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人工智能的四个关键要素是：数据，计算能力，算法和场景。针对具体的AI应用场景，采集相关数据，建立算法模型，通过训练机器学习实现应用执行。
智能制造的基础是企业数字化平台。一是要对生产设备、仓储物流设备进行数字化，安装各种传感器、控制装置、数据采集装置、智能芯片，通过物联网平台实现万物互联，采集大量设备和产品工艺操作参数，为优化控制提供数据。
该系列工业软件包括：研发设计CAD、CAE、CAPP、PLM、CAM，生产运营管理软件ERP、SRM、CRM、PM，制造执行系统MES，实现产品设计、工艺设计、生产运营管理及生产制造流程的数字化。这些数据都通过大数据平台、企业知识图谱、专家系统进行了整理、分类、存储，为人工智能技术的应用提供了基础数据。
智能化技术平台是实现制造智能化的工具。目前已有众多的人工智能企业开发了一系列通用人工智能工具，软件，产品，人工智能开源平台。为了购买这些成熟的产品，制造企业应该充分利用这些开放的开源平台，在不同的优化场景中应用它们。例如图形识别，人脸识别，语音识别，自然语言交互，人机交互，机器学习，深度学习，增强学习，决策分析，人工智能操作系统等等。
拥抱人工智能，推动企业转型升级。
在云计算、物联网时代，制造业正经历着一场全新的洗牌。目前，制造业正由粗放型经营向精细化经营、集约型经营、服务型经营转变。过去，制造业客户对降低成本十分重视，现在则希望借助信息化手段提高经营水平，更关键的是提高效率。
下一步，企业应该认识到，智能制造是一项长期战略，人工智能技术要成为企业的长期发展战略，制定人工智能发展规划，确定目标、方向、内容、实施计划，使之融入制造业的整个生命周期。此外，还可以借鉴所有成熟技术，如通用人工智能算法库、机器视觉和图像识别、语音识别、人工智能芯片、认知计算等。
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