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人工智能是什么？让阿丘科技从专业理科生的角度为大家解读一下这个概念，看完全文，让你对【人工智能】有一个真正的理解！
人工智能（Artificial Intelligence, AI）是具有智能的机器，它能感知周边环境的变化，并制定一系列策略，根据策略实施行动以达到某种目标。就像人、动物一样，除了躯体（机器硬件）外，人工智能还包含一个最重要的部分–能思考的大脑。试想一下，人在驾驶车辆时，能根据路况做出驾驶操作，安全地从出发地到目的地。人工智能也一样，它以摄像头、雷达作为感受器，智能感知路况信息，从而做出转弯、减速、避让、红绿灯识别等动作。
人工智能并非新词。事实上，早在1956年的达特茅斯会议上，人工智能的学术概念就被正式提出。此后几年，研究者的涌入使该领域迎来一个春天，人工智能技术也取得了一定的进展，包括恩格尔伯格发明了第一台工业机器人、Frank Rosenblatt提出Perceptron（1957，神经网络的雏形）。尽管如此，当时的人工智能的底层原理是逻辑理论，机器必须依靠人的输入指令才能执行特定任务，并不具备真正的思考能力。加之，AI系统工程化的难度被低估，人工智能此后发展缓慢，从1974年开始，便进入了第一个寒冬。与之相伴的是，对AI相关研究资助大量减少，相关研究甚至受到公众的误解。这种现象一致持续到1980年，卡内基梅隆大学的研究者设计出一套具有推理能力的专家系统，能根据逻辑规则从一组专业知识出发解决问题，让AI研究再次称为研究的焦点。甚至，在1982年， John Hopfield发现一种新型神经网络（后称为Hopfield神经网络），能够以新的连接方式处理信息。加之，1986年David Rumelhart、Geoffrey Hinton等人推广反向传播（backpropagation），使得联结主义受到关注，也让训练多层神经网络成为可能。不幸的是，随着专家系统的推广，问题开始显现出来。一方面，该系统使用场景受限，有时甚至对简单的输入给出错误的反应；另一方面，系统不易升级，维护成本极高。至于人工智能的其他应用，也是纸上谈兵居多，缺乏实物和真正带来价值的AI系统，导致能实现的功能远低于人们的期望，对AI的资助随之被大幅削减，科研资助向那些更易实现的项目倾斜，人工智能研究进入第二个寒冬，从1987年持续到1993年。
在此之后，AI技术平稳向前发展，机器学习已经取代逻辑理论成为研究主流， AI学者聚焦于模型和算法的研究。一些经典的模型如支持向量机（1995）、随机森林（1995）、LSTM（1997）等相继出现。到了1997年，IBM公司推出深蓝计算机系统，打败国际象棋大师卡斯帕罗夫，成为人工智能发展史上的一个重要的里程碑。此时，人工智能的研究仍然主要局限于提出新的模型和算法的改进。到了2006年，李飞飞开始构建大型数据集，期望突破传统研究范畴的限制，为模型训练提供大量数据，并最终于2009年的CVPR会议上公布了后来广泛使用的标准数据集ImageNet，AI研究也开始进入大数据时代。在此基础上，举办了大量图像识别比赛，诞生著名的深度神经网络AlexNet（2012），取得巨大成功，同时也将人们的目光引向深度学习。一时间，GPU、CNN和ReLU的使用完美配合了海量数据，大量创新方法如雨后春笋般不断涌现，如VGGNet、GoogLeNet、Inception、MobileNet、Faster R-CNN、SSD、DeepLab等，为机器视觉的繁荣发展注入创新活力，阿丘科技正是在这种背景下创立的。
阿丘科技成立于2017年，核心团队源自清华大学AI实验室，聚焦于将领先的人工智能、机器视觉技术应用于工业领域，赋能中国最优秀的先进制造、智慧物流客户。推出的AI工业视觉平台软件AIDI、边缘端软硬一体系列产品Ebox、垂直行业AI解决方案等。
接下来就让阿丘为大家举例说明一下，用更直观的案例告诉大家人工智能到底在做什么？优势是什么？
案例一：汽车发动机装配检测
汽车发动机由众多零部件装配而成，其组装完整性及正确性是检测的重点。人工检测的方式成本高、效率低，容易因精力等问题出现漏检，无法满足严格的质量控制要求，造成产品安全隐患，影响企业信誉，威胁汽车安全性。
汽车发动机装配检测-阿丘科技
汽车发动机装配检测-阿丘科技
检测难点：
汽车发动机型号众多，不同型号的产品差异较大
发动机结构复杂，装配零部件众多，检测项繁多，同时各零部件形态不一，检测复杂性高
发动机表面存在金属反光、零部件交叠等情况
解决方案：
通过人工智能缺陷检测平台AIDI构建基于深度学习的端到端解决方案，学习成品发动机各零部件的形态特征，建立包含零部件特征的深度学习模型，快速定位识别不同组件，完成装配检测，助力汽车装配技术的智能转型，实现组装验证自动化。
优势：
由以上案例可以看出：
AIDI的检测能力更强。算法对形状、颜色等特征提取能强，精确识别多样化组件；
鲁棒性强。适应各种实际应用中的复杂情况，如反光等，具备极强的可用性；
易用可靠。集标注、训练、模型调优为一体，无需编程，支持二次开发，软件性能稳定可靠。
成果展示：
利用人工智能AIDI可以实现重要零部件精准检测，支持零部件位置检测、有无检测、型号检测等
可以有效降低人工成本，替代80%以上质检员
案例二：连接器外观检测
连接器作为保障电子产品正常运作的重要零部件，有着高品质控制要求。检测人员借助放大镜等检测工具进行目测或半自动检测的方式不仅劳动强度大，检测效率低，成本高，还容易因精力等问题出现误判，无法满足严格的质量控制要求。另外，不同的质检员对缺陷要求标准不一，主观判断因素强，人工判断难以达到统一的标准，难以保障产品出货品质。
连接器外观检测-阿丘科技
连接器外观检测-阿丘科技
检测难点：
连接器使用多类原材料经多种生产工艺制作而成，缺陷类型繁多，形态、大小多变，出现区域多变，复杂性高；检测区域背景复杂，部分缺陷边缘模糊，对比度低
优势亮点：
检测能力强：算法对形态、纹理等特征提取能力强，可解决各类复杂缺陷检测问题；
个性化配置：结合业务目标制订相应解决方案，灵活选择核心AI功能模块，使模型与业务特点相适应，深度挖掘缺陷特点，满足不同场景下的检测需求；
易用可靠：集标注、训练、模型调优为一体，无需编程，支持二次开发，软件性能稳定可靠；
解决方案：
通过缺陷检测平台AIDI配置合适的AI功能模块组合，对连接器图像数据中的各类缺陷进行标注及训练，学习不同缺陷的形态、纹理等特征，构建生成深度学习模型，实现对连接器缺陷的快速精确检测，提高生产效率，保证产品质量，降低产品返修率。
通过以上两则案例，我们可以看到，通过前期进行大量的模型训练，人工智能通过训练集来构建属于自己的深度学习模型，从而更好的应用于生产，简单来说，人工智能是可以自己学习的算法。现在人工智能也已经被广泛应用于我们的生活中，除了案例一的汽车发动机和案例二中的连接器，阿丘的人工智能工业视觉检测平台AIDI也能用于农业、新能源、半导体、3C等工业视觉领域。当然，人工智能在我们的生活中，不只是阿丘说到的这些，还有我们身边的AI智能语音机器人，比如小度小度等
在你的生活周围有哪些人工智能环绕着你呢？可以在评论区说出来哦～
也希望通过我的讲解，可以让大家对人工智能更加了解！觉得有用的请关注我吧，阿丘科技将持续为大家讲解更多关于人工智能、深度学习、机器人等大家喜欢的话题！
