英特尔：2024英特尔中国制造及能源行业AI实战手册（34页）.pdf

1、英特尔中国制造及能源行业AI实战手册趋势篇实战篇一实战篇二技术篇061228目 录为工业制造企业勾画未来智能蓝图 机器视觉与智能制造 智能制造的全新“视界”传统机器视觉亟待与 AI 更深度融合 合理算法模型，助力智能制造事半功倍 精度更高的分类和目标检测算法 更轻锐的轻量级算法 缺陷检测中算法选取的常用原则 美的工业视觉检测云平台 打造敏捷自动化的缺陷识别系统 智能工厂中的自动化缺陷识别 自动化缺陷识别助力英特尔工厂有效提升产品品质 “云-边-端”构建完备 AI 解决方案 网络技术发展驱动 AI 架构革新 动力锂电池全生产流程缺陷检测方案 英特尔软硬件工具 OpenVINO 工具套件 基于英特

2、尔技术支持的机器视觉全流程方案 软硬件建议配置 小结13131314141616161919192121212525262727 基于时间序列的智能预测 时间序列预测方法 常见时间序列预测算法 基于深度学习算法的预测流程 基于英特尔架构的代码示例 用时间序列预测未来的产能 AnalyticsZoo提供良好的时间序列预测方案集成环境 金风慧能以 AI 推动新能源预测实践 面向时序数据的维护性预测 创新机器学习算法，提升维护性预测效能 面向时序数据的创新算法模型 创新算法助力远景能源构建风机齿轮故障预测方案 宝信以无监督的深度学习方法构建设备故障自动检测方案 基于时序数据，推动智能运维发展 基于

3、IT 健康分析的智能运维新趋势 基石数据以机器健康模型，提升企业数据库运维效率 英特尔软硬件工具 集成 AutoML 框架的 AnalyticsZoo 软硬件建议配置 小结2929303333353535383839404344444548484949硬件产品 第二代英特尔至强可扩展处理器 英特尔傲腾固态盘与基于英特尔QLC3DNAND技术的英特尔固态盘52545556575860助力用户选择更优模型和架构，推动 AI 机器视觉落地智能制造基于时间序列开展智能预测，助力企业排障增效，提升运营效能软件和框架 开源的、统一的大数据分析+AI 平台 AnalyticsZoo 英特尔数据分析加速库 英

4、特尔深度神经网络库 OpenVINO工具套件 面向英特尔架构优化的 TensorFlow、Python、PyTorchContents趋势篇5476趋势篇趋势篇英特尔中国制造行业AI实战手册英特尔中国制造行业AI实战手册为工业制造企业勾画未来智能蓝图新技术浪潮正推动着工业制造行业飞速革新，并以人工智能（ArtificialIntelligence，AI）技术为代表，引领着第四次工业革命的进程。这一过程中，信息科技的进步、AI 技术的普及以及 5G 通讯技术的成熟，都将加速人类生产方式的迭代，与信息技术相伴的智力型劳动将大规模代替体力劳动，进而驱动行业实现转型升级。作为“世界工厂”之一的中国，也

5、正在拥抱第四次工业革命和信息化浪潮，迎接新的机遇与挑战，比如技术与市场的快速变化使传统工业制造、能源生产等企业转型需求加剧，压力与动力并存，且主要体现在以下方面：生产成本的增加：上下游产业的转型升级与环保压力的日益凸显等，使中国制造业成本已经大幅上升。来自波士顿咨询（BCG）的报告全球制造业的经济大挪移显示，以美国的制造成本为基准指数 100，中国的制造成本已高达 961。加之经济发展进入新常态后，出口贸易等领域的税收优惠在日益减少，使得无论是中小企业还是大型企业，都面临着生产、管理成本增加的严峻挑战;市场需求的变化：市场消费需求趋于个性化、差异化、定制化。消费者对于衣食住行的需求，已经快速从

6、“满足温饱”转向对个性定制和差异化的需求，且越来越便利的网购和物流使潮流更迭越来越快。以前单一款式、大批量生产的节奏和模式已难以适应新的消费需求。新的挑战往往伴随着前所未有的机遇。对于目前的工业领域，要缩减成本，就需要优化生产和流通环节，压缩人力成本和开销，提高良品率；要满足个性化定制化需求，就需要更好地控制每一个生产环节，以更细的颗粒度去优化每道生产工艺，用更弹性的方式去运营生产和协调供应链。这些需求，无疑为AI 在传统工业制造中的应用提供了丰富的场景。例如，利用机器视觉、智能预测等技术，不仅能使产品故障率大幅下降，且节约原材料，缩短因设备检测带来的停机时间，更能通过自动化检测帮助企业大幅减