机器学习、深度学习等人工智能技术在工业界的应用状况是怎样的？人力供需状况如何？
简单地说，是广阔天地，大有作为。 @空白白白白 曾经提到过，其实也是我很认可的一个观点：“务必要搞清楚：搞机器学习为公司带来多大的价值，如何量化收益” 她其实是见到了很多只谈概念和高大上的公司。你说一个公司，用机器学习来预测自己的销售额，这样的事情有什么实质意义呢？每天看看曲线起起落落有什么意义呢？ 我现在的团队就是一个运用了很多机器学习技术的公司，也确实，收益就是应该被衡量的，也说说我最近的工作带来的收益吧。 我司的背景是这样的：通过机器学习手段收集和推荐电商商品。如果说今日头条革掉了传统新闻客户端的命，那么我们就（低调的）在革传统电商的命 我处的团队是数据收集流程，衡量标准是又快又好地从网络中收集出商品并评估质量。我司的另一只团队是面向用户的推荐系统，衡量标准是电商购买率 未来的工作，应该也会投入更多的技术在优化供应链和商品送达效率上 总的来说，现在的各行各业肯定是从结构化数据到非结构化数据都不会缺少金矿，就看团队如何利用价值了。大部分结构化数据大致看一看规律，用几个机器学习模型也就能达到一个很不错的目标了（95%精度那样），非结构化的图片、文本、语音难很多，文本的话努力做一下也可以达到超越人类的效果。 我们的优势也是早期用人力标注了很多数据集，用来后面的监督学习真是每时每刻都感觉自己在为公司创造价值。。 数据化的驱动也确实很重要，这个和机器学习中的流程其实是一样的：定好目标、损失函数，然后一路优化，看如何达到目标函数，减少损失函数。 现在我倒是真正理解了目标函数。。。简直就是人生、事业、公司每一个面都可以套上去。。简直鸡汤力爆表。。。 人才方面。。。只能说很缺乏很缺乏，我们的BOSS们都是斯坦福毕业的，CEO和国内外的各种工业界的连接也很紧密（还和一位耳熟能详的大牛是亲戚，这个八卦如果有人来面试我觉得可以当一张虎皮（逃）），和我们说其实国内的技术和工程做的都有很高的成长空间，按照他和各种大佬的说法，招人不如自己培养，一年才毕业多少大牛，完全不够用。虽然我还是觉得大牛们都很厉害，并不知道为什么他有这样的底气（挠头）。。 打个小广告吧:公司简介在：这里 机器学习主要开发语言还是Python，地点在杭州。我们既需要拥有丰富工程实践的工程师，也同样希望优秀的应届生加入，但有一点是相同的：需要对机器学习和能做到的事情拥有良好的认知，以及对自己不懈的追求。内推简历可以发我 jianjiangzhu#clubfactory.com
工业领域的数字化程度越来越深，人工智能技术也得以在工业界不断地发展。但提到工业领域的人工智能，人们的第一反应是机器人。但除此之外的应用还有很多，这里就介绍比较主要的几类： 第一类是比较简单的应用：对于「数据的可视化分析」。让我们可以理解数据所反映的设备运行状态、能耗情况、生产力状况等等情况。 第二类则是让机器实现「自我诊断」。比如一条生产线突然发出故障报警，机器能够自己进行诊断，找到哪里产生了问题，原因是什么，同时还能够根据历史维护的记录或者维护标准，告诉我们如何解决故障，甚至让机器自己解决问题、自我恢复。 当然，我们都不太希望发生故障，所以我们通过人工智能技术可以实现第三类应用，「预测性维护」。要知道工业生产线或设备如果突然的宕机，那造成的损失是非常巨大的。所以我们通过人工智能技术让机器在出现问题之前就感知到或者分析出可能出现的问题。比如工厂中的数控机床在运行一段时间后刀具就需要更换，通过分析历史的运营数据，机器可以提前知道刀具会损坏的时间，从而提前准备好更换的配件，并安排在最近的一次维护时更换刀具。 第四，提前「采取措施，优化运营」，比如节能。在工业领域，对生产线进行节能优化，通过对历史运营数据、工厂排产情况，以及设备配置参数等等的分析，提前检测出能耗的异常，并提供降低能耗的措施。 此外，在许多泛工业，像能源，工业，交通等领域，人工智能技术都已经有了应用。总得来说，人工智能在工业界的应用范围和效果是绝对不输于在互联网上的应用。