2016年3月15日，谷歌研发的人工智能AlphaGo对战世界围棋冠军李世石并最终以4：1取胜，随后人工智能仿佛一夜之间就来到普通人之间，各行各业都在热烈讨论AI的应用。而作为保障每个人日常生活的行业，工业领域势必会成为人工智能发展的快车道。
MathWorks在上周召开了“企业AI应用平台”的线上新闻发布会。发布会上，MathWorks的首席战略官Jim Tung向媒体们介绍了未来AI技术的五大发展趋势，在快速发展的AI时代，2020年将成为“AI驱动系统”年。本文记者参与到发布会全程，感受到了MathWorks对于2020年人工智能在工业应用中的诸多前景展望与趋势判断。
在MathWorks看来，目前人工智能在工业应用领域存在着五大趋势，这些趋势将成为工业行业发展的全新驱动力。同时，MATLAB与Simulink的不断发展，将为AI开发者们带来不同于Python的颠覆性开发体验。
随着越来越多的工程师和科学家投身于AI事业中，人工智能在工业应用的第一个趋势便是劳动力技能和数据质量的壁垒开始消弭。在开放AI社区中，科学家们能够更为便捷地获得深度学习模型，那么在AI模型中他们能够利用更多的传感器数据，甚至包括了时间序列、文本以及雷达信号等各方面的数据。
MathWorks作为工具方，能够帮助工程师和科学家充分利用自己对数据的了解，这将对AI项目的成功产生重大影响，高质量数据越多，AI模型准确度高的可能性也就越大，从而成功率越高。
高数据质量的AI趋势正在袭来，该领域专家们拥有一系列交互式的应用程序来帮助他们进行数据准备，领域专家对于AI项目的成功至关重要，因此，MathWorks也提供了完备的算法与数据模型，辅助他们快速展开AI项目工作，例如：能够可视化编辑的深度学习网络Deep Network Designer 、分类器Classification Learner、自动化实现机器学习的AutoML以及管理实验数据结果的Experiment Manager应用程序。
在人工智能边界逐步扩大的今天，AI驱动系统的兴起已经势不可挡，这导致设计的复杂度进一步提高。工程师们现在正将AI技术应用在各种系统当中，包括自动驾驶汽车、飞机引擎，以及工业厂房和风力发电机等。
MathWorks看到了工程师们对于多种复杂环境AI模型的迫切需求，这些需求对整个系统性能的影响最为直接。那么对于设计工程师们来说，不仅仅局限于模型设计来进行建模分析，他们更希望能够将AI驱动系统继续通过基于模型的设计方法来实现进一步仿真、集成以及持续测试。
AI模型不仅能够应用于汽车和一些常见的工业领域，还能用于所有涉及到嵌入式以及边缘计算的领域。MathWorks将AI模型全面的部署在这些平台上。在建立AI模型时，AI模型被放置在一个系统级的语境中分析，在硬件的移植之前先对AI算法进行相应的仿真，来验证它的有效性，从而保证系统的安全和各个方面的风险能够尽可能降低。
Voyage的无人驾驶汽车研发过程，就能够很好地体现上述的AI模型的重要性。Voyage重复使用Simulink和ROS机器人操作系统来开发level3的无人驾驶汽车，将无人驾驶汽车应用在老人护理机构的服务当中。Voyage在对这个AI算法的开发过程当中，结合了基于模型的设计和车辆当中其他系统进行整合。
如今AI系统的应用领域越来越广泛，MathWorks将AI模型应用部署到低功耗、低成本的嵌入式设备当中。以往AI算法主要是运行在32位浮点运算的一些高性能计算系统当中，例如GPU、集群以及数据中心。随着软件工具的不断发展，AI推断模型部署到支持不同级别定点运算的嵌入式设备当中，这能够大幅度降低AI部署成本，使得AI应用在不同的低成本、低功耗的嵌入式器件，例如：车辆中的ECU电子控制单元以及更多的嵌入式工业应用领域。
在疫情期间，来自复旦大学的程晋教授团队在MATLAB的帮助下，对国内新冠肺炎疫情趋势做出了预测，为疫情发展方向提供了准确指导。此次疫情项目中，MATTLAB发挥出重大作用，从数据可视化、模拟开发、参数优化、数值测试、应用程序开发、Web系统的模拟部署等多个方面提供帮助，MathWorks将与众多研究人员一同抗击此次新冠肺炎疫情。
提到AI系统就不得不提到强化学习，我们知道强化学习最早应用于游戏领域，如今，MathWorks能够将强化学习同样应用在工业应用当中，原因在于强化学习能够快速地帮助工程师们实现一些复杂问题，例如自动驾驶、自主系统，以及控制设计，还有机器人领域的一些拓展应用。
为了迎合这样一个趋势，MathWorks开发了强化学习工具箱，支持内置的和自定义的强化学习智能应用。在MATLAB和Simulink当中，用户可以对环境进行建模。同样深度学习工具箱也支持一些强化学习策略的设计，MathWorks同时提供了GPU以及云端的一些训练加速功能。另外通过仿真，用户们可以验证他们的强化学习策略是否合理。
强化学习的最好案例便是无人驾驶汽车应用。对于无人驾驶汽车，开发者们需要有一个感知模块来针对摄像头数据进行采集来感知周围的路况。随后，过渡到强化学习部分，MathWorks通过实现强化学习算法，所有的研发内容都可以在Simulink统一模拟仿真平台上创建。
仿真的重要性在于，为了实现强化学习，工程师们需要进行大量的不同情况模拟。每一次模拟在仿真当中完成后，其对应的都是强化学习中的一个学习节点，随后，再一次一次去进行这样的迭代学习过程。这个过程同样也可以在云端和集成当中进行并行化，来提高它的训练速度。
随着MathWorks对AI技术应用的不断深入，其经过研究发现通过仿真可以降低成功采用AI所面临的主要壁垒，也就是数据的质量欠佳。在很多的应用场景当中，工程师们需要通过异常检测，对一些严重的故障状态进行数据收集。这些故障状态出现在物理系统当中，对于它们数据收集过程非常具有破坏性，而且收集数据的代价也十分昂贵。同时这些故障在物理设备当中出现的概率非常低，难以收集到大量有效的数据。因此，通过仿真呈现系统的故障行为，从而生成相应数据，并且结合之前已经采集到的实际的传感器数据对AI模型进行训练以提高准确度。
AI技术不仅仅是一种终端解决方案，同样也是一成套的设计方案，工程师们可以将AI技术与MATLAB & Simulink结合，在各个应用领域做相应的技术研发。例如：雷达信号仿真、通过3D仿真模仿无人驾驶汽车、以及激光雷达数据的应用。在Simulink当中可以创建任意的AI模型，同时对AI算法进行验证。
在生机勃勃的AI市场中，存在着许多各具特色的AI企业，面向的领域也各不相同，对于他们而言，如何才能在各自的AI领域中大放异彩，这个问题只有时间能够回答。那么在2020年中，工业应用中的AI技术能否像MathWorks预测中的那样？让我们拭目以待。
