2020年趋势风向标，工业互联网人工智能应用将成为基本底座

更进一步，工业场景需要极强的实时响应能力，因此工业人工智能需要能被应用在边缘设备中，而不是“假装”在边缘处理数据，实则悄悄传回云端分析。因此工业人工智能在应用场景深化以及技术日趋成熟的推动下，正在进一步向边缘侧迁移，推进边缘计算与智能。

从云端到边缘，人工智能面临的挑战并不仅仅限于计算位置迁移。

工业人工智能与普遍意义上的人工智能有本质不同。很多人工智能的原有前提假设在边缘场景并不成立，运行时间和计算能力在边缘侧面临很大变化，人工智能模型势必重新适应新的环境。

根据Foghorn公司的实践，用于云端的人工智能模型往往根本无法应用于边缘侧，AI模型需要压缩“瘦身”高达80%，才能被边缘设备使用，满足工业应用场景。

3. IIoT-AI应用场景

IIoT-AI的应用场景正在集中爆发，在设备管理、生产质量分析，制造物流与供应链管理等领域，工业互联网人工智能都有可规模化复制的落地案例。

在设备管理方面，天泽智云创新性的采用了音频传感器。

他们针对在风电领域现有风机叶片状态检测手段收效欠佳的问题，使用不接触叶片的声音传感器，实时采集叶片运行过程中的音频数据，并配合工业智能算法，通过分析这些音频数据识别叶片的早期异常。

（编辑：辽源站长网）

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