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以深度學習為主導的人工智能（AI）進入推廣培育期，在醫療、金融、零售、安防、交通、能源等領域的探索步伐不斷加快，自然語言處理、計算機視覺、精準營銷、自動駕駛等人工智能應用市場增長迅猛。但在工業領域，受數據、算法、算力等因素制約，AI應用的廣度和深度受到限制。近年來，隨著工業互聯網平臺的快速崛起，其海量的數據、內嵌的高效算法和對算力的強大支撐能力，為AI在工業領域的發展應用提供了土壤。尤其是AI應用于工業互聯網平臺設備層、邊緣層、平臺層、應用層等四類應用場景，正在推動傳統生產模式向實時感知、動態分析、科學決策、精準執行和優化迭代的智能化生產模式轉變，為工業轉型升級賦能。
一工業互聯網平臺是人工智能應用的重要載體
01工業互聯網平臺覆蓋全流程生產數據
數據是應用人工智能的“燃料”。工業互聯網平臺從數據“量”和“質”兩個維度入手，提升工業場景數據集的廣度與深度，為人工智能應用提供支撐。
從“量”的方面看，工業互聯網平臺匯聚了數以千萬計的設備和傳感器，對異構系統、運營環境、人員信息等要素實施泛在感知、高效采集和云端匯聚，實現了海量數據的廣泛集成。
從“質”的方面看，工業互聯網平臺通過構建設備、產品、系統和服務全面連接的數據交流網絡，充分挖掘實時有效的工業大數據，搭建數據自動流動的賦能體系，為深度學習的模型訓練提供優質的訓練集、驗證集和測試集，切實提高人工智能模型自學習、自決策、自適應的有效性。
02工業互聯網平臺推動工業知識算法化
算法是人工智能應用的關鍵。工業互聯網平臺作為工業全要素、全產業鏈、全價值鏈連接的樞紐，打通了工業知識向工業算法轉化的通路，為構筑工業領域人工智能算法庫提供助力。
一方面，工業互聯網平臺豐富了算法理論來源。依托工業機理基礎和數據模型分析，工業互聯網平臺將隱性的工業技術原理、行業知識和專家經驗進行代碼化、算法化，重構了工業知識創造和應用體系，面向特定工業場景提供針對性強、魯棒性高的算法。
另一方面，工業互聯網平臺降低了算法開發成本。工業互聯網平臺通過提供開發環境和各類工具，助力開發者打造工業APP與微服務體系，將各類工業知識封裝成可交易的模塊組件，推動工業算法在更大范圍、更高頻次、更短路徑上創造、傳播和復用。
03工業互聯網平臺構建協同算力資源池
工業場景具有環境參數復雜、工序步驟精細、實時性要求高等特點，應用人工智能技術對算力要求較高。工業互聯網平臺基于云架構匯聚企業內外算力資源，根據實際需要統一調配，搭建廣泛聚集、高效協作的算力供給體系，為人工智能應用提供穩定的支撐保障。
在企業內部，工業互聯網平臺匯聚內部算力資源構建算力資源池，針對不同時段、不同用戶和不同級別的算力需求，基于大數據分析統籌使用內部設備，提高設備使用效率。
