據(jù)Gartner預測，2018年全球人工智能的商業(yè)價值將達到1.2萬億美元，到2022年預計將達3.9萬億美元。而在2017年7月，中國也展示出其成就人工智能全球領導者的目標，計劃到2030年發(fā)展成世界主要人工智能創(chuàng)新中心，實現(xiàn)人工智能核心產業(yè)規(guī)模超過1萬億元。

為了實現(xiàn)這一目標，中國政府奮力推廣人工智能技術的應用，促使人工智能與垂直領域整合的趨勢日益增長，助力實現(xiàn)更靈活、更智能、更高效的業(yè)務流程。人工智能對于加速中國業(yè)務增長變得至關重要。

AGV(自動導引車)與機器人助力制造業(yè)發(fā)展

人工智能與制造業(yè)的整合發(fā)展是必然趨勢，尤其是在中國。根據(jù)《中國智能制造十三五規(guī)劃》，中國致力于到2025年建立智能制造體系并實現(xiàn)重點產業(yè)的智能化轉型。為此，許多制造商積極部署并投資人工智能解決方案或智能工廠概念，以期通過技術創(chuàng)新實現(xiàn)更高生產力、更大靈活性和更高安全性，從而保持市場競爭力。AGV和各類型機器人在實現(xiàn)這些目標的過程中發(fā)揮著重要作用。

AGV和機器人在工廠網絡中作為節(jié)點運行，高速、準確、靈活、安全且可靠地執(zhí)行任務。

它們能夠基于對機器性能的實時分析，以及工廠車間或多個工廠內大量機器的歷史性能匯總了解導致故障的模式。這種預測性維護系統(tǒng)可以進行預測，比如：某個部件若再不維護，將在三個月內出現(xiàn)故障，并據(jù)此建議采取相應行動以預防故障的發(fā)生。 人工智能系統(tǒng)還能推薦機器操作方法，以便最大限度地延長其使用壽命，實現(xiàn)性能和使用壽命之間的完美平衡。而機器學習算法能夠使分析系統(tǒng)隨著時間的推移變得更加智能，并能使用更多數(shù)據(jù)集和模式。

電子設計人員能夠使用先進的集成電路及配套產品持續(xù)提升AGV和機器人的性能，通過開發(fā)更快速、更強大的解決方案提供感應、信號處理、本地處理、電源管理和通信等功能。 e絡盟提供的德州儀器集成電路產品線，可用于傳感器輸入、執(zhí)行器和電機輸出，以及從設備和工作站到工廠車間或更高級別的整個信號鏈中的通信，能夠為電機或機器人增加預測性維護功能。

相反，如果不借助人工智能的能力，海量數(shù)據(jù)不久便會壓垮人類操作員或技術人員。 若完全依靠自己，他們將需要花費大量時間來關聯(lián)和分析采集到的數(shù)據(jù)，而AI系統(tǒng)可以或基本上能夠實時處理這些數(shù)據(jù)。

零售業(yè)的完美風暴

人工智能也已被廣泛應用于整個零售行業(yè)的各個方面。智能零售已成為現(xiàn)實而不再僅僅是一個概念。通過集成一系列軟硬件技術，智能零售能夠為購物者提供更好的體驗并能為零售商的日常運營提供更深入的分析及改進意見，從而助力零售商從容應對業(yè)內產能過剩的問題以及網上購物渠道帶來的激烈競爭。

許多零售商為此會尋求包含多個組件的集成解決方案，這些解決方案能夠通過協(xié)作提供更好的購物體驗，同時還能夠收集和分析零售數(shù)據(jù)以進行管理和改進。然而，英特爾公司設想的智能貨架解決方案能夠通過更密集地使用多類型傳感器陣列為購物者和零售商提供更為詳細的實時信息。這一解決方案目前仍處于開發(fā)階段。

高度集成的智能貨架

如果說智能是指采集數(shù)據(jù)以及與客戶和供應商的交流，那么商店內的貨架及其智能化潛能至關重要。打造一個智能貨架將徹底改變零售商能夠為制造商和購物者提供的服務水平。貨架將能理解人類的自然語言、語境，甚至感知人類的情緒狀態(tài)。它們能夠通過評估人類的狀態(tài)，比如是緊張、放松、匆忙、困惑、正在搜尋還是即將做出購買決定，從而為顧客提供智能化服務。

智能貨架還能預防損失，并管理樣品、庫存和資產。為了釋放最大價值，智能貨架需要一個先進的后端服務器設施提供支持，從而采集、存儲和分析數(shù)據(jù)，并將媒介和其他服務交付給貨架。若具有充足計算能力，智能貨架還將能夠參與自然對話，例如，回答購物者關于在哪里可以找到產品的問題。貨架還可進一步根據(jù)對顧客購買歷史的了解提出讓顧客可能感興趣的建議。

制造商也能夠從流量、逗留時間、客戶統(tǒng)計數(shù)據(jù)以及特價或廣告成功率等數(shù)據(jù)中獲得有用信息。貨架傳感器和使用機器視覺的相機能夠持續(xù)報告庫存水平，并在產品庫存不足時安排補貨。傳感器還可以監(jiān)視偷竊行為。貨架傳感器和店內運動追蹤器會采集客戶行為，并發(fā)送回云分析資源平臺，然后與采集到的線上行為，如訪問、停留、購物車和愿望清單等的相關數(shù)據(jù)進行整合。

其中一個例子就是近期面世的Amazon Go商店，它可以讓購物者選購他們想要的商品，然后無需結賬即可離開。Amazon Go商店利用計算機視覺、深度學習算法和傳感器融合(該技術能夠將多個不同傳感器采集的數(shù)據(jù)進行“融合”，這比單一傳感器的判斷更加準確)來識別人物對象及其購物行為。

面臨的挑戰(zhàn)