隨著專業(yè)人士對將人工智能(AI)應(yīng)用于制造業(yè)產(chǎn)生興趣，他們可能會(huì)接觸到關(guān)于概率性AI和確定性AI的相關(guān)信息。理解這兩類AI的區(qū)別及其在生產(chǎn)相關(guān)應(yīng)用中的適用性差異，將幫助讓制造企業(yè)做出更明智的選擇并取得可衡量的成果。

　　概率性AI與確定性AI的定義

　　概率性AI(Probabilistic AI)依賴統(tǒng)計(jì)模型分析數(shù)據(jù)，并基于概率提供預(yù)測。人們也將其稱為“統(tǒng)計(jì)型AI” 或 “機(jī)器學(xué)習(xí)”。即便在存在不確定性和信息不完整的情況下，它仍能表現(xiàn)良好，且這些模型會(huì)通過使用不斷提升性能。

　　確定性AI(Deterministic AI)采用預(yù)定義的規(guī)則和邏輯。這意味著在輸入保持不變的情況下，它總能產(chǎn)生相同的輸出。開發(fā)這類AI的人員通常會(huì)用 if-then 語句對其編程，指示算法每次都以一致的方式處理明確的場景。

　　概率性AI的優(yōu)勢與劣勢

　　概率性AI是基于概率模型(如統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)、貝葉斯推理、深度學(xué)習(xí)等)，通過分析數(shù)據(jù)中的不確定性規(guī)律，輸出帶有概率分布的預(yù)測結(jié)果(而非絕對確定的結(jié)論)的 AI 系統(tǒng)。其核心優(yōu)勢是能處理復(fù)雜、動(dòng)態(tài)、多變量的不確定性場景，尤其適合制造業(yè)中存在大量 “模糊變量”(如原材料波動(dòng)、環(huán)境干擾、隱性故障等)的場景。

　　1. 支持改進(jìn)決策

　　概率性AI能通過指明特定場景發(fā)生的可能性，增強(qiáng)制造業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者的決策信心。這是制造業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者利用該技術(shù)減少停機(jī)時(shí)間的主要原因之一。高管們進(jìn)而能做出更貼合實(shí)際的預(yù)測，從而傾向于投資最實(shí)用的改進(jìn)方案。

　　2. 在變化的環(huán)境中表現(xiàn)出良好的性能

　　這種類型的AI在變異性高的環(huán)境(包括制造工廠)中也能有出色表現(xiàn)。由于其能力會(huì)隨使用不斷提升，依賴該技術(shù)的相關(guān)方在極少監(jiān)督或無需監(jiān)督的情況下，也能獲得理想結(jié)果。

　　3. 挖掘潛在趨勢

　　概率性AI能通過挖掘客戶行為和偏好，幫助制造品牌更深入地了解客戶。決策者還可進(jìn)一步研究具體信息，例如用戶在看到折扣彈窗廣告后進(jìn)行購買的可能性。

　　與幾乎所有事物一樣，概率性AI也存在一些不足。了解這些劣勢有助于制造商提前預(yù)判并做出調(diào)整。

　　1. 依賴高質(zhì)量數(shù)據(jù)

　　概率性AI的輸出質(zhì)量與其輸入數(shù)據(jù)的狀況直接相關(guān)。這意味著希望在制造場景中應(yīng)用該技術(shù)的領(lǐng)導(dǎo)者，應(yīng)建立數(shù)據(jù)治理和質(zhì)量控制措施，以提升或維持其可用性。

　　2. 模型復(fù)雜

　　首次使用AI的制造業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者可能會(huì)認(rèn)為概率性模型過于復(fù)雜，難以創(chuàng)建和維護(hù)。這些決策者需權(quán)衡自身是否擁有運(yùn)用此類算法的內(nèi)部專業(yè)知識(shí)，或是否愿意為此分配相應(yīng)預(yù)算。

　　3. 抗干擾能力弱

　　對輸入數(shù)據(jù)的變化敏感，難以適應(yīng)制造業(yè)復(fù)雜多變的環(huán)境。遇到 “分布外數(shù)據(jù)”時(shí)，模型性能會(huì)驟降，甚至輸出完全錯(cuò)誤的結(jié)果。無法有效區(qū)分 “正常波動(dòng)” 與 “異常信號(hào)”，在制造業(yè)原材料批次波動(dòng)、環(huán)境溫濕度變化等場景中，易產(chǎn)生誤報(bào)警或漏報(bào)警。

　　確定性AI的優(yōu)勢與劣勢

　　確定性AI是基于明確規(guī)則、邏輯推理或精確模型，在給定輸入下能輸出確定結(jié)果的 AI 系統(tǒng)，其核心特點(diǎn)是可解釋性強(qiáng)、結(jié)果可預(yù)測、可靠性高。這一特性與制造業(yè)對高精度、高穩(wěn)定性、可追溯性的核心需求高度契合，因此在制造業(yè)中展現(xiàn)出獨(dú)特的應(yīng)用價(jià)值。

　　1. 提供一致性

　　確定性AI能為用戶提供一致的結(jié)果。若打算將其應(yīng)用于變異性小或無變異性的制造場景，這一特性尤為有用。它在受監(jiān)管或安全關(guān)鍵型環(huán)境中也能發(fā)揮優(yōu)勢——當(dāng)系統(tǒng)行為可預(yù)測時(shí)，相比每次行為都不同的系統(tǒng)，故障排查會(huì)更加簡便。

　　2. 更高透明度

　　由于采用基于規(guī)則的架構(gòu)，確定性AI能為用戶提供一致且可靠的結(jié)果。部分類型還具備可解釋性，能展示得出特定結(jié)論的過程，以實(shí)現(xiàn)最大程度的透明度。

　　3. 減少意外輸出

　　確定性AI在醫(yī)療、金融等受監(jiān)管行業(yè)中頗受歡迎。其中一個(gè)原因是，與其他類型的AI相比，它產(chǎn)生意外輸出的可能性更低。通過遵循精確的指導(dǎo)原則，它能實(shí)現(xiàn)高準(zhǔn)確性。

　　確定性AI的局限在于將現(xiàn)實(shí)世界強(qiáng)行塞進(jìn)預(yù)設(shè)的規(guī)則框架，在制造業(yè)等高度復(fù)雜、動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境中，這種方式容易導(dǎo)致以下問題：

　　1. 跨應(yīng)用靈活性有限

　　確定性AI始終不會(huì)偏離程序員為其設(shè)計(jì)的任務(wù)范圍。盡管這能確保它在目標(biāo)應(yīng)用中具備高準(zhǔn)確性，但也意味著算法在處理其他任務(wù)時(shí)靈活性極低。

　　2. 缺乏對訓(xùn)練數(shù)據(jù)之外情況的解釋

　　這類AI無法處理訓(xùn)練數(shù)據(jù)中未涵蓋的情況。這種限制可能使其不適合某些制造環(huán)境，尤其是那些具有新情況或異常情況的制造環(huán)境。

　　3. 復(fù)雜場景建模能力受限

　　無法有效建模制造業(yè)中普遍存在的多變量非線性關(guān)系(如溫度 - 壓力 - 材料特性的復(fù)雜交互)。對隨時(shí)間演變的復(fù)雜系統(tǒng)(如設(shè)備老化過程)缺乏建模能力，預(yù)測準(zhǔn)確性隨時(shí)間驟降。

　　制造業(yè)中兩類AI的應(yīng)用場景

　　盡管這兩類AI在生產(chǎn)場景中并無放之四海而皆準(zhǔn)的應(yīng)用條件，但準(zhǔn)備部署AI的制造企業(yè)應(yīng)在實(shí)施前充分考慮其相關(guān)特性。

　　概率性AI通過 “量化不確定性、動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)、靈活適配” 的特性，在制造業(yè)的預(yù)測性維護(hù)、需求計(jì)劃、復(fù)雜質(zhì)量檢測等場景中，尤其適合需應(yīng)對波動(dòng)、挖掘隱性規(guī)律的環(huán)節(jié)。而確定性AI通過 “規(guī)則化、模型化、可追溯” 的特性，在制造業(yè)的高精度控制、質(zhì)量檢測、設(shè)備維護(hù)等核心場景中，成為提升生產(chǎn)可靠性和效率的關(guān)鍵技術(shù)。實(shí)際應(yīng)用中，兩者常結(jié)合使用(如 “概率性AI預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)+確定性AI執(zhí)行精準(zhǔn)控制”)，共同提升制造業(yè)的效率與韌性。

　　例如，在談及制藥制造業(yè)中部署概率性模型的最佳實(shí)踐時(shí)，一位專家建議，實(shí)施過程應(yīng)采用結(jié)構(gòu)化、透明且有文檔記錄的流程。他還建議重點(diǎn)關(guān)注流程改進(jìn)，而非僅關(guān)注模型性能。這類AI最適合多變的環(huán)境，以及用戶可容忍一定誤差的應(yīng)用場景。

　　若目標(biāo)應(yīng)用具備明確的規(guī)則和流程體系，決策者可考慮選擇確定性AI。當(dāng)企業(yè)需要高準(zhǔn)確性，且打算將AI部署在相對穩(wěn)定的環(huán)境中時(shí)，這一選擇尤為合適。

　　無論選擇哪種類型的AI，用戶都應(yīng)在部署前、部署過程中及部署后設(shè)定關(guān)鍵績效指標(biāo)(KPI)進(jìn)行衡量。通過跟蹤這些數(shù)據(jù)，他們能評估結(jié)果并決定是否繼續(xù)推進(jìn)。