人工智能在這些領域取得了巨大進展，即將出現無數用例——從能源效率和可持續性(因為世界的目標是零碳(net zero future))，到快速發展的醫療生態系統中的患者護理預測。

然而，人工智能通常被隱藏在數據科學和機器人等密集型技術領域。在過去的幾十年里，隨著人工智能解決方案在實驗室中得到開發和加強，其他行業進一步發現了使用人工智能和機器學習平臺的未開發潛力，這些應用不僅是科學幻想，而且對人類生活產生了巨大影響。

什么是工業級人工智能?

工業級人工智能與過去的人工智能解決方案不同——它是為在無監督環境下的日常工作任務而設計的。這些解決方案的設計包含了特定領域的知識，可以為協作人員提供準確、實時的建議。工業級人工智能在企業環境中很有用，它們能夠提高效率、降低成本甚至提供戰略洞察見解。

由于其固有的實用性，近年來，工業級人工智能已迅速發展到新的領域。隨著越來越多的企業組織認識到其價值，預計將繼續增長。有分析師認為明年人工智能解決方案市場規模有望達到5000億美元，以人工智能為中心的時代即將到來。如今，隨著新技術在2022年及以后問世，工業級人工智能將在幾個關鍵領域產生最大影響。

工業級人工智能的新視野

隨著人工智能的用例不斷超越常規，2022年開始在一些應用領域，工業級人工智能將發揮巨大作用。在整個醫療保健行業，人工智能有巨大的潛力推動醫院的技術進步，特別是考慮到這些技術在大流行期間對疫情預測和簡化患者護理的有效性。人工智能和機器學習解決方案使決策者能夠訪問大量數據，從而改善了醫院的運營管理，提高了預測分析的準確性。人工智能甚至可以給醫生提供相關的治療程序建議和患者篩查輔助。

數字化也為能源行業帶來了更優、更可持續的運營前景。在大型煉油廠實施人工智能決策支持軟件，可以幫助設施運營商提供建議，縮小盈利差距，提高效率。類似的技術也出現在建筑行業，利用傳感器和其他功能數據的預測性維護工具，可以通過獲得的建議補救措施改善施工作業。

這可以幫助作業者在涉及工業設備維護、遺留操作問題、甚至意外計劃偏差等復雜問題時迅速做出決策。為了節省時間和資源，人工智能正在幫助古老的行業推進其運營，以實現零碳目標，并滿足日益增長的法規。

人工智能還可以減少供應鏈危機的影響，推進人類對火星的探索。利用人工智能對供應鏈數據和傳感器分析進行數字化轉型，以及改進的流程自動化和驗證，將提供更高水平的可見性和預測能力。

在火星上，美國國家航空航天局的“好奇號”探測器已經在使用人工智能。這項技術使漫游者能夠自主導航，并應對意外情況。隨著AI和ML的新應用程序似乎每天都在涌現，毫無疑問，工業級人工智能的功能將繼續增長。

展望2050年

得益于快速的創新步伐，以及對高效、可持續運營的日益增長的需求，工業人工智能已經將此類技術擴展到以前從未涉足的領域。隨著能源的可持續性優化、醫療保健中的程序建議和患者篩查、航空航天中的火星探索、建筑中的設備維護以及供應鏈危機的解決方案，人工智能將在許多方面改善人類生活。雖然我們可能會看到這些領域的進步，但AI和ML帶來的無限可能性肯定會帶來更多。

隨著這一進程的繼續，人工智能甚至可能會進入最古老的行業。農業部門已經開始看到這種轉變的發生，約翰迪爾(John Deere)的自動駕駛拖拉機將在未來幾十年把農業帶入未來。人類已經在使用自動駕駛汽車和通過Siri、谷歌和亞馬遜Alexa等自動機器人助理提供虛擬支持。

有了訓練有素的模型和正確的算法，人工智能正在繼續起飛，并嵌入到日常任務中，人類的生活也將經歷巨大的變化。