如果2023年有一个压倒一切的技术主题，那就是人工智能。然而，尽管最近大肆宣传，人工智能或“AI”并不是一个新概念。它的起源可以追溯到70多年前，一位名叫艾伦·图灵的年轻英国数学家。1950年，图灵提出，既然人类有能力将现有信息与理性结合起来解决问题，为什么机器不能呢?

快进到20世纪90年代，人工智能从科幻小说变成了科学事实，这要归功于计算处理能力、基于规则的算法、神经科学和数据存储容量方面的里程碑式进步。

今天，商业应用的人工智能在娱乐、制造、金融、零售和农业等行业得到了充分的实现。人工智能可以在自动驾驶汽车中找到，人工智能可以根据消费者和客户的行为来优化定价，交互式聊天机器人，如ChatGPT，自动化财务规划，医疗保健管理，网络安全，亚马逊产品推荐，以及无数其他应用程序。

在基础层面上，人工智能是关于从历史和实时数据中提取价值。数据是一种商品，我们收集数据的能力几乎没有任何限制，无论是来自传感器、摄像头，还是导入内部和外部数据集。人工智能在短短几秒钟内分析隐藏在“大数据”中的模式，并以推理、深度学习模型、规划和创造力的形式展示类似人类的认知处理，以获得更多的背景知识。例如，百度在2020年开发的线性折叠人工智能仅用27秒就预测出了新冠病毒的RNA序列，使当时的研究人员能够开发出疫苗。

人工智能子集

与人类的思维一样，人工智能也一直在学习。每次人工智能执行一轮数据分析和处理时，它都会测试和衡量其性能，并使用这些结果来开发额外的专业知识，从而获得洞察力。这种能力，更广为人知的是人工智能子集机器学习，不断发现新的模式，并从收集的数据中产生见解。人工智能的其他子集是利用神经系统科学的神经网络。深度学习类似于机器学习，但使用三层或更多层的神经网络;机器人技术使机器人能够控制并与人类自然互动;计算机视觉训练计算机从图像和视频数据中捕获和解释信息。

那么，人工智能如何改善你的业务呢?让我们看几个例子。

工业自动化中的人工智能

也许比任何其他领域，工业自动化是人工智能的主要候选者。工业自动化已经有许多人工智能驱动的系统具有成熟的价值。例如，预测性维护中的资产监控和工业4.0投资正在全面推进集成人工智能的现有系统。

将现有工业网络与人工智能功能相结合，可以更高效、更智能地控制工厂自动化系统和任务，如自动调整装配线以生产满足不断变化的客户需求的产品等业务功能。现在可以使用完整的推理解决方案，将所有必要的硬件与云端或内部服务器中准备部署的人工智能算法结合在一起，从而消除了让缺乏经验的工程团队尝试自己开发算法的障碍。零接触人工智能设备在上电时连接到服务器，无需现场管理员手动设置即可进行即时配置和实时更新。

通过能够快速无缝地与工厂的IT基础设施业务流程和自动化系统进行交互，人工智能可以加速自主移动机器人、协作机器人和计算机视觉系统的采用。此外，还部署了分析工具，包括智能数字双胞胎、订单控制生产、供应商选择和预测性维护，这些工具有助于提高运营效率和工作场所安全。

人工智能在农业中的应用

人工智能在农业通过尽量减少化肥、农药和灌溉的使用，帮助农民确保获得更健康的食物。与此同时，提高作物产量并减少农场对人力资源的环境影响。

经营一个农场需要收集、分析和使用准确的数据，同时监测数百个决定作物成功与否的波动变量。这种数据密集型任务非常适合人工智能。人工智能将跟踪和分析各种变量，从天气模式、日照时间、种植周期、昆虫迁徙的时间，到化肥、杀虫剂和灌溉系统的使用。人工智能可以将从地面智能传感器或无人机捕获的现场实时视频流收集的数据与国家气象局和国家海洋和大气管理局的报告相结合，进行预测分析，帮助更好地做出决策。人工智能还可以在植被周期开始之前预测特定领域的潜在产出率，这一过程被称为产量测绘。

AI在仓库管理中的应用

在仓库或配送中心应用人工智能可以保证准确的库存数据，并实时了解客户的需求。人工智能帮助仓库和配送中心识别当前情况，发现订购模式，跟踪供应链，降低间接成本。它还解决了过时的Excel电子表格和耗时的、过于复杂的、似乎总是出错的公式带来的业务问题。

现代仓库为不同的技术部署人工智能解决方案，例如自动化机器人(即;智能叉车)，以及用于管理库存管理、物料搬运、加工和包装、供应链和需求规划的软件平台。人工智能将所有这些不同的系统和技术连接起来，使它们协同工作。

如今，人工智能驱动的机器人、自动导引车(agv)和自主移动机器人(amr)在仓库运营中提供了巨大的价值。机器人可以安全地处理比人类更重的负载，并且可以根据精确的指示和路线更准确地拾取、放置和运输负载，而不会感到疲劳或与人类工人发生碰撞。人工智能驱动的机器人、agv和amr积极收集数据，提高整个企业的可见性，发现反复出现的模式，可以预测可能的库存短缺、设备故障的根本原因或其他仓储异常。仓库系统变得更智能、更快、更高效，能够准确地提供全球客户所需的准时服务。

医疗保健中的人工智能

医疗保健领域的人工智能有可能重塑患者的诊断、治疗和监测方式，从而大大改善结果，实现更个性化的治疗。人工智能在医疗保健领域的潜在应用商业效益是广泛而深远的，从分析x射线以早期发现疾病到预测电子健康记录的结果。不需要手动记录数据，从而节省了用于复制数据的时间。

在医学研究中，人工智能正在被用于自动收集业务流程，整合和分析患者生物数据，以建立庞大的研究数据库。通过快速分析大量临床文件，人工智能可以帮助医生进行研究，找出可能被忽视的疾病标志物。

工业以太网交换机作为人工智能工具

为了获得人工智能在商业领域的竞争优势，它需要大量的数据和高性能的网络力量。这通常由加速器、中央处理器(cpu)、NVMe存储设备和连接到GPU或PCIe交换机的网卡(nic)驱动。

工业以太网交换机在人工智能和数据分析中发挥着关键作用，并充当连接设备相互通信的中心站。工业PoE交换机可以为供电设备提供高达100W的电力，例如IP摄像机，LED照明，无线接入点和远程物联网传感器，检测温度，湿度，压力，湿度和其他与网络共享的数据。工业交换机收集的传输数据应用于人工智能和机器学习算法。高速度，低延迟工业千兆交换机也在人工智能经常需要的分布式应用中找到了一个家，有时甚至取代了长期以来一直是GPU服务器首选的网络互连技术的InfiniBand交换机。

由于人类的决策和反应时间越来越不足以管理现代企业，人工智能正在帮助企业领导者克服这些缺点，通过以前所未有的速度和准确性提供基于所有可用信息分析的见解。安塔拉在这里有一条很宽的线工业以太网交换机凭借高端口数量、PoE++、光纤插槽和10千兆连接速度，将人工智能系统带入您的业务，自动化日常任务，减少浪费，提高效率，并改善客户体验和成果。