現階段，人工智能可以幫助制造商提高生產效率，西門子的 Stefan Jockusch 說，在未來，或許是自我運轉工廠（self-organizing factories）。

如果問 Stefan Jockusch 一個工廠在10年或20年后會是什么樣子，答案可能會讓你處于憧憬和迷惑之間的十字路口。Jockusch 是西門子數字工業軟件公司戰略副總裁，該公司開發手機或智能手表等產品的概念、設計和制造的應用程序。他對智能工廠的設想是充斥著“獨立運動”的機器人。但是他們不會停止做一個，三個或者五個東西，這個工廠是“自我運轉的”。

“根據我在這家工廠投入的產品，當我投入一個差異很大的產品時，它將完全重組自身，并以不同的方式生產，” Jockusch 說。“它會自我組織，做一些不同的事情。”

在這個未來工廠的背后是人工智能（AI） ，Jockus說。但是人工智能的起點要小得多，要用芯片。以汽車制造為例。目前用于汽車各種應用的芯片以及未來的無人駕駛汽車都嵌入了人工智能，支持實時決策。它們都是高度定制的，在頭腦中有著特定的任務，設計芯片的人需要全局掌控。

“例如，如果芯片能夠控制攝像機在自動駕駛時所看到的事物的解釋，那么你必須有一個想法。你必須知道芯片需要處理多少圖像，或者有多少東西在這些圖像上移動。“你必須對最終將發生的事情有很多了解。”

這種復雜的產品和系統的建造、運輸和連接方式正是西門子所說的“芯片到城市”未來的人口中心將由數據傳輸提供動力。Jockusch 說，監控和管理自身的工廠和城市依賴于“持續改進” ： 人工智能執行一個行動，從結果中學習，然后調整其后續行動以獲得更好的結果。今天，大多數人工智能正在幫助人類做出更好的決定。

“我們有一個應用程序，其中程序監視用戶并試圖預測用戶下一步將使用的命令，” Jockusch 說。“應用程序觀察用戶的時間越長，它就會越準確。”

將人工智能應用于制造業可以節約成本，大大提高效率。Jockusch 舉了一個西門子印刷電路板工廠的例子，印刷電路板在大多數電子產品中都有使用。那里使用的銑床有一種“隨著時間的推移上升變臟”的傾向問題是要確定機器什么時候需要清洗，這樣才不會在換班中間出故障。

Jockusch 說： “我們實際上是在工廠的邊緣設備上使用人工智能應用程序來監控這臺機器，并在需要維護的時候做出相當準確的預測。”。

人工智能對商業的全面影響（以及該技術能夠發現的全部機會）仍然是未知的。
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