关键要点
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工业智能的发展背景和主要类型
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工业智能的应用场景和技术领域
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工业智能的关键技术和发展方向
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工业智能的产业发展和产业视图
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工业智能的重要支撑和提供关键技术的能力
解读工业智能的背景、类型、应用、技术和发展趋势
这一章节介绍了工业智能的内涵和发展背景，以及工业智能的主要类型。同时，还列举了工业智能的典型应用和技术关键点，包括深度学习基础技术和知识图谱通用技术的工业化适配。最后，该章节还探讨了工业智能的产业发展趋势和核心路径，指出工业智能将成为推动工业经济数字化、网络化、智能化的重要力量。
全球工业智能发展趋势及中国政策举措
这一章节介绍了工业智能发展的背景和相关政策文件的内容。全球范围内都在积极推广工业智能化，各国政府都出台了相应的战略政策来促进人工智能在生产制造及工业领域的应用发展。我国政府也在积极推动人工智能技术为制造业发展注入新动力，并将制造业作为人工智能落地的重点行业。这些政策文件涵盖了产品全生命周期优化、先进机器人发展、大数据挖掘、制造系统网络安全等多个方面。
人工智能加速制造业智能化进程
这一章节主要讲述了人工智能技术在制造业中的应用和发展趋势。制造业智能化升级的需求是工业智能发展的根本驱动力，而人工智能技术体系的逐步完善则推动了工业智能的快速发展。具体来说，人工智能技术的应用包括对海量工业数据的全面感知以及通过端到端的数据深度集成与建模分析来实现智能化决策与控制指令。此外，传感技术和工业网络技术的发展也为海量工业数据的快速积累提供了保障。最后，人工智能技术的横向融合也将为面向各类应用场景形成智能化解决方案奠定基础。
概念、分类及技术方向
这一章节介绍了工业智能的定义及其基本框架，将工业问题分为四类并给出了相应的制造系统层级分布。此外，该章节还详细阐述了工业智能的两大技术方向——深度学习和知识图谱，并介绍了其他解决问题的方法。总体来说，该章节为我们深入了解工业智能提供了重要的理论基础和技术指导。
从规则到深度学习
这一章节主要介绍了工业智能的发展历程，分为三个阶段。第一个阶段是基于规则的专家系统时代，第二个阶段是传统人工智能方法渗透应用的时代，第三个阶段是以深度学习、知识图谱为代表的新一代人工智能引发工业智能发展浪潮的时代。这些技术的应用解决了工业生产中的各种问题，如控制、质量检测、优化等方面。但是，由于机器学习方法的可靠性和可解释性问题，这些应用还存在一些限制。总的来说，工业智能的发展与人工智能技术的演进密切相关，未来还有很大的发展空间。