广东工业大学人工智能强吗

广东工业大学人工智能强，人工智能专业是广工如今重点投入和发展的战略性专业。而在建设和发展这一新兴专业上，广东工业大学是具有很大优势的。首先，人工智能专业是一个典型的工科专业，而广工是知名的工科强校，学术底蕴较为深厚，也积累了更为丰富的办学经验；再者广工位于粤港澳大湾区，立足于广东省与珠三角创新的沃土，区位优势明显，具有得天独厚的发展条件。

工业ai大模型有哪些

工业AI大模型是指用于工业领域的深度学习模型，通常用于处理大规模数据集并提供准确的预测和决策支持。以下是一些常见的工业AI大模型：Transformer模型：Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，由谷歌提出并应用于自然语言处理领域。它已被广泛应用于各种工业AI任务，如文本分类、机器翻译、语音识别等。CNN模型：卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理图像数据的深度学习模型。它在计算机视觉领域具有广泛应用，包括图像分类、目标检测、图像分割等。在工业领域，CNN模型也被用于处理各种图像数据，如质量检测、产品分类等。RNN模型：循环神经网络（RNN）是一种专门用于处理序列数据的深度学习模型。它在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域具有广泛应用。在工业领域，RNN模型也被用于处理各种序列数据，如传感器数据、生产流程数据等。GAN模型：生成对抗网络（GAN）是一种基于博弈论思想的深度学习模型，由两个神经网络组成：生成器和判别器。它已被广泛应用于图像生成、视频生成、语音合成等领域。在工业领域，GAN模型可以用于生成合成数据，以增强数据集的多样性和泛化能力。Autoencoder模型：自编码器（Autoencoder）是一种无监督学习模型，用于学习输入数据的低维表示。它已被广泛应用于数据降维、特征提取、异常检测等领域。在工业领域，Autoencoder模型可以用于数据预处理和特征提取，以提高模型的性能和泛化能力。以上是一些常见的工业AI大模型，它们在不同的工业领域具有广泛的应用。当然，随着技术的不断发展，新的工业AI大模型也会不断涌现。

工业革命4.0已经到来，人工智能的出现，剩余劳动力如何解决

工业革命4.0已经到来，人工智能的出现，剩余劳动力如何解决?

答:工业4.0是发达的德国人提出来的，中国根据自己的国情推出的是“中国制造2025，MadeinChina2025”与德国的有很大的不同；因为在工业4.0中的机器人方面，我国的工匠精神和金属结构及加工方面一时半刻也赶不上德国。德国现在本身就是一个ManufacturingPowe制造强国。

即使是到了高度人工智能化了，不存在操作技术方面问题；只要会上网的人经过简单地培训即可；就像张一鸣的头条，利用机器人进行智能分类与推荐与计时处理即可。这样大大的节约了用人成本，利润空间得到优化，赚钱赚得更盆满钵满，还不需要自己去数钱，为何不心花怒放呢。

真正意义上实现工业4.0，可以让人在就业方面少了一些劳动强度很大的体力劳动和有高度危险性的工作。

短时间内它会影响中国的就业前景，因为在制造领域里，就业人员达8000万以上。与此同时它会影响中国的经济对外出口。另外它是会影响中国的军事与国防建设。影响到我们所有的产品生产、制造、流程、供应链，所以说“工业4.0”正在颠夏工业里传统工业的整个生产模式。任何事情都要一分为二地看，“工业4.0”也将会带来的新型产业领域有巨大红利。

从2013年开始工业4.0至今6年时间，其步伐也不是特别大。这一点上，我们老百姓真是有“杞人忧天”的嫌疑。可以说任何一种东西的实现，都有一个漫长的试应期，来充分与人们的传统习俗磨合，这一过程估计它将还会延续30年到40年的时间。

车到山前必有路，船到桥头自然直。何必为这种国家高级领导人考虑的具有划时代战略意义的问题呢。

其实待慢慢实现“工业4.0”的过程中，也会形成一个巨大无比的万亿级以上的一个市场，那就是资本市场。而资本市场会有超过300家以上的上市公司，又一轮全民炒股重新开始。这里大家相信，在炒股方面绝对不会用智能机器人炒股，因为它太聪明伶俐了。

将来的智能工厂。也分为多元化了，一种是传统的工厂转型成智能工厂；二是出生机会和条件都特别牛，生下来就是智能工厂的；

越是产、供、销一条龙越先进，则辅助行业就越生机勃勃；例如会诞生一些技术解决方案公司。因为它可以为制造业提供智能工厂的顶层设计、转型路径图、软硬件一体化设施的“工业4.0”解决方案公司，总集成商。实际上中国有400万传统的制造业企业，在未来10年，甚至20年时间，他们都会逐渐的分步骤的转型成“工业4.0”工厂。那么，转不过来的将会被淘汰。小部分人失业在所难免。

知足常乐于上海2019.7.15日

人工智能在工业机器人方面有哪些应用

人工智能让工业机器人应用面向协作化人机交互场景，以及服务类场景大力的拓展。

所谓的人工智能，从工业角度来说，就是能够通过传感器，主动获取外部信息，并且根据机器人的模型以及不断的深度学习之后，机器可以自己做出决策和判断。

说白了，这玩意在工业生产中就是一个简约化的大脑。

我们常见的图像智能，通过摄像头获取外部环境的信息，就能够实现人机交互，例如来了一个满载获取的卡车，扫描之后制动拆垛。

例如慢慢一盘子五颜六色的零件，我们需要进行分拣，那怎么办？图像智能就能识别这些物体，然后进行分拣。

那工业机器人是什么东西？

工业机器人是执行机构，我们常见的工业机器人四轴，六轴，delta，scara机器人，都是执行机构，说白了就是一个机器人。他也是由大脑控制，只是整个大脑是程序化编程的机器人控制系统。目前工业机器人还不具备智能化操作的能力，现在完成的工作都还是编程后的操作。

编程后的六轴机器人，在进行金属板材的折弯工作

那么当人工智能同工业机器人结合，有哪些工作已经开始开始进入社会生产了呢？

1、检测工作——枯燥与严谨的工作

全球工业生产领域，最重要的是什么：是质量。确保质量的唯一工序是什么？是不断地检测。你组装好了之后，就要立刻检测。检测工作在电子设备的生产环节中，包括芯片的生产环节中，都市非常普遍的。

我们以PCB板为例，基本上一次插件之后就需要检测一次。越复杂的东西约需要不断地检测。

并且，目前而言，检测工作仍然是人工最多的领域，因为只有人才能够综合性的调试以及判断瑕疵的阈值。

说白了，机器可以简单地判断一个物体尺寸是否合适，那表面的瑕疵到哪种程度才算是合格，过多过少都影响良品率。

目前国内采用人工智能，在缺陷检测方面投入工作的比较多。例如曲面屏的检测，异性PCB板的检测都采用这种形式。通过人工智能设定一定的阈值，挑选出合格的产品。然后机器人进行分拣。

2、智能规划路径——焊接与点胶

大部分的朋友觉得工业机器人，应该是购买来之后，直接就可以生产了。这其实有很大的误区，事实上工业机器人需要编程调试，并且需要大量的调试时间。

但是对于简单的工作，例如焊接一个直线，或者圆弧的焊缝，板材的厚度在中厚板的情况，不需要坡口直接开大电流焊接就可以。那么如果工业机器人直接能够识别焊缝，并且进行自动规划路径焊接就非常实用。

同样的在点胶应用方面也是相同的情况，kuka在运动鞋，鞋底的点胶方面就采用的3D识别后直接规划路径，这就是标间典型的图像智能化规划。

3、智能物流与AGV+协作机器人

在工厂的协作环节中，流水线产品的运输以及配料的运输非常强调条理化。那么在庞大的仓库中，人工智能针对来到的产品，进行自动烧苗，拆垛，然后堆垛。这已经在不少大型仓库中国使用。

移动化的AGV+协作机器人，在工厂中同人工协作，进行流水线的配料。

遨博协作机器人移动平台在海南进行割胶作业

4、服务机器人

工业机器人的新型拓展，尤其是向服务领域拓展，包括碧桂园的机器人餐厅，阿里巴巴的无人酒店。这些都是基于工业机器人做的服务性开发，目前主要还是采用了简单的语音智能沟通。尚且无法做到多项交互。但未来工业机器人向服务领域的渗透一定依赖于人工智能的发展。

碧桂园机器人餐厅，汉堡机器人

人工智能并不是一个虚无的技术，在大量的工业场景中，已经开始使用人工智能技术，只是受限于不同的场景对于成本以及设备的各项要求，有的使用比较初级，有的使用已经趋向于更高级的技术。因为对于立志于工业机器人领域的从业者，或者你的选择会有更多的选择，尤其是将人工智能引入工业机器人的各类应用场景中。