自动化专业跟人工智能关系大吗？

BI目前实现的是收集数据，提供反馈，辅助决策的能力，以数据为基础的，面向数据管理和分析，属被动角色。而AI则辅以大数据，算法等得到更有价值的信息，实现收集+预测的能力，更多的是主动角色。

虽然AI的应用范围非常广，但结合BI现仍是处理结构化的数据。而此处二者的交集在于机器学习和数据挖掘，但又略有不同。AI的机器学习强调算法，BI的数据挖掘还包括对数据的管理，算法选择上也较为简单，没有神经网络和深度学习等复杂AI算法。

未来,AI与BI的区别在于BI负责梳理生产关系，AI是先进生产力。那么AI+BI模式通过将AI嵌入BI，构建基于AI的BI平台，利用AI的智能让BI系统能够解决更复杂的业务场景，产出更精准的分析结果，从而使决策更为科学和准确。

对于结构化的数据，BI系统可应用机器学习算法，得到更精确的分析结果。例如上文提到的总结用户画像，分析人群行为数据，得到千人千面，实现精准营销的结果。还有金融领域的风险监测，AI+BI的模式可以分析出金融风险和其他指标、行为之间的内在联系，预测更为准确。

对于非结构化的数据，BI可以应用图像处理、语音工程和文本分析等AI技术，智能化地处理复杂业务场景。如语音转文字，录入数据及产出想要的报表等。

业务场景除了在 IT 信息化基础比较扎实的行业，也会在深度场景化的细分领域，且这些领域不具备通用性。也可理解为解决方案不具备复用性。这个时候通过AI完成一些算法匹配，根据匹配的结果来驱动业务执行。

11 核心焦点从上云互通转向借助人工智能深挖工业大数据价值

工业互联网的建设促进了企业IT系统的云化迁移，实现了ICT系统与OT系统间要素的流转，打通了数据孤岛，企业得以获取灵活便捷、高效率、低成本的信息化、网络化、数字化基础，但要想实现真正的数字化和智能化则必须借助人工智能技术对工业数据价值进行充分挖掘。数据是工业互联网的核心资产，也是其价值创造的来源，对数据分析和挖掘的深度在很大程度上决定了工业互联网实际应用价值的高低。目前对数据挖掘价值依赖程度高的生产管控类及设备管理服务类应用是我国工业互联网的高热度场景，结合深度数据分析的设备 健康 管理、生产质量管理、生产工艺优化、能耗与排放管理等应用为工业企业创造了运维成本及能耗成本降低、产品质量及服务价值提升等显著的直接优化价值。

12 人工智能是工业互联网实现真正数智化价值的前提

工业互联网之于工业企业而言，是企业实现数字化、网络化、智能化转型的工具，其中平台层搭建了工业数据汇聚与处理的基础，工业软件的应用本质上实现数字化和自动化，强调机器设备的自动化功能，工业互联网的互联工具应用则是强调

企业内外部的打通与协同，是工业角度的互联网+模式，人工智能的加入是在数字化、网络化的基础上实现真正的智能化。工业互联网为工业企业提供通用的算力-工业云计算和边缘计算、算据-工业大数据以及算法-工业人工智能，其中大数据作为人工智能技术发挥作用的必要燃料，其背后价值的挖掘深度决定了工业互联网价值呈现的合理逻辑是从网络化、数字化转而最终实现智能化，这也正是工业企业实现降本增效、升级优化的必经之路。

二、人工智能成为重新定义工业互联网产品逻辑的抓手

强化数据洞察力，拓宽工业互联网可解问题边界

工业互联网的核心是数据驱动的智能分析与决策优化，人工智能技术从广义上来看正是一种通过算法模型对数据的处理方式，人工智能技术因此开始进入工业互联网产品建设方的视野，成为服务商拉高产品价值的落脚点。以深度学习和知识图谱的为代表的人工智能技术从根本上提高系统建模和处理复杂性、不确定性、常识性等问题的能力，显著提升了工业大数据分析能力与效率，为解决工业各领域诊断、预测与优化问题提供得力工具，进一步扩大了工业互联网平台可解工业问题边界的深度和广度。人工智能驱动的工业数据智能分析支撑工业互联网实现数据价值深挖掘，强化了工业企业的数据洞察能力，成为打通智能制造最后一公里的关键环节。

使能工业互联网形成数据优化闭环，催生多场景系统化应用

工业领域内存在着纷繁复杂的应用场景，产品研发设计、产品瑕疵质检、生产工艺优化、流程自动化等许多场景的工业机理复杂、数据分析能力需求较高，人工智能因此被视为是使能工业互联网形成数据优化闭环的关键。目前以深度学习、知识图谱、自然语言处理为代表的人工智能技术正处于多方创新和突破的时期，通过与工业领域知识融合的不断加深，AI技术正逐渐加速向工业互联网渗透，在工业企业“研产供销管”业务链条下形成众多落地应用。从工业AI技术角度来看，主要有声音、图像、知识图谱和自然语言方向的应用，声音和图像多用于质量检测与安全监管两个领域，是目前应用较多，经济效益较为明显的场景；自然语言处理更多用在智能助手，这里有别于智能客服，智能助手更加垂直和专业，如设备维修助手；知识图谱则擅长处理大规模、复杂、多点的问题，典型应用是产品质量回溯。

以解决通用型问题为能力基础，面向特定行业差异化延伸

工业智能的本质是通用人工智能技术与工业场景、机理、知识结合，实现设计模式创新、生产智能决策、资源优化配置等创新应用。工业智能在工业系统各层级各环节已形成了相对广泛的应用，其细分应用场景可达到数十种，正如前文所述工业领域不同细分行业对工业互联网类型与功能的需求各不相同，工业智能亦是如此。不同行业依托工业智能，获取解决通用型问题的能力的同时，基于行业特点、面向行业特性痛点问题延伸出差异化方向。

五、人工智能在工业互联网中的部署

应用部署将从以平台侧为主向平台+边缘共生演进

当前人工智能主要通过三种模式融入工业互联网。第一，直接将AI算法或模型嵌入工业互联网平台层，以提升平台层数据分析能力；第二，提供工业AI软件系统，并通过云端部署形成标准化的工业互联网SaaS层应用；第三，提供一套工业互联网框架下包含软件和边缘侧硬件的完整系统。部署过程中会根据行业类别、产品相似度、场景条件、问题共性等因素对不同AI模型进行组合，对同一个行业来说，针对同一个环节将模型尽量标准化以实现移植应用。现阶段工业智能应用以平台侧为主，后期会向边缘侧发展，边缘侧的实时性要求需要AI模型产出的结论与产线或者设备形成控制闭环，艾瑞认为目前我国工业企业自动化程度不一，现场数据质量不高，并且企业对于人工智能的应用较为保守，时下落地较多的应用无论是安全监管还是质量检测都主要集中于平台侧，边缘侧工业智能的下一阶段发展需要配套基础设施和能力的共建。

六、基于AI的工业互联网参与者拓展思路

技术为先，场景为王，合作共赢

随着《互联网+人工智能三年行动实施方案》、《新一代人工智能发展规划》、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》等多份国家政策文件的发布，开展人工智能与工业结合应用成为了重要发展趋势。工业领域每个下游行业场景都有

其原生的价值链条，同时各个行业的Know – how有着较高的壁垒，人工智能服务商在开展工业领域业务时，大多基于自身技术优势和特点去寻找适合实景落地的垂直细分行业或者某一共通性工业场景，在特定场景应用中持续打磨自身工业智能产品和服务。“聚焦”被大多数AI厂商视为优先的发展策略，通过与成熟的工业互联网平台型企业开展合作，以融入而非自主开发的方式获取平台能力，不仅极大地减少了自研开发的成本和风险，而且为迭代、优化、创新自身工业智能解决方案提供了丰富的资源储备。

数据、算法、算力的不足制约了AI在工业领域的普及应用

人工智能技术本身的发展离不开数据的支撑，工业领域由于自身复杂、多样且专业性强的行业特性，导致其缺乏优秀的工业主题AI数据模型，也没有很好的工业标注数据集用于AI算法训练。此外包括底层硬件、计算框架、开发平台等AI基础设施在工业领域的建设也较为落后，这直接限制了工业智能化的发展。数据、算法和算力的短板导致了当前AI技术在工业领域的应用场景主要呈现点状分布，普及范围有限。

人工智能在工业领域应用的市场前景广阔

2020年，中国人工智能市场主要客户来自政府城市治理和运营（公安、交警、司法、城市运营、政务、交运管理、国土资源、监所、环保等），互联网与金融行业也位居前列，然而作为国民经济支柱产业的工业在人工智能市场份额中仅占到5%。随着人工智能与工业互联网共同被纳入新型基础设施建设范畴，行业双双提速发展的态势基本确定，加之工业领域多样化的场景需求，预计未来五年，中国工业领域中人工智能技术的使用率将显著提高，工业智能的应用市场前景将十分广阔。

人工智能将重新切割工业互联网投入空间

2020年以机器学习与深度学习、知识图谱、NLP、计算机视觉为技术主导的我国工业智能应用核心产业规模为68亿元，年均复合增长率达到2796%，产业整体具备高成长性。然而目前人工智能服务商多以自身独立的系统交付工业智能解决

方案，工业互联网平台服务商提供的平台AI功能也以基于开源框架的算法模型自主开发为主，平台AI功能集中于基础性的数据分析能力优化，AI技术并未在工业互联网中实现广泛化应用。总体来看，现阶段工业智能与工业互联网的结合应用呈星点状分布，未来随着工业互联网对数据价值深度挖掘的依赖性提升，人工智能技术将加速向工业互联网融入，工业互联网建设的资金投入比例将重新洗牌。

四大工业智能布局方向助力工业互联网塑造竞争优势

工业互联网的真正价值不在于为工业企业锦上添花而应是雪中送炭，人工智能技术的注入是以系统化的方法和规则助力工业互联网解决工业实际场景中的某些痛点。基于深度学习技术的计算机视觉在质检、巡检等场景中实现了机器代人，在提高生产效率的同时释放了企业人力成本；以知识图谱、自然语言处理为主的认知智能技术，促进了工业知识的积累，提升了企业决策速度与精度；AutoML平台的模型自动化塑造能力则提高了算法模型在实景中的适配性。AI技术的纵向升级使得采用多种路径解决复杂工业问题成为可能，未来融合多种AI技术的工业互联网将是相关服务商打造竞争优势的重要切口。

关系不大，属于不同科学方向。

自动化专业以数学与自动控制理论为主要理论基础，但人工智能主要的方向是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论等。

自动化专业以电子技术、计算机信息技术、传感器与检测技术等为主要技术手段，利用各种自动化装置分析与设计各类控制系统，为人类生产生活服务的一门专业。

人工智能为计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，与自动化专业不同。

扩展资料

研究范畴：

语言的学习与处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算；

不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法人类思维方式，最关键的难题还是机器的自主创造性思维能力的塑造与提升。

安全问题：

人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。这种隐患也在多部**中发生过，其主要的关键是允不允许机器拥有自主意识的产生与延续；

如果使机器拥有自主意识，则意味着机器具有与人同等或类似的创造性，自我保护意识，情感和自发行为。

实现方法：

人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法，它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。

另一种是模拟法，它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。遗传算法和人工神经网络均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。

为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。

而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁，非常麻烦。采用后一种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控。

，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。

参考资料来源：百度百科-人工智能

参考资料来源：百度百科-自动化专业

云计算、大数据、人工智能这三者的发展不能分开来讲，三者是有着紧密联系的，互相联系，互相依托的，脱离了谁都不能更好的发展，让我们具体来看一下！

一、大数据

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

数据每天都在产生，各行各业都有，数据量也是相当之大，但如何整合数据，清洗数据，然后实现数据价值，这才是当今大数据行业的研究重点。大数据最后要实现的是数据超融合，应用到应用场景，大数据的价值才会体现出来。

人工智能就是大数据应用的体现。

二、云计算

云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。

对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务)，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。

说白了，云计算计算的是什么？云存储存储的是什么？还是大数据！所以离开大数据谈云计算，离开云计算谈大数据，这都是不科学的。

三、人工智能

人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种复杂工作的理解是不同的。

人工智能其实就是大数据、云计算的应用场景。

现在已经比较火热的VR，沉浸式体验，就是依赖与大数据与云计算，让用户能够由更加真切的体验，并且VR技术是可以使用到各行各业的。

人工智能不同于传统的机器人，传统机器人只是代替人类做一些已经输入好的指令工作，而人工智能则包含了机器学习，从被动到主动，从模式化实行指令，到自主判断根据情况实行不同的指令，这就是区别。

大数据的概念在前几年已经炒得火热，但是也就是近两年才开始慢慢落地，依赖于云计算的发展，以及人们对人工智能的预期。

您好，对于你的遇到的问题，我很高兴能为你提供帮助，我之前也遇到过哟，以下是我的个人看法，希望能帮助到你，若有错误，还望见谅！。大数据是描述大量数据（包括结构化数据和非结构化数据）的术语，它们每天都会覆盖大量业务。但重要的不是数据量。这是组织对重要数据的处理方式。可以分析大数据的洞察力，从而获得更好的决策和战略性业务变动。

人工智能是对让计算机展现出智慧的方法的研究。计算机在获得正确方向后可以高效工作，在这里，正确的方向意味着最有可能实现目标的方向，用术语来说就是最大化效果预期。人工智能需要处理的任务包括学习、推理、规划、感知、语言识别和机器人控制等。

云计算，英文名称：cloudcomputing，是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。

通俗来讲，云计算是一种通过网络以服务的方式提供动态可伸缩的IT资源的计算模式。

近年来，云计算凭借其灵活配置、资源利用率高和节省成本的优势，正逐渐颠覆传统IT行业的部署模式。2019年是中国云计算产业的拐点，政策+产业+资本全方位共振，云计算产业需求进入加速增长期，云计算行业相关上市公司业绩增长得到进一步上升，对于后市，各大机构也纷纷表示看好。

云计算、大数据、人工智能是相辅相成的，三者缺少了谁都不行。现在有人称之为大数据时代，也有人称之为智能时代。个人认为称之为"大数据时代"或"智能时代"都是可以的，未来的人工智能将会代替人类多项工作。那为什么称之为"大数据时代"也是可以的呢？

因为，人工智能是建立在大数据的基础上的，没有大数据的支持人工智能将无法实现智能。而且人工智能只是大数据的一个很小的应用方向，大数据有众多的应用方向！将来会覆盖全行业乃至影响人类文明。所以称之为"大数据时代"也是可以的。人工非要挑出一个时代概念来讲，那么就是"大数据时代"。非常感谢您的耐心观看，如有帮助请采纳，祝生活愉快！谢谢！

ai有前景。根据查询相关公开信息，AI前景广阔，主要应用于自动驾驶、智能安防、智能制造、智能诊疗、机器人等领域。在未来，AI可以应用于更多的行业，比如金融、跨境电商、科技金融、教育、物流、医疗、供应链管理、增强现实等，可以实现真正的智慧生活。

AI只会让那些替代性比较强的岗位，比如说银行柜员什么的就业率递减，但是人工智能的存在和发展是需要大量技术人才的，也就是程序员的研发和维护，所以程序员不需要担心未来的就业状况，只要根据趋势好好学习就好了。

希望可以帮到你，谢谢!

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