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那么，为何边缘计算及其搭载的人工智能应用，可以产生出“双剑合璧”的突出价值呢？对此，王超博士谈到：“人工智能的模型需要不断地迭代和升级，边缘计算恰恰可以很好地支撑分发和迭代；工业边缘计算形成了非常好的数据采集能力，这些数据正好是人工智能所需要的输入；人工智能在边缘计算端运行，可以确保很多数据在本地端进行推演，减少敏感数据的外泄；而通过后端的开发机制，可以借助于高阶的开发框架把人工智能应用下发下去。这些都是边缘计算的体系结构对人工智能的很好支撑，使两者之间产生出‘1+1>2’的化学效应。”
在这方面，王超博士还分享了一个来自西门子成都工厂的案例。在成都工厂，应用了自动化光学检测系统以保证其生产的PCB板实现“零缺陷”。由于规则和阈值设置得非常严格，导致经这一系统判定的80%的缺陷判定，在事后被证实是“矫枉过正”的“假错”，因此需要增加人工复检环节，导致重复劳动量和成本上升。在这种情况下，该工厂采用了人工智能对“假错”进行甄别，不但降低了至少75%的人工复检成本，同时还确保了100%的PCB板“零缺陷”。
今天，我们常说：“未来已来”。事实上，在技术飞速发展迭代的工业领域，今日和未来的区隔早已日渐模糊，谁能够早日抓住技术创新带来的红利，谁便能够率先触及充满机遇的未来之门。在这一意义上，西门子领先的数字化转型利器及其提供融入边缘计算、人工智能等技术的自动化解决方案，无疑正是打开这道大门的钥匙。至于未来如何实现自动化的自动化，西门子也定不会让我们失望，就让我们拭目以待。
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