机器学习、深度学习等人工智能技术在工业界的应用状况是怎样的？人力供需状况如何？
工业领域的数字化程度越来越深，人工智能技术也得以在工业界不断地发展。但提到工业领域的人工智能，人们的第一反应是机器人。但除此之外的应用还有很多，这里就介绍比较主要的几类： 第一类是比较简单的应用：对于「数据的可视化分析」。让我们可以理解数据所反映的设备运行状态、能耗情况、生产力状况等等情况。 第二类则是让机器实现「自我诊断」。比如一条生产线突然发出故障报警，机器能够自己进行诊断，找到哪里产生了问题，原因是什么，同时还能够根据历史维护的记录或者维护标准，告诉我们如何解决故障，甚至让机器自己解决问题、自我恢复。 当然，我们都不太希望发生故障，所以我们通过人工智能技术可以实现第三类应用，「预测性维护」。要知道工业生产线或设备如果突然的宕机，那造成的损失是非常巨大的。所以我们通过人工智能技术让机器在出现问题之前就感知到或者分析出可能出现的问题。比如工厂中的数控机床在运行一段时间后刀具就需要更换，通过分析历史的运营数据，机器可以提前知道刀具会损坏的时间，从而提前准备好更换的配件，并安排在最近的一次维护时更换刀具。 第四，提前「采取措施，优化运营」，比如节能。在工业领域，对生产线进行节能优化，通过对历史运营数据、工厂排产情况，以及设备配置参数等等的分析，提前检测出能耗的异常，并提供降低能耗的措施。 此外，在许多泛工业，像能源，工业，交通等领域，人工智能技术都已经有了应用。总得来说，人工智能在工业界的应用范围和效果是绝对不输于在互联网上的应用。