这一轮人工智能进一步强调了“技术产业应用”的发展路径，已经有AI零售、AI媒体、AI金融增长。AI医疗、AI安防、AI汽车等几个消费领域首次突破。另一方面，在数据过于丰富的工业领域，现在实际应用更为不足，为了探索而明确应用的情况很多。
说明日本工业领域的实际应用，从案例说明来看，主要适用于以提高作业效率、降低成本等为目标的产品。我不理解国内的情况。本人在东京专攻人工智能工作。日本的人工智能技术应用于工业界。
让我举几个例子。(1)交换肉眼检查作业，构建生产检查的智能化和无人化，例如工程岩体的分类。
现在主要是有经验的工程师细心识别，效率低，因人而异。使用人工智能，将工程师的经验转换成深刻的自学算法，判别的淮概率和人工判别非常大。在获得相应的权重后，开发了app。
这样，现场的工程人员在tablet照片中使用后，可以通过app自动得到工程岩体分类的结果，效率很高，淮河的可靠亲率很低。也有汽车零件制造商，但是现在在检查生产零件的磨损种类和等级的时候，有经验的人很多。在一定程度上，采用深度自学算法可以将人工检测经验转化为算法，构建无人化检测。
(2)大幅度提高工业机器人的作业性能，生产过程的自动化和无人化，例如binpicking机器人，在工业上需要偷的作业很多，如果使用上图右的零件，则速度慢，成本高，而且合适的动作但是，一般需要偷的零件没有放好，机器人虽然照相机在看零件，但没有教好如何捡起零件。这种情况下，用于机器学习，让工业随机展开一次偷窃动作，告诉他们该动作是顺利捡到零件还是抓住了天空，训练了好几次后，机器人按照什么顺序进行偷窃，没有更大的成功率。如下图所示。
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