AI是一個很大的范疇，它可以應用在非常多的行業，尤其是人力投入非常多的制造業，下面我們給大家介紹非常典型案例，讓大家更清楚AI 在制造業方面的應用案例。

通過上圖，我們可以看到，寶馬推行AI的流程看起來非常的復雜，但大家其實只要注意一件事情，就是寶馬成立的一個所謂數據分析&機器學習能力的中心，叫做D3。D3是什么？它其實是 digital driver decision 的縮寫。大家可以看到digital data driver  decision第一個D是Data，為什么Data這么重要，其實所有的人工智能，我們都叫它數據驅動。那為什么叫數據驅動？因為我們所有工廠的運作流程，需要有一些資料信息數據，有了資料信息才知道該怎么做判斷和決策。假設沒有數據的話，那AI幾乎都動不了。

所以我們在學校學機器學習的時候，這里面的演算法幾乎都是幾率統計，因為它就是把一堆的數據收集起來，然后用幾率分布或是用線性代數的幾率去計算到底要用什么樣的一個模型去對應什么樣的目標函數，這樣就可以算出最后的一個預測結果。所以無論如何都需要資料，如果在沒有資料的狀況下，是很難把 AI建立起來的。

這時可能會有人說，現在不是有自主學習，不需要一開始就要有資料。這個說法是正確的，但是大家要知道這種所謂的非監督式的學習，是可以在過程當中慢慢學習起來，但它里面有個關鍵字叫過程，你的過程從1天、2天、3天、4天、5天這樣，會慢慢讓你的學習的模型慢慢的智能化，但是這1~5天或1~7天，也是在收集資料，所以說資料的收集是非常重要的！

寶馬這么大型的公司，他們的AI控制中心平臺叫做D3（data driver decision）。那第一個就是Data，這個部分大家一定要非常清楚，假設你的企業或者工廠要導入AI的時候，我們第一步要做的就是要想辦法把資料收集到，只要能夠把資料收集到，后面一切事情就好辦了，不管后面用什么樣的模型、算法，我們都可以在有資料的基礎上很好的開展。

因此，可以看到寶馬整個AI的實施，在成立D3的決策推動這樣一個平臺之后，會有一個非常重要是事情，那就是AI人才的招募和培養。

AI人才招募和培養是現在所有企業遇到最困難的問題，因為現在AI人才普遍的不足，還有就是 AI人才，他對我們產業里面一些精神或文化不清楚，所以這個人才可能只懂AI，不知道企業制造板塊到底是隱形眼鏡還是食品業，也不知道如何使用AI去解決目前企業的問題，因此既懂技術有懂業務的AI人才是非常缺乏的。

這里需要大家去思考一下，在導入AI的時候遇到這些瓶頸該怎么解決，然后AI人才跟整個平臺的定義都清楚后，才開始實施并做經驗的總結。經驗總結對AI有非常大的影響，因為人工智能里面有很多智能的規則、規范或策略，都是從人的經驗學習得來的，所以這部分非常重要。

寶馬人工智能項目負責人，就說過AI平臺是非常重要的一環，在比較大型企業就會發現他們每個AI的實施都用單點實施。但是，單點解決問題只能一次解決一個，可當問題越來越多時，就一定要去organize去整理所有的這些問題，然后用一個平臺去管理它。因為過去做的一切其實是非常發散的，后續沒有辦法再重新有效利用，因此，建立這個平臺思維非常重要！

我們科理的AI產品就是依據這種新型的理念開發的，能真正的實現從端到端的AI平臺化實施。

科理AI平臺服務

實現由AI訓練 至一鍵部署應用之 一體化方案

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。