“智能”一词贯穿当下，其应用领域之广令人目不暇接。在制造业的语境下，“智能制造”更是成为了热门话题。人们热衷于将“AI+制造”联系在一起，期待着颠覆性的变革。然而，伴随热烈期盼的，也有对“AI将取代人工”的担忧，以及制造现场对AI效用的质疑。 这种复杂情绪恰如一句名言所说：“当人们谈论一项新技术时，往往高估了它在当下的应用，却低估了它在未来的巨大潜力。”

 在制造环境中，大量的“不可测性”、“非线性”、“不确定性”以及缺乏明确物理或化学规律的场景，构成了复杂的挑战。 过去数十年间， 一批兼具控制工程与人工智能知识背景的专家， 致力于利用AI方法解决制造现场的控制问题。 因此，AI在工业领域的应用一直在探索中前行， 但受制于算力成本、数学模型等因素， 进展相对缓慢。

 如今，随着计算能力的飞速发展，以及市场需求的日益迫切，人们对 AI 在传统工业中解决难题寄予厚望。 然而，为了充分发挥AI的价值，为产业带来创新和效率提升， 我们必须清晰地认识到工业AI与商业AI的差异。

商业AI与工业AI的对比：差异与挑战

 商业AI的应用已然十分广泛，例如在推荐系统、图像识别等领域，它处理的数据类型往往是图片、语音、文字这类高维度数据。这类数据蕴含着丰富的信息，为AI提供了广阔的发挥空间。 相反，工业AI所处理的数据，往往是温度、压力、振动等低维数据，甚至是小数据样本。 这种数据特性在先天上就使得工业AI与商业AI在应用场景和算法选择上存在差异。

更重要的是，工业场景还存在一些商业AI通常无需考虑的特殊需求， 如图1展示了工业AI的一些独特考量：

1. 实时性与周期性：

 工厂的车间控制和边缘计算任务通常具有周期性特征。 这意味着在工业环境中，从数据采集、处理、传输到分析、应用，都必须考虑其周期性。 同时，实时性水平会直接影响生产质量与效率， 因此，数据需要精确的时间戳标记， 并按照时间顺序进行分析。 实时性和周期性是工业AI推理和执行中的关键考量。

2. 互操作性：

 由于工业现场常常存在异构网络环境, 不同的控制系统带来的边缘侧数据差异，在系统架构设计时，就必须优先考虑互操作性问题，即确保系统彼此能够识别对方的语法和语义，从而实现同构数据下的有效“计算”。

3. 人机协作：

 在制造现场，AI擅长处理那些难以用明确的规律(定理、公式、物理、化学方程)描述的问题。 这时，人类的经验，即以隐性形式存在的知识，就成为了AI学习的对象。 因此，在实际应用中，大量的工业AI方案都采用了监督学习的方式，充分利用人类专家的经验。

4. 可解释性：

 这关乎机器与人的交互。 深度学习等算法通常采取“黑盒”方式进行数据训练并构建模型。 这种方式可能存在潜在风险。 比如，尽管模型的准确率高达99%，但那1%的不准确性在工业生产中，却可能导致大量的材料浪费，甚至危及安全生产。 因此，AI模型的透明度和可解释性至关重要。

5. 可扩展性：

 由于工业领域具有高度的垂直行业特性，针对特定领域的数据学习，可能并不能轻易地扩展到其他领域。 为了摊薄AI的成本， 如何设计具备高可扩展性的工业AI方案，就需要从训练和封装层面开始考虑。 确保知识和经验能够在不同场景下被复用，是工业AI能否成功的关键。

 通过深入分析这些差异， 我们可以更好地理解工业AI面临的机遇与挑战，这也有利于我们制定更有效的策略，将AI的潜力转化为实际的生产力， 推动制造业的数字化转型，迎接智能制造的美好未来。