現在大家都在講人工智能，大家覺得人工智能是一個非常困難的一個學科，人工智能的應用會非常地復雜。其實，并非如此。

因為實際上，所謂的人工智能它在廣義的解釋，只要我們能夠設計一個簡單的邏輯，能夠解決我們一些平常遇到的問題，它就是人工智能。人工智能是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

比如，我們可以用一個很簡單的數學公式計算出產品的物料的一個加工的參數或重量，它也是人工智能的一個定義，但是基本上我們可能就不會把這個當成是我們 AI的一個重點。我們還是希望能夠通過一個比較復雜的算法去解決我們一些比較難以解決的問題。

我們在幫客戶在做導入人工智能的時候，很多客戶會問AI能幫我做什么，我都是跟他們講一句話，現在哪些事情是用人在做，用人在思維，我們就可以用AI幫你去設計出來可以解決問題的算法跟模型。

AI它不是萬能，也不是神，但是它是一個很好的解決目前現在不管是制造或是企業內部的很多的問題一個方法。

如何應用AI，如何落地實施，讓你的企業能夠降低成本，更有競爭力，這是AI一個非常重要的重點。

制造業導入AI重點收益75%在瑕疵檢測，工廠 QC檢驗非常重要，產品品質決定了產品價值和客戶體驗。

目前，大多數企業瑕疵檢測主要是依靠人工，一些微小的瑕疵，要用顯微鏡或是電子顯微鏡去看，長時間人眼就會產生視覺疲勞，判斷有誤，或者說判斷的良率會越來越差。而用電腦視覺加上AI去取代這一塊，就可以提升檢查的準確率，并且降低工廠的品質檢驗的人力需求。

除了瑕疵檢測之外，AI在流程管理、預防性保養和生產原物料組合優化（配方優化、BOM優化）這幾個焦點上的應用都是制造業非常重視主題。不同的企業面對的問題不一樣，如何能夠讓AI幫助企業快速解決其面對的實際問題，是科理一個強項，科理針對企業問題做出具體分析，選擇合適的模型和算法，并提供系統化項目解決方案。

AI平臺是類似云平臺的端到端AI開發解決方案。操作簡單，幾乎不需要數據工程師干預，企業依賴非常低的人力及硬件設施投入，就可以輕松建立企業AI應用體系。AI平臺的目的是把公司識別出的AI機會項目落地。在同一平臺的集中管理下，可同時實現產品質量檢測、尺寸測量、機臺監控、工業數據分析、環安健監控、RPA流程自動化、智能倉儲等功能。

知名汽車企業（如：寶馬）和知名半導體企業在導入AI時，所應用的就是這種平臺方案。并且這些企業把AI變成企業戰略的核心，將AI貫穿于企業的各個產品、生產過程、管理環節之中，不斷利用AI開發新功能來提高效率，實現目標，打造未來企業生態。

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