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6SE6440-2UD41-3GA1在用户端，产品的传感系统上传的数据可以被云端的机器学习算法分析，可以判断使用数据是否存在异常，从而实现对产品工作性能的实时监管。而当用户遇到使用问题时，训练好的人工智能系统可以地处理文字聊天、接听电话、视频连线等任务，使问题得以迅速反馈并及时解决。2018年发表的BERT模型已经在聊天机器人领域超越人类，相关的应用已经在互联网巨头（如微软小冰、阿里小蜜、IBM Watson等）以及新兴AI公司的产品中（如第四范式、科大讯飞等）占有一席之地。

工业4.0的特点

从上述几个应用中，工业4.0的特点得以展现，总结起来包含如下几点：

集成与互联

工业3.0下，通过互联网这一媒介，范围内的人与人之间得以快速连接。而在工业4.0中，各个硬件上都集成了传感设备，使机器与机器间可以通讯。比如在印染行业中，由管理系统作为生产系统的中心，协调整个流水线上的母液配置、染料定位、自动滴液、水自动供给、打样系统等，实现智能染色，地提高生产效率和产品的稳定性。再加上信息物理系统和云计算提供的机器学习引擎，可以真正实现万物互联，即人与人、人与机器、机器与机器、服务与服务的无缝连接。当“互联”成为常态时，从生产到服务的各个步骤，即设备、生产线、工厂、服务等可以紧密联系起来。

数据与数字化

在工业4.0中，信息化技术的引入使数据成为了工业生产的血液。这些数据包括生产和服务的方方面面，包括产品数据、设备数据、研发数据、供应链数据、运营数据、用户数据等等。一方面，数据对于训练和优化机器学习算法具有决定性的意义，另一方面在机器学习算法部署之后，算法也需要通过处理新产生的数据来控制生产流程。这意味着，生活和生产过程的各个方面要尽可能地实现数字化，即可以用合理的指标量化，否则就无法嵌入自动化系统。这要求数据科学家在设计流程的时候，充分考虑到现有的数据状态，有意识地引导系统收集合适的数据，同时设计出合理的指标。

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