智能制造是先进制造技术与信息技术的深度融合，是我国传统产业转型升级和战略性新兴产业发展的共同使能技术。人工智能是智能制造的重要组成部分，人工智能在在智能制造中的发展将会怎么样呢？

什么是人工智能？

人工智能是一种机器智能，是由机器来仿真或者来模拟人智能的系统或者学科。人工智能的主要研究内容包括认知建模、知识表示、推理及应用、机器感知、机器思维、机器学习、机器行为和智能系统等等，推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动、操作等，这些都是做人工智能所要研究的基本东西。

有很多企业希望能够将人工智能移植到企业实际生产应用中，很多风投的资金也乐意投向人工智能创业公司。但这些企业都希望将深度学习能力直接应用于解决现实问题，而非希望改进深度学习工具，因为深度学习工具本身往往复杂难懂，只有少数数据科学家能够掌握。由此可见，深度学习的复杂性将阻碍人工智能的实际应用，深度学习平台的简化和产品化势在必行。

人工智能的现状

目前亚马逊，微软，谷歌，英特尔，英伟达等深度学习主要提供商正在试图简化深度学习工具。但就现状而言，首先要找到一位具备良好资质并胜任简化工作的数据科学家不是一件容易的事。其次，使用这些平台往往复杂而昂贵，除非能够租用大量昂贵的GPU 节点，否则仅一个模型的训练时间就以周为单位测量，并且仍有许多模型根本无法训练，我们对超参数的优化知之甚少，有些甚至还没有被正确识别。

目前商业化的深度学习驱动人工智能实际上目前仅限于两个主要领域：文本语音处理和图像视频处理。这两个领域在商业上都是可行的，并且人工智能和深度学习也确实正在被积极采纳。

人工智能将继续主要以自然语言处理的聊天机器人形式出现。在2015 年只有25% 的公司曾听说过聊天机器人，到2017 年已经相当一部分公司计划制造聊天机器人了，以亚马逊Echo 为代表的智能音箱成为人工智能进入消费领域的典型，销量已经超过2000 万。 2017 年第三季度，智能音箱的出货量暴增 708%，国内的智能音箱混战也已经拉开大幕，阿里巴巴和小米都推出了自己的智能音箱设备，以低价抢占市场。

语音识别将延续迅速发展的趋势，并且极有可能逐渐成为所有系统中的可选用户界面。随着视觉入口的饱和，音频设备将成为越来越重要的信息入口，以语音识别为基础的语音智能将出现在更多智能产品上，比如音箱、电视、冰箱、汽车和可穿戴设备。

人工智能驾驶技术

深度学习人工智能在图像视频识别中的实际应用还相当有限，目前市场前景较大的仅有面部识别。虽然自动驾驶汽车是当前人工智能创业投资的火热区域之一，传统车企和互联网科技公司都在持续投入，但值得关注的是，自动驾驶汽车的商业落地到底是以终端消费者为目标还是以货运出租公司为目标，其市场前景究竟有多大，仍需市场进一步验证和探索。

人工智能是一把双刃剑

2017 年，中国的资讯行业全面转向人工智能，以今日头条为代表的新型互联网资讯 App，充分利用在线追踪以及个人设备的位置追踪算法，向用户推送更符合用户口味的个性化信息。以此为基础，这些资讯 App 能够针对细分的目标人群进行精准的广告投送，能够降低商家的广告成本，同时降低对阅读者的无效广告干扰。

与此同时，人工智能带来的隐私风险逐渐显现。用户虽然可以关闭 App 或选择退出在线追踪，但实际上 App 已经比朋友、家人甚至你自己更加了解你，深刻的了解用户隐私。再加上如今追踪和记录面部信息的摄像机泛滥，一旦我们的面部信息被偷偷采集并储存在面部识​​别数据库中，与我们的各种隐私数据结合，数据一旦被不法分子利用，后果将难以想像。

我们现在要实现的智能制造，是基于人造智能而非仅仅是人工智能的智能制造。源于工业领域长期积累的工业智能，与源于信息领域的人工智能，是需要相互借鉴和融合的。以这两种智能技术为主体，兼顾其他智能自动化技术，是今后智能制造技术的主流发展方向。起步于工业智能，逐渐融入人工智能，才是适用于中国企业的智能制造之路。