多项技术促进智能自动化与机器人技术相结合

随着技术的发展，智能自动化已成为 2020 年许多高管的首要任务。Forrester 预测该行业将从 2016 年的 2.5 亿美元继续增长到 2023 年的 120 亿美元。随着越来越多的公司识别和实施人工智能 （AI） 和机器学习（ML），企业正在逐步重塑。

全球各行各业将 AI 和 ML 与企业相结合，以实现对营销、客户关系和管理、产品开发、生产和分销、质量检查、订单履行、资源管理等关键流程的快速更改。人工智能包括机器学习、深度学习（DL）、光学字符识别（OCR）、自然语言处理（NLP）、语音识别等广泛的技术，为跨多个工业领域的组织创造智能自动化与机器人技术相结合。

让我们看看其中一些技术如何帮助全球行业实现自动化。

机器学习异常检测

机器学习最近已被应用于检测制造过程中的异常情况。使用机器学习，设备的健康监测可以自动化，其中传感器设备的数据的特性，如振动、声音、温度等，可以通过训练从收集的数据中学习。

这对于识别设备的早期磨损和避免灾难性损坏非常有用。它可以捕捉到人眼可能错过的最小缺陷。可以根据提取特征所需的属性类型来选择技术，并且可以根据特征应用各种机器学习算法来检测异常。

汽车深度学习

自动驾驶汽车中任何机器学习算法的主要任务之一是连续渲染周围环境并预测这些环境可能发生的变化。无论是白天还是黑夜，自动驾驶汽车都必须识别道路上的物体​​或行人。为了自动驾驶汽车的成功，汽车公司将高级驾驶员辅助系统 （ADAS） 与热成像相结合。

通过对热像仪捕获的图像数据集执行深度学习算法，可以在任何天气条件下识别行人。它可以根据距离覆盖图像的较大或较小部分。很少有像 Fast R-CNN 或 YOLO 这样的深度学习算法可以帮助实现这种自动化，使自动驾驶汽车在道路上更安全、更高效。

使用 OCR 进行自动验证

OCR 是另一种使用深度学习来识别字符的技术。它在制造过程中非常有用，可以使由于疲劳或随意行为而容易出现人为错误的过程自动化。这些活动包括验证批号、批次代码、到期日期等。各种 CNN 架构（如 LeNet、Alexnet 等）可用于这种自动化，也可以对其进行定制以达到所需的准确性。

金融和银行业的机器学习

贷款对于金融机构来说是一项巨大的业务。贷款的价值和批准完全取决于个人或企业能够偿还的可能性。确定信誉度是该业务成功的最重要决定。除了信用评分，还考虑了各种其他参数来做出这样的决定，这使得整个过程非常复杂和耗时。

为了节省时间并加快流程，训练有素的机器学习算法可用于预测和分类申请人的信誉。这可以简化申请人的分类并改进贷款制裁的决策。

AI 和 ML 正在创造人机协作的新愿景，并将企业提升到新的水平。机器学习帮助各个工业领域的组织开发基于专有或开源算法/框架的智能解决方案，这些算法/框架处理数据并在云和边缘上运行复杂的算法。机器学习模型可以使用最新的工具和技术来构建、训练、验证、优化、部署和测试。这确保了更快的决策制定、更高的生产力、业务流程自动化和更快的业务异常检测。

审核编辑：郭婷