人工智能应用在哪些生活场景中?

越来越多的制造商开始将AI技术引入到更特殊的应用中，比如分析生产线员工的工作节奏和生产能力，识别缺陷或次品，利用产品外盒的识别来加快库存和检验程序，他们已经从AI计算机视觉和数据管理中显著提高了生产率。将AI引入生产线员工的工作进度管理，实时掌握生产线的实际工作情况，识别每个工位的生产对象数量，了解每个操作员的工作节奏和周期操作时间，并对图像进行数字化和分析。在制定了标准的生产流程后，如果操作顺序有差异，AI系统会立即识别并发出警告，以减少错误和耗时的人工质检流程，提高生产率和优化生产流程，甚至通过AI主动提供信息。为制造商提供生产调度建议。

什么是人工智能(AI)?

人工智能是新时代的电，未来不会有与人工智能无关的现代产业。人工智能(AI)展现了新一代技术的前景。从那时起，人们迅速使用大量数据进行分析并进行机器学习，以指出最佳决策。

• 项目:准确预测和计划，完成最佳生产计划。
• 生产:保持高质量、高效率的生产流程。
• 推广:准确的目标销售和市场分析。
• 提供:提高客户满意度，推动可持续运营。

人工智能已经被应用并改变了生活场景吗?

人工智能的应用仍在蓬勃发展，商业模式也在逐步成熟。如今，它通过数字服务实践并改变了我们的生活。

• 人工智能AI与智能医疗应用:
  在医疗健康行业，AI技术已经开始辅助临床决策和疾病判断，并进一步进入预防医学和精准医疗领域。除了减少医疗工作量，降低错误率，还克服了人类无法解决的医疗难题。
• 人工智能AI与智能交通应用:
  人工智能可以通过图像识别技术，增强车辆识别、信号管理、交通安全管理等信息的集成。目前，人工智能在台湾交通领域的应用已发展到自动驾驶汽车、交通流量计算、道路安全预警、路网优化等领域。
• 人工智能AI等智能产业应用:
  在日常生活中，智能音箱和AI助手在手机中使用的语音识别功能很常见。视频流中推荐视频和音频算法。AI客服能够识别客户的想法，并提出个性化的回应等。AI人工智能应用早已无处不在，并不断提高你的生活质量。

深度视觉识别，掌握生产线劳动力数据:

最初是从AI成像在智慧城市的应用开始，但后来有厂商反映在生产过程中需求很大，开始将AI深度识别和洞察引入其中。通过行为识别，可以快速分析生产线上操作人员的工作状态。在大多数制造业中发生的取放操作，或对一个过程完成所需时间的分析。除了找出生产线上的瓶颈部位，如果时间过长，也可以找出问题的根本原因，及时寻求改进。还可以与ERP系统连接，分析每个订单的生产效率。引入到劳动密集型生产流程中，通过AI图像进行数据挖掘，发现生产瓶颈后，可以大幅降低人工成本。

人工智能质控检测精准筛选:

过去严重依赖人工作业的产品质控检验环节，现在开始依靠AI图像识别技术来完成自动化检验流程。以AI和深度学习为核心深耕智能图像分析技术，并应用于智能工厂和工业4.0的应用。通过自动化光学检验(Automated Optical inspection, AOI)技术帮助工厂提高质检良率，可降低70%以上的筛选率，同时大幅降低人工成本，提高质检效率。在过去，缺陷检测和质量控制操作大多是手工完成的。当员工长时间专注于目测工作时，效率必然会下降，从而导致影响质检良率的情况。虽然半导体行业等部分行业已采用光学检测进行质量检测，但通过传统算法不具备深度学习能力，精度不高，且行业往往会额外花费人力进行人工二次筛选，人力和维护成本较高。AI深度学习技术可用于辅助产品缺陷检测。与目前的肉眼判断相比，效率低，错误率高。通过AI光学检测，可以轻松识别，同时实时记录缺陷检测状态，有效提高生产良率。

AI验货，准确率高达99%:

除了帮助改善生产线的人工操作流程外，AI图像识别技术也有助于物流货物的检验。用AI取代传统的人工条码扫描或RFID检测，可以缩短产品的检测时间。原本，检查一批产品可能需要5-10分钟，但与AI图像特征进行对比只需要10-15秒。而且可以达到99%的识别率，降低了错货的概率。

通过AI算法和分析，让AI学会识别每一箱货物的形状、颜色、字体等特征。这样，当托盘经过摄像头时，可以检查托盘上的所有物品是否一致，为人工检查节省了大量的时间和成本。随着电子商务和网购的渗透率越来越高，消费者对发货速度、品牌商、电商平台、仓储行业、物流系统的关注度越来越高。都要面对快速发货的挑战和物流的压力，比如发错货、丢货等，会损害品牌美誉度和客户满意度，甚至会增加往返物流的成本。因此，在追求效率和避免错误的前提下，越来越多的厂家会采用出货视频检测软件。如果能与AI图像识别功能相结合，将增加检查程序，提高货物的准确性。