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人工智能热背后的产业链布局分析

基础层主要以硬件为核心，其中包括GPU/FPGA等用于性能加速的硬件、神经网络芯片、传感器与中间件，这些是支撑人工智能应用的前提。这些硬件为整个人工智能的运算提供算力，目前多以国际IT巨头为主。目前在GPU领域，英伟达主打工业级超大规模深度网络加速，并于日前推出了基于Volta、首款速度超越100TFlops的处理器Tesla；英特尔主要围绕FPGA构建产业，推出了模仿人脑的人工智能芯片。目前绝大多数的系统，包括深度学习神经网络，机器智能，仍没有达到能够思考的程度。若要继续攀升进入强人工智能，计算机的认知能力是必须的，这也是目前人工智能在试图突破的点。

来源：e-works

2017-10-08

传感器+AI，开启万物智联新时代

Neuton.Ai将其超小型神经网络嵌入到Bosch的智能传感器中，总占空间仅为6kB。这使得传感器能够准确检测各种复杂的手部活动，为用户提供更加智能、便捷的控制体验。值得一提的是，Neuton是一个TinyML框架，它允许在没有任何编码和一点机器学习经验的情况下自动构建神经网络，并将它们嵌入到小型计算设备中。

智能传感器

来源：Bosch Sensortec

2024-03-26

从电子发票看区块链、RPA如何融入BPM

其实网上报销、财务管理网络化早已是大势所趋，报销流程的自动化也早已存在，传统的BPM软件针对财务报销等提供了工作流管理解决方案，并且已经存在了几十年。系统允许组织验证和执行特定步骤，网络上的任何一方都可以正确地采取和执行。在一个区块链架构中，BPM的好处之一是参与者和对手仍然能够在不泄露客户数据的情况下维护对其数据的控制，这允许组织在保持控制的同时执行网络规则。 BPM通过对业务管理规则和逻辑的科学梳理并显性化体现，给RPA提供了大脑和神经网络，RPA的所有行为依赖清晰可被定义的逻辑规则。 BPM给了RPA所依赖的逻辑规则，就像BPM为RPA提供了大脑和神经网络。根据路透社的调查显示，到2022年BPM市场的价值将达到180亿美元左右。

来源：e-works

2019-01-28

钢铁烧结智能控制系统的开发与应用

eNet网络可支持单/双网，支持多种网络结构，1对DPU可最大支持：24路IO分支，192只I/O模件，约3072个I/O测点。扩展使用可以配置8个网络域，一个网络域支持64对DPU，理论可支持总IO点数近100万点。当环网上的某一路链路断开，不会影响网络上数据的转发。主交换机位于网络柜中，另外6台交换机分别位于：烧结本体、环冷、主抽、筛分、混配及水泵房、机尾除尘。考虑到烧结矿化学成分和含量除外的稳定主要受原料参数的影响，与状态参数关系不大，则利用二配物料关系模型的输出作为烧结矿化学成分神经网络预测模型的输入。（1）烧结终点预测针对烧结过程的滞后特性，采用多元模糊回归预测技术和神经网络预测技术，分别对烧结终点进行预测，经过仿真对比，选取预测精度较高的神经网络进行烧结终点预测。

来源：自动化博览

2023-01-31

基于多重条件制约下的离散制造业AI动态排产实践

“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样。

来源：e-works

2025-05-27

工业自动化行业十大热门技术，缺一不可

例如运用神经网络、遗传算法、进化计算、混沌控制等智能技术，使仪器仪表实现高速、高效、多功能、高机动灵活等性能。再如，运用模糊规则的模糊推理技术，对事物的各种模糊关系进行各种类型的模糊决策。又如，用软件实现信号滤波，如快速傅立叶变换、短时傅立叶变换、小波变换等技术，是简化硬件，提高信噪比，改善传感器动态特性的有效途径；还如，充分利用人工神经网络技术强有力的自学习、自适应、自组织能力，联想、 ③神经网络控制器神经网络在工业控制系统中的应用提高了系统的信息处理能力，提高了系统的智能水平。所谓神经网络控制，简称神经控制，它是指采用神经网络这一技术对复杂的非线性对象进行建模，或担当控制器，或优化计算，或进行推理，或故障诊断等工作。需要注意的是：在仪器仪表的智能化领域，无论是神经元网络、模糊控制或混沌控制，尽管我国学者发表的文章很多，但是，严格细致和自主创新的工作与成果却并不多。一些高端仪器仪表还仍然需要向国外进口。

来源：控制工程网

2019-09-20

面向混合集成电路行业的产品数据管理系统构建与应用研究

3.3打通一系列系统集成链条为实现产品数据管理（PDM）系统在企业信息化中的核心枢纽功能，聚力打通信息孤岛，构建高效集成的“神经网络”。

来源：e-works

2025-12-23

看看用户对大数据仍存在哪些误区？

机器学习、神经网络作为大数据资源的价值催化剂，成为Gartner技术曲线的新宠儿。2016年的最后几天，Alphago升级版以50战全胜的战绩战震撼了整个围棋界，也刷新了人类对AI(人工智能)的认知。以往我们谈大数据的时候，更多是强调存储和管理数据的能力，局限于对于以往历史数据的统计、汇总，未来考虑到神经网络和大数据结合，我们可以发挥大数据更大的想象空间。吴恩达(AndrewNg)先生在NIPS2016演讲中指出，神经网络能够扩大到无限大的规模并能够依靠这一点引领深度学习。二、我的2016(一)博晓通的产品进展和新应用场景回顾2016年，我们实现了通过统计监测对象在社交媒体和电商上出现的规律,分析与其相关的内容，能够让用户掌握实时的网络趋势、热点话题、获知不同领域最有影响力的人群

来源：互联网

2017-02-26

惠森合肥市航嘉电子技术有限公司智能化部高级经理

Ilean（精益系统）、中央控制数据中心等涵盖制造核心基础业务的基础上，与计划、生产、车间、库存等业务紧密相关，持续深化应用：第一建立智能监测平台：构建物联检测方案、标准化SCADA平台，基于数据分析，推进神经网络算法的核心应用技术基于MES、WMS、APS等管理系统方案的集成，通过各数据整合、服务运算和互联网集成，结合人、机、料、法、环、测等生产要素，全面协调生产的数字化、网络化、可视化的智能生产，系统设计包括MIS、EAM、QIS 3、重点推进信息化/智能制造专项说明项目名称：人工神经网络算法研究与应用背景：随着PCB产品向着超薄型、小元件、高密度、细间距方向快速发展，传统的PCB焊点检测的人工目检查对作业人员要求高，易流出不良；传统算法的AOI检测设备受设备调试人员的专业程度影响，调试的阈值直接决定检测结果；实施：PCB焊点的检测结果不再受制于作业人员或者设备调试人员的能力；算法的提升，最新算法的研究，进行人工视觉神经网络算法的研究效果：通过对算法模型的原理及技术研究，在神经网络技术应用方面已验证并获得一定的认识与成效：新开发的机器视觉智能质检AOI，通过一定的数据学习后，识别直通率大于90%，疑似误判率小于5‰，实现脱离对线上调试人员能力的依赖

优秀CIO参评内容

来源：e-works

2022-01-10

人工智能将如何影响汽车世界

它使计算密集的人工智能工作负载(如复杂的神经网络模型)能够高精度地实时执行。此外，由于芯片组供应商增加了先进的人工智能功能，并将其应用到各个产品层，其复杂的用例不仅适用于豪华汽车，也适用于入门级汽车。这些由深度神经网络提供支持的摄像头，就像汽车的眼睛一样，能够识别物体、汽车、行人等。它可以阅读路标并了解道路状况。摄像头对于精确定位也很有用。智慧城市和智慧交通的兴起下一代城市基础设施和交通网络的发展正在发生重大转变，人工智能在这一发展中发挥着至关重要的作用。在未来的十年里，随着科技的进步，交通网络将变得更智能、更安全、对行人、乘客和司机来说更高效。与汽车类似，智慧城市基础设施可以处理来自多个高分辨率摄像头、雷达的输入、并运行神经网络、精确定位和传感器融合算法以生成定期更新的地图。

来源：HERO编译

2019-10-31

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