大家好，今天给各位分享三阶段人工智能技术应用的一些知识，其中也会对人工智能发展的第三阶段是什么时代进行解释，文章篇幅可能偏长，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在就马上开始吧！

一、什么是人工智能发展过程中经历了哪些阶段

1、人工智能（ArtificialIntelligence），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。

2、一开始是图灵提出的概念：机器人是否会思考

然后就被搁在一边了，直到神经网络结构的提出，又火了一段时间，然后因为隐层训练规则不明所以又被搁一边了；

在接下来有人解决了隐层训练问题，又一下子活跃起来了，大概活跃到了上世纪70年代，划时代的SVM提出来了，至此机器学习从以仿生为主正式转为以统计学为主；

接下来是1995年AdaBoost算法提出，实现了多分类器的级联，又把分类效果提升了一个等级；

最后就是06年深度学习概念提出，现在看来效果很不错，接近甚至超过人分类效果了；

总的来说就是一开始人们想用计算机做一个大脑出来，经过几十年摸索发现不现实，最后发现可以用统计学大数据来解决。

二、工厂数字化与智能化的四个阶段

工厂数字化与智能化四个阶段如下：

不论是离散制造企业，还是流程加工企业，使用自动化装备进行生产，也就是实现工厂的装备自动化，都是智能制造的基本方式。自动化行业发展了很多年，很多行业都有专门的自动化解决方案商，近两年机器人也被越来越多的企业所采用。使用自动化装备实现机器换人，直观地提升生产效率，只要投资回收期在可接受范围内，是企业最了解，也意愿最强的升级改造方案。

智能化生产以信息化为基础，而将工厂里各式设备接入网络，采集设备的数据，则是信息化的基础。针对不同工业设备，数据采集有不同的方式：

有数据接口的设备，如机器人，机床，PLC控制器，智能化仪器仪表等，将设备数据传输到网关。

没有现成数据的设备，通过安装传感器或进行智能化改造，增加通讯能力，基于有线或无线方式，将数据传输到网关。

数据传输到网关后，网关基于边缘计算进行数据就地分析和存储，或将数据、分析结果汇总，通过有线或无线的方式，传输到公有或私有云服务器进行显示和后续分析。

设备的联网接入需要达成三个层次：互联(硬件接口的连接)、互通(软件层面的数据格式与规范)、语义互操作(语义的定义与规范)，其中前两个层次相对简单，第三个层次由于标准不统一，实现起来较难，不过也有OPCUA等协议正逐步成为推荐的规范标准。

除了设备处采集的数据，工厂生产管理软件中，也存在很多数据。过去这些数据以离散的数据孤岛存在，彼此信息隔离，各级管理数据不能很好的综合分析。如今一些企业开始通过新型管理软件，对工厂的数据进行整合打通，并在此基础上提供更高效的信息传递、生产管理和协同。新形态管理软件名称以MES/ERP等呈现，但功能基本是实现过去MES、ERP、CRM甚至OA等功能的综合集成。很多企业提供给工厂的通常不只是一套软件，而是整套工厂改造的解决方案。

基于设备联网，一些企业为自家产品或装备制造企业提供装备远程运维解决方案。通过在装备中加装物联网设备，使装备厂商可以远程随时随地对设备进行监控、升级和维护等操作，更好的了解产品的使用状况，完成产品全生命周期的信息收集，指导产品设计和售后服务。基于IoT可以远程监控的指标如：设备分布，状态，用户活跃度监测；行业、地区、企业用量统计分析；远程异常报警，故障分析，授权开关机设备监测等。

在设备联网的基础上，还可以开展诸如设备租赁、设备保险、精准供应链等创新业务。

AR眼镜可以在不影响工人双手操作的情况下进行信息显示，在工人进行生产操作、操作培训、设备巡检、设备维修等场景时，AR眼镜额外提供设备的图纸、运行数据、结构原理、操作步骤等信息引导或辅助操作人员执行操作。还可以基于AR眼镜，将现场图像传给远程专家，方便远程专家实时指导。

大数据技术兴起后，诞生了一批以工业大数据应用为核心应用方向的企业，开展在工业的各个领域的应用，主要应用方向有：预防性维修、智能生产优化、智慧供应链、智能营销等，其中侧重生产环节的主要是预防性维修和生产环节优化。

预防性维修主要面向设备的运用环节，基于AI进行灰度建模，提前对故障进行预测，减少设备停机，提高设备利用率，避免停机损失，将设备维修从事后维修转向预防性维修。生产过程优化是在制造过程数字化监控的基础上，用大数据、人工智能算法建立模型，研究不同参数变化对设备状态与整体生产过程的影响，并根据实时数据与现场工况动态调优，提供智能设备故障预警、工艺参数最优推荐、降低能耗、提升良品率等一项或多项功能。

在工厂全面数字化的基础上，产品研发类企业通过数字化双胞胎，从而实现更高阶段智能化迈进。数字化双胞胎以数字化方式为真实产品、设备、工厂等物理对象创建虚拟模型，模拟其在现实环境中的行为特征，创建对应的仿真数字化模型，完整真实在数字世界中再现整个企业，使企业在实际投入生产之前即能在虚拟环境中优化、仿真和测试，在生产过程中也可同步优化整个企业流程。数字化双胞胎具体包括“产品数字化双胞胎”、“生产工艺流程数字化双胞胎”和“设备数字化双胞胎”三个领域。

以上四个阶段并不是严格按顺序进行的，各阶段不是孤立的，边界比较模糊，很多具体应用方案可能跨越其中多个阶段。工厂的改造也不一定都是从自动化装备开始。

三、人工智能发展的第三阶段是什么时代

1、第三阶段由本世纪初至今，是量变产生质变，人工智能有望实现规模化应用。

2、（1）第一阶段（20世纪50年代中期到80年代初期）：深耕细作，30年技术发展为人工智能产业化奠定基础。在1956年之前，人工智能就已经开始孕育。

3、（2）第二阶段（20世纪80年代初期至21世纪初期）：急功近利，人工智能成功商用但跨越式发展失败。80年代初期，人工智能逐渐成为产业，第一个成功的商用专家系统R1为DEC公司每年节约4000万美元左右的费用。

4、（3）第三阶段（21世纪初期至今）：量变产生质变，人工智能有望实现规模化应用。摩尔定律和云计算带来的计算能力的提升，以及互联网和大数据广泛应用带来的海量数据量的积累，使得深度学习算法在各行业得到快速应用，并推动语音识别、图像识别等技术快速发展并迅速产业化。

四、人工智能理论发展阶段性成果

1、人工智能的发展主要经历了这五个阶段：

2、（1）萌芽阶段，上世纪50年代，科学家们共同研究了机器模拟的相关问题，人工智能从此正式诞生；

3、（2）上世纪60年代是人工智能的第一个发展黄金阶段，该阶段的人工智能主要以语言翻译、证明等研究为主；

4、（3）瓶颈阶段，上世纪70年代经过科学家深入的研究，发现机器模仿人类思维是一个十分庞大的系统工程，难以用现有的理论成果构建模型；

5、（4）已有人工智能研究成果逐步应用于各个领域，人工智能技术在商业领域取得了巨大的成果；

6、（5）平稳发展阶段，上世纪90年代以来，随着互联网技术的逐渐普及，人工智能已经逐步发展成为分布式主体，为人工智能的发展提供了新的方向。

五、人工智能的发展历程可分为哪两个

1、1956年达特茅斯会提出了人工智能这一词汇，标志着人工智能正式诞生。

2、而这个阶段，人工智能已经在问题求解以及语言处理等方面取得了一些进步。但是，当时的技术条件并不能实现预期的目标。到了70年代，投资者和政府开始收缩人工智能经费，人工智能开始进入低谷期。

3、80年代，人工智能专家系统崭露头角，商业价值被广泛接受，人工智能研究重新兴起。但并没有持续多久，就被生产出来的个人电脑在性能上完全碾压，远远超过使用了AI技术的LISP机，AI再一次经历了寒冬。

4、之后以神经网络技术为代表的AI技术逐步发展，人工智能开始进入缓慢发展期。1997年深蓝战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，使得AI再次被热议。而随着现在科技的快速发展，硬件成本不断降低，数据量积累不断增大，AI技术不断成熟，人工智能又开始进入爆发期。各种人工智能产品开始如雨后春笋，不断的发展壮大起来。

文章分享结束，三阶段人工智能技术应用和人工智能发展的第三阶段是什么时代的答案你都知道了吗？这篇文章只是小编的分享，并不能代表大家观点和客观事实，仅仅给大家作为参考交流学习哦！欢迎再次光临本站哦！

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