制造业数字化转型背后的有哪些AI技术？

　　人工智能作为新一轮产业变革的核心力量，正重塑着生产、分配、交换和消费等经济活动各环节，催生新业务、新模式和新产品，从工业、农业到基建，从衣食住行到医疗教育，正在社会经济各领域深度融合和落地应用，也将在制造企业中发挥不可替代的作用。

　　1、ASR（Automatic Speech Recognition）

　　语音识别就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。基本原理是将语音记录的音频分解成单独的声音，分析每种声音，使用算法找到最适合该语言的单词，然后将声音转录为文本。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。

　　2、NLP（Natural Language Processing）

　　自然语言处理主要研究人与计算机之间如何使用人类自然语言进行有效沟通，在生活场景中应用十分广泛，例如：机器翻译、手写体和印刷体字符识别、语音识别后实现文字转换、信息检索、抽取与过滤、文本分类与聚类、舆情分析和观点挖掘等。它们分别应用了自然语言处理当中的语法分析、语义分析、篇章理解等技术，是人工智能界最前沿的研究领域。自然语言处理可用于语音助手、语音机器人、客户服务、情感分析等多个场景。

　　3、知识图谱

　　知识图谱是新一代的知识工程技术，自动获取大数据中的数据、信息等内容并梳理，组成图谱形式。其产品类型以通用知识图谱与垂直行业知识图谱为主。通用知识图谱强调知识广度，逐渐演变为互联网知识图谱，形成搜索引擎、智能推荐、智能问答三大产品类型。知识图谱用于问答、辅助决策与业务分析，是支持AI大脑深度思考等知识库基础，是未来主要的增长点。

　　4、企业搜索

　　基于自然语言处理NLP、知识图谱等AI能力，集成各类数据接口，快速对接各类型的结构化、非结构化数据，打通多业务系统，消除数据孤岛。全面助力企业客户实现随时随地安全搜索任何内容。相对于普通搜索，企业搜索将传统关键词搜索升级为自然语言理解，实现场景化搜索需求。为保护企业数据安全性，企业搜索功能支持对数据源进行全面的权限管理配置，满足企业的数据安全浏览需求。另外企业搜索支持根据自有数据特点，通过拖拽的方式实现自定义卡片展示。

　　5、机器学习

　　机器学习一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门研究。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它能帮助机器从现有的复杂数据中学习规律，以预测未来的行为结果和趋势。

　　6、低代码

　　低代码是一种软件开发方法，很少或者几乎不需要写代码，通过可视化、拖拉拽式编程方式，就能够实现应用快速开发、配置和部署。相较于传统的开发模式，低代码开发具备开发速度快、使用门槛低、可扩展性强的特点，在产品侧提升企业能力的同时，低代码平台可进一步赋能需求侧，打通数据孤岛、重复劳动自动化智能化操作等高等级服务，加强业务场景深度融合，提升产品可使用范围与用户粘性。针对制造企业存在的诸多问题，沃丰科技打造了一整套智能服务与营销的解决方案，帮助制造企业在产业链后端不断发力。

　　

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