難的是寫程序
    早在1956年，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等，批年輕科學探討用機器模擬智能的系列有關問題，提出了“人工智能”這術語。直到近韓圍棋手李世石敗給谷歌的人工智能，人們度質(zhì)疑，人工智能會不會超越人類智慧。
    人工智能要超越、統(tǒng)治人類，目前來看難以實現(xiàn)，很多處理能力是晶體芯片的物理特性沒有辦法突破的。從系統(tǒng)理論的九個層來看，層是靜態(tài)系統(tǒng)，然后是簡單動態(tài)系統(tǒng)，到第九層是超系統(tǒng)。人類目前的系統(tǒng)理論，還處在第三層回饋系統(tǒng)，類似于溫度控制，溫度高于或低于某個數(shù)值機器的壓縮機自動啟動或關閉。
    目前，大型、快速的計算機存儲，硬件制作并不困難，難的是寫程序，因此人工智能取代人類智慧短期內(nèi)不會發(fā)生，但是我們可以充分運用它的記憶、運算等強項，在制造領域提升生產(chǎn)效率。
    工業(yè)制造方面的困難處處可見，工業(yè)革命時期的集中化、同步化、標準化已不適用。現(xiàn)代人的要求更多樣化，各種尖端設備及其生命周期的大幅縮短，都增加了制造難度。
    人類追求更美好的生活，要提升生產(chǎn)效率，就必須要實現(xiàn)自動化，自動化過程也是人類自我調(diào)試的過程。大數(shù)據(jù)是制造業(yè)智能制造的基礎，其在制造業(yè)大規(guī)模定制中的應用，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)管理、訂單管理、智能化制造、定制平臺等。定制數(shù)據(jù)達到定的數(shù)量，就可以實現(xiàn)大數(shù)據(jù)應用。
    通過對大數(shù)據(jù)的挖掘，實現(xiàn)流行預測、精準匹配、時尚管理、社交應用、營銷推送等更多的應用。同時，大數(shù)據(jù)能夠幫助制造業(yè)企業(yè)提升營銷的針對性，降低物流和庫存的成本，減少生產(chǎn)資源投入的風險。
產(chǎn)業(yè)整合待實現(xiàn)
    在生產(chǎn)條件變得更嚴苛的當下，中提出“中制造2025”方案，就是決心在十年內(nèi)努力打造制造強。去年底，工業(yè)和信息化部、標準化管理委員會聯(lián)合發(fā)布《智能制造標準體系建設指南》，就是要解決些智能設備、傳感設備標準不的問題。智能制造在推動過程中嚴重的問題之就是設備標準不統(tǒng)，旦有標準可循，生產(chǎn)難度也會降低。
    工業(yè)4.0就是利用大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)，把IT（信息技術）和OT（計算技術）結合起來。隨時掌握生產(chǎn)信息、性能情況，得到產(chǎn)能跟質(zhì)量的數(shù)據(jù)。所以工業(yè)4.0的效益非常大，它是個跨產(chǎn)業(yè)、跨供應鏈、跨價值鏈的整合。整合內(nèi)容從軟件工具到機器設備到系統(tǒng)集成到產(chǎn)品制造等，定制變得可行，生產(chǎn)具有高度彈性，對生產(chǎn)力有大提升，是強大的個方向。
    智能工廠的傳感器可以產(chǎn)生龐大的數(shù)據(jù)量，用數(shù)據(jù)定義軟件、軟件定義網(wǎng)絡、網(wǎng)絡定義資料，如此引申就能夠整合智能工廠的管理，包括探知、診斷、控管、可視化全方位得以實現(xiàn)。
    利用這些大數(shù)據(jù)進行分析，將帶來倉儲、配送、銷售效率的大幅提升和成本的大幅下降，并將大地減少庫存，優(yōu)化供應鏈。同時，利用銷售數(shù)據(jù)、產(chǎn)品的傳感器數(shù)據(jù)和供應商數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)等大數(shù)據(jù)，制造業(yè)企業(yè)可以準確地預測全球不同市場區(qū)域的商品需求。由于可以跟蹤庫存和銷售價格，所以制造業(yè)企業(yè)便可節(jié)約大量的成本。
    消費者與制造業(yè)企業(yè)之間的交互和交易行為也將產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，挖掘和分析這些消費者動態(tài)數(shù)據(jù)，能夠幫助消費者參與到產(chǎn)品的需求分析和產(chǎn)品設計等創(chuàng)新活動中，為產(chǎn)品創(chuàng)新作出貢獻。制造業(yè)企業(yè)對這些數(shù)據(jù)進行處理，進而傳遞給智能設備，進行數(shù)據(jù)挖掘、設備調(diào)整、原材料準備等步驟，才能生產(chǎn)出符合個性化需求的定制產(chǎn)品。
利用大數(shù)據(jù)做支撐
    過去，設備運行過程中，其自然磨