智能将如何促进产业转型

在本质上是不同的。工作流程的自动化提供了更高的质量和更快的工作流程，而自主性则提供了反馈循环来响应工作流程中的模糊性。

虽然过去的驱动力是为了消除流程的可变性，但如果操作得当，新工作流程在执行作业时可能不会受到模糊信息的影响。

以控制汽车的速度为例。它可以自动执行驾驶员的工作并保持速度不变。而将更多相互连接的传感器添加到控制系统后，就会创建一个更复杂的自动驾驶系统。随着增加传感器数量和相关的计算能力来做出快速决策，正在转向自主性——控制系统将自动响应无法预见的障碍或危险。

如果工作人员不需要编写所有规则，而是让机器学习自主学习，这些对各种情况的响应将更加有效。人工智能特别擅长模式识别，可以触发响应。因此，人工智能系统将对当前常规、可预测和重复的工作流程产生更大的影响。

规模庞大的工业过程成为人工智能的首批受益者之一。可以充分限制操作的可变性，以测试和优化自主性。在此之后，可以对操作环境实现通用化，以获得更大的好处。

最后，人机界面将继续发挥重要作用。从操作流程到监督流程，工作人员的工作性质会发生变化。

为了实现工业流程的自主性，必须剖析并研究哪些要素可以完全实现自动化，哪些要素需要人工监督，哪些领域仍然需要人员参与。一旦建立了这种清晰性，就可以为自主性提供一条途径。从当今已存在的硬件、连接性、计算和数据开始，并逐步随着时间的推移插入其他元素以提高效率和更高质量的流程。

真实的例子

以评估大规模火灾之后的保险索赔为例，例如在加利福尼亚州马里布发生的火灾。社区和保险公司需要6到9个月的时间以及需要数千名专家和志愿者来准确了解火灾的影响。许多受害者留下的信息很少或根本没有信息。借助当今可用的先进技术，现在可以在几周(有时甚至几天)内完成这项工作。

改变这一检查过程首先是获得适当的设备用于现场检查，即网络连接机器人和无人机配备计算机视觉和其他传感器。工作人员将设置飞行区域并清理空域。利用一套经过定制训练的人工智能来收集、理解和分析从残骸中获得的数据集，机器人和无人机将自主地找到自己的方式来收集数据，并将数据传输回工作人员，以获得索赔和回收物流的见解。

（编辑：四平站长网）

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