AI文章和报告中重工业

我们的城市，街道，住宅和企业都为两条腿走路众生建（两足动物）。从楼梯走廊厨柜的位置的形状，这一切都被设计为两足动物。该两足动物的社会所有的设计都是他们身边的两足动物的事实是如此明显大多数人甚至不想想，不过说起机器人的未来，当它成为一个严重的问题。

大公司，包括GE，西门子，英特尔，FUNAC，Kuka公司，博世，NVIDIA和微软都做在机器学习供电方式显著投资，以提高生产的各个方面。该技术被用来拉低劳动力成本，减少产品缺陷，缩短非计划停机，提高了转换时间，并提高生产速度。

这将是巨大的，如果不是具有我们的车子抛锚 - 可以让他们尽快潜在的问题开始解决。这将是巨大的，如果不是有来诊断故障的一块机械设备 - 将可能有立即呈现在我们面前的权利“修复”。事实证明，人工智能可能是工作的方式来完成这在不太遥远的将来这些目标。

虽然自驾车卡车和自动驾驶汽车使用几乎相同的技术来推动自己的AI系统，那将是一个错误的认为，预期推出的两个发展日期是相同的。他们的共同点可以轻松地掩饰自己的显著差异。

情节概要：与自动驾驶汽车领域，建筑，采矿，农业和其他类“重化工业”的领域涉及种类繁多的设备和使用情况的超越从A行进的B.重今天的行业领导者没有更远的理解汽车背后的AI和自动化将成为他们公司的未来至关重要。在这一集里，客人山姆Kherat博士讨论人工智能的应用在重工业，包括：什么能力类型和功能是自动化的，还处于什么水平。他也照在AI会如何影响未来2 - 3年内行业的未来光，以及以何种方式，我们可以期待大型设备变得更加自主。

高昂的成本和技术的限制保持无人机的用途相对有限，直到最近。之后显著兴奋的2012年左右开始，FAA的2016采用的规定 - 价跌组合 - 取得了无人机的广泛的商业功能的一种经济可行的选择。

企业似乎正在进入由数据统治的新时代。曾经是科幻小说的境界，AI在商业智能正在演变成日常的业务，因为我们知道这一点。公司现在可以用机器算法来确定趋势和见解在庞大的数据里姆斯，使潜在定位他们在实时的竞争更快地做出决策。

The rise of AI industrial robotics experienced record double-digit expansion in various countries in 2014 and 2015, but such large scale segments i.e. 'industrial' versus 'medical' or 'military', were more or less one amalgam of parts a couple of decades ago. Examples of medical and military applications can be found in our updated machine learning in robotics guide. There was a time before the early 1980s when it was possible for AI researchers to keep up with all that was going on in the AI and the robotics industry as a whole, but it seems the tides had changed by 1982.