工业人工智能的起点是客户痛点和需求
站在新一轮工业科技革命和中国加快转变经济发展方式的历史性交汇处，工业人工智能已经成为当代工业企业迈向未来、实现工业高质量发展的必答题，人工智能也成为了越来越多行业提升竞争力的选择。
那么，什么是工业人工智能？工业人工智能是实现工业大数据转化为有效信息、抽象为模型、辅助人类进行**决策、执行的过程，它基于算法与模型挖掘工业世界中的“隐性知识”。
尽管人工智能已经被热议多年，但人工智能在工业领域一直面临“落地难”的窘境，究其原因还是在于其落地过程常常容易走入一个误区，那就是一谈到工业数据赋能就会想成是大平台，而往往忽略了数据能为客户创造哪些切实的价值。数据是人工智能的基础，但工业人工智能的出发点并不是数据，而是客户痛点和需求。这正是工业人工智能和泛化人工智能之间***核心的区别所在。
工业向智能化转型升级是跨领域多学科的系统工程，而工业各领域都经过了长达数十年乃至数百年的发展，因此工业人工智能技术之于工业，绝不应该是“颠覆者”，而应是“融入者”，因此以工业客户的痛点和需求作为切入点，将智能化技术导入工业生产过程才是行之有效的手段。
以设备预测性维护为例，我们需要结合领域经验，用结果倒推的方式来设计整个技术方案：首先根据客户需要，选取合适的目标故障设备和故障类型，要知道不同的故障类型开展预测性维护的价值也不同，因此不同的行业、不同的企业、不同的时间阶段，客户的痛点和需求都不尽相同。而后，提取与痛点相关的数据，而不是全量数据，比如关键设备的关键故障类型的相关数据，同时需要充分结合生产运行过程中环境干扰以及复杂工况等影响因素，建立有效的预测预警模型。同时针对识别到的潜在故障风险，进行相应诊断，并为现场工程师提供检维修方案或措施建议，只有这样才能为工业客户真正解决实际问题。
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