Page 28 - 防禦還是破口？辨識AI的安全威脅
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DESIGN FEATURES
技術縱橫
工業製造擁抱
人工智慧和機器學習
作者 : Gina Roos，Electronic Products 主編
工業製造領域開始擁抱人工智慧(Artificial intelligence;AI)和機器學習(Machine learning;ML)技 術，但仍然存在諸多進入門檻。人工智慧在推動工業製造的數位化轉型以及提供工業4.0 (Industry 4.0)的好處方面發揮著重要作用。
人工智慧在製造業的兩個關 鍵應用包括預測性維護，以及用 於檢測缺陷和產品品質的機器視 覺(machine vision)。從產品開 發的衍生式設計到售後和保修支 援的整個產品生命週期，人工智慧 均提供了潛在優勢。
乏專業知識，因而增加了實施的 複雜性。
名或1到50名關鍵員工。在使用這 些技術後，它們就可以從中受益， 而不一定非要雇用這些員工或者 對其進行充份利用。」
然而，有許多挑戰阻礙了人 工智慧進入工業領域。其中一些 障礙僅僅是由於工業領域的組成 涉及到各種用例、公司規模和缺
「鑒於製造商的多樣性及其 各自面臨的問題，很難廣泛談論這 些技術。」Martin表示，「中小型企 業和機器廠房有著龐大的基礎，尤 其是在美國，它們可能雇用1到10
對於這些類型的大公司，通常
人們對於人工智慧和機器學 習的興趣濃厚，但ABI Research 工業和製造研究總監Ryan Martin 指出，工業製造市場極其分散。
Martin表示，只有少數幾家 家喻戶曉的大公司，例如John Deere、Caterpillar、通用汽 車(GM)、特斯拉(Tesla)、蘋果 (Apple)和三星(Samsung)正在推 動大量創新。
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