其实人工智能代重复的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解人工智能代名词，因此呢，今天小编就来为大家分享人工智能代重复的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！

本文目录

1. 自动化专业和人工智能有区别吗？
2. 人工智能是如何慢慢替代人类的？对此你怎么看？
3. 大数据和人工智能有什么关联？
4. 人工智能会取代人们的工作吗？

自动化专业和人工智能有区别吗？

很高兴能回答您这个问题，以下我为大家分享，我个人对这个问题的看法与想法，希望我的分享能给大家带来帮助，也希望大家能够喜欢我的分享。

对于自动化专业和人工智能的区别来说，从严格的定义来看，似乎两者并不是一个层面的比较。我们先来看看自动化专业的定义，引用下百度百科的定义：

自动化专业以系统科学、控制科学、信息科学等新兴横断学科为理论基础，以电工技术、电子技术、传感技术、计算机技术、网络技术等先进技术为主要技术手段，以实现各类运动体的运动控制、各类生产过程的过程控制、各类系统的最优化等跨学科综合性专业。自动化专业的一级学科为“控制科学与工程”，本专业主要有4个发展方向：1、运动控制；2、过程控制；3、嵌入式系统与机器人；4、人工智能。[2]培养掌握自动控制、计算机软硬件、人工智能和机器人领域相关知识，能够在自动化及相关领域从事系统设计、产品开发、科学研究和技术管理等工作，能解决复杂工程问题工程应用技术型人才。

以上可以看出，人工智能只是自动化专业的一个发展方向而已，是属于自动化的一个范畴。不过由于当前人工智能技术的火热，我们有必要对传统的自动化技术和人工智能技术做些比较。

传统自动化技术

对于传统自动化技术是指机器设备、系统或生产、管理过程在没有人或较少人的直接参与下，按照人的要求，经过自动检测、信息处理、分析判断、操纵控制，实现重复性的复现和执行预期的目标的过程。其中一个重要的特征就是整个自动化过程完全预先由工程人员设定好，机器只是按照设定的程序严格执行而已。比如自动化流水线就是一种典型的预设定系统。

人工智能技术

人工智能可以说是当前科技界最火热的技术了，其实人工智能的概念在几十年前就已经提出，但由于当时计算机计算能力的受限，发展一直停滞不前。但随着现代计算机计算能力的提升，尤其是大规模云计算的出现，人工智能技术出现飞速发展。阿尔法机器人战胜人类顶尖围棋选手成为人工智能正式登上舞台的标志。

目前越来越多的传统自动化技术开始与人工智能技术进行整合，形成了一种叫智能制造的概念。与传统自动化相比，其中的重要区别就在于出现了机器学习的概念，这主要体现在整个自动化过程不再完全由人类进行预先设定，而是让机器进行大量的数据学习，自动调整自动化参数，从而智能的进行工作。例如一条智能化的生产线的产品质量检测关口，摄像头视觉识别系统通过过去对各种产品缺陷的视觉特征的学习，能自行设置缺陷模型，从而识别质量不合格的产品，这就是一种典型的人工智能在自动化技术的应用。

总结一下，传统自动化技术与人工智能技术之间的重要区别就在于是否融入了机器学习的概念，自动化生产的过程不再完全通过人类的预先设定完成，而是由智能机器学习算法通过学习而去自动完成。

在以上的分享关于这个问题的解答都是个人的意见与建议，我希望我分享的这个问题的解答能够帮助到大家。

人工智能是如何慢慢替代人类的？对此你怎么看？

随着科技的飞速发展，国产机器人走上人类的舞台，制造业和军工以及科技领域越来越多的用上机器人。当然机器人是人发明出来的，它不能完全代替人类。人类要发展就要去研究探索未知的世界，机器人不可能完全代替人类。

大数据和人工智能有什么关联？

第一层——两化融合

内容：

自动化——制造设备具备一定自动化能力，可实时产生生产制造的过程数据。

信息化——信息化主要指企业具备信息化能力，至少已经实施如ERP、MES、APS、WMS、SCM等传统软件，

物联网——具备RIFD、环境传感器等感知元件，可产生设备物联、物料物联、环境信息等。

作用：数据源

关键词：多源异构数据

第二层——信息通路

内容：

内部通路——打通企业内部网络数据通路，有条件可建立数据仓库或大数据中心。

外部通路——与互网联信息关联，通过爬虫或第三方数据服务获取商业舆情、用户画像等信息。

安全性——即在安全的基础上实现信息互通，尤其是内外部互通时，信息安全直接影响生产经营，甚至影响企业的竞争力。

作用：数据通道

关键词：消除信息孤岛

第三层——大数据

内容：

分布式集群——最著名的当属Hadoop生态圈，地球人都知道。

多源异构数据处理——多源是指企业需具备广泛数据来源，多源同时意味着较大数据量，传统IT架构处理千万级数据已经很困难了，要么牺牲时间要么牺牲硬件，而在大数据的分布式集群架构下，亿级数据秒处理只是入门门槛；异构是指要处理结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，在传统的关系型数据库架构下，非结构化数据的处理采用对象存储，很难做到全文检索，而大数据架构下非结构化数据直接处理的模式多变灵活，且可与结构化数据进行关联分析。

数据运营——数据运营的概念在传统软件产品的世界中几乎是不存在的，以往软件提供特定功能，用户使用其功能。而在大数据的世界里，如果把数据比作钻石矿，大数据平台提供数据采集能力，数据就被开采；平台提供处理能力，数据矿就被提炼；平台提供配套运营体系，数据矿就变成了光彩夺目价值连城的首饰。数据运营能力决定了数据的价值，同时是不同的数据也是不同的矿藏，挖掘开采方式也不同，地貌也不同，因此配套解决方案也不应一套方法放之四海而皆准。

作用：数据探索

关键词：4个V（高速、高价值、大数据量、多样性）

第四层——人工智能

内容：

机器学习——分为有监督学习和无监督学习两种，当下最火的自然就是借AlphaGo扬名立万的深度学习领域了。

算法模型——构建数学算法模型，为企业应用场景提供支撑。可以是古老的贝叶斯，也可以是神经网络、灰度预测、随机森林等，原则就是算法为应用场景服务。

智能决策

作用：自学习能力参与决策、生产经营

关键词：自学习——只有具备自学习能力，才称得上人工智能，才具备了模拟人脑的能力，才能做我们的制造能力具备了大脑，才能称得上智能制造。

人工智能会取代人们的工作吗？

人工智能（AI）是把人的智慧，方法，技术用于机器的研究，开发模拟，和扩展人思维的一门新型学科。

近年来人工智能领域不断发展壮大，在国内，

从智能家居到无人驾驶技术的发展，逐渐的走进我们日常生活。

就在今年的3月1号，全国首批智能网联汽车开放道路测试号牌在上海发放，意味着国内正式开放无人驾驶汽车在公路上测试。相信在不久，人们的出行更加轻松、安全。据麦肯锡预计，无人驾驶汽车将减少90%的汽车事故率。

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