人工智能就是高阶版的自动化？这篇文章告诉你二者的本质区别

在现实生活中，自动化和人工智能经常被人们不加区别的混用。我们想到这两个词，往往会形容能帮助我们提高效率的机器人和其他工具：无论是制造汽车的工业机器人，还是室内的烟雾传感器，都在帮助我们生活更便捷。但事实上，人工智能和自动化之间还是有非常大区别的。

在现实生活中，自动化和人工智能经常被人们不加区别的混用。我们想到这两个词，往往会形容能帮助我们提高效率的机器人和其他工具：无论是制造汽车的工业机器人，还是室内的烟雾传感器，都在帮助我们生活更便捷。但事实上，人工智能和自动化之间还是有非常大区别的。

就像苹果和橘子、DVD和录像机以及电影2001中的HAL和星球大战中主人公用的电脑一样，很多时候我们都会混淆人工智能和自动化的关系。虽然自动化设备也是可以基于人工智能而建立的，但并不代表着它们是相同的概念。

为了言简意赅，我们将很多复杂地解释二者的概念和关系浓缩为：

自动化是遵循着预先设置好的编程规则的软件；而人工智能则是设计用来模拟人类的思考和行为。

听起来远不于此？的确，大多数人都不太了解其中的具体含义。研究发现，大约1/4的Siri用户都不知道自己的语音助手是基于AI研发的，而对于其他app来说知道这些应用后面是AI驱动的用户比例就更少了。这一现象说明公众对于AI 的理解以及应用还亟待加强。

自动化

今天的社会中，自动化系统无处不在。他们帮助人们处理数以亿万计的电子邮件收发、帮助你通过手机app打开家中的电视、空调和暖气、并帮助你管理日程协调并安排工作。

所有这些自动化都有一个明确的特征：让机器代替人类重复单调的重复性劳动，解放人类的时间用于更重要的事情上去。使得社会变得更有效率、降低商业成本同时提高工作的生产力。

听起来和AI很像啊？不是吗？

其实自动化机器和人工智能间最关键**的不同在于：自动化机器是由人类预先设置好的手工配置来驱动和行动的。很多时候只是为了说出来比较好听而已，其实你做的只是把自动化流程嵌入到了你的工作流程中。在自动化的范畴下，如果达到了X条件，执行Y。我们预先在系统中定义了在X条件下Y的执行方式。

如果老板能雇佣一位绝对服从、从不生病请假、每一次都会完美完成工作的员工会怎么样呢？这是几乎所有的行业都像自动化张开怀抱的原因！如今的世界上，各行各业都离不开自动化的身影。

说到底，自动化本质上是一些足够聪明可以准确高效执行命令的机器和系统（软硬件）。

人工智能

你是否想过机器人终有一天将会摧毁人类（至少电影里是这么讲的）。这是人们眼中AI的一种存在，很显然，他们会为自己考虑。AI其实可以用下面的定义来描述：一种可以模仿人类思考、语言、行为的技术！

如果将AI 理解成仅仅只会执行任务的程序那就太狭隘了，这并不是AI的任务。AI真正需要做的是像人类一样去探寻事物背后的模式，像人类一样从经验中学习，并像人类一样根据情况选择合适的响应来做出反应。

AI从机器学习开始，给了计算机一种不需要精密的程序就可以高效学习的能力，并将智能自动化引入了商业世界的各个方面：

只需要将信用卡的交易记录例如时间、商户、地点、价格以及交易的合法性呈现给机器，机器学习系统就能发掘其中的模式并预测出其中的欺诈交易。随着交易数据的增加，系统的预测性能就越好，帮助系统防范于未然！

我们需要做的不是简单的复制出一个和你我一样的系统，而是需要创造出一个强大的超出你想象的智能系统。

但在我们对AI系统妄加想像之前你需要明白AI虽然强大但是也有一系列缺点。它不仅仅受到学习率的影响，同时也没有特殊的程序来为它的学习负责（check）。让我们回想一下微软的AI聊天机器在24小时内被Twitter的内容教坏，变成了一个种族主义者的故事吧！

自动化和AI之间的真正区别

让我们思考一下是什么同时在驱动着自动化系统和AI，同时也驱动着商业活动呢？数据！对，最重要的是数据。自动化系统负责收集数据，同时AI系统负责理解数据！

ServiceNow的一项研究表明利润增长超过20%的公司中平均有61%都实现了自动化，而盈亏平衡或者亏损的公司中只有35%装配了自动化。虽然影响公司运营的情况很多，但与自动化的结合能带来生产力的提升、商业效应的提升，并使得员工更加专注的集中在公司扩展的业务上。但一切归根到底还是数据，自动化机器对于数据的重要性不言而喻。

通过数据的收集和理解，公司可以做出更好的商业决策。如今，数据的收集和处理方式已经从本质上改变了我们商业经营的模式，麦肯锡的报告做出了更加强有力的说明：

喷涌而出的数据驱动模型、数据处理和理解能力正在重塑着很多行业并将继续变革更多的行业。数据驱动的手段将会为市场提供全新的机会，具有以下这些特点的市场将能在数据驱动的帮助下实现爆发性增长：

供需之间的匹配低效；

普遍的利用不充分；

依赖于大量人口统计数据的行业，但如今用户行为以及触手可及；

   存在人类偏见和误差的丰富数据环境。

这是我们看待自动化和人工智能的核心区别：自动化收集数据；而人工智能系统则负责理解数据。我们所面临的是两个完全不同但是完美互补的系统。

想象一下未来的我们将会变得多么强大，无论是作为个体、行业还是整个人类，都可以通过自动化机器来收集巨量的数据并通过智能系统感知信息和模式。在他们的帮助下，我们的未来将会远远超出我们的想象！

而这一切，才刚刚开始。

一、确定开发项目、了解客户需求 1、 产品品质要求； 2、 设备生产效率要求； 3、 设备工作环境； 二、分析产品 1、 了解产品生产工艺； 2、 了解产品各方面各方面尺寸要求及来料情况； 3、 与客户沟通产品生产过程中的注意事项； 4、 设备使用地点的技

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一、确定开发项目、了解客户需求

1、产品品质要求；

2、设备生产效率要求；

3、设备工作环境；2013_6_21_15_10_33_2168_副本.jpg

二、分析产品

1、了解产品生产工艺；

2、了解产品各方面各方面尺寸要求及来料情况；

3、与客户沟通产品生产过程中的注意事项；

4、设备使用地点的技术参数；56d66696bf65a_副本_副本rr4_副本.jpg

三、拟定方案

工程人员讨论分析做出设备方案，方案包括：

1、设备示意图（整体示意图，局部示意图）；

2、各部分机构简介；

3、动作说明；

4、设备技术参数；

四、方案审核

由工程人员组成审核组，对方案进行审核，审核内容包括：

1、设备可行性评估；

2、设备成本评估：

3、设备生产效率的评估；

4、各部分结构可行性评估；微信图片_20180612152035.jpg

五、方案整改对方案审核中讨论出的问题进行整改

六、客户确定设计方案

设计方案交由客户，客户根据需求，对方案进行最后确定。

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七、设计开发

设计开发由工程部安装工程师进行机构设计，做出机器装配图、零件图（零件标注按国家标准）选出执行元器件、电控配件并列出加工零件清单和标准请购单，动作说明。

八、机构审核

由工程人员组成审核组，对所设计出的图纸进行审核，审核内容包括：

（1）机器结构配合是否合理：功能性（能力和精度）、稳定性、安全性、人性化（操作的便利性）和外观性。

（2）所设计机器生产效率是否符合客户需求。

（3）机器造价。

（4）各部分机构应简单易于调试、维修。

（5）各部分零件应尽量简单易于加工。

（6）各执行元件选用是否合理。

九、零件加工及标准件采购

1.零件加工部零件图进行机器零件加工（零件加工必须严格按照零件图上所示，零件精度，加工工艺进行加工，保证零件精度及零件加工工艺）；

2.采购人员按照标准件清单，联系供应商进行标准件采购检人员按照零件图及标准件清单，检验加工零件的尺寸精度，加工工艺，标准件的型号、安装尺寸进行检验，合格后交由仓管人员入库；

十、机器组装（细节很重要）

1、由装配部安排

2、装配人员严格按照装配图，进行机器组装，各部分零件，执行元件组装是否正确，各活动部件活动顺畅，无干涉所有的紧固件和接头联结，确保紧固到位，联结可靠；

3、工控部安排电气工程师按照动作说明书进行机器配电，机器程序编写及调试；

十一、机器调试

装配人员按照客户提供的产

品工程图进行机器调试，调试完成后打样，交客户确定其产品品质；

十二、包装出货

1、检查所有的紧固件和接头联结，确保紧固到位，联结可靠；

2、清洁设备外表，粘贴必要的标牌和表示；

3、标明拆分位置，顺利拆分管线路，合理拆分设备；

4、必要的防护（防锈、防潮）措施；

5、准备好机械备件，操作说明书，接线图及其他技术资料。timg_副本.jpg

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