人工智能(AI)是机器对人类智能的模拟，它使计算机能够学习、推理、理解、判断、决策和自主行动，以实现人类智能所能做到的任务，正在逐渐变人们的生活与工作方式。
如今，工业制造业正在借助人工智能，利用AI和机器视觉相结合所带来的强大能力，来更好地实现操作自动化、优化生产效率并改善质量控制。
目前，工业自动化中采用的两种领先的人工智能分别是：深度学习和边缘学习。
深度学习旨在通过处理大规模详细图像集来自动化复杂和高度定制的应用，使用户能够快速有效地区分可接受和不可接受的异常，并提供准确的结果。
而边缘学习是专门为工业自动化量身定制的机器学习方法，填补了传统基于规则的机器视觉和完整深度学习解决方案之间的应用空白。
以下是传统机器视觉、边缘学习、深度学习三者分别对应的推荐应用场景，用户可根据自身不同需求选择最为合适的技术解决方案，以实现高效的自动化生产。
此外，边缘学习与深度学习的部署方式也不尽相同。深度学习需要大量的图像训练，边缘学习则相对简化很多，使制造商能够快速进入生产。
可以说边缘学习是一项足以改变行业规则的技术，它适用于许多传统基于规则的机器视觉难以解决的应用，但又不必投资于完整的深度学习解决方案。边缘学习在人工检查员需要做出困难的主观决策的情况下，比传统机器视觉分析工具更为强大，同时，边缘学习比传统深度学习解决方案更具成本效益和用户友好性，可以更经济地解决更多的应用。边缘学习将会是现代工业制造领域的一种全新选择！
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