在“智能”之风劲吹的时代，我们往往过度关注技术的革新，沉醉于算法的强大，而忽略了在人工智能（AI）应用中， 人所扮演的不可或缺的角色。 这种“技术决定论”倾向于将技术、软件和算法的威力无限放大，却鲜少提及人的重要作用。 事实上，真正推动智造变革的力量，是技术与人智慧的融合。

机器向人学习：智能的起源

 AI的发展历程，并非一蹴而就。 从模拟人类大脑神经网络的“连接主义”，到模拟人类思维的“符号主义”，再到通过行为反馈调整策略的“行为主义”，最终都回归到了“机器学习”的阶段——即，机器从人那里学习。

 人的智能，拥有机器所不具备的特质，包括非结构化信息处理能力、直觉判断和自组织学习。 机器拥有强大的计算能力，可以高速处理海量数据，但它缺乏人类的创造性、洞察力和适应性。 智能，源于向人的学习 ，而并非完全取代人。

人机协作：智造成功的核心

在AI应用的实践中，人的作用更是关键。

1. 定义特征值，制定规则： AI应用项目的启动，需要专家定义特征值，为机器的学习“指明方向”。

2. 监督学习，精准调优： 在工业领域， 多数AI应用采用“监督学习”方式，即，由人对机器的学习效果进行评估和标定。 技术人员需要判断机器是否“学对”了，这涉及到对海量数据的处理，以及对结果的验证、修正。

3. 数据预处理，价值挖掘： 在数据学习过程中，对数据进行预处理和降维至关重要，而这同样需要人的经验和专业知识。 通过有效的分析和处理，构建出有效的关联、因果关系，才能最大化数据的价值。

 因此，在工业领域，AI应用需要 人的深度参与。 只有将AI与人的经验、智慧相结合，才能实现技术与应用的完美契合，真正发挥AI的效用。

工业AI架构：技术的融合

 随着控制器技术的进步，可编程逻辑控制器（PLC）也能支持机器学习应用。 结合贝加莱等公司，采用Hypervisor技术的工业PC， 更是将Linux/ Windows等通用操作系统与工业现场的嵌入式RTOS（实时操作系统）相结合， 在多核处理器中分别处理控制和计算任务，完美融合了分布式计算与集中式管理。 算法可以对原有的过程进行监测，进行静态或动态的数据分析，获取优化后的模型推理结果，从而实现更为智能的控制。

案例剖析：AI赋能智造

以下通过两个实际案例，展示工业场景中AI在缺陷检测、参数优化、品质改善方面的巨大潜力：

1. 轮胎缺陷检测：

 在传统的轮胎检测中，X光机成像后，人工进行缺陷判断。 钢丝圈缠绕偏差、异物、不均匀排列等问题，影响着轮胎的质量。 不同纹理的干扰，也增加了检测的难度。

 AI 借助深度学习，可以对不同缺陷的特征进行提取，利用滤波算法对纹理干扰进行有效处理，定位缺陷点，并进行聚类分析。 最终，AI能够对轮胎的质量和等级进行评估。

 展现了基于深度学习的轮胎缺陷分析，可以为生产流程的持续改进提供有力支持。

2. 印刷压印力智能调整：

 在柔版印刷中，压印力的调整对印刷品质影响巨大，尤其是在开机阶段，往往依赖于师傅的经验。 这种依赖， 恰恰是机器可以学习的地方。 通过视觉检测，获取画质图像特征信息，利用卷积神经网络（CNN）建立画面与控制量之间的关系，即可实现对压印力的智能调整。

 当然，初期阶段，这需要经验丰富的技师的监督和参与，保证结果达到预期。 机器学习是一个持续的过程，它需要师傅、工程师、数据科学家和行业专家的共同参与。 通过不断地学习和优化，机器将变得更加智能，提升用户生产效率。

结语：以人为本，智造未来

 工业AI的发展，离不开以人为本的理念。 只有充分发挥技师、工程师、数据科学家、行业专家等各方人才的作用，才能真正发挥软件的价值， 构建起人与机器和谐共存的生态体系。 让我们共同努力，拥抱智造未来，让技术与人性的光芒，在工业领域交相辉映。 这不仅是对技术的尊重，更是对人类智慧的致敬。