一、人工智能的基本概念

       人工智能就是设计和实现能解析数据的计算机和机器人，就让机器有自动学习提高自身的能力，设计者可以创建方法，教会机器象人类一样思维。感知、学习、逻辑推理、创造等行为是可以复制的，并能应用到大多数行业。人工智能的原理就是输送给机器数据文章发表信息，让机器自行学习和发挥，最终完整实现既定的目标。

二、人工智能技术的文章发表核心

1、计算智能

       计算智能即机器具备极强的存储能力、极快的运算能力，可基于海量的数据自行地深度学习并优化底层逻辑，利用历史经验指导当前环境。由于计算力的持续发展、储存能力的不断升级，计算智能已基本实现。

2、感知智能

       感知智能是指使机器具备听觉、视觉、触觉的感知能力，可使非结构化数据变为结构化，并以人类的沟通方式与用户进行互动。随着各类技术发展，许多非结构化数据被挖掘，图像、语音、触点、视频等和感知有关的感知智能在高速发展。无人驾驶汽车就运用了感知智能，通过各种传感器，感知周围环境并进行处理，从而有效指导其运行。

3、认知智能

       认知智能较为复杂，是指机器像人一样，有理解能力、推理能力、归纳能力，有运用知识的能力。目前认知智能技术还在研究探索阶段，要将认知智能推入发展的快车道，还有很长一段路要走。

三、人工智能技术的文章发表价值

1、预测性维护

       针对设备、设施的故障，实现由原来被动维护到事先预测和综合性规划管理。其经济意义是降低设备的故障率及停机时间、提高设备利用率，保证设备持续使用，避免意外停工，提高企业生产效率；同时减少维修费用及设备整个生命周期成本，对必要性不大的维护项减少所用时间和资源。

2、品质分析优化

       基于机器学习技术，通过对品质、生产等过程数据的价值挖掘，能够实现生产过程品质异常的提前预警、异常根因文章发表分析、异常解决处理到结果验证等闭环解决品质问题，并通过品质分析优化模型，沉淀经验，切实解决企业异常定位处理难点，并实现异常精准预警，减少损失。

3、外观缺陷检测

       基于深度学习技术与AOI检测设备的结合，对各类缺陷图片进行训练，开发具有自主学习能力的缺陷检测模型，实现不间断、高精度的缺陷检测，能够大大减少复判人力、提升检测效率。