軟件，以解決傳感器融合和自動數(shù)據(jù)分析中出現(xiàn)的復雜數(shù)學問題。
傳感器融合在結合不同類型的傳感器數(shù)據(jù)和信息源中扮演著重要的角色。這意味著用于原型設計、仿真和評估的新數(shù)學算法的設計和開發(fā)至關重要。開發(fā)保障標準、質(zhì)量和安全性的軟件，對于工業(yè)化非常關鍵。儒卓力能夠通過基于傳感器數(shù)據(jù)的監(jiān)視和實時的異常檢測，幫助實現(xiàn)用戶所需的自動數(shù)據(jù)分析。
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