隨著以深度學習為中心的人工智能技術的發展，人工智能在圖像處理、信息檢索/推薦、商業方法或醫療診斷領域的應用數量突出。特別是近年來，將人工智能應用于控制/機器人或醫療診斷領域的數量一直在增長，其應用于人工智能領域的工控電腦需求也日益增長。
一、什么是人工智能(AI)？
大多數人聽到人工智能這個詞，首先想到的通常是機器人。那是因為現實中太多的電影和小說編織了關于在地球上機器人對人類世界造成嚴重破壞的故事。但事實并非如此。人工智能(AI)是指在機器中模擬人類智能，這些機器被編程為像人類一樣思考并模仿他們的行為，也可以應用于任何表現出與人類思維相關的特征的機器，例如學習和解決問題。
二、有哪些人工智能搭載工控機技術的例子，它是如何使用的？
人工智能能夠被整合到各種不同類型的技術中，這里給大家介紹6個例子：
1、自動化。當工控電腦與AI技術結合使用時，可以擴展所執行任務的數量和類型。一個例子是機器人流程自動化，這是一種自動執行重復的、基于規則的數據處理任務的軟件，這些任務傳統上由人類完成。當與機器學習和新興的人工智能設備相結合時，詳細來講就是工控機配置的多擴展性插槽，如PCI插槽，可以支持機器接入運動控制卡，協助機器自動化完成大部分企業工作，使機器人能夠傳遞來自人工智能的情報并響應流程變化。
2、機器學習。這是讓計算機在沒有編程的情況下運行的科學。深度學習是機器學習的一個子集，簡單來說，可以被認為是預測分析的自動化，也要求相關設備擴展性良好，如工控電腦就能夠擴展數據采集卡，協助機器數據采集來完成深度學習。機器學習算法分為三種：
（1）監督學習。數據集被標記，以便可以檢測模式并用于標記新數據集。
（2）無監督學習。數據集沒有標記，而是根據相似或不同進行排序。
（3）強化學習。數據集沒有標記，但在執行一個或多個動作后，人工智能系統會得到反饋。
3、機器視覺。這項技術使機器能夠看到。機器視覺系統主要會利用工控主機中的端口豐富的特質，如IPC內包含USB口、VGA口、DVI口、HDMI口等，可以使得機器能夠使用相機、模數轉換和數字信號處理來捕獲和分析視覺信息。它經常被比作人類的視力，但機器視覺不受生物學的限制，例如可以通過編程來透視墻壁。它用于從簽名識別到醫學圖像分析的一系列應用。專注于基于機器的圖像處理的計算機視覺通常與機器視覺混為一談。
4、自然語言處理(NLP)。這是計算機程序對人類語言的處理。NLP最古老和最著名的例子之一是垃圾郵件檢測，它查看電子郵件的主題行和文本并確定它是否是垃圾郵件。當前的NLP方法基于機器學習。NLP任務包括文本翻譯、情感分析和語音識別。
5、機器人學。該工程領域專注于機器人的設計和制造。機器人通常用于執行人類難以執行或始終執行的任務。例如，機器人用于汽車生產的裝配線或美國宇航局用于在太空中移動大型物體。研究人員還在使用機器學習來構建可以在社交環境中互動的機器人。
6、自動駕駛汽車。自動駕駛汽車結合使用計算機視覺、圖像識別和深度學習來建立自動駕駛車輛的技能，同時保持在給定的車道上并避開意外的障礙物，例如行人。
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