現(xiàn)階段，人工智能可以幫助制造商提高生產(chǎn)效率，西門(mén)子的 Stefan Jockusch 說(shuō)，在未來(lái)，或許是自我運(yùn)轉(zhuǎn)工廠（self-organizing factories）。

如果問(wèn) Stefan Jockusch 一個(gè)工廠在10年或20年后會(huì)是什么樣子，答案可能會(huì)讓你處于憧憬和迷惑之間的十字路口。Jockusch 是西門(mén)子數(shù)字工業(yè)軟件公司戰(zhàn)略副總裁，該公司開(kāi)發(fā)手機(jī)或智能手表等產(chǎn)品的概念、設(shè)計(jì)和制造的應(yīng)用程序。他對(duì)智能工廠的設(shè)想是充斥著“獨(dú)立運(yùn)動(dòng)”的機(jī)器人。但是他們不會(huì)停止做一個(gè)，三個(gè)或者五個(gè)東西，這個(gè)工廠是“自我運(yùn)轉(zhuǎn)的”。

“根據(jù)我在這家工廠投入的產(chǎn)品，當(dāng)我投入一個(gè)差異很大的產(chǎn)品時(shí)，它將完全重組自身，并以不同的方式生產(chǎn)，” Jockusch 說(shuō)。“它會(huì)自我組織，做一些不同的事情。”

在這個(gè)未來(lái)工廠的背后是人工智能（AI） ，Jockus說(shuō)。但是人工智能的起點(diǎn)要小得多，要用芯片。以汽車(chē)制造為例。目前用于汽車(chē)各種應(yīng)用的芯片以及未來(lái)的無(wú)人駕駛汽車(chē)都嵌入了人工智能，支持實(shí)時(shí)決策。它們都是高度定制的，在頭腦中有著特定的任務(wù)，設(shè)計(jì)芯片的人需要全局掌控。

“例如，如果芯片能夠控制攝像機(jī)在自動(dòng)駕駛時(shí)所看到的事物的解釋，那么你必須有一個(gè)想法。你必須知道芯片需要處理多少圖像，或者有多少東西在這些圖像上移動(dòng)。“你必須對(duì)最終將發(fā)生的事情有很多了解。”

這種復(fù)雜的產(chǎn)品和系統(tǒng)的建造、運(yùn)輸和連接方式正是西門(mén)子所說(shuō)的“芯片到城市”未來(lái)的人口中心將由數(shù)據(jù)傳輸提供動(dòng)力。Jockusch 說(shuō)，監(jiān)控和管理自身的工廠和城市依賴于“持續(xù)改進(jìn)” ： 人工智能執(zhí)行一個(gè)行動(dòng)，從結(jié)果中學(xué)習(xí)，然后調(diào)整其后續(xù)行動(dòng)以獲得更好的結(jié)果。今天，大多數(shù)人工智能正在幫助人類(lèi)做出更好的決定。

“我們有一個(gè)應(yīng)用程序，其中程序監(jiān)視用戶并試圖預(yù)測(cè)用戶下一步將使用的命令，” Jockusch 說(shuō)。“應(yīng)用程序觀察用戶的時(shí)間越長(zhǎng)，它就會(huì)越準(zhǔn)確。”

將人工智能應(yīng)用于制造業(yè)可以節(jié)約成本，大大提高效率。Jockusch 舉了一個(gè)西門(mén)子印刷電路板工廠的例子，印刷電路板在大多數(shù)電子產(chǎn)品中都有使用。那里使用的銑床有一種“隨著時(shí)間的推移上升變臟”的傾向問(wèn)題是要確定機(jī)器什么時(shí)候需要清洗，這樣才不會(huì)在換班中間出故障。

Jockusch 說(shuō)： “我們實(shí)際上是在工廠的邊緣設(shè)備上使用人工智能應(yīng)用程序來(lái)監(jiān)控這臺(tái)機(jī)器，并在需要維護(hù)的時(shí)候做出相當(dāng)準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。”。

人工智能對(duì)商業(yè)的全面影響（以及該技術(shù)能夠發(fā)現(xiàn)的全部機(jī)會(huì)）仍然是未知的。
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