人工智能是人类有史以来面临的最大机遇人工智能技术图谱在云和端上，使用GPU加速在云和端上，使用GPU和FPGA加速联合设计和生产创新奇智专用ASIC芯片，加速云和端上神经网络神经网络加速芯片文件存储，对象存储，关系型数据库HadoopClusterSparkCluster建设DataLakeNewSQLonDataLake知识图谱大数据平台单点模型训练和预测分布式模型训练K8S模型预测数据与模型并行两种分布式模型训练方式超模型、超参数学习AIBuildAI机器学习与深度学习平台畸变图中商品和缺陷识别语义级图像差分系统亚像素级缺陷识别自研卷积神经网络架构，效果超过ResNet等经典神经网络架构商品识别和缺陷检测byUnsupervisedDeepLearning，ReinforcementLearning探索光衍射神经网络机器视觉RGBD摄像头，Halfmodelbased视觉算法，引导机械臂完成简单商品分拣RGBD摄像头，Modelfree视觉算法，引导工业级机械臂完成复杂商品、包裹、零件的分拣应用3D视觉引导技术到工程机械、工业装备，比如无人叉车等3D视觉引导词法分析、句法分析、语义分析、Word2vec；意图理解，情感分析、评价分析商品搜索、文图转换、语言生成、智能对话TransferLearningonNLPlikeTransferLearningonComputerVisionFew-shotLearning、Zero-shotLearning；跨领域、跨语言学习。自然语言处理2018年2020年2024年*来自创新工场分析报告人工智能—基于深度学习的计算机视觉人工智能—机器学习“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”——TomMitchell97.回归聚类SVM深度学习降维决策树人工智能—进化的搜索引擎人工智能—进化的搜索引擎生产质量控制+AI大数据精准预测实现生产过程质量控制数据筛选参数分析预测建模实验优化传统模式：大数据模式：局限性：筛选过程淘汰了许多有效的数据资源，对产品加工过程信息的描述残缺不全，导致不能发现质量问题的深层次原因（如误差积累）基于加工工艺过程的产品质量深度学习过程设备监控数据加工设备单元检测数据加工单元整线检测数据加工产线车间试车数据制造车间发动机健康保障+AIGE通过产品服务化实现向生产服务型制造的转型。将传感器安在飞机发动机叶片上，实时将运行参数发回监测中心，实时监控，提供及时的检查、维护和维修服务。——发展了“健康保障系统”。同时，大数据的获取，将改进设计、仿真、控制、维护等过程。数据智能支撑质量分析AI赋能质量数据通过人工规则以及对数据的挖掘结果模型对质量数据进行实时的数据监控，及时发现异常，把控过程质量。例如：根据生产线上的加工参数和产品质量的数值求得质量最好时的各项加工参数和条件。实现对不同产线设备参数数据的分析，对高维度数据之间进行关联性分析，抽取核心因子。智能分析——关联分析实现不同产线间的一致性分析，对产线良品率与设备参数、环境温度等维度的归因分析等。智能分析——归因分析实现数据以可视化的方式进行图表展示，以及对关键数据指标自动化地定期输出数据报表。数据展示数据智能支撑质量分析•相关性分析、回归分析•通过回归分析，研究变量之间的定量影响关系，实现对关键变量的提取、影响关系的确认。•例如：•通过回归分析对零件质量、焊接质量、白车身质量等观测变量之间进行定量分析，挖掘影响白车身质量的因子，并找出他们的定量关系，指导作业。数据智能支撑质量分析•主成分分析•通过主成分分析，将原来的一批变量指标压缩变换合成为少数几个主成分变量指标，其中每个主成分都能够反映原始变量的绝大部分信息，而且所含信息互不重复。基于主成分做得主成分回归分析的效果会优于普通回归分析。•例如：•对车间/生产线的多种观测变量进行主成分分析，找出变量之间的关系以及他们的概括变量从而更好地实现对各种变量因子的有效信息的提炼(提炼成主成分变量)。从而为更深的分析挖掘打下基础。Google的人工智能程序控制节能例子•Alphabet的DeepMind把Google数据中心总体电力利用效率（PowerUsageEfficiency，PUE）提升了15%——归功于管理数据中心控制系统的人工智能程序•节约支出、减少了数据中心对环境的影响•通过数据中心内的几千个传感器去收集温度、电量、耗电率、设定值等各种数据，再把这些数据不断的保存下来，用于训练深度神经网络。
