人工智能应用于哪些生活场景?

越来越多的制造商开始将AI技术引入到更特殊的应用中，例如分析生产线员工的工作节奏和生产能力，识别缺陷或缺陷产品，以及利用产品外箱的识别来加快库存和检查程序，他们已经从AI计算机视觉和数据管理中显着提高了生产率。将AI引入到生产线员工工作进度的管理中，实时掌握生产线的实际工作情况，识别每个工作站的生产对象数量，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分析。在制定标准的生产流程后，如果操作顺序有任何差异，AI系统会立即识别并发出警告，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。为制造商提供的生产调度建议。

什么是人工智能(AI)?

人工智能是新时代的电力，未来没有一个现代产业与人工智能无关。人工智能(AI)照亮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。
• 促进:准确的目标销售和市场分析。
• 提供:提高客户满意度，推动可持续经营。

人工智能已经被使用并改变了生活场景吗?

人工智能的应用仍在蓬勃发展，商业模式逐渐成熟。现在，它已经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学领域。除了减少医疗的工作量和降低错误率之外，它还克服了人类无法解决的医疗挑战。
• 人工智能与智能交通应用:
  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整合。目前，人工智能在台湾交通领域的应用已经发展到自动驾驶汽车、交通流量计算、道路安全预警、道路网络优化等领域。
• 人工智能AI等智能产业应用:
  在日常生活中，手机中的智能音箱和AI助手使用的语音识别功能是很常见的。在视频流中推荐视频和音频算法。AI客服识别客户想法并提出个性化响应等。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:

起初是从AI成像在智慧城市的应用开始，但后来一些厂商反映在生产过程中有很大的需求，并开始引入AI深度识别和洞察。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拾取和放置动作，或对完成一个过程所需时间的分析。除了找出生产线上的瓶颈部位，如果时间过长，还可以找出问题的根源，及时寻求改进。还可以与ERP系统对接，分析每个订单的生产效率。引入到劳动密集型的生产过程中，通过人工智能图像进行数据挖掘，发现生产瓶颈后，可以显著降低人工成本。

AI质控检测精准筛选:

过去严重依赖人工作业的产品质量控制检验环节，现在开始依靠AI图像识别技术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，并将其应用于智能工厂和工业4.0的应用。通过自动光学检测(Automated Optical inspection, AOI)技术，帮助工厂提高质检良率，筛分率可降低70%以上，同时大大降低人工成本，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视检验工作时，效率必然会下降，从而出现影响质检良率的情况。虽然半导体行业等一些行业已经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，且准确率不高，行业往往需要额外的人力进行人工二次筛选，使得人力和维护成本较高。人工智能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，同时可以实时记录缺陷检测状态，有效提高生产良率。

AI出货检验，准确率高达99%;

除了有助于改善生产线的人工操作流程外，AI图像识别技术对物流货物的检验也有帮助。利用人工智能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图像特征对比只需要10-15秒。此外，它可以达到99%的识别率，降低了错货的概率。

通过AI算法和分析，让AI学会识别每一箱商品的形状、颜色、字体等特征。这样，当托盘经过摄像机时，可以检查托盘上的所有物品是否一致，节省了大量的人工检查时间和成本。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、仓储业、物流系统的关注也越来越多。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，这些都会损害品牌美誉度和客户满意度，甚至增加往返物流的成本。因此，在追求效率、避免错误的前提下，越来越多的厂家将采用航运视频巡检软件。如果与人工智能图像识别功能相结合，将增加检查程序，提高货物的准确性。